Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
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尊
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敬
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0.72
的
0.72
1.16
世
1.16
1.4
华
1.4
1.4
部
1.4
1.64
主
1.64
2.1
席
2.1
2.1
女
2.36
2.88
士
2.88
2.98
们
2.98
3.24
先生
3.42
3.46
们
3.46
3.72
朋友
3.92
3.98
们
3.98
4.56
大家好
4.56
5.06
很
6.24
6.76
高
6.76
7.02
兴
7.02
7.3
出
7.3
7.64
席
7.64
7.78
世界
7.78
8.44
经
8.44
8.94
济
8.94
8.94
论
8.94
9.22
坛
9.22
9.4
视
9.4
10.52
频
10.52
10.52
会
10.52
10.84
议
10.84
11.1
再
12.6
13.12
过
13.12
13.22
两
13.22
13.46
周
13.46
13.84
中国
14.08
14.6
农
14.6
15
历
15
15.14
虎
15.14
15.44
年
15.44
15.66
新
15.66
16
春
16
16.16
就
16.16
16.780001
要
16.780001
16.98
到
16.98
17.02
来
17.02
17.32
在
18.4
18.92
中国
18.92
19.24
文
19.24
19.5
化
19.5
19.68
中
19.68
20.200001
虎
20.940001
21.1
是
21.1
21.459999
勇
21.459999
21.639999
敢
21.639999
21.74
和
21.74
22.02
力
22.02
22.18
量
22.18
22.26
的
22.26
22.700001
象
22.700001
22.700001
征
22.700001
23.32
中国
23.780001
24.299999
人
24.299999
24.540001
常
24.540001
24.719999
说
24.719999
24.98
生
24.98
25.299999
龙
25.299999
25.440001
活
25.440001
25.639999
虎
25.639999
25.860001
龙
26.16
26.26
腾
26.26
26.360001
虎
26.360001
26.76
跃
26.76
26.84
面
28.18
28.74
对
28.74
29.16
当
29.16
29.48
前
29.48
29.620001
人
29.620001
29.84
类
29.84
29.940001
面
29.940001
30.16
临
30.16
30.32
的
30.32
30.82
严
30.82
31.02
峻
31.02
31.02
挑
31.02
31.440001
战
31.440001
31.540001
我们
32.400002
32.959999
要
32.959999
33.400002
如
33.400002
33.560001
虎
33.560001
33.68
添
33.68
34
翼
34
34.18
虎
34.720001
35.279999
虎
35.279999
35.52
生
35.52
35.720001
威
35.720001
35.939999
勇
36.599998
37.16
敢
37.16
37.5
战
37.5
38.200001
胜
38.200001
38.32
前
38.32
38.98
End of preview. Expand in Data Studio

习近平音源

所有声音资料来自公开影像,属于公有领域
目前有 1h30m 的截取后声音,足够进行 Fine-tuning

Usage

按句截取

python -m pip install -r requirement.txt
python split.py

新增声音资料后,使用 Whisper 产生带有时间标记的 JSON 档,并手动复制到 ./voice/[FILE].json

export OPENAI_API_KEY="API_KEY_HERE"
python whisper.py ./[FILE].[AUDIO_EXTENSION]

产生 Bert-VITS2 微调所需的 esd.list 档案

python index_to_list.py
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