本语料由8个开源数据集，经过降噪和去除静音处理而成，说话人约3200个，音频约900小时，文本约113万条，共有约1300万字。
本语料比较原始数据而言，更加清晰和自然，减少了噪声的干扰，减少了因说话人说话不连贯造成的不自然。
本语料包含文本、语音和说话人3个方面的信息，可适用于多种语音相关的任务。
资源整理自网络，下载及获取见源地址：https://github.com/fighting41love/zhvoice
本语料由智浪淘沙（https://github.com/zhilangtaosha）清洗和处理。
处理方法
用python的工具模块aukit处理音频，降噪和去除静音。
pip install aukit from aukit import remove_noise, remove_silence
用python的工具模块phkit处理文本，文本正则化和汉字转拼音。
pip install phkit from phkit import text_to_sequence, pinyin
应用场景
· 用于语音克隆模型，可直接用于githup的语音克隆项目zhrtvc。
· 用于语音合成模型，用标贝开源的中文标准女声音频zhbznsyp数据集，或者筛选音质较好，和目标声音相似的说话人语音及其文本。
· 用于声码器模型，即由语音特征转为语音信号的模型。用语音数据，可结合aukit的音频转频谱。
from aukit import linear_spectrogram, mel_spectrogram, world_spectrogram
用于语音编码器模型，即把语音编码到预定维度的向量空间。
用于声纹识别模型，用语音和对应的说话人标签。
用于语音识别模型，用语音和文本，可以适当加噪声。
下载路径
百度网盘：
链接: https://pan.baidu.com/s/1uHXE2WIt0kdm_dPSej-TtA
提取码: i5b3
文件介绍
info：各个数据集的源数据信息，包含源数据出处、简介等。
text：语音语料对应的文本，包含文本、相对路径、说话人、参考拼音等信息。
sample：样本语音，每个说话人一个音频。
metadata：语料元数据，一行对应一个音频文件，每行的格式音频相对路径\t汉字文本\n。
zh*：zh开头的是语料文件，目录结构：根目录下包含metadata.csv和语音文件目录。一个说话人对应一个子目录，音频是mp3格式。metadata.csv的数据结构和metadata的一样，记录当前数据集的信息。
统计信息
character_W: 字符个数，单位：万字。包括汉字、英文字母和标点符号。
duration_H: 语音时长，单位：小时。
n_audio_per_speaker：每个说话人的音频数量。
n_minute_per_speaker：平均每个说话人的音频总时长，单位：分钟。
n_speaker：说话人个数。
sentence_W：文本数目，单位：万条。
size_MB：音频占用存储空间，单位：MB。
注意：
total是全部数据集合集的结果。
音频的采样率是16k。
