全面梳理：全球语音数据集精选与来源

语音数据集整理文档提供了一系列广泛的语言和用途的音频数据集，对于语音识别、机器学习和自然语言处理等领域研究具有重要意义。以下是一些关键数据集的详细介绍： 1. Mozilla Common Voice: 由Mozilla开发，这是一个大规模的多语言语音数据集，目前拥有1965小时的音频数据，涵盖70种语言，主要通过在线平台和移动应用收集。它强调的是社区贡献，特别是中文数据，已收集了超过4万份语音样本。 2. Tatoeba: 这是一个翻译和口语音频数据库，虽然没有明确提到具体时长，但因其包含丰富的多语言对话，对于语音合成和跨语言研究很有价值。 3. VoiCES Dataset: 专门的语音数据集，用于特定的应用场景或研究目的，但具体细节未详。 4. LibriSpeech: 一个用于英语语音识别的知名数据集，由LibriVox项目提供，包含了大量的读取文本的语音样本。 5. HUB5 English和VoxForge: 分别是针对英语和多语言的语音数据集，对提高语音识别性能有很大帮助。 6. VoxCeleb: 大规模的人类语音和视频数据库，分为VoxCeleb1和VoxCeleb2两个版本，适合人脸识别和说话人验证研究。 7. TIMIT: 英语语音识别数据集，常用于训练和评估语音识别系统。 8. CHIME: 专注于噪声条件下说话人识别和语音增强的研究，包含不同场景的语音数据。 9. TED-LIUM: 一系列 TED 演讲的转录数据集，提供了高质量的口语样本，分为TED-LIUM2和TED-LIUM3两个阶段。 10. Google AudioSet: 一个庞大的音频标签数据集，用于训练音频分类模型，覆盖各种类别，包括语音样本。 11-16. CCPE、FreeST American English Corpus、CSTR VCTK、LibriTTSCorpus等数据集，分别提供各种语言的读音和发音研究素材。 17-19. AMI Corpus、FreeST Chinese Mandarin Corpus、Primewords Chinese Corpus Set等针对中文的语音数据集，适用于中文语音处理研究。 20-24. AISHELL数据集：一系列中国普通话和方言语音数据集，涵盖了多个版本，包括开源版、家居环境、语音唤醒词等不同应用场景。 25. Aidatatang: 提供了多个小时数的中文语音数据集，如完整的1505小时和200小时数据，用于训练深度学习模型。 这些数据集不仅丰富了研究者的资源库，还促进了跨语言、语音识别、说话人识别、语音合成等技术的发展。使用时需注意版权和许可问题，确保合法使用。