萨尔布吕肯语音数据库

SVD可作为喉裂相关语音异常模型的声学基准,支持病理语音分类、发声质量评估和迁移学习。

Saarland UniversitySaarland University
Saarbruecken Voice Database
2026-01-01 更新
浏览 46
音频分类voicepathological voicesnormal voicesphonationvocal fold vibrationsamyotrophic lateral sclerosisvocal fold tumorsWAVelectroglottographic signalsmachine learning
Saarbruecken Voice Database

基本信息

模态
音频
数据量
2000
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-01-01

资源简介

萨尔布吕肯语音数据库

【一句话概览】

萨尔布吕肯语音数据库收录经临床验证的所谓“正常”与病理性嗓音录音,最初由萨尔兰大学原语音学研究所创建,现由埃森大学医院托管管理。录音涵盖元音[i:]、[a:]、[u:]在不同音高及升降调下的样本,以及句子“Guten Morgen, wie geht es Ihnen?”,并包含声压信号与电声门图信号。数据库按机器学习流程组织标注,提供临床专家验证的疾病模式注释,如肌萎缩侧索硬化或声带肿瘤,并设正常对照组,免费开放用于可复现的嗓音科学研究(来源 stimmdb.coli.uni-saarland.de)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Saarbrücken Voice Database》。

【数据内容】

源站原始描述:Your voice tells a story – Explore one of the world’s most comprehensive databases on so-called „normal“ and pathological voices – The database was created at the former Institute of Phonetics at Saarland University and is currently hosted and managed by Essen University Hospital. Explore the Saarbrücken Voice Database The Saarbrücken Voice Database contains a clinically validated collection of so-called “normal” and pathological voice recordings – The recordings are structured for various resea…

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):你的声音讲述着一个故事——探索全球最全面的所谓“正常”与病理性嗓音数据库之一——该数据库创建于萨尔大学前语音学研究所,目前由埃森大学医院托管和管理。探索萨尔布吕肯嗓音数据库。萨尔布吕肯嗓音数据库包含经临床验证的所谓“正常”与病理性嗓音录音集合——这些录音经过结构化整理,适用于各种研究方向,如人工智能开发和/或可复现性研究。嗓音的多样性。该嗓音录音集合适用于针对所谓“正常”与病理性发声的研究方向。对于后者,会考虑声带振动的功能性和器质性方面。丰富的元数据用于筛选。首先,每次录音会话包含元音[i:]、[a:]和[u:]在正常、高音和低音音高下的录音,以及这些元音在音高上升和下降时的录音。其次,同一会话中还录制了句子“Guten Morgen, wie geht es Ihnen?”(早上好,你好吗?)。为机器学习而开发。该数据库按照机器学习工作流程进行组织和标注。一致的文件名和结构化标签有助于监督模型的训练。高质量WAV录音。WAV文件提供声压信号和电声门图信号,用于发声分析和人工智能流程。研究级注释。数据库中包含经临床专家验证的针对肌萎缩侧索硬化症或声带肿瘤等疾病模式的注释。此外,还可以创建正常说话者的对照组,以确保科学可靠性和可复现性。免费且开源。由萨尔大学前语音学研究所创建和收集,并由埃森大学医院托管和管理。可免费用于可复现的嗓音科学研究。选择你需要的数据。使用性别、发声分类(所谓“正常”嗓音、病理性嗓音)和诊断来缩小说话者记录范围,以聚焦你的搜索。完整数据集可在此处下载。筛选嗓音样本。筛选条件。清除全部。性别。录音类型。病理。🔍 找到0个匹配的说话者。说话者ID。性别。录音类型。病理。没有结果匹配当前筛选条件。你有任何问题吗?

【主题与分类】

主题标签:voice、pathological voices、normal voices、phonation、vocal fold vibrations、amyotrophic lateral sclerosis、vocal fold tumors、WAV、electroglottographic signals、machine learning。

【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://stimmdb.coli.uni-saarland.de/

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源站:https://stimmdb.coli.uni-saarland.de/

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

公开嗓音数据库,包含健康和多类嗓音疾病患者语音录音。

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