用于自动语音识别的商业语音数据集
我们的优势
真实世界的语言
在真实环境中采集语音，用于实际模型训练。
人工智能就绪设计
数据集规范与自动语音识别、对话式人工智能和语音模型要求相一致。
全球覆盖
多种语言、口音、设备和录音环境。
多阶段质量保证
三轮质量检验，并采用项目特定的验收标准。
同意与合规
收集工作流程的设计以同意、隐私和适用的当地要求为中心。
配送支持
项目支持包括数据集评估、交付和技术问题解答。
语音识别数据集
英中儿童语音数据集
1,000 发言者数量
217小时
英语-中国
英语语音数据-对话-印度
演讲时长：75
发言人：75
演讲风格：工程对话
英语语音数据-印度
演讲时长：415
发言人：750
演讲风格：朗读
英语语音数据-新加坡
演讲时间：1100
发言人：1073
演讲风格：朗读
英语语音数据-中国-APP
演讲时长：849
设备：实时数据
演讲风格：自然语言
英语-美国呼叫中心语音数据集-2
演讲时数£º1020
设备：实时数据
演讲风格：自然语言
英语语音数据-坦桑尼亚
演讲时长：227
发言人：404
演讲风格：朗读
英语语音数据——肯尼亚
演讲时长：235
演讲风格：朗读
主讲人：462
英文语音资料-对话-Sigpore
演讲时数£º163
演讲风格：工程对话
162音箱
英语中国儿童语音数据
演讲时数£º217
?演讲风格：阅读
1000音箱
英语澳大利亚语音数据
演讲时数£º308
?演讲风格：阅读
646音箱
中文普通话英语 co-switch2 语音数据
演讲时数£º2648
?演讲风格：阅读
1468音箱
英语-美国语音数据集
865小时
1935音箱
阅读
英语-美国呼叫中心语音数据集
287小时
年龄： >16岁
场景：现场
中英语音数据集共切换
4089小时
8477参与者
阅读
中文普通话多模型通用语音数据集
演讲时长：每位演讲者拍摄100篇演讲稿，约6-10分钟
发言人：500
演讲风格：多模型 Spech 数据
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