GTSinger：全球多技术唱腔语音库，助力各类歌唱任务

GTSinger：全球多技术唱腔语音库，助力各类歌唱任务

GTSinger Dataset and code of GTSinger(NeurIPS 2024 Spotlight): A Global Multi-Technique Singing Corpus with Realistic Music Scores for All Singing Tasks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gt/GTSinger

在当今人工智能技术飞速发展的背景下，音乐合成与处理领域也取得了长足的进步。今天，我们将为您介绍一个全新的开源项目——GTSinger，这是一个专为各类歌唱任务设计的全球多技术唱腔语音库，具有高质量、多语言、真实音乐乐谱等特点。

项目介绍

GTSinger是由浙江大学团队开发的一个开源语音库。它是一个全球性的、多技术的、免费的、高质量唱腔语音库，配备真实音乐乐谱，适用于所有的歌唱任务。GTSinger不仅提供了语音库，还包含了相应的基准测试代码，方便研究人员和开发者进行歌唱技术建模、识别和控制。

项目技术分析

GTSinger语音库具备以下技术特点：

1. 高质量录音：GTSinger的80.59小时唱腔语音是在专业录音室由技巧娴熟的歌手录制，保证了音质的高清与清晰。
2. 多语言支持：GTSinger包含了9种广泛使用的语言（中文、英文、日语、韩语、俄语、西班牙语、法语、德语和意大利语），以及所有四个声部，能够支持零样本声码合成和风格转换模型学习多种音色和风格。
3. 详细标注：GTSinger提供了6种歌唱技术的控制比较和音素级标注，包括混合声、假声、气声、咽音、颤音和滑音，帮助模型进行歌唱技术的建模、识别和控制。
4. 真实乐谱：与细粒度音乐乐谱不同，GTSinger的特征是带有常规音符持续时间的真实音乐乐谱，有助于歌唱模型学习和适应现实世界的音乐创作。

项目技术应用场景

GTSinger语音库的应用场景广泛，包括但不限于以下几个方面：

• 声码合成：通过GTSinger，研究人员可以训练模型进行技术可控的歌唱声码合成，生成具有特定歌唱技术的歌声。
• 技术识别：利用GTSinger的丰富标注，可以开发识别不同歌唱技术的系统。
• 风格转换：基于GTSinger的多样数据，可以实现歌唱风格的转换，将一种风格的歌声转换为另一种风格。
• 语音到歌唱转换：GTSinger也支持语音到歌唱的转换，将普通语音转换为具有特定音乐风格和技术的歌声。

项目特点

以下是GTSinger的一些核心特点：

• 高质量语音数据：录音质量高，语言覆盖全面，支持多种歌唱技术。
• 音素级标注：提供了详尽的音素级技术标注，为研究提供了便利。
• 真实音乐乐谱：配备真实乐谱，更贴近实际音乐制作。
• 全面的语言支持：覆盖了九种语言，支持多种文化和地区的音乐研究。

GTSinger无疑为音乐合成与处理领域的研究提供了一个宝贵的资源。通过其丰富的功能和广泛的应用场景，GTSinger有望推动歌唱合成技术的发展，为音乐创作和研究带来新的可能。开源社区的研究人员和开发者可以免费使用GTSinger，探索更多创新的音乐技术。

GTSinger Dataset and code of GTSinger(NeurIPS 2024 Spotlight): A Global Multi-Technique Singing Corpus with Realistic Music Scores for All Singing Tasks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gt/GTSinger