EmotiVoice情感数据集构建终极指南：标注方案与质量评估指标详解
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/EmotiVoice EmotiVoice是一个强大的开源TTS（文本转语音）引擎，支持中英文双语情感合成，能够生成包含快乐、兴奋、悲伤、愤怒等广泛情感的语音。作为完全免费的多音色提示控制TTS系统，EmotiVoice的情感数据集构建是其核心技术之一，本文将深入解析其标注方案与质量评估指标。
🔍 EmotiVoice情感数据集概述
EmotiVoice项目提供了完整的情感数据集构建方案，主要包含三个核心数据集：
- DataBaker数据集 - 中文语音情感数据集
- LJSpeech数据集 - 英文语音情感数据集
- 有道内部数据集 - 包含情感、音高、速度、能量等多维度标注
📊 情感标注方案详解
多维度情感标注体系
EmotiVoice采用多层次情感标注方案，在data/youdao/text/目录下可以看到完整的标注文件结构：
- emotion - 情感强度标注
- pitch - 音高变化标注
- speed - 语速控制标注
- energy - 能量级别标注
- speaker2 - 说话人身份标注
EmotiVoice中文情感语音样本展示
自动化标注流程
项目提供了data/DataBaker/src/和data/LJspeech/src/下的完整数据处理脚本：
- step0_download.sh - 原始数据下载
- step1_clean_raw_data.py - 数据清洗与预处理
- step2_get_phoneme.py - 音素标注提取
⚖️ 质量评估指标体系
客观评估指标
EmotiVoice采用多维度质量评估，包括：
- MOS（平均意见得分） - 主观语音质量评估
- CMOS（比较平均意见得分） - 相对质量比较
- 情感一致性评分 - 情感表达准确性
主观评估方法
通过inference_tts.py和inference_am_vocoder_joint.py进行批量生成和评估。
EmotiVoice英文情感语音质量展示
🛠️ 数据集构建最佳实践
数据预处理规范
在text/目录下，项目提供了完整的文本处理工具：
- cleaners.py - 文本清洗规范化
- numbers.py - 数字处理转换
- symbols.py - 符号映射处理
标注质量控制
- 多轮标注验证 - 确保标注一致性
- 专家审核机制 - 保证标注准确性
- 自动化校验脚本 - 检测标注错误
📈 数据集扩展与优化
持续改进策略
EmotiVoice支持增量式数据集构建，通过prepare_for_training.py实现数据集的动态扩展。
🎯 总结与展望
EmotiVoice的情感数据集构建方案代表了当前TTS领域的前沿技术，其多维度标注体系和综合质量评估指标为语音合成技术的发展提供了重要支撑。
随着ROADMAP.md中规划的功能不断完善，EmotiVoice的情感合成能力将持续提升，为开发者和用户带来更加丰富、自然的语音交互体验。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
