数据堂—411小时英语模拟医疗语音数据_朗读
英语模拟医疗语音数据_朗读，基于给定的脚本朗读并模拟录制，内容为患者与医生之间对话，覆盖多种常见疾病类型，包含多种临床表现、诊断结果、治疗方法等，反映了真实世界的互动情境。此数据集标注了文本内容、说话人身份性别等多种属…
基本信息
资源简介
数据堂—411小时英语模拟医疗语音数据_朗读
【数据集背景】
本数据集源站标题为《411Hours-EnglishMedicalScriptedDialoguespeechdataset》。
【数据内容】
源站原始描述：英语模拟医疗语音数据_朗读，基于给定的脚本朗读并模拟录制，内容为患者与医生之间对话，覆盖多种常见疾病类型，包含多种临床表现、诊断结果、治疗方法等，反映了真实世界的互动情境。此数据集标注了文本内容、说话人身份性别等多种属性，为各种人工智能应用提供了丰富的资源，经多家AI公司验证：有助于模型面对真实世界的多样性时能够表现出色。我们严格遵循数据保护法规和隐私规定，确保数据采集、存储和使用的过程中维护用户的隐私和合法权益，所有数据均遵循GDPR,CCPA,PIPL。
【主题与分类】
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【适用方向】
音频数据可用于声学信号分析建模，如语音与呼吸音相关研究。
【获取与许可】
源站页面：https://modelscope.cn/datasets/DatatangBeijing/411Hours-EnglishMedicalScriptedDialoguespeechdataset
使用许可：Apache License 2.0。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取（ModelScope）
方式一：MsDataset（Python）
# 前置依赖: pip install modelscope
from modelscope.msdatasets import MsDataset
ds = MsDataset.load("DatatangBeijing/411Hours-EnglishMedicalScriptedDialoguespeechdataset", subset_name="default", split="train")
print(ds)
方式二：CLI（命令行）
pip install modelscope
modelscope download dataset DatatangBeijing/411Hours-EnglishMedicalScriptedDialoguespeechdataset
数据集卡片摘录（源站）
数据堂204小时菲律宾英语语音数据_对话（手机）
数据集描述
用于红外人脸识别等任务
数据集简介
英语模拟医疗语音数据_朗读，基于给定的脚本朗读并模拟录制，内容为患者与医生之间对话，覆盖多种常见疾病类型，包含多种临床表现、诊断结果、治疗方法等，反映了真实世界的互动情境。此数据集标注了文本内容、说话人身份性别等多种属性，为各种人工智能应用提供了丰富的资源，经多家AI公司验证：有助于模型面对真实世界的多样性时能够表现出色。我们严格遵循数据保护法规和隐私规定，确保数据采集、存储和使用的过程中维护用户的隐私和合法权益，所有数据均遵循GDPR,CCPA,PIPL。
数据集的格式和结构
数据格式
16kHz，16bit，wav，单声道
内容分类
患者与医生之间对话，基于给定的脚本朗读并模拟录制，覆盖多种常见疾病类型，内容包含多种临床表现、诊断结果、治疗方法等
录音环境
相对安静的室内
录音人信息
共计396名英语母语人，其中男性135人，女性261人
设备
安卓手机、苹果手机
语言
英语
标注内容
标注文本内容、句时间戳、说话人标识、性别、噪音标注
准确率
词准确率95%
数据集版权信息
版权归数据堂所有，商用数据。
其他相关信息
详见https://www.datatang.com/dataset/1500?source=modelscope
许可
Apache License 2.0
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
源站：modelscope.cn/datasets/DatatangBeijing/411Hours-EnglishMedicalScriptedDialoguespeechdataset
数据缺失？
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