该研究找出了语音到语音翻译领域所面临的主要限制是缺乏合适的培训数据。为了解决这个问题，研究人员创建了一个公开可用的语音到语音训练语料库 ——LibriS2S。基于这个语料库，提出了基于 FastSpeech 2 模型的新文本到语音模型，以及如何使模型直接根据源语言的发音来生成语音信号。

Apr, 2022

本文介绍了使用 LibriSpeech 增强现有单语语料库的方法，建立起一种包含源语言中的语音与目标语言中的文本的大型开放式平行语料库，并给出了相应的处理细节和手动评估结果，该平行语料库可以用于直接语音翻译或其他口语翻译实验。

Feb, 2018

通过神经网络的发展和训练，基于音频数据的 TTS 应用的数据集越来越多，但不同质量的声音、低采样率、缺乏文本规范化以及音频样本与对应转录句子的对齐不利于深度神经网络的表现，而语言资源的问题更为突出。我们输入 “HUI-Audio-Corpus-German” 数据集，采用处理工具的方式产生高质量音频，降低手动创建的难度。

Jun, 2021

我们提供了一个多语言 TEDx 语料库，支持语音识别和语音翻译的研究，可以建立在许多非英语源语言上。这个语料库是一个来自 TEDx 演讲的音频记录集合，提供了 8 个源语言，我们将转录分割成句子，并将它们与源语言音频和目标语言翻译对齐。此外，我们提供基线模型，包括多语种模型，以提高低资源语种的翻译性能。

Feb, 2021

该论文提出了一个新的语音语料库 LibriTTS，用于文本转语音，并展示了该语料库训练出的神经完整端到端的 TTS 模型在自然度方面的评估结果不低于 4.0。

Apr, 2019

本文介绍了一个用于多语言演讲语音翻译研究的大规模多语言语音语料库 SpeechMatrix，并建立了基于演讲记录的平行语音翻译模型，探讨了少有的多语言语音翻译问题和一些基于模型先训练和混合专家使用的解决方案。

Nov, 2022

本文介绍了一个新的多说话人英语数据集 用于训练文本转语音模型。该数据集基于处于公共领域的 LibriVox 有声读物和 Project Gutenberg 文本书籍。新数据集包含 10 个说话者的约 292 小时的语音样本，采样率为 44.1 kHz，每个说话者至少有 17 小时的语音。为了选择高质量的语音样本，我们考虑了至少 13 kHz 的信号带宽和至少 32 dB 的信噪比（SNR）的音频记录。该数据集已公开发布在此 http 网址。

Apr, 2021

本论文介绍了一个新的、多领域的英语语音识别语料库 ——GigaSpeech，它包含了来自有声读物、播客和 YouTube 等各种领域的高质量标记音频，提供了五个不同大小的训练子集，并提出了一种新的强制对齐和分割管道来创建适用于语音识别训练的句子段，并过滤出低质量的转录片段。最终在 Athena、ESPnet、Kaldi 和 Pika 等流行的语音识别工具包上，提供了基准系统。

Jun, 2021

本研究旨在探讨在经过语料库特殊增强的情况下，对语音到文本翻译进行端到端的研究。我们不仅研究了在学习和解码期间没有源语言转录的极端情况，还研究了在训练时仅提供源语言转录的中间情况。实验结果表明，在这种设置下，可以训练出紧凑高效的端到端语音转换模型。同时，我们提供了语料库，并希望未来的研究能够挑战我们在该语料库上的语音翻译基线模型。

Feb, 2018

提供了一份瑞士德语语音的语料库，包含了来自各个方言区的 316 名发言者的 343 小时语音数据，并提供了这些发言者的方言、年龄和性别信息。该语料库适用于自动语音识别、文本到语音、方言识别和说话人识别等应用领域，并提供了训练集、验证集和测试集，训练出的模型在测试集上取得了较好的效果。

May, 2023