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11538090_HUANGYIXIN

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	语言学是研究人类语言的科学。	yǔ yán xué shì yán jiū rén lèi yǔ yán de kē xué。
	它关注语音、语法、语义和语用等多个层面。	tā guān zhù yǔ yīn, yǔ fǎ, yǔ yì hé yǔ yòng děng duō gè céng miàn。
	语音学主要研究语音的产生与感知。	yǔ yīn xué zhǔ yào yán jiū yǔ yīn de chǎn shēng yǔ gǎn zhī。
	音系学则关注语音在语言系统中的功能。	yīn xì xué zé guān zhù yǔ yīn zài yǔ yán xì tǒng zhōng de gōng néng。
	语法包括词法和句法两个部分。	yǔ fǎ bāo kuò cí fǎ hé jù fǎ liǎng gè bù fèn。
	词法研究词的内部结构，如词根与词缀。	cí fǎ yán jiū cí de nèi bù jié gòu, rú cí gēn yǔ cí zhuì。
	句法则研究句子中词语的组合规则。	jù fǎ zé yán jiū jù zi zhōng cí yǔ de zǔ hé guī zé。
	语义学研究语言单位的意义。	yǔ yì xué yán jiū yǔ yán dān wèi de yì yì。
	语用学关注语言在语境中的使用。	yǔ yòng xué guān zhù yǔ yán zài yǔ jìng zhōng de shǐ yòng。
	计算语言学是语言学与计算机科学的交叉学科。	jì suàn yǔ yán xué shì yǔ yán xué yǔ jì suàn jī kē xué de jiāo chā xué kē。
	它利用算法处理和分析语言数据。	tā lì yòng suàn fǎ chǔ lǐ hé fēn xī yǔ yán shù jù。
	语音合成是计算语言学的一个重要应用。	yǔ yīn hé chéng shì jì suàn yǔ yán xué de yí gè zhòng yào yìng yòng。
	语音合成系统将文本转换为自然语音。	yǔ yīn hé chéng xì tǒng jiāng wén běn zhuǎn huàn wéi zì rán yǔ yīn。
	这项技术已广泛应用于导航、助手和有声读物中。	zhè xiàng jì shù yǐ guǎng fàn yìng yòng yú dǎo háng, zhù shǒu hé yǒu shēng dú wù zhōng。
	构建高质量的语音合成系统需要大量语音数据。	gòu jiàn gāo zhì liàng de yǔ yīn hé chéng xì tǒng xū yào dà liàng yǔ yīn shù jù。
	语音数据应清晰、准确且多样化。	yǔ yīn shù jù yīng qīng xī, zhǔn què qiě duō yàng huà。
	录音环境应尽量安静，避免背景噪音。	lù yīn huán jìng yīng jìn liàng ān jìng, bì miǎn bèi jǐng zào yīn。
	麦克风的选择也会影响录音质量。	mài kè fēng de xuǎn zé yě huì yǐng xiǎng lù yīn zhì liàng。
	录音时应注意语速均匀、音量稳定。	lù yīn shí yīng zhù yì yǔ sù jūn yún, yīn liàng wěn dìng。
	录音后通常需要对音频进行切割和标注。	lù yīn hòu tōng cháng xū yào duì yīn pín jìn xíng qiē gē hé biāo zhù。
	切割时应在句子前后保留适当静音段。	qiē gē shí yīng zài jù zi qián hòu bǎo liú shì dàng jìng yīn duàn。
	标注包括语音内容、说话人信息等。	biāo zhù bāo kuò yǔ yīn nèi róng, shuō huà rén xìn xī děng。
	数据集的结构应规范，便于程序读取。	shù jù jí de jié gòu yīng guī fàn, biàn yú chéng xù dú qǔ。
	常见的语音数据集格式包括WAV和CSV。	cháng jiàn de yǔ yīn shù jù jí gé shì bāo kuò WAV hé CSV。
	语音数据可用于训练声学模型和语言模型。	yǔ yīn shù jù kě yòng yú xùn liàn shēng xué mó xíng hé yǔ yán mó xíng。
	声学模型建模语音特征与音素之间的关系。	shēng xué mó xíng jiàn mó yǔ yīn tè zhēng yǔ yīn sù zhī jiān de guān xì。
	语言模型则预测词语序列的概率。	yǔ yán mó xíng zé yù cè cí yǔ xù liè de gài lǜ。
	深度学习显著提升了语音合成的自然度。	shēn dù xué xí xiǎn zhù tí shēng le yǔ yīn hé chéng de zì rán dù。
	循环神经网络和Transformer是常用模型。	xún huán shén jīng wǎng luò hé Transformer shì cháng yòng mó xíng。
	语音合成技术仍面临一些挑战。	yǔ yīn hé chéng jì shù réng miàn lín yì xiē tiǎo zhàn。
	例如，多说话人合成和情感语音生成。	lì rú, duō shuō huà rén hé chéng hé qíng gǎn yǔ yīn shēng chéng。
	此外，低资源语言的语音合成也值得关注。	cǐ wài, dī zī yuán yǔ yán de yǔ yīn hé chéng yě zhí dé guān zhù。
	未来，语音合成将更加个性化与智能化。	wèi lái, yǔ yīn hé chéng jiāng gèng jiā gè xìng huà yǔ zhì néng huà。
	语音技术也将与多模态交互深度融合。	yǔ yīn jì shù yě jiāng yǔ duō mó tài jiāo hù shēn dù róng hé。
	语音识别是另一项重要的语音技术。	yǔ yīn shí bié shì lìng yí xiàng zhòng yào de yǔ yīn jì shù。
	它可将语音转换为文本。	tā kě jiāng yǔ yīn zhuǎn huàn wéi wén běn。
	语音识别已广泛应用于会议记录和智能输入。	yǔ yīn shí bié yǐ guǎng fàn yìng yòng yú huì yì jì lù hé zhì néng shū rù。
	语音技术与自然语言处理密切相关。	yǔ yīn jì shù yǔ zì rán yǔ yán chǔ lǐ mì qiè xiāng guān。
	自然语言处理研究计算机理解与生成人类语言。	zì rán yǔ yán chǔ lǐ yán jiū jì suàn jī lǐ jiě yǔ shēng chéng rén lèi yǔ yán。
	机器翻译是自然语言处理的典型任务之一。	jī qì fān yì shì zì rán yǔ yán chǔ lǐ de diǎn xíng rèn wu zhī yī。
	它可将一种语言自动翻译为另一种语言。	tā kě jiāng yì zhǒng yǔ yán zì dòng fān yì wéi lìng yì zhǒng yǔ yán。
	问答系统也是自然语言处理的重要应用。	wèn dá xì tǒng yě shì zì rán yǔ yán chǔ lǐ de zhòng yào yìng yòng。
	语言资源是支持这些技术发展的基础。	yǔ yán zī yuán shì zhī chí zhè xiē jì shù fā zhǎn de jī chǔ。
	语言资源包括语料库、词典和知识图谱。	yǔ yán zī yuán bāo kuò yǔ liào kù, cí diǎn hé zhī shi tú pǔ。
	语料库是大量文本或语音的集合。	yǔ liào kù shì dà liàng wén běn huò yǔ yīn de jí hé。
	知识图谱则以结构化的方式表示知识。	zhī shi tú pǔ zé yǐ jié gòu huà de fāng shì biǎo shì zhī shi。
	语言技术的发展离不开数据与算力的支持。	yǔ yán jì shù de fā zhǎn lí bù kāi shù jù yǔ suàn lì de zhī chí。
	伦理与隐私也是技术应用中需要考虑的问题。	lún lǐ yǔ yǐn sī yě shì jì shù yìng yòng zhōng xū yào kǎo lǜ de wèn tí。
	我们应推动语言技术的负责任发展。	wǒ men yīng tuī dòng yǔ yán jì shù de fù zé rèn fā zhǎn。
	希望通过本次作业，更深入理解语音数据构建的过程。	xī wàng tōng guò běn cì zuò yè, gèng shēn rù lǐ jiě yǔ yīn shù jù gòu jiàn de guò chéng。

Dataeset Description This dataset contains 50 Chinese sentences that systematically introduce computational linguistics and speech technology concepts. The sentences form a coherent narrative from basic linguistics to advanced speech synthesis applications. Technical Specifications Format: WAV (16-bit PCM, 44100 Hz, mono) Files: 50 audio files + 1 metadata file Duration: 5 minutes Language: Mandarin Chinese (zh) content Structure The dataset progresses through 6 logical sections:

1. Linguistics Fundamentals (s001-s009) Introduces core linguistic concepts: phonetics, phonology, syntax, semantics, pragmatics. ### 2. Computational Linguistics (s010-s014)Covers the intersection of linguistics and computer science, focusing on speech synthesis. ### 3. Speech Data Preparation (s015-s024)Details requirements for creating high-quality speech datasets. ### 4. Speech Technology Models (s025-s034)Explores acoustic models, language models, deep learning, and current challenges. ### 5. Related Technologies (s035-s042)Discusses speech recognition, NLP, machine translation, and QA systems. ### 6. Resources and Ethics (s043-s050) Addresses language resources and ethical considerations.

Recording Process

Script Preparation: Designed 50 interconnected sentences covering computational linguistics 2. Recording: Used Audacity 3.7.7 with MacBook Pro microphone in quiet environment 3. Segmentation: Manually marked sentence boundaries using label tracks 4. Export: Batch exported using "Export Audio" with "Split files based on labels" option 5. Formatting: All files saved as WAV, renamed to s001-s050 format

###Issues Encountered & Solution

Technical Challenges & Solutions

Challenge 1: Audacity Interface Differences

Problem: Audacity 3.7.7 interface differed from tutorial instructions. The batch export function was under File → Export → Export Audio... instead of Export Multiple.... Solution:

Explored all export options systematically
Discovered the "Split files based on labels" checkbox enables batch processing
Tested with sample files before processing all 50 sentences Learning: Software versions change, requiring adaptability and careful exploration.

Challenge 2: Hidden System File Issues

Problem: After uploading to HuggingFace, a .DS_Store file (Mac system file) appeared unexpectedly. Solution:

Identified and manually deleted the file via HuggingFace web interface
Learned to prevent this issue using terminal command: find . -name ".DS_Store" -delete Learning: Cross-platform work requires awareness of OS-specific hidden files that can cause issues.

Downloads last month: 74

Size of downloaded dataset files:

30.7 MB

Size of the auto-converted Parquet files:

30.7 MB

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