tts-dataset/filtered-gol-dataset

Filtered GOL Dataset

midralab/gol-dataset をTTS（Text-to-Speech）学習用にフィルタリングしたデータセットです。

データセット概要

項目	値
総再生時間	約1,880時間
サンプル数	約120万
話者数	380人
データサイズ	約280GB
形式	WebDataset (.tar)
音声形式	FLAC (44.1kHz, モノラル)

フィルタリング条件

基本フィルタ

• テキスト長: 3文字以上
• 音声長: 1秒以上、60秒未満

話者フィルタ

• 話者あたり5時間以上の音声データを持つ話者のみ

テキストフィルタ（除外対象）

• 非言語テキスト（句読点のみ、空白のみなど）
• 顔文字 (^_^), (T_T) など
• 笑い表現 (笑), 文末の www
• 絵文字
• 英数字のみのテキスト
• 同一文字4回以上の繰り返し

データ構造

各tarファイルには以下のファイルが含まれます：

{sample_id}.txt   # テキスト (UTF-8)
{sample_id}.flac  # 音声ファイル
{sample_id}.json  # メタデータ

メタデータ構造

{
  "speaker": "話者ID (ハッシュ)",
  "duration": 5.4,
  "original_filepath": "元ファイル名.wav"
}

使用方法

WebDatasetで読み込み

import webdataset as wds

dataset = wds.WebDataset("hf://datasets/tts-dataset/filtered-gol-dataset/gol-filtered-{000001..000120}.tar")

for sample in dataset:
    text = sample[".txt"].decode("utf-8")
    audio = sample[".flac"]
    metadata = json.loads(sample[".json"].decode("utf-8"))

Hugging Face Datasetsで読み込み

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("tts-dataset/filtered-gol-dataset")

元データセット

• ソース: midralab/gol-dataset
• 元データ総量: 約10,654時間 / 約740万サンプル
• フィルタリング後の保持率: 約17.6%

ライセンス

元データセットのライセンスに従います。