当前位置: 首页 > news >正文

全新语音图像数据集,以高质量训练数据加速提升模型性能

海天瑞声数据集上新:超60个国家地区口音英语语音识别数据集、多国口音西语语音识别数据集、印度多语种语音识别数据集、中文自然对话语音合成数据集、中文多音色语音合成数据集、多肤色高清人像数据集。海天瑞声高质量AI训练数据加速提升模型性能,让AI产品更好地满足全球用户的多样化需求。

1. 超60个国家地区口音英语语音识别数据集

英语作为全球通用的语言被广泛使用,但不同国家和地区的发音存在诸多差异。使用高质量的多国口音英语数据集有助于提升语音识别系统的鲁棒性和准确率。

产品特色:该数据集包含60多个国家及地区的口音英语,58,000名发音人,总时长 30,000小时97%以上字准确率。发音人性别均衡,年龄跨度从18岁到65岁,全面覆盖了不同年龄段的语言特征。本次上新的口音英语数据集包括美国英语、新加坡英语、英国英语、澳大利亚英语、加拿大英语、印度英语、日本英语、法国英语、德国英语、中国香港英语、中国台湾英语等。

话题内容:包含呼叫中心、商务会议、金融、保险、营销、教育、医疗、旅游等20多种领域

2. 多国口音西班牙语语音识别数据集

西班牙语是联合国六大官方语言之一,按照第一语言使用者数量排名,西班牙语为世界第二大语言。

产品特色:该数据集包含超7,800名发音人,总时长超5,500小时,97%以上字准确率。发音人性别均衡,年龄跨度从18岁到65岁,全面覆盖了不同年龄段的语言特征。包含8个国家及地区的西班牙语,美国西班牙语、墨西哥西班牙语、哥伦比亚西班牙语、委内瑞拉西班牙语、智利西班牙语、阿根廷西班牙语等。

话题内容:包含情感对话、商务会议、日常对话、新闻、金融等多领域的朗读及对话数据。

3. 印度多语种语音识别数据集

在印度,除了第一官方语言印度语,还有122种主要语言,使用人口超过100万的语言有30种,还有6种官方认定的古典语言。

产品特色:该数据集包含16,000名发音人,总时长超12,000小时,97%以上字准确率。包含印度众多主要语种,迈蒂利语、孟加拉语、马拉地语、泰卢固语、马拉雅拉姆语、泰米尔语、奥利亚语、乌尔都语克什米尔语、旁遮普语、阿萨姆语等。

话题内容:包含日常、新闻、娱乐、闲聊等多领域的朗读数据。

4. 自然对话语音合成数据集

本次上新2个中文自然对话语音合成数据集,音色自然度高,为语音合成技术提供强大支持。

1) 中文平均音色-自然对话

产品特色:该数据集共18小时,由3男和2女录制,涵盖自然对话、朗读、中英混读等多种场景。均经过精确标注,包括发音、韵律和副语言特征,确保了数据的高质量和实用性。

话题内容:包含自然对话、单词、冷笑话、谜语、歇后语、绕口令、诗歌、歇后语、语气词等特色内容。

2) 中文平均音色-素人自然对话

产品特色:该数据集共27小时,由6男和21女录制,发音和韵律均经过精确标注,确保了数据的高质量和实用性。是由素人录制的音色,自然度更高,不完全是标准普通话,可能存在些许口音、哑音情况。

话题内容:包含话题拓展闲聊,例如日常生活、兴趣爱好、特殊技能等特色内容。

5. 多风格多音色语音合成数据集

1) 中文平均音色-特色声音

产品特色:该数据集共11小时,由58男和42女录制,涵盖多种不同音色 - 御姐音、大叔音、低音炮、夹子音、仿老年音等。均经过精确标注,包括发音、韵律和副语言特征(重音、拖音)。

话题内容:包含话题拓展闲聊,例如名字由来、兴趣爱好、童年经历等。

2) 中文平均音色-素人多情感多风格

产品特色:该数据集共11小时,由50男和50女录制。均经过精确标注,包括发音、韵律和音色标注。由素人录制的音色,自然度更高,每个声音按照音色性别、听感年龄、声音听感描述、声带状态、发音位置等分类进行标注。

话题内容:包含多情感数据,平静、开心、生气、悲伤等情绪。

6. 多肤色高清人像数据集

产品特色:该数据集采集了50,000人高清人像数据分辨率短边不小于1024。每人采集3-5张面部图片数据,肤色包括黑、黄、其他人种(不包括白人),覆盖多种常见面部表情,如自然表情、快乐、兴奋等,包括多种照明条件,如室内和室外的正常、明亮、昏暗和侧照明等。

应用领域:可应用于智能座舱、智能安防、智慧金融、智能家居等领域,推动计算机视觉技术在相应领域的应用和发展。

相关文章:

全新语音图像数据集,以高质量训练数据加速提升模型性能

海天瑞声数据集上新:超60个国家地区口音英语语音识别数据集、多国口音西语语音识别数据集、印度多语种语音识别数据集、中文自然对话语音合成数据集、中文多音色语音合成数据集、多肤色高清人像数据集。海天瑞声高质量AI训练数据加速提升模型性能,让AI产…...

基于Springboot在线视频网站的设计与实现

基于Springboot视频网站的设计与实现 开发语言:Java 框架:springboot JDK版本:JDK1.8 服务器:tomcat7 数据库:mysql 5.7 数据库工具:Navicat11 开发软件:idea 源码获取:https://do…...

vue富文本使用editor

富文本【图片上传、缩放、拖动和不能复制只能根据点击图片上传到服务器】 <div id"editorId"><quill-editorref"myQuillEditor"v-model.trim"addForm.content":options"editorOption":disabled"isDisable"change&…...

Spring Boot植物健康系统:绿色科技的创新引擎

摘要 随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用&#xff0c;管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。本文介绍了植物健康系统的开发全过程。通过分析植物健康系统管理的不足&#xff0c;创建了一个计算机管理植物健康系统的方案。文章介绍了植物健康系统的系统分析部分&…...

什么是域名?什么是泛域名?

域名 定义 域名是互联网上用于识别和定位网站或网络服务的名称。它是由一串用点分隔的字符组成&#xff0c;例如 “baidu.com”。就像是现实生活中建筑物的地址&#xff0c;方便用户在互联网的海量信息中找到特定的网站。 结构 域名从右到左依次为顶级域名&#xff08;TLD&…...

c#webapi远程调试方法asp.netcore

服务器安装 Visual Studio 2019 Remote Debugger 打开并运行 tools->Options 选择No Authorizaiton 确保IIS已经启动 打开本地项目->调试->添加到进程 参考&#xff1a; c#webapi远程调试方法asp.netcore - txwtech - 博客园...

XMLHttpRequest和FormData下载文件,ajax下载文件

1、前端请求只做下载功能 function downloadDatas3() {// 封装请求参数let formData new FormData();formData.append(page, 1);formData.append(rows, 10);// 创建xhr对象let xhr new XMLHttpRequest();xhr.open(POST, http://127.0.0.1:8080/getData);// xhr.setRequestHe…...

针对考研的C语言学习(2014二叉树大题代码实战)

题目描述 解析 1.递归思想遍历节点&#xff0c;若是叶子结点就累加计算的wpl&#xff0c;反之继续遍历 2.代码如下 //树 typedef struct trees {ElemType data;struct trees* lc;struct trees* rc; }treeNode, * Tree;3.算法设计 //deep路径长度也叫做深度&#xff0c;0开始 …...

webpack面试笔记(一)

一.webpack基础 1.模块化 什么是模块化? 模块化是把一个复杂的系统分解到多个模块以方便编码 为什么出现模块化 以前使用命名空间的方式来组织代码,比如jQuery,zepto, 它们有很多缺点: 命名空间冲突,两个库可能会使用同一个名称,例如zepto也被放在window.$下无法合理管理项目…...

雷池社区版有多个防护站点监听在同一个端口上,匹配顺序是怎么样的

如果域名处填写的分别为 IP 与域名&#xff0c;那么当使用进行 IP 请求时&#xff0c;则将会命中第一个配置的站点 以上图为例&#xff0c;如果用户使用 IP 访问&#xff0c;命中 example.com。 如果域名处填写的分别为域名与泛域名&#xff0c;除非准确命中域名&#xff0c;否…...

【小白学机器学习15】 概率论的世界观

目录 1 最近看的几本书和想说的 1.1 最近看的书 1.2 为什么写这个 2 概率论的观点看世界 2.1 上帝掷骰子&#xff0c;没有绝对的事情&#xff0c;所有事情都是概率决定的&#xff0c;都是相对的。 2.2 万物皆可能&#xff0c;无物是必然 2.3 什么是&#xff1a;可能性…...

合成数据用于大模型训练的3点理解

最近看国内对合成数据的研究讨论也变得多 ,而不单单是多模态,扩散模型这些偏视觉类的, 因此就合成数据写一下目前的情况。 2023年国外就有很多研究合成数据的论文, 包括Self-Consuming Generative Models Go MAD, Crowd Workers Widely Use Large Language Models for Text Pr…...

Safari 中 filter: blur() 高斯模糊引发的性能问题及解决方案

目录 引言问题背景&#xff1a;filter: blur() 引发的问题产生问题的原因分析解决方案&#xff1a;开启硬件加速实际应用示例性能优化建议常见的调试工具与分析方法 引言 在前端开发中&#xff0c;CSS滤镜&#xff08;如filter: blur()&#xff09;的广泛使用为页面带来了各种…...

浏览器实时更新esp32-c3 Supermini http server 数据

一利用此程序的思路就可以用浏览器显示esp32 采集的各种传感器的数据&#xff0c;也可以去控制各种传感器。省去编写针对各系统的app. 图片 1.浏览器每隔1秒更新一次数据 2.现在更新的是开机数据&#xff0c;运用此程序&#xff0c;可以实时显示各种传感器的实时数据 3.es…...

【亚马逊云】基于 Amazon EKS 搭建开源向量数据库 Milvus

文章目录 一、先决条件1.1 安装AWS CLI ✅1.2 安装 EKS 相关工具✅1.3 创建 Amazon S3 存储桶✅1.4 创建 Amazon MSK 实例✅ 二、创建EKS集群三、创建 ebs-sc StorageClass四、安装 AWS Load Balancer Controller五、部署 Milvus 数据库5.1 添加 Milvus Helm 仓库5.2 配置 S3 作…...

pytorch安装GPU版本,指定设备

安装了GPU版本的pytorch的时候&#xff0c;想要使用CPU&#xff0c;怎么操作呢&#xff1f; 设置环境变量&#xff1a; set TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTHfalse set CUDA_VISIBLE_DEVICES如果想要使用固定序号的GUP设备&#xff0c;则指定ID set CUDA_VISIBLE_DEVICES0 # 使用第…...

草地杂草数据集野外草地数据集田间野草数据集YOLO格式VOC格式目标检测计算机视觉数据集

一、数据集概述 数据集名称&#xff1a;杂草图像数据集 数据集是一个包含野草种类的集合&#xff0c;其中每种野草都有详细的特征描述和标记。这些数据可以包括野草的图片、生长习性、叶片形状、颜色等特征。 1.1可能应用的领域 农业领域: 农业专家和农民可以利用这一数据集来…...

顺序表排序相关算法题|负数移到正数前面|奇数移到偶数前面|小于x的数移到大于x的数前面|快排思想(C)

负数移到正数前面 已知顺序表 ( a 1 , … , a n ) (a_{1},\dots,a_{n}) (a1​,…,an​)&#xff0c;每个元素都是整数&#xff0c;把所有值为负数的元素移到全部正数值元素前边 算法思想 快排的前后指针版本 排序|冒泡排序|快速排序|霍尔版本|挖坑版本|前后指针版本|非递归版…...

【小白学机器学习20】单变量分析 / 0因子分析 (只分析1个变量本身的数据)

目录 1 什么是单变量分析&#xff08;就是只分析数据本身&#xff09; 1.1 不同的名字 1.2 《戏说统计》这本书里很多概念和一般的书不一样 1.3 具体来说&#xff0c;各种概率分布都属于单变量分析 2 一维的数据分析的几个层次 2.1 数据分析的层次 2.2 一维的数据为什么…...

[软件工程]—桥接(Brige)模式与伪码推导

桥接&#xff08;Brige&#xff09;模式与伪码推导 1.基本概念 1.1 动机 由于某些类型的固有的实现逻辑&#xff0c;使它们具有两个变化的维度&#xff0c;乃至多个维度的变化。如何应对这种“多维度的变化”&#xff1f;如何利用面向对象技术是的类型可以轻松的沿着两个乃至…...

在鸿蒙HarmonyOS 5中实现抖音风格的点赞功能

下面我将详细介绍如何使用HarmonyOS SDK在HarmonyOS 5中实现类似抖音的点赞功能&#xff0c;包括动画效果、数据同步和交互优化。 1. 基础点赞功能实现 1.1 创建数据模型 // VideoModel.ets export class VideoModel {id: string "";title: string ""…...

QMC5883L的驱动

简介 本篇文章的代码已经上传到了github上面&#xff0c;开源代码 作为一个电子罗盘模块&#xff0c;我们可以通过I2C从中获取偏航角yaw&#xff0c;相对于六轴陀螺仪的yaw&#xff0c;qmc5883l几乎不会零飘并且成本较低。 参考资料 QMC5883L磁场传感器驱动 QMC5883L磁力计…...

Java如何权衡是使用无序的数组还是有序的数组

在 Java 中,选择有序数组还是无序数组取决于具体场景的性能需求与操作特点。以下是关键权衡因素及决策指南: ⚖️ 核心权衡维度 维度有序数组无序数组查询性能二分查找 O(log n) ✅线性扫描 O(n) ❌插入/删除需移位维护顺序 O(n) ❌直接操作尾部 O(1) ✅内存开销与无序数组相…...

可靠性+灵活性:电力载波技术在楼宇自控中的核心价值

可靠性灵活性&#xff1a;电力载波技术在楼宇自控中的核心价值 在智能楼宇的自动化控制中&#xff0c;电力载波技术&#xff08;PLC&#xff09;凭借其独特的优势&#xff0c;正成为构建高效、稳定、灵活系统的核心解决方案。它利用现有电力线路传输数据&#xff0c;无需额外布…...

Python实现prophet 理论及参数优化

文章目录 Prophet理论及模型参数介绍Python代码完整实现prophet 添加外部数据进行模型优化 之前初步学习prophet的时候&#xff0c;写过一篇简单实现&#xff0c;后期随着对该模型的深入研究&#xff0c;本次记录涉及到prophet 的公式以及参数调优&#xff0c;从公式可以更直观…...

1.3 VSCode安装与环境配置

进入网址Visual Studio Code - Code Editing. Redefined下载.deb文件&#xff0c;然后打开终端&#xff0c;进入下载文件夹&#xff0c;键入命令 sudo dpkg -i code_1.100.3-1748872405_amd64.deb 在终端键入命令code即启动vscode 需要安装插件列表 1.Chinese简化 2.ros …...

学习STC51单片机31(芯片为STC89C52RCRC)OLED显示屏1

每日一言 生活的美好&#xff0c;总是藏在那些你咬牙坚持的日子里。 硬件&#xff1a;OLED 以后要用到OLED的时候找到这个文件 OLED的设备地址 SSD1306"SSD" 是品牌缩写&#xff0c;"1306" 是产品编号。 驱动 OLED 屏幕的 IIC 总线数据传输格式 示意图 …...

docker 部署发现spring.profiles.active 问题

报错&#xff1a; org.springframework.boot.context.config.InvalidConfigDataPropertyException: Property spring.profiles.active imported from location class path resource [application-test.yml] is invalid in a profile specific resource [origin: class path re…...

深入理解Optional:处理空指针异常

1. 使用Optional处理可能为空的集合 在Java开发中&#xff0c;集合判空是一个常见但容易出错的场景。传统方式虽然可行&#xff0c;但存在一些潜在问题&#xff1a; // 传统判空方式 if (!CollectionUtils.isEmpty(userInfoList)) {for (UserInfo userInfo : userInfoList) {…...

Scrapy-Redis分布式爬虫架构的可扩展性与容错性增强:基于微服务与容器化的解决方案

在大数据时代&#xff0c;海量数据的采集与处理成为企业和研究机构获取信息的关键环节。Scrapy-Redis作为一种经典的分布式爬虫架构&#xff0c;在处理大规模数据抓取任务时展现出强大的能力。然而&#xff0c;随着业务规模的不断扩大和数据抓取需求的日益复杂&#xff0c;传统…...