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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直接应用于spss19统计分析软件，进行破解，亲测效果可以。 本人多次检测未发现病毒，使用过程也未见异常。但由于工具来源并非本人亲自制作，故不能保证绝对不含未知病毒，因此请完美主义人士使用前再三检测（本人测试确实没有或未能发现病毒）。

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