【亲测有效】500 条中文语音数据集用于 ASR 模型评测的 WAV 测试集【免费下载链接】中文语音数据集500条WAV格式本仓库提供了一个包含500条WAV格式的中文语音数据集适用于中文语音识别模型的测试集。该数据集经过精心挑选质量上乘非常适合用于评估和测试中文语音识别系统的性能。项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/5a731 本仓库提供一个包含 500 条 WAV 文件的中文语音数据集16 kHz 采样率、16-bit、单声道 PCM总时长约 32.5 分钟。它面向中文语音识别测试集场景用于中文语音识别ASR模型的回归测试与离线评测。需要提醒的是包内只有音频、没有转写文本使用前请先确认这一点。数据概况元信息值总条数500 条音频格式WAV线性 PCM采样率 / 位深 / 声道16 kHz / 16-bit / 单声道单条时长1.24 s ~ 9.65 s均值约 3.92 s总时长约 32.5 分钟压缩包大小约 46 MBC0936.zip许可证MIT文件命名连续无跳号IC0936W0001.wav至IC0936W0500.wav统一放在C0936/目录下解压后即可按文件名排序遍历。README 说明样本经过筛选、以测试用途为导向但未附带说话人、场景等任何标注。快速上手使用中文语音数据集第 1 步下载并解压git clone https://gitcode.com/open-source-toolkit/5a731 unzip 5a731/C0936.zip解压后得到C0936/目录内部就是 500 个按编号命名的 WAV 语音数据。第 2 步加载音频️ 用 Python 读取单条音频import soundfile as sf data, sr sf.read(C0936/IC0936W0001.wav) # sr 16000第 3 步接入模型按文件名顺序遍历全部 500 个文件逐条送入你的推理管线即可完成一轮评测。若需计算 CER 等指标请自行准备对应的转写文本。适合谁用ASR 模型评测工程师作为固定的中文语音识别测试集在不同模型版本间对比同一批音频上的指标。算法验证研究者规模小、规格统一适合快速验证中文音频前处理与解码链路是否跑通。教学与课程作业总时长半小时出头普通笔记本也能完整跑完流程。局限要提前说明数据集仅覆盖普通话不含方言与口音语音方言场景的评测不适用。使用注意许可证为 MIT但 README 明确声明本数据集仅供测试和评估使用请勿用于商业用途两处表述不一致涉及商用前建议与项目方确认。采样率固定为 16 kHz若模型只接受 8 kHz 等其它采样率需自行重采样。数据不含转写、说话人或场景标签可直接使用的只有音频本身。500 条规格统一的中文 WAV 音频是拿来即可复现评测流程的中文语音识别测试集完整说明见仓库文档 README.md。【免费下载链接】中文语音数据集500条WAV格式本仓库提供了一个包含500条WAV格式的中文语音数据集适用于中文语音识别模型的测试集。该数据集经过精心挑选质量上乘非常适合用于评估和测试中文语音识别系统的性能。项目地址: https://gitcode.com/open-source-toolkit/5a731创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考