数据集
53 个数据集
热门分类：
SenseVoice多语言语音理解模型Small
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SenseVoiceSmall 是一款高精度多语言语音识别模型，支持超过50种语言的语音识别，并具备情感辨识和音频事件检测能力。它采用非自回归端到端框架，推理速度极快，10秒音频仅需约70毫秒处理。模型不仅能识别语音内容，还能检测音乐、掌声、笑声等常见声学事件，并输出带有情感标签的富文本转写结果。此外，它还支持便捷的微调定制和完整的服务部署，适用于多种实际应用场景。
CAM++ 说话人确认模型基于密集连接时延神经网络，专为中文通用场景设计，在约 200k 说话人的大规模数据集上训练而成。该模型在说话人识别任务中兼顾高性能与高效率，相比主流模型（如 ResNet34、ECAPA-TDNN）在准确率与推理速度上均有优势，可广泛用于说话人确认、说话人日志、语音合成及说话人风格转换等场景。
FSMN语音端点检测-中文-通用-16k
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FSMN语音端点检测模型是一个中文通用的VAD模型，支持16kHz采样率。它能够准确检测长语音片段中有效语音的起止时间点，基于FSMN结构，在20,000小时工业级普通话数据上训练。该模型可与ASR模型组合使用，提升语音识别效率。
emotion2vec_plus_large 是一个通用语音情感识别基座模型，专注于从语音中识别出多种情感类别。它能够识别愤怒、厌恶、恐惧、开心、中性、其他、悲伤、惊讶和未知共9种情感状态，旨在通过大规模数据驱动的方式，提升跨语种和跨场景下的情感识别鲁棒性。该模型适用于需要从语音信号中提取情感信息的各类应用场景。
microsoft/VibeVoice-1.5B
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VibeVoice是一款面向多说话人、长篇幅对话音频生成的开源文本转语音模型，支持英文和中文。它采用创新的连续语音分词器（声学和语义），以超低帧率（7.5Hz）高效保留音频质量，并结合大语言模型与扩散解码器，能够从文本直接合成最长90分钟、包含最多4个不同说话人的自然对话音频（如播客）。该模型基于Qwen2.5-1.5B架构，通过课程学习策略逐步扩展上下文长度至65,536个token，在保持说话人一致性和流畅对话轮换方面表现出色。
yiliu666/xiaoduan
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该数据集包含了小端AI助手的多个版本安装包、本地模型文件及相关资料。小端AI是一款运行在Windows和macOS上的智能助手，支持语音和文字交互，具备永久记忆、视频识别、图片识别、音频识别、自我进化等能力，并能接入QQ、飞书等平台实现语音对话与控制。数据集中的版本包括mac测试版、Windows正式版及测试版，并提供了适配不同硬件配置的本地模型（如35B和9B的GGUF文件），方便用户按需选择。此外，还包含配置文件、说明文档等，适用于希望自部署或二次开发AI助手的用户。
这个数据集是为虚拟试衣任务构建的，包含在VITON-HD、VITON和DressCode（上装部分）三个开源数据集图片上重新标注的语义关联关键点。每个数据集均由服饰平铺图片和人像图片组成，其中语义关联的关键点对将人像与服饰的局部语义对应起来。标注采用统一规则，适用于不同款式的服饰，确保相同序号的关键点在不同类型服饰上具有一致语义。每张图片标注了32个关键点，并附带可见、遮挡、不存在三种互斥属性，标注结果以pkl文件格式存储。
魔搭通用SFT数据集是MSAgent-Bench的一个子集，主要涵盖通用问答场景下的监督微调（SFT）数据。每条样本包含一个唯一标识符和对话内容，对话由system、user、assistant三种角色组成，system用于设定模型前置人设，user为用户的输入，assistant为模型的回复。该数据集适用于工具学习、API调用等任务场景，有助于提升模型在复杂交互中的表现。
这是一个基于CT-Transformer架构的中文标点预测模型，适用于语音识别结果的后处理或纯文本输入的标点添加。它通过可控时延技术，在保持模型性能的同时有效降低了标点预测的延迟，能够在通用中文场景下输出具有可读性的文本。
该模型是一个面向中文普通话的离线语音识别模型，基于SeACoParaformer架构，支持热词定制功能，能够有效提升指定热词的识别准确率。模型采用非自回归解码方式，在16kHz采样率下运行，基于5万小时工业级中文任务数据训练，具有较好的泛化能力。在AISHELL-1-hotword测试集上，平均字错率（CER）为8.53%，每秒实时因子（RTF）为0.0251，兼顾了识别精度与推理速度。
PaddleOCR-VL_demo 是 OCR 与视觉语言模型演示资源，包含图像文件及配套说明，用于展示文档文字识别和视觉理解流程。
MSAgent-Bench 是一个面向中文 Agent 场景的数据集，旨在提升开源大语言模型作为中枢，集成并调用多种 AI 模型能力。该数据集包含约 60 万条训练样本和对应的验证样本，涵盖 AI 模型 API、通用 API、与 API 无关的通用 SFT 数据以及 API 检索增强数据。数据格式为每行一个 JSON 样本，包含 `id` 和 `conversations` 字段，其中 `conversations` 由 `system`、`user` 和 `assistant` 三种角色组成，用于模拟模型在插件调用、工具学习和多轮对话中的交互行为。
这是一个中文通用语音识别模型，采用非自回归架构，支持对长达数小时的音频进行离线识别。模型集成了语音活动检测（VAD）、语音识别、标点恢复和时间戳输出功能，能够直接生成带标点的文字结果。在多个中文公开数据集上取得了领先的识别效果，可用于语音输入、会议纪要、语音导航等场景。
Egocentric-10K 是目前规模最大的以自我为中心视角的数据集，也是首个完全在真实工厂环境中采集的数据。它包含超过 10,000 小时、约 10.8 亿帧的视频素材，共 192,900 个视频片段，中位时长为 180 秒。视频采用 H.265 编码的 1080p 分辨率，帧率 30 fps，由单目头戴摄像机拍摄，视野为 128° 水平、67° 垂直。数据以 WebDataset 格式存储，每个 tar 包中视频与 JSON 元数据成对出现，并提供基于 OpenCV 鱼眼模型的相机内参。该数据集覆盖 85 个工厂中的多名工人，在手部可见性和主动操作密集度方面达到了当前最优水平。
这是一个包含训练图像的数据集，主要提供常见图片格式（如jpg、png、jpeg、webp）的文件，并附带一些元数据文件（如json、md），适用于图像处理或机器学习相关任务。
该数据集主要用于LaTeX OCR（光学字符识别）测试，包含图片（PNG格式）以及对应的标注文件（JSON、JSONL等），可用于训练或评估将LaTeX公式图像转换为可编辑文本的模型。
这是一个高质量的中文预训练语料数据集，专门面向教育领域，包含约9000万条经过严格筛选的文本，总数据量约300GB。该数据集采用类似Fineweb-Edu的构建方法：先利用评分模型评估样本的教育价值，再训练BERT模型对原始数据进行打分，仅保留评分高于4的数据，最后通过MinHash算法进行去重，确保内容质量高、多样性强且无冗余。它适用于中文自然语言处理中的文本生成等任务，尤其适合教育场景下的模型训练和微调。
这是一个中文Text2SQL训练数据集，包含500条训练样本和100条测试样本，可用于训练和评估表格问答预训练模型。数据集支持中文，覆盖通用领域，能够帮助模型理解自然语言问题并生成对应的SQL查询语句。
UNO-Bench是一个统一的全模态模型基准测试，旨在评估单模态与全模态（视觉、音频、语言）的理解能力。它包含44种任务类型和5种模态组合，共1250个人工标注的全模态样本和2480个增强的单模态样本。该数据集特别适合中文真实场景，支持多选和创新的多步开放式问题，并借助通用评分模型实现高效自动评估。通过该基准，可以揭示全模态能力在弱模型上的瓶颈效应与强模型上的协同促进规律。
这是一个包含约9万张合成数字签名图片的数据集，涵盖了30种手写与签名风格的字体。每种字体提供3000张签名样本，图片格式统一为PNG。数据集可用于训练和评估数字签名检测、字体识别以及文档验证等计算机视觉任务，特别适用于识别那些通过键盘输入、模仿真实手写签名的“打字数字签名”。