Buckets:
| <meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{"title":"Наборах данных Text-to-speech","local":"наборах-данных-text-to-speech","sections":[{"title":"LJSpeech","local":"ljspeech","sections":[],"depth":2},{"title":"Multilingual LibriSpeech","local":"multilingual-librispeech","sections":[],"depth":2},{"title":"VCTK (Voice Cloning Toolkit)","local":"vctk-voice-cloning-toolkit","sections":[],"depth":2},{"title":"Libri-TTS/ LibriTTS-R","local":"libri-tts-libritts-r","sections":[],"depth":2}],"depth":1}"> | |
| <link href="/docs/audio-course/pr_239/ru/_app/immutable/assets/0.e3b0c442.css" rel="modulepreload"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_239/ru/_app/immutable/entry/start.13cec9b0.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_239/ru/_app/immutable/chunks/scheduler.cd324960.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_239/ru/_app/immutable/chunks/singletons.48cedec4.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_239/ru/_app/immutable/chunks/index.a0c12d66.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_239/ru/_app/immutable/chunks/paths.fcdbf8b6.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_239/ru/_app/immutable/entry/app.af2704da.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_239/ru/_app/immutable/chunks/preload-helper.6ae502d0.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_239/ru/_app/immutable/chunks/index.d5c3adcc.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_239/ru/_app/immutable/nodes/0.7f9b0aee.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_239/ru/_app/immutable/chunks/each.e59479a4.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_239/ru/_app/immutable/nodes/41.48a910b4.js"> | |
| <link rel="modulepreload" href="/docs/audio-course/pr_239/ru/_app/immutable/chunks/MermaidChart.svelte_svelte_type_style_lang.00c8a5a8.js"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_START --><meta name="hf:doc:metadata" content="{"title":"Наборах данных Text-to-speech","local":"наборах-данных-text-to-speech","sections":[{"title":"LJSpeech","local":"ljspeech","sections":[],"depth":2},{"title":"Multilingual LibriSpeech","local":"multilingual-librispeech","sections":[],"depth":2},{"title":"VCTK (Voice Cloning Toolkit)","local":"vctk-voice-cloning-toolkit","sections":[],"depth":2},{"title":"Libri-TTS/ LibriTTS-R","local":"libri-tts-libritts-r","sections":[],"depth":2}],"depth":1}"><!-- HEAD_svelte-u9bgzb_END --> <p></p> <div class="items-center shrink-0 min-w-[100px] max-sm:min-w-[50px] justify-end ml-auto flex" style="float: right; margin-left: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"><div class="inline-flex rounded-md max-sm:rounded-sm"><button class="inline-flex items-center gap-1 h-7 max-sm:h-7 px-2 max-sm:px-1.5 text-sm font-medium text-gray-800 border border-r-0 rounded-l-md max-sm:rounded-l-sm border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-live="polite"><span class="inline-flex items-center justify-center rounded-md p-0.5 max-sm:p-0 hover:text-gray-800 dark:hover:text-gray-200"><svg class="sm:size-3.5 size-3" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg></span> <span>Copy page</span></button> <button class="inline-flex items-center justify-center w-6 max-sm:w-5 h-7 max-sm:h-7 disabled:pointer-events-none text-sm text-gray-500 hover:text-gray-700 dark:hover:text-white rounded-r-md max-sm:rounded-r-sm border border-l transition border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-haspopup="menu" aria-expanded="false" aria-label="Open copy menu"><svg class="transition-transform text-gray-400 overflow-visible sm:size-3.5 size-3 rotate-0" width="1em" height="1em" viewBox="0 0 12 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M1 1L6 6L11 1" stroke="currentColor"></path></svg></button></div> </div> <h1 class="relative group"><a id="наборах-данных-text-to-speech" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#наборах-данных-text-to-speech"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>Наборах данных Text-to-speech</span></h1> <p data-svelte-h="svelte-1h4r185">Задача преобразования текста в речь (называемая также <em>синтезом речи</em>) сопряжена с целым рядом трудностей.</p> <p data-svelte-h="svelte-g7f9ie">Во-первых, как и в ранее рассмотренном случае автоматического распознавания речи, согласование текста и речи может быть затруднено. | |
| Однако, в отличие от ASR, TTS - это проблема отображения <strong>одного ко многим</strong>, т.е. один и тот же текст может быть синтезирован множеством различных способов. Подумайте о разнообразии голосов и стилей речи, | |
| которые вы слышите ежедневно - каждый человек по-своему произносит одно и то же предложение, но все они правильные и верные! Даже разные выходные данные (спектрограммы или формы волны звука) | |
| могут соответствовать одной и той же истине. Модель должна научиться генерировать правильную длительность и время для каждой фонемы, слова или предложения, что может оказаться непростой задачей, | |
| особенно для длинных и сложных предложений.</p> <p data-svelte-h="svelte-dzp5pf">Далее, существует проблема дальних зависимостей: язык имеет временной аспект, и понимание смысла предложения | |
| часто требует учета контекста окружающих слов. Убедиться в том, что модель TTS улавливает и сохраняет контекстную информацию | |
| в длинных последовательностях, очень важно для создания связной и естественно звучащей речи.</p> <p data-svelte-h="svelte-1bpdky">Наконец, для обучения TTS-моделей обычно требуются пары из текста и соответствующих записей речи. Кроме того, для того чтобы | |
| модель могла генерировать речь, звучащую естественно для различных дикторов и стилей речи, данные должны содержать разнообразные и | |
| репрезентативные образцы речи от различных дикторов. Сбор таких данных является дорогостоящим, трудоемким и для некоторых языков | |
| нецелесообразным. Вы можете подумать, почему бы просто не взять набор данных, предназначенный для ASR (автоматического распознавания речи), и не использовать его для | |
| обучения модели TTS? К сожалению, наборы данных автоматического распознавания речи (ASR) - не самый лучший вариант. Особенности, которые | |
| делают его полезным для ASR, например, чрезмерный фоновый шум, обычно нежелательны в TTS. Очень хорошо, если вы можете | |
| выделить речь из шумной уличной записи, но не очень хорошо, если ваш голосовой помощник отвечает вам на фоне гудка машин | |
| и бурного строительства на заднем плане. Тем не менее, некоторые наборы данных ASR иногда могут быть полезны для дообучения, | |
| так как найти высококачественные, многоязычные и многоголосые наборы данных TTS может быть довольно сложно.</p> <p data-svelte-h="svelte-tj3jqk">Рассмотрим несколько наборов данных, подходящих для TTS, которые можно найти на 🤗 Hub.</p> <h2 class="relative group"><a id="ljspeech" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#ljspeech"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>LJSpeech</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-czsx0v"><a href="https://huggingface.co/datasets/lj_speech" rel="nofollow">LJSpeech</a> представляет собой набор данных, состоящий из 13 100 англоязычных аудиоклипов, | |
| сопоставленных с соответствующими транскрипциями. Набор содержит запись чтения одним диктором предложений | |
| из 7 нехудожественных книг на английском языке. LJSpeech часто используется в качестве эталона для оценки моделей TTS | |
| благодаря высокому качеству звука и разнообразию лингвистического контента.</p> <h2 class="relative group"><a id="multilingual-librispeech" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#multilingual-librispeech"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>Multilingual LibriSpeech</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-1eisfzf"><a href="https://huggingface.co/datasets/facebook/multilingual_librispeech" rel="nofollow">Multilingual LibriSpeech</a> является многоязычным расширением | |
| набора данных LibriSpeech, представляющего собой крупномасштабную коллекцию прочитанных англоязычных аудиокниг. Многоязычный LibriSpeech | |
| расширяется за счет включения дополнительных языков, таких как немецкий, голландский, испанский, французский, итальянский, португальский и польский. | |
| Он предлагает аудиозаписи вместе с выверенными транскрипциями для каждого языка. Этот набор данных представляет собой ценный ресурс | |
| для разработки многоязычных систем TTS и изучения методов межъязыкового синтеза речи.</p> <h2 class="relative group"><a id="vctk-voice-cloning-toolkit" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#vctk-voice-cloning-toolkit"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>VCTK (Voice Cloning Toolkit)</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-257rek"><a href="https://huggingface.co/datasets/vctk" rel="nofollow">VCTK</a> - это набор данных, специально разработанный для исследований и разработок в области преобразования текста в речь. | |
| Он содержит аудиозаписи 110 дикторов английского языка с различными акцентами. Каждый диктор зачитывает около 400 предложений, | |
| которые были выбраны из газеты, <a href="https://www.dialectsarchive.com/the-rainbow-passage" rel="nofollow">радужного отрывка</a>* и элективного абзаца, использованного для архива акцентов речи. | |
| VCTK представляет собой ценный ресурс для обучения TTS-моделей с различными голосами и акцентами, что позволяет осуществлять более естественный и разнообразный | |
| синтез речи.</p> <h2 class="relative group"><a id="libri-tts-libritts-r" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#libri-tts-libritts-r"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>Libri-TTS/ LibriTTS-R</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-1jn4bvz"><a href="https://huggingface.co/datasets/cdminix/libritts-r-aligned" rel="nofollow">Libri-TTS/ LibriTTS-R</a> это многоголосный корпус английской речи, | |
| включающий около 585 часов чтения английской речи с частотой дискретизации 24 кГц, подготовленный компанией Heiga Zen при содействии членов команд Google Speech | |
| и Google Brain. Корпус LibriTTS предназначен для исследования TTS. Он создан на основе оригинальных материалов | |
| (аудиофайлов mp3 из LibriVox и текстовых файлов из Project Gutenberg) корпуса LibriSpeech. Основные отличия | |
| от корпуса LibriSpeech перечислены ниже:</p> <ul data-svelte-h="svelte-cav80z"><li>Аудиофайлы имеют частоту дискретизации 24 кГц.</li> <li>Речь разбита на фрагменты.</li> <li>Включены как оригинальные, так и нормализованные тексты.</li> <li>Контекстная информация (например, соседние предложения) может быть извлечена.</li> <li>Исключены фразы со значительным фоновым шумом.</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-hrc34i">Собрать хороший набор данных для TTS - задача не из легких, поскольку такой набор должен обладать несколькими ключевыми характеристиками:</p> <ul data-svelte-h="svelte-1pvtdsg"><li>Качественные и разнообразные записи, охватывающие широкий спектр речевых паттернов, акцентов, языков и эмоций. Записи должны быть чистыми, без фоновых шумов и демонстрировать естественные характеристики речи.</li> <li>Транскрипция: Каждая аудиозапись должна сопровождаться соответствующей текстовой транскрипцией.</li> <li>Разнообразие лингвистического контента: Набор данных должен содержать разнообразный лингвистический контент, включая различные типы предложений, фраз и слов. Он должен охватывать различные темы, жанры и области, | |
| чтобы обеспечить способность модели работать с различными языковыми контекстами.</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-10ck5is">Хорошая новость заключается в том, что вряд ли вам придется обучать TTS-модель с нуля. В следующем разделе мы рассмотрим | |
| предварительно обученные модели, доступные на 🤗 Hub.</p> <hr> <ul data-svelte-h="svelte-t69ith"><li><ul><li>радужный отрывок - это конкретный фрагмент текста, который часто используется в англоязычных исследованиях речи и голоса для оценки различных аспектов речи. Он включает в себя различные фонетические звуки и лингвистические паттерны, которые могут помочь исследователям понять, | |
| как звуки речи произносятся людьми с различными акцентами или особенностями речи.</li></ul></li></ul> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter6/tts_datasets.mdx" target="_blank"><svg class="mr-1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M31,16l-7,7l-1.41-1.41L28.17,16l-5.58-5.59L24,9l7,7z"></path><path d="M1,16l7-7l1.41,1.41L3.83,16l5.58,5.59L8,23l-7-7z"></path><path d="M12.419,25.484L17.639,6.552l1.932,0.518L14.351,26.002z"></path></svg> <span data-svelte-h="svelte-zjs2n5"><span class="underline">Update</span> on GitHub</span></a> <p></p> | |
| <script> | |
| { | |
| __sveltekit_a3glb3 = { | |
| assets: "/docs/audio-course/pr_239/ru", | |
| base: "/docs/audio-course/pr_239/ru", | |
| env: {} | |
| }; | |
| const element = document.currentScript.parentElement; | |
| const data = [null,null]; | |
| Promise.all([ | |
| import("/docs/audio-course/pr_239/ru/_app/immutable/entry/start.13cec9b0.js"), | |
| import("/docs/audio-course/pr_239/ru/_app/immutable/entry/app.af2704da.js") | |
| ]).then(([kit, app]) => { | |
| kit.start(app, element, { | |
| node_ids: [0, 41], | |
| data, | |
| form: null, | |
| error: null | |
| }); | |
| }); | |
| } | |
| </script> | |
Xet Storage Details
- Size:
- 23.6 kB
- Xet hash:
- d94c0ee9fdd1594e5b8b54edc73c609d962b2236084f12c7d89400242edcce02
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.