<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/">
  <channel>
    <title>数据集 on Jiaqi</title>
    <link>https://blog.jiaqiguo.xyz/tags/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/</link>
    <description>Recent content in 数据集 on Jiaqi</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>zh-cn</language>
    <lastBuildDate>Tue, 25 Aug 2026 10:30:00 +0800</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://blog.jiaqiguo.xyz/tags/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>工具箱与粮仓：Amphion 与 Emilia 怎样给开源语音生成打地基</title>
      <link>https://blog.jiaqiguo.xyz/posts/amphion-emilia/</link>
      <pubDate>Tue, 25 Aug 2026 10:30:00 +0800</pubDate>
      <guid>https://blog.jiaqiguo.xyz/posts/amphion-emilia/</guid>
      <description>复现难、数据糙，是横在开源语音生成面前的两道坎。港中深同一个团队用两篇 SLT 2024 论文各拆一道：Amphion 把散落的模型收进一个分层工具箱，用追平官方指标的 VALL-E 复现立信；Emilia-Pipe 用六步全开源流水线把野生播客洗成 101k 小时、六种语言的数据集，后来喂出了 MaskGCT 和 Vevo。这篇把两份工作连起来读：架构怎么分层、数据怎么清洗、账本怎么算，以及这套基建两年后长成了什么样。</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
