TheAgenticDataCompany/open-yap-1k
Open Yap 1K: 1,000 hours of full-duplex natural conversation, free for commercial use Today we're releasing Open Yap 1K: 1,000 hours of dual-channel English conversation, capturing how people speak together naturally in real-world environments recorded in 48kHz. The dataset ships free for both commercial and research use. The sample on the Hugging Face Hub - 8.92 hours, 16 conversations, CC-BY-4.0, listenable in the dataset viewer. The full corpus - free for commercial use… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/TheAgenticDataCompany/open-yap-1k.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#3 Repository Của Tháng
#3 Repository Của Tháng
#4 Repository Của Ngày
🎙️ Open Yap 1K — 1.000 giờ hội thoại tự nhiên bằng tiếng Anh, miễn phí cho cả thương mại và nghiên cứu
Bộ dữ liệu lớn nhất công khai các cuộc trò chuyện hai-người bằng tiếng Anh thu âm thực tế tại 48kHz, được thiết kế riêng cho mô hình full-duplex.
Open Yap 1K là bộ dữ liệu âm thanh gồm 1.000 giờ hội thoại hai kênh (dual-channel) bằng tiếng Anh, ghi lại cách con người nói chuyện tự nhiên trong môi trường thực tế. Phiên bản mẫu trên Hugging Face bao gồm 8,92 giờ, 16 cuộc trò chuyện, được công bố dưới giấy phép CC-BY-4.0 và có thể nghe trực tiếp trên trình xem dữ liệu. Phiên bản đầy đủ yêu cầu gửi đơn đăng ký sử dụng.
✨ Điểm nổi bật
- 48kHz chất lượng cao: Ghi âm ở băng thông rộng, không giới hạn như mạng điện thoại cũ.
- Hội thoại tự nhiên: Ghi lại sự xen vào, cười đùa, backchannel và sự chênh lệch trong quá trình nói chuyện.
- Môi trường thực tế: Thu âm trong phòng khách, bếp… không phòng âm thanh hoàn hảo.
- Phân tích chi tiết: Bao gồm thời lượng, tần suất lượt nói, khoảng cách giữa lượt, độ chi phối giọng nói.
- Miễn phí thương mại: Có thể dùng cho mục đích thương mại và nghiên cứu mà không cần trả phí.
- Ứng dụng đa dạng: Dùng cho nhận dạng giọ nói, t合成 giọng nói, mô hình hội thoại full-duplex.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với các bộ dữ liệu như Fisher hay Switchboard dùng người lạ và gán chủ đề, Open Yap 1K ghi âm những người đã quen nhau như bạn bè và gia đình. Hành vi này tạo ra sự chân thực trong việc xen vào, cắt giọng, và phản hồi nhanh — những điều mà mô hình full-duplex cần học nhưng các bộ dữ liệu truyền thống thiếu hụt. Đây là lựa chọn lý tưởng cho việc huấn luyện mô hình giao tiếp giọng nói tự nhiên.
#OpenYap1K #SpeechDataset #FullDuplex #NaturalConversation #OpenSource #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
GAIA dataset GAIA is a benchmark which aims at evaluating next-generation LLMs (LLMs with augmented capabilities due to added tooling, efficient prompting, access to search, etc). We added gating to prevent bots from scraping the dataset. Please do not reshare the validation or test set in a crawlable format. Data and leaderboard GAIA is made of more than 450 non-trivial question with an unambiguous answer, requiring different levels of tooling and autonomy to… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/gaia-benchmark/GAIA.
Medical Prescription English Audio Dataset Text spoken by all participants: "Doctor, my third visit, and I'm hopeful but not fully better. Joint pain eased slightly, yet mornings are tough, and I'm exhausted. The last prescription helped a bit. Can we adjust it? I want to feel like myself again." The dataset supports training and evaluation of models in: Automatic Speech Recognition (ASR) Emotional tone classification Voice synthesis and generation Emotion-aware conversational… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HumynLabs/medical-prescription-english-audio.
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 "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 SQuAD Dataset Summary Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) is a reading comprehension dataset, consisting of questions posed by crowdworkers on a set of Wikipedia articles, where the answer to every question is a segment of text, or span, from the corresponding reading passage, or the question might be unanswerable. SQuAD 1.1 contains 100,000+ question-answer pairs on 500+ articles. Supported Tasks and Leaderboards Question… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/rajpurkar/squad.
Dataset Card for Alpaca-Cleaned Repository: https://github.com/gururise/AlpacaDataCleaned Dataset Description This is a cleaned version of the original Alpaca Dataset released by Stanford. The following issues have been identified in the original release and fixed in this dataset: Hallucinations: Many instructions in the original dataset had instructions referencing data on the internet, which just caused GPT3 to hallucinate an answer. "instruction":"Summarize… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/yahma/alpaca-cleaned.
APIGen Function-Calling Datasets Paper | Website | Models This repo contains 60,000 data collected by APIGen, an automated data generation pipeline designed to produce verifiable high-quality datasets for function-calling applications. Each data in our dataset is verified through three hierarchical stages: format checking, actual function executions, and semantic verification, ensuring its reliability and correctness. We conducted human evaluation over 600 sampled data points… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/xlam-function-calling-60k.
Banking Customer Support English Audio Dataset Text spoken by all participants: "I forgot my online banking password; how do I reset it? I’m locked out of my account and need to pay a bill urgently. Please guide me through the steps." The dataset supports training and evaluation of models in: Automatic Speech Recognition (ASR) Emotional tone classification Voice synthesis and generation Emotion-aware conversational agents Intended Uses ✅ Direct Use… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HumynLabs/banking-customersupport-english-audio.
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.