伯恩茅斯大学 发布 Emotive Narrative Storytelling (EMNS) corpus 数据集, 应用在 语音合成、情感表达 领域

伯恩茅斯大学 本次发布的数据集 Emotive Narrative Storytelling (EMNS) corpus, EMNS数据集是由伯恩茅斯大学的数字娱乐中心创建，旨在提升交互式叙事驱动系统中的语音表达性和情感质量。该数据集包含2.3小时的录音，由一名女性演讲者提供，涵盖八种表演情感状态，情感分布均匀，具有0.68%的变异度。数据集还包括表达性水平和自然语言描述，附带单词强调标签。EMNS数据集通过精心选择Mozilla的Common Voice数据集中的句子，确保了语音的多样性和未来扩展的可能性。此外，数据集的创建过程中使用了Montreal Forced Aligner进行语音和文本的对齐，以提高语音合成的自然度和表达性。该数据集适用于语音合成研究，特别是在虚拟助手、交互式故事讲述和娱乐平台等领域，旨在通过合成语音有效传达情感，创造更吸引人的用户体验。

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