TIMIT数据集介绍,官网编号LDC93S1

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

TIMIT Acoustic-Phonetic Continuous Speech Corpus(简称TIMIT)是一个声学-音素连续语音语料库,由德州仪器(TI)、麻省理工学院(MIT)和SRI International(SRI)合作构建。

TIMIT数据集的语音采样频率为16kHz,一共包含6300个句子,这些句子由来自美国八个主要方言地区的630个人每人说出给定的10个句子构成。所有的句子都在音素级别(phone level)上进行了手动分割和标记。在这个数据集中,70%的说话人是男性,而大多数说话者是成年白人。

给定的10个句子中,包括2个方言句子(对于每个人这两个方言句子都是相同的)和5个音素紧凑句子(这5个句子是从MIT所给的450个因素分布平衡的句子中选出,目的是为了尽可能的包含所有的音素对)。

TIMIT数据集通常用于语音识别、语音合成以及语音相关的机器学习算法的研究和开发。由于它包含了大量的语音数据,并且数据已经被仔细地分割和标记,这使得它成为了一个非常有价值的数据集。

 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TIMITLDC语料小助手icon-default.png?t=N7T8https://mp.weixin.qq.com/s/8GgZFh9XAr7FYwivQ_ajRg

TIMIT数据集预处理(使用python) 语音分离 TIMINT数据集 在复现论文的时候发现wjs0数据集收费,因为组内没有这个数据集,所以用TIMIN数据集替代,在使用TIMIT数据集时遇到一个需要将原有数据集中SPH格式(原来数据集的.WAV格式并非真正的wav格式,而是sph格式)的文件转化为WAV格式。搜索了一大圈的解决方法,虽然自己已经解决,但是在国外论坛中发现一个比较简洁的解决方式,遂将其贴出来,记录一下。 代码 import params as hp from sphfile import SPHFile import glob im 阅读详情

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