听见更接近自己的声音
这是 Pitchee 的灰度测试版。上传或录下一段自然说话,查看整段音频中不同时间的女性化感知位置。
Doukhan, D., Devauchelle, S., Girard-Monneron, L.,
Chávez Ruz, M., Chaddouk, V., Wagner, I., & Rilliard, A. (2023). Voice Passing : a Non-Binary Voice Gender
Prediction System for evaluating Transgender voice transition. INTERSPEECH 2023, 5207–5211. https://doi.org/10.21437/interspeech.2023-1835
🍥&🎤
不要唱歌,且最好在安静的地方录
或
支持常见音频格式,最多 50 MB;录音最长 20 秒,上传更长音频只分析前 20 秒。例句:中国人能飞,
中国人能飞!
揽佬。
黄皮肤才对,
讲中文才飞,
中国就是美!!!
我用中文来打地基,
黄皮肤出生就飞上天,
天上有好多神仙。
综合分
分数越高,表示这段录音在参考样本中越容易被听成女性。综合分按 Model 1 70%、Model 2 30% 加权;它不判断性别身份,也不代表声音的好坏。
0.0%
使用二元性别中文语料AISHELL-3训练的模型会先给出一个标准分,再被换算成针对跨性别群体的校准分。没有人可以保证你的声带结构与顺女完全相同,所以请不要指望标准分为100%。
Model 1
31人认为...
0.0%
Model 2
人工排序认为...
0.0%
整段音频的女性化指数
较高
中等
较低
将鼠标或手指移到时间轴上,查看这一小段的指数
灰色表示没有检测到说话
指数按约 0.1 秒更新,相邻相近区间会自动合并
模型初始判断与校准分数的对应关系(保序回归)
听众判断 (Model 1)
人工排序 (Model 2)
- 分析片段数
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- 有效语音 / 原音频
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