求深度学习法语 西班牙语 普通话的音频数据集

Question

试过common voice了效果很差有没有高质量的数据集？求

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

对于语音识别任务，除了Common Voice之外，还有一些其他高质量的数据集可以使用。其中比较知名的包括LibriSpeech、TIMIT和Google Speech Commands等。

1. LibriSpeech：LibriSpeech包含来自英语语音书籍的大型语音数据集，其中包括约1000小时的训练数据和约40小时的开发和测试数据。数据集覆盖了多种语音特性和说话风格，适用于不同类型的语音识别任务。
2. TIMIT：TIMIT是一个包含英语语音的经典数据集，包含630个说话者的6300个句子。这个数据集涵盖了各种语音特性和变化，适合用于语音识别和语音分类任务。
3. Google Speech Commands：Google Speech Commands是一个小型数据集，包含约十几个不同的命令词和百万次的语音样本。是针对关键词检测任务而设计的，可以用于构建智能音箱等音频识别应用。 下面是一个使用LibriSpeech数据集进行语音识别任务的简单代码示例：

import torchaudio
from torchaudio.datasets import LIBRISPEECH
# 下载LibriSpeech数据集
_ = LIBRISPEECH('.', download=True)
# 加载LibriSpeech训练数据
librispeech = LIBRISPEECH('.', url='train-clean-100')
train_loader = DataLoader(librispeech, batch_size=32, shuffle=True)
# 构建语音识别模型并训练
model = YourSpeechRecognitionModel()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, targets in train_loader:
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

希望能够帮助您找到更适合的数据集用于语音识别任务。如果需要更多帮助，请随时提出。