Synthetic Speech Commands
Un corpus de audio de código abierto de palabras aisladas, generado por síntesis de voz, diseñado para entrenar modelos de detección de comandos de voz.
Descripción
Este conjunto de datos contiene más de 83 000 archivos de audio generados mediante conversión de texto a voz que representan palabras sencillas (como «arriba», «abajo», «sí», «adelante»). Cada palabra se genera con variaciones en la voz, el tono, la velocidad y el ruido de fondo (por ejemplo, calle, tren o mar). Los archivos están en formato WAV, duran 1 segundo, en 16 kHz, en mono.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Entrene modelos de detección de palabras clave
- Pruebe la robustez de los modelos frente a diferentes tipos de ruido (ruido sintético, ambiental)
- Cree asistentes de voz o interfaces controladas por voz (IoT, robótica)
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí Es posible mezclar estos datos con registros reales para mejorar la solidez de los modelos. También se pueden agregar otras palabras a través de la misma canalización de TTS. Por último, una clasificación precisa por tipo de ruido o altavoz sintético podría enriquecer las anotaciones.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Principiantes en el procesamiento de audio
- Creadores de asistentes de voz
- Investigadores de robustez de TTS
🔧 Herramientas compatibles
- TensorFlow
- PyTorch
- SpeechBrain
- Torchaudio
- Librosa
💡 Consejo
Para simular entornos realistas, combine este conjunto de datos con muestras de voz natural con las mismas palabras.
Preguntas frecuentes
¿Puede este conjunto de datos reemplazar las grabaciones de voz humana?
Puede complementar o aumentar un conjunto de datos real, pero sigue siendo sintético. Para una precisión óptima, se prefiere una combinación real/sintética.
¿Se incluye ruido de fondo en los archivos?
Sí, cada archivo es una combinación de voz sintética con ruido añadido (ambiental o generado) para simular condiciones reales.
¿Puedes añadir tus propias palabras a este conjunto de datos?
Sí, el código fuente proporcionado permite generar nuevas palabras sintéticas con diferentes parámetros vocales y acústicos.
