tw-hokkien-audio-qwen3 是一個台語（閩南語）之合成語音資料集，由 Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base 以自然語言之「voice design」模式生成。每筆資料包含音頻、台語文本、音頻長度，並附帶描述說話者之自然語言 voice design 文字，以及情境標籤（domain / subdomain / scene / emotion / accent）。本資料集目前為 pilot 批次（8 筆），作為後續大規模擴充之前的格式與管線驗證。

Dataset Details

Dataset Description

本資料集之設計目的是以文字描述（voice design）取代傳統之音色 embedding 或 x-vector，直接由自然語言指令產生具台語特定腔調、情緒與場景之合成語音。每筆生成流程為：

從 lianghsun/tw-hokkien-seed-text 抽取台語文本作為朗讀內容；
以自然語言撰寫 voice design，描述說話者之性別、年齡、口音與語氣（例如：「一位福建中年女性，说话带有浓厚的闽南话腔调，语气亲切温柔…」）；
指定 domain / subdomain / scene / emotion / accent 等情境標籤；
呼叫 Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base 生成 24 kHz WAV 音頻。

本資料集為同系列 tw-hokkien-audio（以 CosyVoice3 voice cloning 為基底）之 Qwen3-TTS 對照版本，目的為比較不同 TTS 系統在台語合成上之品質與風格多樣性。

Curated by: Liang Hsun Huang
Language(s) (NLP): Taiwanese Hokkien (nan) / Traditional Chinese
License: CC BY 4.0
Generation Model: Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base

Dataset Sources

Repository: lianghsun/tw-hokkien-audio-qwen3
Seed Text: lianghsun/tw-hokkien-seed-text
Sibling Dataset (CosyVoice3): lianghsun/tw-hokkien-audio
Generation Model: Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base

Uses

Direct Use

本資料集主要設計用於：

台語 TTS 模型訓練與評測（特別是缺乏大規模原始錄音之情境）；
以 voice design 文字控制合成音色之研究；
台語 ASR 模型之輔助訓練素材（需注意合成音頻與真實錄音之分布差異）；
與 CosyVoice3 系列資料集交叉比較，研究不同 TTS 架構在方言合成之表現。

Out-of-Scope Use

本資料集不適用於下列用途：

作為真實說話者之聲音資料，音頻皆為合成，不代表任何真實自然人之聲音；
作為聲紋辨識、語者識別或語音生物辨識之基準資料；
作為華語（國語）或客語之訓練資料，本資料集僅涵蓋台語；
作為大規模台語預訓練之唯一語料，目前僅為 pilot 批次。

Dataset Structure

{
  "audio": {"bytes": <WAV bytes>, "path": "..."},
  "text": "昨昏暗仔我佇頂頭間佛堂點一枝清香，心內定定想講人生親像露水仝款...",
  "duration": 35.12,
  "sample_rate": 24000,
  "voice_design": "一位福建中年女性，说话带有浓厚的闽南话腔调，语气亲切温柔，像在和邻里拉家常...",
  "domain": "宗教",
  "subdomain": "佛教",
  "scene": "日常閒聊",
  "emotion": "平靜自然",
  "accent": "鹿港腔",
  "seed_text_id": 1
}

欄位	型別	說明
`audio`	Audio	合成音頻（WAV，24 kHz）
`text`	string	台語文本
`duration`	float	音頻長度（秒）
`sample_rate`	int32	取樣率（24000）
`voice_design`	string	自然語言之音色描述
`domain`	string	主題領域（如「宗教」）
`subdomain`	string	次主題（如「佛教」）
`scene`	string	情境（如「日常閒聊」）
`emotion`	string	情緒（如「平靜自然」）
`accent`	string	腔調（如「鹿港腔」）
`seed_text_id`	int32	對應之 seed text ID

檔案以 data/worker{N}/batch_{M:06d}.parquet 之命名切分，方便 pipeline 多 worker 並行生成與增量更新。

統計項目	數值
目前筆數	8（pilot 批次）
取樣率	24 kHz
檔案格式	Parquet（內嵌 WAV bytes）

Dataset Creation

Curation Rationale

台語（閩南語）屬低資源語言，公開之大規模語音語料極少，現有資料多以中文華語為主。本資料集之設計目標為：

運用強 TTS 模型之 voice design 能力，以相對低成本產生多樣腔調與情境之台語語音；
保留情境標籤（domain / scene / emotion / accent），便於下游模型進行條件式合成或情境式評測；
作為 CosyVoice3 版本之對照組，觀察不同 TTS 架構在相同 seed text 上之品質與風格差異。

Source Data

Data Collection and Processing

文本來源：台語文本取自 lianghsun/tw-hokkien-seed-text，每筆皆附情境標籤；
voice design：由 curator 以自然語言描述不同說話者之聲音特徵（性別、年齡、口音、語氣、場景等）；
合成模型：呼叫 Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base，輸入 text + voice_design，輸出 24 kHz WAV 音頻；
格式封裝：將音頻、文本、情境標籤封裝為 parquet，依 worker 與 batch 編號切分儲存。

Who are the source data producers?

文本：由 curator 依台語書寫規範撰寫或整理；
音頻：由 Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base 自動生成，並不對應任何真實自然人之聲音。

Annotations

Annotation process

情境標籤（domain / subdomain / scene / emotion / accent）於 seed text 階段即附加於文本，合成時一併保留於輸出。voice_design 欄位為 curator 撰寫之自然語言音色描述。

Who are the annotators?

Curator 與模型之協作產出，無第三方人工標註。

Personal and Sensitive Information

本資料集僅包含合成音頻與合成語境文本，不涉及真實個人之聲紋、醫療、財務或其他敏感資料。

Bias, Risks, and Limitations

合成音質限制：Qwen3-TTS 對台語之支援仍在發展中，合成音頻可能帶有華語口音殘留、聲調錯置或腔調偏移；
voice design 一致性：相同 voice_design 文字未必每次產生一致之音色，模型對文字描述之解讀存在隨機性；
腔調標籤之準確性：accent 欄位為 seed text 指定之目標腔調，實際合成音頻是否確實體現該腔調尚待人工評估；
批次規模小：目前僅為 pilot 批次 8 筆，不足以單獨支撐訓練或完整評測；
domain/scene 分布不均：早期批次之情境分布偏向特定主題（如宗教），未代表台語整體語用分布。

Recommendations

建議使用者：

將本資料集與 tw-hokkien-audio（CosyVoice3 版本）及真實錄音資料（如 TAT、Common Voice nan-tw）混合使用，避免過度擬合合成分布；
若需高可信度之腔調學習，應以真實錄音為主，本資料集作為補強；
對於情緒或場景之條件式合成研究，可利用本資料集之標籤欄位作為條件輸入；
資料集仍在增量更新中，建議以 git commit 或 snapshot 方式固定使用版本以確保實驗可重現性。

Citation

@misc{tw-hokkien-audio-qwen3,
  title        = {tw-hokkien-audio-qwen3: Taiwanese Hokkien TTS Audio by Qwen3-TTS},
  author       = {Liang Hsun Huang},
  year         = {2026},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/lianghsun/tw-hokkien-audio-qwen3}},
  note         = {Synthetic Taiwanese Hokkien speech generated by Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base with natural-language voice design.}
}

Dataset Card Authors

Liang Hsun Huang

Dataset Card Contact

Liang Hsun Huang

Downloads last month: 21

Total file size:

11.1 MB