HumynLabs/medical-symptoms-english-audio
Medical Symptoms English Audio Dataset *This dataset contains intentionally low-quality (“B-grade”) data. It has been curated to include noisy, imperfect, or otherwise suboptimal samples for the purpose of testing model robustness and performance under degraded input conditions Text spoken by all participants: "Doctor, I'm constantly tired, like a heavy fog I can't shake. Sharp headaches hit, worse at night, and sleep is tough. I get dizzy, and my stomach feels uneasy after… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HumynLabs/medical-symptoms-english-audio.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#3 Repository Của Ngày
#3 Repository Của Ngày
#3 Repository Của Ngày
🎧 Bộ dữ liệu âm thanh mô tả triệu chứng y tế bằng tiếng Anh — dành cho kiểm thử mô hình dưới dữ liệu kém chất lượng
Một bộ dữ liệu nhỏ nhưng có chủ đích: kiểm tra cách mô hình xử lý giọng nói khi chất lượng bị giảm.
Đây là bộ dữ liệu âm thanh tiếng Anh với giọng nói người Ấn Độ, trong đó người tham gia đều nói cùng một đoạn kịch bản mô tả các triệu chứng sức khỏe như mệt mỏi, đau đầu, chóng mặt và lo âu. Được công bố bởi HumynLabs, bộ dữ liệu này có chủ đích chứa các mẫu âm thanh kém chất lượng ("B-grade") nhằm kiểm thử khả năng bền vững của các mô hình AI khi đối mặt với đầu vào không lý tưởng.
✨ Điểm nổi bật
- Giọng nói người Ấn Độ: Tập trung vào giọng đọc tiếng Anh với gốc ngữ Ấn Độ.
- Kịch bản thống nhất: Tất cả người tham gia đều nói cùng một đoạn mô tả triệu chứng y tế.
- Dữ liệu có chủ đích kém chất lượng: Được thiết kế để kiểm thử độ bền mô hình với dữ liệu nhiễu, không hoàn hảo.
- Hỗ trợ nhiều nhiệm vụ: ASR, phân loại cảm xúc giọng nói, sinh giọng nói và xây dựng trợ lý ảo nhạy cảm xúc.
- Nhãn CC BY 4.0: Cho phép sử dụng, chỉnh sửa và chia sẻ với ghi công thích hợp.
- Cỡ nhỏ nhưng có mục tiêu nghiên cứu rõ ràng: Dưới 1.000 mẫu, phù hợp cho nghiên cứu sơ bộ.
- Hạn chế rõ ràng: Không phù hợp cho hệ thống thời gian thực, dùng thương mại nặng hoặc ứng dụng lâm sàng chẩn đoán.
💡 Vì sao đáng chú ý
Khác với các bộ dữ liệu âm thanh chất lượng cao thường dùng để huấn luyện mô hình hoạt động tốt nhất, bộ dữ liệu này công khai chứa dữ liệu kém chất lượng để kiểm thử độ bền mô hình — một giai đoạn quan trọng nhưng thường bị bỏ qua. Điều này giúp nghiên giả xác định điểm yếu trước khi triển khai mô hình vào môi trường thực tế.
Phù hợp với các nhà nghiên cứu làm việc trên nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên có cảm xúc (affective computing) hoặc phát triển trợ lý ảo đối thoại thông minh.
#AudioDataset #ASR #EmotionRecognition #VoiceAnalysis #AIResearch #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
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.
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.
Medical Opinion English Audio Dataset *This dataset contains intentionally low-quality (“B-grade”) data. It has been curated to include noisy, imperfect, or otherwise suboptimal samples for the purpose of testing model robustness and performance under degraded input conditions Text spoken by all participants: ""Doctor, another physician suggested my chest pain is stress-related, but I'm anxious. It feels like a heavy weight on my heart, and I struggle to breathe deeply. I'm… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HumynLabs/medical-opinion-english-audio.
E-Commerce Customer Support English Audio Dataset Text spoken by all participants: "My order hasn’t arrived yet; can you track it? It was supposed to be delivered yesterday, and I’m worried it’s lost. Please provide an update." 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/e-commerce-customersupport-english-audio.
Airline Customer Support Hinglish Audio Dataset *This dataset contains intentionally low-quality (“B-grade”) data. It has been curated to include noisy, imperfect, or otherwise suboptimal samples for the purpose of testing model robustness and performance under degraded input conditions Text spoken by all participants: "Meri flight delay ho gayi, next flight mein seat book kar sakte hain? Main airport par phasa hoon aur jaldi destination pahunchna chahta hoon." The dataset… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HumynLabs/airline-customersupport-Hinglish-audio.
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.
Negative Embedding / Textual Inversion Idea The idea behind this embedding was to somehow train the negative prompt as an embedding, thus unifying the basis of the negative prompt into one word or embedding. Side note: Embedding has proven to be very helpful for the generation of hands! :) Usage To use this embedding you have to download the file aswell as drop it into the "\stable-diffusion-webui\embeddings" folder. Please put the embedding in… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Nerfgun3/bad_prompt.
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.