Datasets:
Rebuttal Subject
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1.'爱与自由'是成就徐志摩/阻碍徐志摩的人生价值 | 330_SPEAKER00_1_part07.wav | 来让辩友好。好解释一下, 今天我方从来没有否认过徐志摩本人有所成就。但是我们今天一开始就跟你确认过了, 我们今天讨论是爱与自由, 到底给他在这些事情上面选择造成什么样的影响。所以刚才您方提出的包括时代推动文学等等, 我们已经要求您论证他与爱与自由文然关系。但是今天我方例子里面包括吸毒, 包括政治, 世界上各种不作为, 我们都已经论证过, 是爱与自由, 使他做出这样的负面行为。您方如何解释？ | {
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1.'爱与自由'是成就徐志摩/阻碍徐志摩的人生价值 | 330_SPEAKER03_1_part08.wav | 对方辩友, 今天还是告诉我, 他先退了一步, 叫做医生开了药方, 徐志摩不知道这个药方用什么用, 徐志摩真的不知道吗？根据志摩日记记载, 徐志摩最知道陆小骗呃, 陆小曼吸食鸦片什么态度, 他是一个恼怒的态度, 而后转为无奈, 他只能继续攻势他。所以徐志摩明确知道陆小曼在做什么, 他在染毒液, 但他做了什么, 他还是供养他他作为当时那个可能是极少数知道鸦片会让中国人变成东亚病夫的人, 他还这样做, 他起到了怎样的一个表率。最后您方不看吗？ | {
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2.'爱与自由'是成就徐志摩/阻碍徐志摩的人生价值 | 330_SPEAKER04_1_part09.wav | 正面回应一下您这个例子。今天他在给泰戈尔秘书的回信里亲笔写道, 这是因为当时的时局由于当时的政府不配合以及贪官污吏的行为, 导致他的行径无法推进。今天咱们有一个史料上的对冲, 您不要跳点, 刚才我方已经给您论证了。他对家国的爱, 使他能够写出这样的诗篇, 进行到对当时起到一定社会贡献。由于他对爱与文学中爱与自由的这种向往, 所以他才会办以爱与自由。这种风格为出名的新月书店, 对当时有一个推动作用, 为什么跟爱与自由没关联？是不是时代贡献？ | {
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2.'爱与自由'是成就徐志摩/阻碍徐志摩的人生价值 | 330_SPEAKER05_2_part10.wav | 不对, 对方辩友其实已经承认了嘛, 徐志摩是可以有很多其他多样化的价值的。而且对方辩友我们逼问了他很多次, 到底是不是徐志摩只有一条路可以走, 是不是他必须要成为他所说, 那种人才才算是成功的人, 不是他可以有其他的时代价值。所以对方辩友一退再退, 其实他只有一个点, 就是吸毒, 只有这一个点, 对不对？ | {
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3.VR裁判促进/阻碍了体育赛事运行 | 919_SPEAKER00_3_part08.wav | 我先确定有VR跟没有VR时代的差别。以前呃没有VR的时候, 这个比如说我进球有没有越位, 边长应该要马上。那现在有VR,有可能会因为这个VR要介入, 需要一些时间, 他可能晚个两三秒四五秒才确认它有没有越位。 | {
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3.VR裁判促进/阻碍了体育赛事运行 | 919_SPEAKER00_4_part10.wav | 没问题, 我给你举证。在英超联赛中, 利物浦跟热刺的比赛, 在裁判的导演下, 热刺多次犯规, 却未得到和利物浦相同的惩罚, 数次关键时刻vr消失。这份实证你怎么解？ | {
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4.VR裁判促进/阻碍了体育赛事运行 | 919_SPEAKER01_6_part09.wav | 呃, 在后续的复合中, 如果他发现这个判法本身就没有问题。 | {
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4.VR裁判促进/阻碍了体育赛事运行 | 919_SPEAKER01_8_part12.wav | 我方否认这个选择性介入, 我觉得没有介入, 可能你要赛后承认这是个误判。你没有证据证明这是个误判, 是你觉得他错了, 我没觉得他错。 | {
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Debatts-Data: The First Madarin Rebuttal Speech Dataset for Expressive Text-to-Speech Synthesis
The Debatts-Data dataset is the first Madarin rebuttal speech dataset for expressive text-to-speech synthesis. It is constructed from a vast collection of professional Madarin speech data sourced from diverse video platforms and podcasts on the Internet. The in-the-wild collection approach ensures the real and natural rebuttal speech. In addition, the dataset contains annotations of transcription, duration and style embed. The table and chart below provide the statistic information for the dataset. For some dataset samples and more information regarding Debatts system, please visit the Debatts project page.
Dataset Specifications
| Attribute | Value |
|---|---|
| Language | ZH |
| Number of Speakers | 2,350 (est.) |
| Duration (hrs) | 111 |
| Type | Text + Speech |
| Sample Rate (kHz) | 16 |
| Recorded Method | Wild |
The JSON files in the dataset contain the following keys:
| Key | Description |
|---|---|
key |
Unique identifier for each sample in the dataset |
text |
Text transcription of the audio |
duration |
Duration of the audio clip in seconds |
language |
Language of the audio content |
wav_path |
Path to the corresponding WAV file |
prompt0_wav_path |
Path to the WAV file used as a prompt |
style_feature |
Style features associated with the audio sample |
README 🔥🔥🔥
Dataset Usage
To utilize the Debatts-Data dataset, you can download the raw audio files from the files and versions. The Debatts-Data.tar.gz contains the training data, while the Debatts-Data_test.tar.gz contains the testing data with extra speaker prompt speech.
Please note that Debatts-Data does not own the copyright to the audio files; the copyright remains with the original owners of the videos or audio. Users are permitted to use this dataset only for non-commercial purposes under the CC BY-NC-4.0 license.
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