TI 46-Word数据集介绍,官网编号LDC93S9

医学图像分割论文学习:WORD:基于CT图像的腹部器官分割的大规模数据集,基准和临床应用研究(2022) 腹部器官分割是腹部疾病诊断、癌症治疗和放射治疗计划的基本和基本任务(Tang 等人,2019年)。准确的分割结果可以为临床诊断和随访提供有价值的信息,如器官大小、位置、边界状态、多个器官的空间关系等。此外,器官分割在临床治疗中起着至关重要的作用,尤其是在基于放射治疗的癌症和肿瘤治疗中(Chen 等人,2021b准确分割有风险的器官可以减轻对癌症区域附近健康器官的潜在影响。然而,在临床实践中,器官分割通常由放射肿瘤学家或放射科医生手动执行。它既耗时又容易出错,需要注释员。 阅读详情

TI 46-Word数据集包含了由16位发言者(八位男性和八位女性)朗读的发音数据。每位发言者都按照包含46个单词的词汇表朗读了26个句子,其中16个句子被指定为训练数据,用于模型训练,而剩下的10个句子则作为测试数据,用于评估模型的性能。

请注意,尽管数据集的目标是为每位发言者收集完整的句子数量,但由于各种原因,一些发言者并未达到这一标准。因此,在实际使用中,用户需要了解并适应这种数据的不完整性。

该语料库是在得克萨斯仪器公司(Texas Instruments)的一个安静且声学封闭的环境中收集的,确保了音频数据的清晰度和质量。数据采集过程中使用了Electro-Voice RE-16动态心形指向麦克风,该麦克风具有出色的音频捕捉能力,能够准确记录发言者的发音细节。音频数据的采样率为12.5kHz,量化位数为12位,这保证了音频数据的准确性和清晰度。

LDC93S9数据集的文件采用NIST SPHERE格式,这是一种专门用于语音处理和识别的文件格式。文件的扩展名为“.wav”,这是一种广泛使用的音频文件格式,便于用户进行数据处理和分析。

 获取方法:

方法1:注册LDC账号并加入组织获取数据,官网链接:LDC官网

方法2:关注公众号,回复TI 46-WordLDC语料小助手icon-default.png?t=N7T8https://mp.weixin.qq.com/s/8GgZFh9XAr7FYwivQ_ajRg

语音识别数据集-TIMIT数据集-中文超详细解析 TIMIT数据集 前言 该文章会详细介绍TIMIT数据集的文件组成、内部文件格式以及如何使用TIMIT数据集。同时还会介绍TIMIT是如何组织数据以及划分训练集与测试集的,可以为今后自己构建数据集提供一种思路。 关键词:TIMIT数据集、语音识别、音素、人工音频标签; 文件 基本信息 大小:约650MB 创建时间:1986年1月至5月 组织形式 /语料库/用处/方言地区/性别+说话者ID/句子... 阅读详情

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