TTS-dataset-tools

上传音频和文本,自动切分对齐,快速生成 TTS 数据集。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 音频音乐 🍴 复刻 17 🐛 待处理 4 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 52
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

TTS-dataset-tools 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类音频音乐
开发团队youmebangbang
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型aeneas,deep-learning,deepvoice,google-speech,tts
GitHub 星标★ 52
上线时间2020-09-04 00:00:00
代码更新2022-04-17
仓库体积1.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

TTS-dataset-tools 是一个用于自动生成语音合成(TTS)训练数据集的 Python 工具。它解决了从原始音频和对应文本中手工切分、对齐和标注数据的痛点。核心能力包括:根据自定义时长自动切割音频,利用 Google Speech-to-Text API 进行说话人分离(diarization)和转写,或使用 aeneas 进行文本与音频的强制对齐。该工具面向语音技术开发者,能显著提升数据集构建效率,尤其适合需要批量处理有声书、播客等长音频的场景。项目处于早期阶段,功能聚焦,但依赖外部 API 和工具。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 52

技术标签

核心亮点

  • 自动完成音频切割、转写和对齐,省去手工标注时间
  • 支持 Google Speech-to-Text 和 aeneas 两种对齐方案,灵活适配不同需求
  • 可自定义切割长度,适应不同 TTS 模型的训练要求

不足之处

  • 依赖 Google API 和 aeneas,环境配置较复杂
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 为 TTS 模型准备训练数据,处理长音频文件
  • 有声书或播客的语音数据清洗与对齐
  • 快速构建多说话人语音数据集

替代项目

audiobook-dataset-tools、aeneas、MFA (Montreal Forced Aligner)

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