Datasets:
audio
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5.26
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今天天气晴朗微风轻拂
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咖啡豆需要精细研磨才能释放香气
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他乘坐高铁前往上海参加会议
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这只橘猫喜欢蜷缩在沙发角落睡觉
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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
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五年前这里还是一片荒地
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科学家正在研究量子计算的应用
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酸辣汤的味道让他回忆起家乡
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孩子们在公园里快乐地奔跑嬉戏
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这部电影讲述了一段跨越时空的爱情
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请务必在下午三点前提交报告
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他的演讲充满了激情与说服力
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秋天是收获的季节田野金黄一片
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这台机器可以自动分拣包裹
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她练习钢琴已经超过十年
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穿过这条隧道就能看到海边
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数字经济正在改变传统行业
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他的笑声像铃声一样清脆悦耳
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请注意保持社交距离佩戴口罩
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这个故事蕴含深刻的哲学思考
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他们在山顶看到了壮丽的日出
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现代科技让远程办公成为可能
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她的声音温柔而富有感染力
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这家餐厅的招牌菜是红烧狮子头
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运动员在赛场上全力拼搏
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传统文化需要代代传承与创新
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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
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让我们携手共创美好未来
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这个项目的复杂性远超我们最初的预期
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她的舞姿轻盈如燕吸引了所有人的目光
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请务必在截止日期前完成所有必要的修改
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山谷里的回声仿佛在诉说着古老的故事
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人工智能正在逐步渗透到医疗诊断领域
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那本小说描绘了一个充满奇幻色彩的虚拟世界
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清晨的露珠在阳光下闪烁着晶莹的光芒
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清晨的露珠在阳光下闪烁着晶莹的光芒
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我们需要对现有流程进行彻底优化
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他的歌声低沉而富有磁性让人沉醉
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传统手工艺的传承需要更多年轻人的参与
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这条河流蜿蜒曲折最终汇入广阔的海洋
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这条河流蜿蜒曲折,最终汇入广阔的海洋
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他的思考方式总是充满创意与独到见解
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他的思考方式总是充满创意与独到见解
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请将文件按照日期顺序进行归档整理
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请将文件按照日期顺序进行归档整理
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那座古老的石桥见证了数百年的历史变迁
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那座古老的石桥见证了数百年的历史变迁
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团队成员之间需要建立有效的沟通机制
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团队成员之间需要建立有效的沟通机制
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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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