1、Llama3 中文化数据集

简介：Llama3 中文化数据集是为了提高Llama3模型在中文语境下的表现而专门设计和准备的数据集。数据集被处理成firefly格式，这意味着它们可以直接用于firefly框架的训练过程。数据集包含了清洗处理后的合并文件，如sft_zh_with_all.jsonl，它包含了约169万条过滤后的问答数据。提供了多种下载方法，包括使用SDK和GIT克隆。SDK方法允许用户通过几行代码快速下载所需的数据集，而GIT方法则适用于希望直接从源代码仓库克隆数据集的用户。

下载链接：https://github.com/CrazyBoyM/llama3-Chinese-chat

2、中文语音识别Aishell-1学术数据集

简介：希尔贝壳中文普通话开源语音数据库AISHELL-ASR0009-OS1录音时长178小时，是希尔贝壳中文普通话语音数据库AISHELL-ASR0009的一部分。AISHELL-ASR0009录音文本涉及智能家居、无人驾驶、工业生产等11个领域。录制过程在安静室内环境中， 同时使用3种不同设备： 高保真麦克风（44.1kHz，16-bit）；Android系统手机（16kHz，16-bit）；iOS系统手机（16kHz，16-bit）。高保真麦克风录制的音频降采样为16kHz，用于制作AISHELL-ASR0009-OS1。400名来自中国不同口音区域的发言人参与录制。经过专业语音校对人员转写标注，并通过严格质量检验，此数据库文本正确率在95%以上。分为训练集、开发集、测试集。

下载链接：openslr.org

3、MagicData-RAMC :180小时中文对话式语音数据集

简介：Magic Data 联合中科院声学研究所、上海交通大学和西北工业大学共同开源的中文对话式语音数据集。MagicData-RAMC 数据集包含了180小时的对话式语音数据，这些数据由普通话母语者通过移动电话录制，采样率为16 kHz。

• 对话内容：数据集包含351组多轮普通话对话，每组对话的标注信息包括转录文本、语音活动时间戳、说话人信息、录制信息和话题信息。
• 说话人信息：数据集中共有663位说话人参与，其中男性368人、女性295人，来自中国不同地区，以确保性别和地域分布的均衡性。
• 话题多样性：对话内容覆盖了15个不同的领域，话题丰富多样，从科学技术到日常生活等。
• 数据收集环境：所有录音均在室内环境中进行，声学环境为不足20平米的房间，混响时间（RT60）小于0.4秒，环境噪音水平低于40dB(A)。
• 数据标注：转录文本由专业人员手动标注并校对，标注信息非常丰富，包括非语言信息如笑声、音乐声、噪声等，以及犹豫、重复等语言不流畅现象。
• 数据集划分：数据集被划分为150小时的训练集、10小时的开发集和20小时的测试集，以支持不同的研究和开发需求。

下载链接：ASR-RAMC-BigCCSC: A Chinese Conversational Speech Corpus - MagicHub

4、Common Voice

简介：Mozilla 基金会发起的 Common Voice 项目，发布新版语音识别数据集，包括来自 42000 名贡献者，超过 1400 小时的语音样本数据，涵盖包括英语、法语、德语、荷兰语、汉语在内的 18 种语言。数据集中的每一条都包含了一组独立 MP3 录音及相应的文本文件。数据集所记录的 26,119 小时的录音中 ，有许多条数据同时包含了年龄、性别、口音等人口统计元数据 ，能够训练语音识别 引擎提升其准确性。

下载链接：Common Voice

5、CMU Wilderness Multilingual Speech Dataset

简介：CMU野外多语言语音数据集是一个包含700多种不同语言的数据集 ，提供音频、对齐文本和 单词发音。平均每种语言提供大约20小时的句子长度转录。

下载链接：Wilderness Multilingual Speech Dataset

6、KeSpeech

简介：该数据集涉及中国34个城市的27237名发言者记录的1542小时语音信号 ，语音包括标准普通话及其8个方言。

• 数据集提供了多个标签 ，包括内容转录、说话人身份和子标签 ，因此支持多种语音处理任务 ，如语音识别、说话人识别和子标签识别 ，以及其他高级技术 ，如多任务学习和条件学习。
• 一些文本样本是用标准普通话和特定的子词典并行记录的，允许新的应用，如子词典风格转换。
• 演讲者的数量比其他开源数据集大得多 ，这使得它适合于需要大量演讲者提供训练数据的任务。
• 语音信号被分为两个阶段记录 ，这为研究人 类语音的时变特性提供了机会。

下载链接：https://github.com/KeSpeech/KeSpeech

7、GigaSpeech