zhvoice: Chinese voice corpus
tips: 中文或汉语的语言简称缩写是zh。
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zhvoice语料由8个开源数据集，经过降噪和去除静音处理而成，说话人约3200个，音频约900小时，文本约113万条，共有约1300万字。
zhvoice语料比较原始数据而言，更加清晰和自然，减少了噪声的干扰，减少了因说话人说话不连贯造成的不自然。
zhvoice语料包含文本、语音和说话人3个方面的信息，可适用于多种语音相关的任务。
zhvoice语料由智浪淘沙清洗和处理。
- 用python的工具模块aukit处理音频，降噪和去除静音。
pip install aukit
from aukit import remove_noise, remove_silence
- 用python的工具模块phkit处理文本，文本正则化和汉字转拼音。
pip install phkit
from phkit import text_to_sequence, pinyin
-
用于语音克隆模型，可直接用于githup的语音克隆项目zhrtvc。
-
用于语音合成模型，用标贝开源的中文标准女声音频zhbznsyp数据集，或者筛选音质较好，和目标声音相似的说话人语音及其文本。
-
用于声码器模型，即由语音特征转为语音信号的模型。用语音数据，可结合aukit的音频转频谱。
from aukit import linear_spectrogram, mel_spectrogram, world_spectrogram
- 用于语音编码器模型，即把语音编码到预定维度的向量空间。
- 用于声纹识别模型，用语音和对应的说话人标签。
- 用于语音识别模型，用语音和文本，可以适当加噪声。
百度网盘：
链接: https://pan.baidu.com/s/1uHXE2WIt0kdm_dPSej-TtA
提取码: i5b3
- info：各个数据集的源数据信息，包含源数据出处、简介等。
- text：语音语料对应的文本，包含文本、相对路径、说话人、参考拼音等信息。
- sample：样本语音，每个说话人一个音频。
- metadata：语料元数据，一行对应一个音频文件，每行的格式
音频相对路径\t汉字文本\n。 - zh*：zh开头的是语料文件，目录结构：根目录下包含metadata.csv和语音文件目录。一个说话人对应一个子目录，音频是mp3格式。metadata.csv的数据结构和metadata的一样，记录当前数据集的信息。
- character_W: 字符个数，单位：万字。包括汉字、英文字母和标点符号。
- duration_H: 语音时长，单位：小时。
- n_audio_per_speaker：每个说话人的音频数量。
- n_minute_per_speaker：平均每个说话人的音频总时长，单位：分钟。
- n_speaker：说话人个数。
- sentence_W：文本数目，单位：万条。
- size_MB：音频占用存储空间，单位：MB。
注意：
- total是全部数据集合集的结果。
- 音频的采样率是16k。
{
"total": {
"character_W": 1287.0836999999997,
"duration_H": 889.7492555555556,
"n_audio_per_speaker": 348.30255463219453,
"n_character_per_sentence": 11.37366465335554,
"n_minute_per_speaker": 16.431195855134913,
"n_second_per_audio": 2.8305039345725436,
"n_speaker": 3249,
"sentence_W": 113.1635,
"size_MB": 9164.134941101074
},
"zhaidatatang": {
"character_W": 233.5123,
"duration_H": 145.47232,
"n_audio_per_speaker": 395.4416666666667,
"n_character_per_sentence": 9.841835078920194,
"n_minute_per_speaker": 14.547232000000001,
"n_second_per_audio": 2.2072381177164773,
"n_speaker": 600,
"sentence_W": 23.7265,
"size_MB": 1498.3187255859375
},
"zhaishell": {
"character_W": 204.0219,
"duration_H": 142.5542,
"n_audio_per_speaker": 354.0,
"n_character_per_sentence": 14.40832627118644,
"n_minute_per_speaker": 21.38313,
"n_second_per_audio": 3.6242593220338986,
"n_speaker": 400,
"sentence_W": 14.16,
"size_MB": 1468.2630157470703
},
"zhbznsyp": {
"character_W": 18.3708,
"duration_H": 10.544652222222222,
"n_audio_per_speaker": 10000.0,
"n_character_per_sentence": 18.3708,
"n_minute_per_speaker": 632.6791333333333,
"n_second_per_audio": 3.7960748,
"n_speaker": 1,
"sentence_W": 1.0,
"size_MB": 108.60657119750977
},
"zhmagicdata": {
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"n_minute_per_speaker": 23.953926253687317,
"n_second_per_audio": 2.548769930947897,
"n_speaker": 1017,
"sentence_W": 57.348,
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},
"zhprimewords": {
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"duration_H": 81.30301,
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"n_second_per_audio": 5.750085183293388,
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"sentence_W": 5.0902,
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},
"zhspeechocean": {
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"zhstcmds": {
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"zhthchs30": {
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"n_speaker": 60,
"sentence_W": 1.3388,
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}
}