File size: 2,189 Bytes
10f4276
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ccaa134
 
 
 
 
 
10f4276
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
---
pretty_name: "css100-ljspeech"
license: apache-2.0
tags:
  - audio
  - speech
  - tts
  - japanese
  - single-speaker
datasets:
  - css10
language:
  - ja
---

# CSS100-LJSpeech (Japanese / Meian)

**css100-ljspeech** は、Park *et al.* が公開した [CSS10](https://github.com/Kyubyong/css10) 日本語コーパス(明暗)を、LJ Speech 互換フォーマット (``id|text`` & ``wavs/*.wav``) へ変換した派生データセットです。

## データ概要

| 項目 | 値 |
|------|----|
| 話者 | 1 (ekzemplaro) |
| 音声数 | 6,841 |
| 合計時間 | 約 15 時間 |
| サンプリングレート | 22,050 Hz |
| テキスト言語 | 日本語 |
| フォーマット | ``id|text`` / ``wavs/{id}.wav`` |

## ファイル構成

```
css100-ljspeech/
├── metadata.csv   # 2 列 (id|text)
└── wavs/
    ├── meian_0000.wav
    ├── meian_0001.wav
    └── ...
```

## 使用例 (🤗 Datasets)

```python
from datasets import load_dataset, Audio

ds = load_dataset("your-username/css100-ljspeech", split="train", streaming=True)
# ``id`` と ``text`` の 2 カラムがあり、``audio`` は "wavs/{id}.wav" を自動デコード
sample = next(iter(ds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=22050))))
print(sample["id"], sample["text"])
print(sample["audio"].keys())  # array, sampling_rate など
```

## CLI

```sh
huggingface-cli download ayousanz/css10-ja-ljspeech --repo-type dataset --local-dir path/to/download/ --local-dir-use-symlinks False
```

## ライセンス

元データセット **CSS10** は [Apache License 2.0](https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0) の下で提供されています。本派生物 (変換スクリプト・フォーマット変更) も同じ **Apache-2.0** ライセンスで公開します。元オーディオは LibriVox を出典とし、パブリックドメイン音声を含みますが、再配布にあたり Apache-2.0 の条項に従ってください。

## 引用

```bibtex
@inproceedings{park2019css10,
  title={CSS10: A Collection of Single Speaker Speech Datasets for 10 Languages},
  author={Park, Kyubyong and Mulc, Thomas},
  booktitle={Proc. Interspeech},
  year={2019}
}
```