guan-chen/TTS-emotion-voice

TTS Emotion Voice: Unconfident Interview Speech

以台灣華語面試回答文字合成的不自信語音資料集。這是研究用的合成資料，不是真人錄音； 所有 unconfident=1 標籤來自生成 prompt，尚未經完整的人類情緒標註驗證。

兩個設定

config	筆數	取樣率	時長範圍	總時長	用途
max12	471	24 kHz	6.267–12.000 秒	4,636.990 秒	保留較完整語意與韻律的長片段對照組
nnime_match_v2	471	16 kHz	0.256–12.000 秒	1,188.188 秒	匹配 NNIME Train Unconfident 時長分布的硬切消融組

兩個 config 使用相同 471 個來源 parent、相同 U25/U50/U75 成員與 prompt 配置； U25 包含於 U50，U50 包含於 U75。metadata.csv 的 in_u25、in_u50、in_u75 可直接用來篩選，也提供 manifests/config_name/u25.csv、u50.csv、u75.csv。

生成來源

• 文字：LLM 直接撰寫不同職業的口語面試官／面試者對話，再抽出面試者回答並依語意切段；不是挖空模板。
• TTS：OpenRouter Text-to-Speech API。
• 模型：google/gemini-3.1-flash-tts-preview。
• 音色：Zephyr。
• 場景：安靜、嚴肅的面試房間。
• 口音：提示使用自然台灣華語，避免中國大陸普通話。
• 原始母資料：500 個 WAV，p01/p02/p04 分別為 167/167/166 筆；本 Repo 發布共同 U75 的 471 個 parent。

prompt 簡寫：

• p0（原 p01）：一般不自信，正常語速、稍微含糊隨性、避免過多停頓。
• p1（原 p02）：一般不自信加輕微口吃，正常語速、避免過度誇張與過多停頓。
• p3（原 p04）：一般不自信加輕微停頓，正常語速、避免過度誇張與過多停頓。

三種 prompt 都要求不自信語氣貫穿整段、語氣起伏自然，並使用自然台灣華語。

資料結構

max12/
  audio/*.wav
  metadata.csv
nnime_match_v2/
  audio/*.wav
  metadata.csv
manifests/
  max12/{u25,u50,u75}.csv
  nnime_match_v2/{u25,u50,u75}.csv
SHA256SUMS

file_name 是相對於各 config 目錄的音訊路徑。主要欄位包含 text、prompt、 parent_id、秒數與時長箱、三組成員旗標，以及品質複查欄位。

載入範例：

from datasets import load_dataset

max12 = load_dataset("guan-chen/TTS-emotion-voice", "max12", split="train")
matched = load_dataset(
    "guan-chen/TTS-emotion-voice", "nnime_match_v2", split="train"
)
u25 = max12.filter(lambda row: row["in_u25"])

時長控制與品質限制

max12 每個 parent 最多選一段；長母音檔切成兩段時固定選較長 child。它較自然完整， 但新增的不自信樣本幾乎全是 6–12 秒，與 NNIME 原始時長分布不同。

nnime_match_v2 逐筆匹配 NNIME Train 中 Unconfident=1 的有效時長分布。它包含 89 筆小於 1 秒：24 筆 repaired_high_confidence、54 筆 improved_but_boundary_review、11 筆 unresolved_extremely_short。這些是精確時長硬切的 診斷性消融資料，不應視為全數自然完整；請使用 needs_review 和 review_status 篩選。

兩版雖然筆數相同，但總時長相差約 3.90 倍，結果不能單獨歸因於時長比例。 所有音訊都是同一個合成音色且全部標為不自信，模型可能學到「TTS 聲源＝不自信」的捷徑。 面試語域也與 NNIME 日常對話不同。

NNIME 與訓練 CSV

本 Repo 不包含 NNIME 原始音訊。manifests 是 TTS-only 的可攜式清單；本機原本的 NNIME＋TTS 訓練 CSV 因包含未隨 Repo 發布的 NNIME 路徑，也沒有上傳。訓練時應在取得 合法 NNIME 資料後，將選定 manifest 的 TTS Train 列合併到 NNIME Train，並保持原始 Development/Test 不加入 TTS。

授權與使用

目前沒有替這份衍生資料指定再散布授權。公開可下載不代表自動取得任何用途的授權； Repo 擁有者應在正式對外發布前確認文字、TTS 供應商條款與預定研究用途，再設定適合的授權。 請勿用於冒充真人、聲音身分欺騙或對個人作高風險情緒判定。