openslr/librispeech_asr
Dataset Card for librispeech_asr Dataset Summary LibriSpeech is a corpus of approximately 1000 hours of 16kHz read English speech, prepared by Vassil Panayotov with the assistance of Daniel Povey. The data is derived from read audiobooks from the LibriVox project, and has been carefully segmented and aligned. Supported Tasks and Leaderboards automatic-speech-recognition, audio-speaker-identification: The dataset can be used to train a model for… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/openslr/librispeech_asr.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Ngày
#3 Repository Của Ngày
#4 Repository Của Ngày
📚 LibriSpeech ASR — Kho dữ liệu giọng nói tiếng Anh khổng lồ cho nhận dạng âm thanh
Khoảng 1000 giờ giọng nói 16kHz đọc từ sách giọng công cộng, được xử lý kỹ lưỡng và căn chỉnh thời gian.
LibriSpeech là một bộ dữ liệu gồm khoảng 1000 giờ giọng nói tiếng Anh đọc thành tiếng, do Vassil Panayotov phát triển với sự hỗ trợ của Daniel Povey. Dữ liệu được trích xuất từ các cuốn sách giọng công cộng của dự án LibriVox, sau đó được phân đoạn và căn chỉnh thời gian một cách cẩn thận. Đây là một nguồn dữ liệu nền tảng cho việc huấn luyện các mô hình nhận dạng giọng nói tự động (ASR) và nhận dạng người nói.
✨ Điểm nổi bật
- Dữ liệu gốc từ LibriVox: Trích xuất từ sách giọng công cộng, đảm bảo tính pháp lý và đa dạng.
- Hỗ trợ nhiều tác vụ: Dùng cho nhận dạng giọng nói (ASR) và nhận dạng người nói.
- Cấu trúc đa cấu hình: Cung cấp cấu hình
clean,other, vàallđể lựa chọn dữ liệu phù hợp. - Định dạng Parquet: Tối ưu hóa tốc độ truy cập và lưu trữ dữ liệu.
- Thông tin chi tiết: Bao gồm ID người nói, ID chương, và ID mẫu để phân tích sâu hơn.
- Bảng chia tách rõ rệt: Các tập train, validation, test được chia tách rõ rệt với số lượng mẫu lớn.
- Đánh giá WER: Hỗ trợ đánh giá bằng từ lỗi trên từ (WER) thông qua leaderboard trên Hugging Face.
- Giấấy phép CC-BY-4.0: Dễ dàng tái sử dụng cho nghiên cứu và phát triển thương mại.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với các bộ dữ liệu giọng nói nhỏ lẻ, LibriSpeech cung cấp một lượng lớn dữ liệu giọng nói tiếng Anh chất lượng cao, được chúng lĩnh viện và cộng đồng đóng góp. Điều này giúp các nhà nghiên cứu và kỹ sư dễ dàng huấn luyện và đánh giá mô hình ASR với độ chính xác cao. Ngoài ra, cấu trúc dữ liệu chi tiết (bao gồm ID người nói và ID chương) còn hỗ trợ nghiên cứu về nhận dạng người nói và phân tích giọng nói.
#LibriSpeech #ASR #AutomaticSpeechRecognition #SpeakerIdentification #OpenSource #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Dataset Card for "imdb" Dataset Summary Large Movie Review Dataset. This is a dataset for binary sentiment classification containing substantially more data than previous benchmark datasets. We provide a set of 25,000 highly polar movie reviews for training, and 25,000 for testing. There is additional unlabeled data for use as well. Supported Tasks and Leaderboards More Information Needed Languages More Information Needed… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/stanfordnlp/imdb.
Dataset Card for "wikitext" Dataset Summary The WikiText language modeling dataset is a collection of over 100 million tokens extracted from the set of verified Good and Featured articles on Wikipedia. The dataset is available under the Creative Commons Attribution-ShareAlike License. Compared to the preprocessed version of Penn Treebank (PTB), WikiText-2 is over 2 times larger and WikiText-103 is over 110 times larger. The WikiText dataset also features a far… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/wikitext.
Dataset Card for MMLU Dataset Summary Measuring Massive Multitask Language Understanding by Dan Hendrycks, Collin Burns, Steven Basart, Andy Zou, Mantas Mazeika, Dawn Song, and Jacob Steinhardt (ICLR 2021). This is a massive multitask test consisting of multiple-choice questions from various branches of knowledge. The test spans subjects in the humanities, social sciences, hard sciences, and other areas that are important for some people to learn. This covers 57… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/cais/mmlu.
Dataset Card for GSM8K Dataset Summary GSM8K (Grade School Math 8K) is a dataset of 8.5K high quality linguistically diverse grade school math word problems. The dataset was created to support the task of question answering on basic mathematical problems that require multi-step reasoning. These problems take between 2 and 8 steps to solve. Solutions primarily involve performing a sequence of elementary calculations using basic arithmetic operations (+ − ×÷) to… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/openai/gsm8k.
Dataset Card for ImageNet Dataset Summary ILSVRC 2012, commonly known as 'ImageNet' is an image dataset organized according to the WordNet hierarchy. Each meaningful concept in WordNet, possibly described by multiple words or word phrases, is called a "synonym set" or "synset". There are more than 100,000 synsets in WordNet, majority of them are nouns (80,000+). ImageNet aims to provide on average 1000 images to illustrate each synset. Images of each concept are… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/ILSVRC/imagenet-1k.
FLEURS Fleurs is the speech version of the FLoRes machine translation benchmark. We use 2009 n-way parallel sentences from the FLoRes dev and devtest publicly available sets, in 102 languages. Training sets have around 10 hours of supervision. Speakers of the train sets are different than speakers from the dev/test sets. Multilingual fine-tuning is used and ”unit error rate” (characters, signs) of all languages is averaged. Languages and results are also grouped into seven… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/google/fleurs.
Dataset Card for UltraChat 200k Dataset Description This is a heavily filtered version of the UltraChat dataset and was used to train Zephyr-7B-β, a state of the art 7b chat model. The original datasets consists of 1.4M dialogues generated by ChatGPT and spanning a wide range of topics. To create UltraChat 200k, we applied the following logic: Selection of a subset of data for faster supervised fine tuning. Truecasing of the dataset, as we observed around 5% of… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceH4/ultrachat_200k.
Dataset Card for The Stack Changelog Release Description v1.0 Initial release of the Stack. Included 30 programming languages and 18 permissive licenses. Note: Three included licenses (MPL/EPL/LGPL) are considered weak copyleft licenses. The resulting near-deduplicated dataset is 3TB in size. v1.1 The three copyleft licenses ((MPL/EPL/LGPL) were excluded and the list of permissive licenses extended to 193 licenses in total. The list of programming… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/bigcode/the-stack.
Dataset Card for GLUE Dataset Summary GLUE, the General Language Understanding Evaluation benchmark (https://gluebenchmark.com/) is a collection of resources for training, evaluating, and analyzing natural language understanding systems. Supported Tasks and Leaderboards The leaderboard for the GLUE benchmark can be found at this address. It comprises the following tasks: ax A manually-curated evaluation dataset for fine-grained… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/nyu-mll/glue.