goodbooks-10k此数据集包含一百万个最受欢迎（具有最高评分）的书籍的600万个评分。 还有：标记为由用户阅读的书籍书籍元数据（作者，年份等）标签/架子/体裁goodbooks-10k此数据集包含一百万个最受欢迎（具有最高评分）的书籍的600万个评分。 还有：被用户标记为阅读的书籍书籍元数据（作者，年份等）标签/架子/体裁访问这些文件中的一些很大，因此GitHub不会在线显示其内容。 有关较小的CSV代码段，请参见示例/。 打开笔记本以快速查看数据。 从发行版中下载单个压缩文件。 数据集可从Spotlight（推荐人）访问

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Multitask learning.pdf

情感文本转语音的深度学习 关于我们尝试使用深度学习方法进行情感文字转语音的摘要 内容 数据集 数据集 演讲人数 情绪化 话语数量 不重复提示数 期间 语言 评论 优点 缺点 24（12女，12男） 8（镇静，中立，快乐，悲伤，愤怒，恐惧，惊喜和恶心） 1440 2个 约1小时 英语 每个说话者都有4种表达中性情绪的声音，而8种说话则包含所有其他情绪的声音，因此每个说话者有60种言语 容易获得 包含的情绪很容易解释 话语非常有限 词汇不佳 用不同的声音说出相同的话 5（3男，2女） 5（中立，逗乐，生气困，厌恶） 6914（1568、1315、1293、1720、1018） 1150 约7小时 英文，法文（1名男性） 尝试大型语料库进行情感表达 逗乐的情绪包含非语言提示，例如咯咯笑等，这些提示不会显示在笔录中 同样，困倦也有打哈欠的声音。 我们免费提供的唯一大规模情感语料

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