产品库

智能语音生成与数据集

ClearCypherAI是一家总部位于美国的AI初创公司，致力于构建前沿的解决方案。我们的产品包括文本转语音（T2A）、语音转文本（A2T）和语音转语音（A2A），支持多语言、多模态、实时语音智能。我们还提供自然语言数据集、威胁评估、AI定制平台等服务。我们的产品具有高度定制性、先进的技术和优质的客户支持。

大规模多语种语音生成数据集

Emilia是一个开源的多语种野外语音数据集，专为大规模语音生成研究设计。它包含超过101,000小时的六种语言高质量语音数据和相应的文本转录，覆盖了各种说话风格和内容类型，如脱口秀、访谈、辩论、体育评论和有声书。

AI模型数据集平台

始智AI是一家提供AI模型和数据集的平台，致力于为科研单位、企事业单位和个人提供高质量的AI模型和数据集。始智AI的优势在于提供多种类型的AI模型和数据集，包括图像、视频、自然语言处理等，用户可以根据自己的需求选择合适的模型和数据集。始智AI的定价合理，用户可以根据自己的需求选择不同的套餐，满足不同的需求。始智AI的定位是成为AI模型和数据集领域的领先平台。

动漫文本数据集

Refined-Anime-Text是一个针对动漫文本的精炼数据集，由CausalLM提供。该数据集包含了大量的动漫相关文本，适用于训练和优化文本生成模型，特别是在动漫领域的应用。

首个说唱音乐生成数据集

RapBank是一个专注于说唱音乐的数据集，它从YouTube收集了大量说唱歌曲，并提供了一个精心设计的数据预处理流程。这个数据集对于音乐生成领域具有重要意义，因为它提供了大量的说唱音乐内容，可以用于训练和测试音乐生成模型。RapBank数据集包含94,164首歌曲链接，成功下载了92,371首歌曲，总时长达到5,586小时，覆盖84种不同的语言，其中英语歌曲的总时长最高，占总时长的大约三分之二。

AI模型库与数据集平台

I2VGen-XL是一款AI模型库与数据集平台，提供丰富的AI模型和数据集，帮助用户快速构建AI应用。平台支持多种AI任务，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等。用户可以通过平台上传、下载和分享模型和数据集，也可以使用平台提供的API接口进行调用。平台提供免费和付费两种服务，用户可以根据需求选择适合自己的服务。

数据标注专家 - 为您的训练数据集进行标注

数据标注专家是一个为您提供优质训练数据集的数据标注服务平台。我们拥有专业的团队、先进的标注工具和有效的方法论，致力于帮助您获得更好的训练数据集。我们的服务包括数据标注、算法调优、数据清洗等。无论您是需要图像标注、文本标注还是其他类型的标注，我们都可以满足您的需求。

生成合成数据，管理数据，提高数据质量，构建最佳AI项目数据集。

YData是一个数据中心AI平台，提供生成合成数据、管理数据、提高数据质量和构建最佳AI项目数据集的功能。通过YData，您可以生成高质量的合成数据集，对数据进行管理和改进，构建出适用于您的AI项目的最佳数据集。YData还提供数据目录、数据配置和数据测量等功能。YData的定价信息，请联系官方获取。YData定位为数据科学领域的数据质量工具。

构建无代码AI模型和数据集

Riku.AI是一款无代码AI构建工具，可用于创建AI模型和数据集。通过与现有工具的集成，API或公共共享链接，轻松使用AI。为每个人提供可访问的AI。

使用自得语音技术，创造属于你的角色

自得语音技术可通过简单的步骤创造出属于你的角色。类似GPT，可生成与真人无异的语音片段，在情感、音色和语速等方面与真人一致。自得语音支持快速定制角色，只需要上传一段语音即可立即生成属于你的语音角色。无需下载软件，可在浏览器上完成语音生成。同时提供API接口，方便开发者集成到自己的产品中。商用用户可享受7x24小时的技术支持。

生成计算机视觉的合成数据集

Datagen是一个可通过平台或API访问的合成图像数据集，可根据需要生成逼真的全身人像和人与物体在不同环境中互动的场景。用户可以通过代码对单个参数进行完全控制，实现人类中心数据集的设计和生成。

模型和数据集的集合

Distil-Whisper是一个提供模型和数据集的平台，用户可以在该平台上访问各种预训练模型和数据集，并进行相关的应用和研究。该平台提供了丰富的模型和数据集资源，帮助用户快速开展自然语言处理和机器学习相关工作。

数学文本智能标记数据集

AutoMathText是一个广泛且精心策划的数据集,包含约200GB的数学文本。数据集中的每条内容都被最先进的开源语言模型Qwen进行自主选择和评分,确保高标准的相关性和质量。该数据集特别适合促进数学和人工智能交叉领域的高级研究,作为学习和教授复杂数学概念的教育工具,以及为开发和训练专门处理和理解数学内容的AI模型提供基础。

AI数据引擎，涵盖标注、工作流、数据集和人工智能

V7是一个AI数据引擎，提供企业级训练数据的完整基础设施，涵盖标注、工作流、数据集和人工在循环中。它能够帮助用户快速高效地标注、处理和管理训练数据，提高AI模型的准确性和性能。V7支持自动化标注、视频标注、文档处理等功能，适用于各种行业和应用场景。

真实文本转语音的AI语音生成平台

PlayHT AI语音生成器是一款能够使用人工智能技术将文本转化为自然、逼真的人类语音表演的工具。无论是哪种语言和口音，我们的语音AI都能瞬间将文本转化为自然流畅的语音。

表情包视觉标注数据集

emo-visual-data 是一个公开的表情包视觉标注数据集，它通过使用 glm-4v 和 step-free-api 项目完成的视觉标注，收集了5329个表情包。这个数据集可以用于训练和测试多模态大模型，对于理解图像内容和文本描述之间的关系具有重要意义。

AI语音和视频生成

Listnr AI是一款由AI驱动的语音和视频生成工具。它提供900多种语音和142种语言选择，可以生成逼真的语音和视频内容。用户可以免费开始使用，并在需要时选择付费计划。Listnr AI适用于各种场景，包括生成视频、创建语音广告、制作音频文章、播客制作等。它提供透明的定价，用户可以根据自己的需求选择合适的付费计划。

生成真实 AI 语音

Gotalk.ai 是一个强大的 AI 语音生成器，能够在几分钟内创建逼真的语音。完美适用于 YouTube、播客和电话系统问候语。通过先进的 AI 算法和深度学习技术，体验自然语音合成。我们的平台提供先进的 AI 语音合成，是寻找创新高效语音生成工具的专业人士的首选解决方案。

多语言预训练数据集

FineWeb2是由Hugging Face提供的一个大规模多语言预训练数据集，覆盖超过1000种语言。该数据集经过精心设计，用于支持自然语言处理(NLP)模型的预训练和微调，特别是在多种语言上。它以其高质量、大规模和多样性而闻名，能够帮助模型学习跨语言的通用特征，提升在特定语言任务上的表现。FineWeb2在多个语言的预训练数据集中表现出色，甚至在某些情况下，比一些专门为单一语言设计的数据库表现更好。

使用AI语音表单收集数据

Waveform.ai 是一个利用人工智能技术通过语音表单收集数据的平台。它通过自然语言交互的方式，帮助用户在客户访谈、员工调查、市场研究和潜在客户生成等方面进行数据收集。该平台的主要优点包括：1. 更全面和深入的信息收集：通过AI驱动的调查，能够收集到更全面和有洞察力的数据，从而进行更深入的分析和做出更明智的决策。2. 更高的响应率：通过AI驱动的语音表单与用户进行自然互动，提高调查的响应率和用户满意度。3. 反映品牌身份：可以个性化语音和个性，以反映品牌身份，创造一致且难忘的用户体验。4. 时间和成本效益：与传统的人工数据收集方法相比，节省时间和降低成本，同时保持准确性和可靠性。

用于强化学习验证的数学问题数据集

RLVR-GSM-MATH-IF-Mixed-Constraints数据集是一个专注于数学问题的数据集，它包含了多种类型的数学问题和相应的解答，用于训练和验证强化学习模型。这个数据集的重要性在于它能够帮助开发更智能的教育辅助工具，提高学生解决数学问题的能力。产品背景信息显示，该数据集由allenai在Hugging Face平台上发布，包含了GSM8k和MATH两个子集，以及带有可验证约束的IF Prompts，适用于MIT License和ODC-BY license。

大规模图像编辑数据集

UltraEdit是一个大规模的图像编辑数据集，包含约400万份编辑样本，自动生成，基于指令的图像编辑。它通过利用大型语言模型（LLMs）的创造力和人类评估员的上下文编辑示例，提供了一个系统化的方法来生产大规模和高质量的图像编辑样本。UltraEdit的主要优点包括：1) 它通过利用大型语言模型的创造力和人类评估员的上下文编辑示例，提供了更广泛的编辑指令；2) 其数据源基于真实图像，包括照片和艺术作品，提供了更大的多样性和减少了偏见；3) 它还支持基于区域的编辑，通过高质量、自动生成的区域注释得到增强。

大规模多模态预训练数据集

allenai/olmo-mix-1124数据集是由Hugging Face提供的一个大规模多模态预训练数据集，主要用于训练和优化自然语言处理模型。该数据集包含了大量的文本信息，覆盖了多种语言，并且可以用于各种文本生成任务。它的重要性在于提供了一个丰富的资源，使得研究人员和开发者能够训练出更加精准和高效的语言模型，进而推动自然语言处理技术的发展。

大规模人脸文本-视频数据集

CelebV-Text是一个大规模、高质量、多样化的人脸文本-视频数据集，旨在促进人脸文本-视频生成任务的研究。数据集包含70,000个野外人脸视频剪辑，每个视频剪辑都配有20个文本，涵盖40种一般外观、5种详细外观、6种光照条件、37种动作、8种情绪和6种光线方向。CelebV-Text通过全面的统计分析验证了其在视频、文本和文本-视频相关性方面的优越性，并构建了一个基准来标准化人脸文本-视频生成任务的评估。

大规模视频自动配音数据集

ANIM-400K是一个包含超过425,000个对齐的日语和英语动画视频片段的综合数据集，支持自动配音、同声翻译、视频摘要、流派/主题/风格分类等各种视频相关任务。该数据集公开用于研究目的。

高质量英文网页数据集

FineWeb数据集包含超过15万亿个经过清洗和去重的英文网页数据，来源于CommonCrawl。该数据集专为大型语言模型预训练设计，旨在推动开源模型的发展。数据集经过精心处理和筛选，以确保高质量，适用于各种自然语言处理任务。

高质量开放数据集平台，为大型模型提供数据支持

OpenDataLab是一个开源数据平台，提供高质量的开放数据集，支持大型AI模型的训练和应用。平台容量巨大，包含5500多个数据集，涵盖1500多种任务类型，总数据量达到80TB以上，下载量超过1064500次。平台提供30多种应用场景、20多种标注类型和5种数据类型，支持数据结构、标注格式和在线可视化的统一标准，实现数据的开放共享和智能搜索，提供结构化的数据信息和可视化的注释和数据分布，方便用户阅读和筛选。平台提供快速下载服务，无需VPN即可从国内云端快速下载数据。

提供语音识别、语音合成等语音AI能力

依图语音开放平台为开发者提供语音识别、语音合成等语音AI能力,包括精准语音转文本、文本转语音合成、声纹识别、语音增强降噪等服务,支持不同场景下的语音交互应用开发。平台提供高效、灵活的语音AI能力接入方式,可轻松将语音技术应用于各类产品与业务场景。

AI 图像标注工具，致力于轻量、快速构建复杂场景数据集。

T Rex Label 是一个开箱即用的 AI 标注工具，具有快速构建复杂场景数据集的能力。其主要优点包括高效性、易用性和准确性。背景信息包括为图像标注提供便捷的解决方案，定位于为用户提供高效的标注工具。

大规模多模态医学数据集

MedTrinity-25M是一个大规模多模态数据集，包含多粒度的医学注释。它由多位作者共同开发，旨在推动医学图像和文本处理领域的研究。数据集的构建包括数据提取、多粒度文本描述生成等步骤，支持多种医学图像分析任务，如视觉问答（VQA）、病理学图像分析等。