Data-Speech

Data-Speech是一套旨在为语音数据集标记标签的实用程序脚本集合。它的主要目的是为了提供一个简单、干净的代码库，用于应用音频转换（或标注），这些转换或标注可能是作为开发基于语音的AI模型（如文本到语音引擎）的一部分被请求的。

Data-Speech的核心用途是复现Dan Lyth和Simon King的研究论文[Natural language guidance of high-fidelity text-to-speech with synthetic annotations]中描述的标注方法，该方法用自然语言描述来标记各种发言者特征。

使用这些工具可以让我们准备并发布标记版本的LibriTTS-R以及MLS英文版本的10K小时子集。

此代码库旨在配合Parler-TTS库一起使用，该库包含了Parler-TTS的推理和训练代码，Parler-TTS是新一代的高质量文本到语音模型。

使用场景

在以下情景中会使用到Data-Speech:

1. 预备数据集以训练新的文本到语音模型（TTS）: 当开发人员或研究人员需要准备和训练自己的TTS模型时，Data-Speech提供了一种方式来标记和准备训练数据集。通过给这些数据集添加注解（如说话速度、信噪比、回声、音调估计等），可以帮助模型更好地理解语音的特征，从而生成更自然、质量更高的合成语音。

2. 增强现有的文本到语音模型：对于希望改进其现有TTS模型的开发人员来说，使用 Data-Speech 可以通过添加新的标注来增强其语音数据库，可能有助于模型在语音合成的自然性和多样性方面获得改进。

3. 研究和开发目的: 学术界或工业界的研究人员可能会使用 Data-Speech 来探索如何通过自然语言描述来指导高保真度文本到语音的合成，根据论文[Natural language guidance of high-fidelity text-to-speech with synthetic annotations]探索新的方法来提升合成语音的自然性和表现力。

4. 扩大训练数据集种类：为了让TTS模型理解更多样的语音特征和场景，开发人员可能会使用Data-Speech将来自不同源的语音数据标注并整合到训练集中，比如从有声书到新闻播报等各种类型的语音。

Data-Speech在准备和增强文本到语音模型训练数据集方面发挥了重要作用，特别适用于那些寻求通过丰富和自然语言描述的方式来提高合成语音质量的场景。