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Datasets:
ayousanz
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css10-ljspeech

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audio
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tts
multilingual
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german
License:
Dataset card Data Studio Files
xet
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Dataset Preview
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The dataset generation failed
Error code:   DatasetGenerationError
Exception:    ParserError
Message:      Error tokenizing data. C error: Expected 4 fields in line 29, saw 5

Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1855, in _prepare_split_single
                  for _, table in generator:
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 690, in wrapped
                  for item in generator(*args, **kwargs):
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/packaged_modules/csv/csv.py", line 190, in _generate_tables
                  for batch_idx, df in enumerate(csv_file_reader):
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py", line 1843, in __next__
                  return self.get_chunk()
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py", line 1985, in get_chunk
                  return self.read(nrows=size)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/pandas/io/parsers/readers.py", line 1923, in read
                  ) = self._engine.read(  # type: ignore[attr-defined]
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/pandas/io/parsers/c_parser_wrapper.py", line 234, in read
                  chunks = self._reader.read_low_memory(nrows)
                File "parsers.pyx", line 850, in pandas._libs.parsers.TextReader.read_low_memory
                File "parsers.pyx", line 905, in pandas._libs.parsers.TextReader._read_rows
                File "parsers.pyx", line 874, in pandas._libs.parsers.TextReader._tokenize_rows
                File "parsers.pyx", line 891, in pandas._libs.parsers.TextReader._check_tokenize_status
                File "parsers.pyx", line 2061, in pandas._libs.parsers.raise_parser_error
              pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected 4 fields in line 29, saw 5
              
              
              The above exception was the direct cause of the following exception:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1431, in compute_config_parquet_and_info_response
                  parquet_operations, partial, estimated_dataset_info = stream_convert_to_parquet(
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 992, in stream_convert_to_parquet
                  builder._prepare_split(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1742, in _prepare_split
                  for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1898, in _prepare_split_single
                  raise DatasetGenerationError("An error occurred while generating the dataset") from e
              datasets.exceptions.DatasetGenerationError: An error occurred while generating the dataset

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file_id
string
duration_seconds
float64
language
string
de_achtgesichterambiwasse_0000
7.483061
de
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8.430907
de
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8.57059
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de
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5.647234
de
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6.984195
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7.473084
de
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de
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de
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de
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8.610499
de
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7.363333
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4.679433
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9.967415
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5.357891
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9.448594
de
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8.97966
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8.640431
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9.94746
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4.529773
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8.42093
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5.407778
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8.560612
de
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8.131587
de
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9.907551
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6.834535
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6.056304
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de
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8.440884
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9.827732
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9.668095
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de
de_achtgesichterambiwasse_0099
6.724785
de
End of preview.

CSS10-LJSpeech

CSS10-LJSpeech は、Park et al. が公開した CSS10 データセットを、LJSpeech互換フォーマットに変換した10言語の音声合成用データセットです。各言語の文学作品を音声化した高品質な音声データを提供し、LJSpeechフォーマット（id|text & wavs/*.wav）に統一されています。

データ概要

項目 値
話者数 10 (言語別)
総音声数 64,196
合計時間 約 140 時間
サンプリングレート 22,050 Hz
音声フォーマット IEEE浮動小数点 (32bit)
テキスト言語 10言語
フォーマット `id

言語別統計

言語 言語コード 音声数 合計時間
ドイツ語 de 7,428 16.14時間
ギリシャ語 el 1,844 4.14時間
スペイン語 es 11,016 19.15時間
フィンランド語 fi 4,842 10.53時間
フランス語 fr 8,649 19.15時間
ハンガリー語 hu 4,514 10.00時間
日本語 ja 6,839 14.92時間
オランダ語 nl 6,494 14.11時間
ロシア語 ru 9,599 21.37時間
中国語 zh 2,971 6.45時間

ファイル構成 

css10-ljspeech/
├── metadata.csv           # LJSpeech形式メタデータ (id|text)
├── audio_durations.csv    # 音声長データ (file_id, duration_seconds, language)
├── wavs/                  # 音声ファイル
│   ├── de_*.wav          # ドイツ語音声
│   ├── el_*.wav          # ギリシャ語音声
│   ├── es_*.wav          # スペイン語音声
│   ├── fi_*.wav          # フィンランド語音声
│   ├── fr_*.wav          # フランス語音声
│   ├── hu_*.wav          # ハンガリー語音声
│   ├── ja_*.wav          # 日本語音声
│   ├── nl_*.wav          # オランダ語音声
│   ├── ru_*.wav          # ロシア語音声
│   └── zh_*.wav          # 中国語音声
└── README.md             # このファイル

LJSpeechフォーマット変換

このデータセットは、元のCSS10データセットをLJSpeech互換フォーマットに変換した派生データセットです。

変換内容

  • メタデータ形式: id|text 形式に統一
  • ファイル命名: 言語コード付きの統一命名規則
  • 音声フォーマット: IEEE浮動小数点（32bit）を維持（高品質保持）
  • ディレクトリ構造: LJSpeech形式に準拠

変換の利点

  • 互換性: LJSpeechベースのTTSモデルとの互換性
  • 統一性: 10言語で統一されたフォーマット
  • 品質保持: 高品質なIEEE浮動小数点フォーマットを維持
  • 使いやすさ: 標準的なTTSデータセット形式

音声長統計

  • 平均音声長: 7.875秒
  • 中央値: 8.122秒
  • 最短音声: 1.008秒
  • 最長音声: 39.500秒
  • 推奨範囲: 5.248秒～9.778秒

使用例 (🤗 Datasets) 

from datasets import load_dataset, Audio
import pandas as pd

# メタデータの読み込み
metadata = pd.read_csv("metadata.csv")
print(f"総ファイル数: {len(metadata)}")

# 特定言語のデータを取得
german_data = metadata[metadata['language'] == 'de']
print(f"ドイツ語ファイル数: {len(german_data)}")

# 音声長でフィルタリング
filtered_data = metadata[
    (metadata['duration_seconds'] >= 5.0) & 
    (metadata['duration_seconds'] <= 10.0)
]
print(f"フィルタリング後: {len(filtered_data)}ファイル")

LJSpeech形式での読み込み 

import pandas as pd

# LJSpeech形式メタデータの読み込み
metadata = pd.read_csv("metadata.csv", sep="|", names=["id", "text"])
print(f"LJSpeech形式ファイル数: {len(metadata)}")

# 特定のファイルの情報
sample = metadata.iloc[0]
print(f"ID: {sample['id']}")
print(f"テキスト: {sample['text']}")

librosaでの読み込み 

import librosa
import pandas as pd

# メタデータの読み込み
metadata = pd.read_csv("metadata.csv")

# 音声ファイルの読み込み
sample_row = metadata.iloc[0]
audio_path = f"wavs/{sample_row['file_id']}.wav"
y, sr = librosa.load(audio_path, sr=22050)

# 音声長の取得
duration = librosa.get_duration(y=y, sr=sr)
print(f"ファイル: {sample_row['file_id']}")
print(f"言語: {sample_row['language']}")
print(f"テキスト: {sample_row['text']}")
print(f"音声長: {duration:.2f}秒")

huggingface-cliでDL 

huggingface-cli download ayousanz/css10-ljspeech --repo-type dataset --local-dir path/to/download/ --local-dir-use-symlinks False

機械学習への適用

推奨用途

  • 多言語音声合成 (TTS)
  • 音声認識 (ASR)
  • 音声変換
  • 音声品質向上
  • 言語間音声変換
  • LJSpeechベースモデルの多言語拡張

データ前処理の推奨事項

  1. 音声長フィルタリング: 5.2秒～9.8秒の範囲を推奨
  2. 極値除外: 1秒未満や40秒超の音声は要検討
  3. 言語別学習: 言語固有の特徴を活かした学習
  4. データ拡張: 必要に応じて音声長の正規化を検討
  5. LJSpeech互換: 既存のLJSpeechベースモデルとの互換性を活用

データセット品質

評価結果

  • 音声長の一貫性: 要改善（範囲: 38.5秒）
  • 中央値からのばらつき: 優秀（平均偏差: 1.49秒）
  • 言語間の一貫性: 優秀（標準偏差: 0.107秒）

品質の特徴

✅ 優秀な点:

  • 言語間で非常に一貫した音声長分布
  • 統一された高品質フォーマット（IEEE浮動小数点32bit）
  • 十分なデータ量（64,196ファイル）
  • 多言語対応（10言語）
  • LJSpeech互換フォーマット

⚠️ 改善点:

  • 極端に短い音声（1秒未満）と長い音声（40秒近く）が存在
  • 音声長の範囲が広い

技術仕様

音声フォーマット

  • フォーマット: IEEE浮動小数点 (WAV Format 3)
  • ビット深度: 32bit
  • サンプリングレート: 22,050Hz
  • チャンネル: モノラル
  • ファイル形式: WAV

対応ライブラリ

  • librosa: 直接読み込み可能
  • scipy.io.wavfile: 対応
  • torchaudio: 対応
  • soundfile: 対応

ファイル命名規則 

{言語コード}_{作品名}_{連番}.wav
例: de_achtgesichterambiwasse_0000.wav

メタデータ形式

metadata.csv (LJSpeech形式) 

id|text
de_achtgesichterambiwasse_0000|原文テキスト
de_achtgesichterambiwasse_0001|原文テキスト

audio_durations.csv 

file_id,duration_seconds,language
de_achtgesichterambiwasse_0000,7.483061,de

ライセンス

元データセット CSS10 は Apache License 2.0 の下で提供されています。本派生物 (変換スクリプト・フォーマット変更) も同じ Apache-2.0 ライセンスで公開します。元オーディオは LibriVox を出典とし、パブリックドメイン音声を含みますが、再配布にあたり Apache-2.0 の条項に従ってください。

引用 

@inproceedings{park2019css10,
  title={CSS10: A Collection of Single Speaker Speech Datasets for 10 Languages},
  author={Park, Kyubyong and Mulc, Thomas},
  booktitle={Proc. Interspeech},
  year={2019}
}

謝辞

  • 元のCSS10データセットの作成者に感謝いたします
  • 各言語の文学作品の著作権者に感謝いたします
  • LJSpeechデータセットの形式を参考にさせていただきました

データセット作成日: 2025年6月19日
バージョン: 1.0
更新日: 2025年6月19日
リポジトリ: ayousanz/css10-ljspeech

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