GTSinger

一个数据集搞定多种歌唱技巧与语言，让歌声合成更真实可控

GTSinger 是一个面向歌唱语音合成研究的全球多技术歌唱语料库，由 NeurIPS 2024 Spotlight 论文提出。它解决了现有歌唱数据集在技术覆盖、语言多样性和音乐评分真实性方面的不足，为所有歌唱任务（如歌声合成、语音转歌唱、风格控制与迁移、技术检测等）提供了高质量的数据与代码。该数据集包含多种歌唱技巧（如颤音、滑音、假声等）、多种语言（含中英日韩等），并配有真实的乐谱信息，支持细粒度的风格与技巧控制。核心能力包括：提供带标注的歌唱音频与乐谱、支持多任务基准测试、附带处理与基线代码。项目旨在推动歌唱合成技术在表现力和可控性上的进步。

开源 free 数据集

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GitHub 星标 ★ 525

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类数据集

开发团队AaronZ345

所属国家

官网地址https://aaronz345.github.io/GTSingerDemo

GitHubhttps://github.com/AaronZ345/GTSinger

定价模式free

价格说明开源数据集与代码，免费使用

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型dataset,multilingual,music,singing,singing-voice-synthesis,speech-to-sing,style-control,style-transfer,technique-detection

GitHub 星标★ 525

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-06-12 00:00:00

最近更新2026-08-27 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-03

浏览次数1

核心亮点

覆盖多种歌唱技巧（如颤音、滑音、假声）和多种语言，数据多样性高
附带真实乐谱，支持细粒度风格控制与迁移，适合多任务研究
提供完整代码与基准，便于复现和扩展

不足之处

项目较新，社区生态和文档尚待完善
数据规模可能有限，对大规模训练有局限

适用场景

学术研究：训练高表现力的歌唱语音合成模型
音乐科技：实现语音转歌唱或风格迁移的应用开发
多语言歌唱合成：支持跨语言歌声生成与技巧检测

替代项目

NUS-48E、M4Singer、OpenSinger

项目介绍

GTSinger 是一个数据集领域的开源项目，官方简介：Dataset and code of GTSinger(NeurIPS 2024 Spotlight): A Global Multi-Technique Singing Corpus with Realistic Music Scores for All Singing Tasks。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 525 星标。

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