# Наборах данных Text-to-speech

Задача преобразования текста в речь (называемая также _синтезом речи_) сопряжена с целым рядом трудностей.

Во-первых, как и в ранее рассмотренном случае автоматического распознавания речи, согласование текста и речи может быть затруднено.
Однако, в отличие от ASR, TTS - это проблема отображения **одного ко многим**, т.е. один и тот же текст может быть синтезирован множеством различных способов. Подумайте о разнообразии голосов и стилей речи,
которые вы слышите ежедневно - каждый человек по-своему произносит одно и то же предложение, но все они правильные и верные! Даже разные выходные данные (спектрограммы или формы волны звука)
могут соответствовать одной и той же истине. Модель должна научиться генерировать правильную длительность и время для каждой фонемы, слова или предложения, что может оказаться непростой задачей,
особенно для длинных и сложных предложений.

Далее, существует проблема дальних зависимостей: язык имеет временной аспект, и понимание смысла предложения
часто требует учета контекста окружающих слов. Убедиться в том, что модель TTS улавливает и сохраняет контекстную информацию
в длинных последовательностях, очень важно для создания связной и естественно звучащей речи.

Наконец, для обучения TTS-моделей обычно требуются пары из текста и соответствующих записей речи. Кроме того, для того чтобы
модель могла генерировать речь, звучащую естественно для различных дикторов и стилей речи, данные должны содержать разнообразные и
репрезентативные образцы речи от различных дикторов. Сбор таких данных является дорогостоящим, трудоемким и для некоторых языков
нецелесообразным. Вы можете подумать, почему бы просто не взять набор данных, предназначенный для ASR (автоматического распознавания речи), и не использовать его для
обучения модели TTS? К сожалению, наборы данных автоматического распознавания речи (ASR) - не самый лучший вариант. Особенности, которые
делают его полезным для ASR, например, чрезмерный фоновый шум, обычно нежелательны в TTS. Очень хорошо, если вы можете
выделить речь из шумной уличной записи, но не очень хорошо, если ваш голосовой помощник отвечает вам на фоне гудка машин
и бурного строительства на заднем плане. Тем не менее, некоторые наборы данных ASR иногда могут быть полезны для дообучения,
так как найти высококачественные, многоязычные и многоголосые наборы данных TTS может быть довольно сложно.

Рассмотрим несколько наборов данных, подходящих для TTS, которые можно найти на 🤗 Hub.

## LJSpeech

[LJSpeech](https://huggingface.co/datasets/lj_speech) представляет собой набор данных, состоящий из 13 100 англоязычных аудиоклипов,
сопоставленных с соответствующими транскрипциями. Набор содержит запись чтения одним диктором предложений
из 7 нехудожественных книг на английском языке. LJSpeech часто используется в качестве эталона для оценки моделей TTS
благодаря высокому качеству звука и разнообразию лингвистического контента.

## Multilingual LibriSpeech

[Multilingual LibriSpeech](https://huggingface.co/datasets/facebook/multilingual_librispeech) является многоязычным расширением
набора данных LibriSpeech, представляющего собой крупномасштабную коллекцию прочитанных англоязычных аудиокниг. Многоязычный LibriSpeech
расширяется за счет включения дополнительных языков, таких как немецкий, голландский, испанский, французский, итальянский, португальский и польский.
Он предлагает аудиозаписи вместе с выверенными транскрипциями для каждого языка. Этот набор данных представляет собой ценный ресурс
для разработки многоязычных систем TTS и изучения методов межъязыкового синтеза речи.

## VCTK (Voice Cloning Toolkit)

[VCTK](https://huggingface.co/datasets/vctk) - это набор данных, специально разработанный для исследований и разработок в области преобразования текста в речь.
Он содержит аудиозаписи 110 дикторов английского языка с различными акцентами. Каждый диктор зачитывает около 400 предложений,
которые были выбраны из газеты, [радужного отрывка](https://www.dialectsarchive.com/the-rainbow-passage)* и элективного абзаца, использованного для архива акцентов речи.
VCTK представляет собой ценный ресурс для обучения TTS-моделей с различными голосами и акцентами, что позволяет осуществлять более естественный и разнообразный
синтез речи.

## Libri-TTS/ LibriTTS-R

[Libri-TTS/ LibriTTS-R](https://huggingface.co/datasets/cdminix/libritts-r-aligned) это многоголосный корпус английской речи,
включающий около 585 часов чтения английской речи с частотой дискретизации 24 кГц, подготовленный компанией Heiga Zen при содействии членов команд Google Speech
и Google Brain. Корпус LibriTTS предназначен для исследования TTS. Он создан на основе оригинальных материалов
(аудиофайлов mp3 из LibriVox и текстовых файлов из Project Gutenberg) корпуса LibriSpeech. Основные отличия
от корпуса LibriSpeech перечислены ниже: 

* Аудиофайлы имеют частоту дискретизации 24 кГц. 
* Речь разбита на фрагменты. 
* Включены как оригинальные, так и нормализованные тексты. 
* Контекстная информация (например, соседние предложения) может быть извлечена. 
* Исключены фразы со значительным фоновым шумом.

Собрать хороший набор данных для TTS - задача не из легких, поскольку такой набор должен обладать несколькими ключевыми характеристиками:

* Качественные и разнообразные записи, охватывающие широкий спектр речевых паттернов, акцентов, языков и эмоций. Записи должны быть чистыми, без фоновых шумов и демонстрировать естественные характеристики речи.
* Транскрипция: Каждая аудиозапись должна сопровождаться соответствующей текстовой транскрипцией.
* Разнообразие лингвистического контента: Набор данных должен содержать разнообразный лингвистический контент, включая различные типы предложений, фраз и слов. Он должен охватывать различные темы, жанры и области, 
чтобы обеспечить способность модели работать с различными языковыми контекстами.

Хорошая новость заключается в том, что вряд ли вам придется обучать TTS-модель с нуля. В следующем разделе мы рассмотрим 
предварительно обученные модели, доступные на 🤗 Hub.

-----
* - радужный отрывок - это конкретный фрагмент текста, который часто используется в англоязычных исследованиях речи и голоса для оценки различных аспектов речи. Он включает в себя различные фонетические звуки и лингвистические паттерны, которые могут помочь исследователям понять,
как звуки речи произносятся людьми с различными акцентами или особенностями речи.


<EditOnGithub source="https://github.com/huggingface/audio-transformers-course/blob/main/chapters/ru/chapter6/tts_datasets.mdx" />