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今天天气晴朗微风轻拂
今天天气晴朗微风轻拂
咖啡豆需要精细研磨才能释放香气
咖啡豆需要精细研磨才能释放香气
他乘坐高铁前往上海参加会议
他乘坐高铁前往上海参加会议
这只橘猫喜欢蜷缩在沙发角落睡觉
这只橘猫喜欢蜷缩在沙发角落睡觉
请帮我查询明天的航班动态
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她用毛笔写下一行漂亮的楷书
她用毛笔写下一行漂亮的楷书
五年前这里还是一片荒地
五年前这里还是一片荒地
科学家正在研究量子计算的应用
科学家正在研究量子计算的应用
酸辣汤的味道让他回忆起家乡
酸辣汤的味道让他回忆起家乡
孩子们在公园里快乐地奔跑嬉戏
孩子们在公园里快乐地奔跑嬉戏
这部电影讲述了一段跨越时空的爱情
这部电影讲述了一段跨越时空的爱情
请务必在下午三点前提交报告
请务必在下午三点前提交报告
他的演讲充满了激情与说服力
他的演讲充满了激情与说服力
秋天是收获的季节田野金黄一片
秋天是收获的季节田野金黄一片
这台机器可以自动分拣包裹
这台机器可以自动分拣包裹
她练习钢琴已经超过十年
她练习钢琴已经超过十年
穿过这条隧道就能看到海边
穿过这条隧道就能看到海边
数字经济正在改变传统行业
数字经济正在改变传统行业
他的笑声像铃声一样清脆悦耳
他的笑声像铃声一样清脆悦耳
请注意保持社交距离佩戴口罩
请注意保持社交距离佩戴口罩
这个故事蕴含深刻的哲学思考
这个故事蕴含深刻的哲学思考
他们在山顶看到了壮丽的日出
他们在山顶看到了壮丽的日出
现代科技让远程办公成为可能
现代科技让远程办公成为可能
她的声音温柔而富有感染力
她的声音温柔而富有感染力
这家餐厅的招牌菜是红烧狮子头
这家餐厅的招牌菜是红烧狮子头
运动员在赛场上全力拼搏
运动员在赛场上全力拼搏
传统文化需要代代传承与创新
传统文化需要代代传承与创新
系统将在十分钟后自动更新
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雨后的空气格外清新宜人
雨后的空气格外清新宜人
让我们携手共创美好未来
让我们携手共创美好未来
这个项目的复杂性远超我们最初的预期
这个项目的复杂性远超我们最初的预期
她的舞姿轻盈如燕吸引了所有人的目光
她的舞姿轻盈如燕吸引了所有人的目光
请务必在截止日期前完成所有必要的修改
请务必在截止日期前完成所有必要的修改
山谷里的回声仿佛在诉说着古老的故事
山谷里的回声仿佛在诉说着古老的故事
人工智能正在逐步渗透到医疗诊断领域
人工智能正在逐步渗透到医疗诊断领域
那本小说描绘了一个充满奇幻色彩的虚拟世界
那本小说描绘了一个充满奇幻色彩的虚拟世界
清晨的露珠在阳光下闪烁着晶莹的光芒
清晨的露珠在阳光下闪烁着晶莹的光芒
我们需要对现有流程进行彻底优化
我们需要对现有流程进行彻底优化
他的歌声低沉而富有磁性让人沉醉
他的歌声低沉而富有磁性让人沉醉
传统手工艺的传承需要更多年轻人的参与
传统手工艺的传承需要更多年轻人的参与
这条河流蜿蜒曲折最终汇入广阔的海洋
这条河流蜿蜒曲折,最终汇入广阔的海洋
他的思考方式总是充满创意与独到见解
他的思考方式总是充满创意与独到见解
请将文件按照日期顺序进行归档整理
请将文件按照日期顺序进行归档整理
那座古老的石桥见证了数百年的历史变迁
那座古老的石桥见证了数百年的历史变迁
团队成员之间需要建立有效的沟通机制
团队成员之间需要建立有效的沟通机制

Dataset Description

This dataset is a clean Text-to-Speech (TTS) dataset in Mandarin Chinese, designed for training and evaluating TTS models. It consists of 45 phonetically diverse sentences (approximately 4 minutes of audio) recorded in a quiet environment using a consistent microphone setup. Each sentence is meticulously segmented into individual WAV files (16-bit PCM, 44.1kHz) and accompanied by exact textual transcriptions. The sentences cover a wide range of linguistic features, including varied tonal combinations, initials/finals, sentence structures, and contextual themes (daily life, technology, culture, nature, etc.). The dataset is structured for programmatic access with a standardized metadata.csv file linking each audio file to its corresponding text, ensuring it is ready for direct use in TTS pipelines.

Issues Encountered & Solution

Despite recording in a quiet room, subtle environmental noises (e.g., computer fan, distant traffic) were present. To address this, I did some noise reduction in Praat, selecting and removing noise at specific frequencies. However, to ensure clear sound, I didn't make too many modifications. In addition, I manually reviewed and adjusted segmentation boundaries by zooming into waveform views in Praat, ensuring each audio segment began with a slight breath or initial consonant and ended with a natural intonation drop, while strictly controlling leading/trailing silence to between 100–200 milliseconds. Although time-consuming, this approach ensured high purity and consistency at the sentence level, making the data more suitable for TTS model training.

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