Hugging Face's logo

Datasets:
M2LabOrg
/
jwlang

Modalities:
Audio
Text
Formats:
parquet
Languages:
Portuguese
German
French
Size:
1K - 10K
Tags:
automatic-speech-recognition
speech
dataset
jw.org
multilingual
whisper
Libraries:
Datasets
pandas
License:
Dataset card Viewer Files Community
1
Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet
Full Screen
client_id
stringlengths
1
4
audio
audioduration (s)
0.67
6.51
sentence
stringlengths
5
77
language
stringclasses
1 value
split
stringclasses
1 value
1
Herzlich willkommen zu JW Broadcasting® im Juni 2024!
de
train
3
fand die Graduierung der 155. Klasse der Gileadschule statt.
de
train
4
Die Studenten kamen aus mehr als 20 Ländern
de
train
5
von 5 verschiedenen Kontinenten
de
train
6
und sprachen mehr als 35 Sprachen.
de
train
7
Welche Mut machenden Gedanken
de
train
8
haben die Brüder der Leitenden Körperschaft,
de
train
9
die Lehrer und andere den Studenten mitgegeben?
de
train
10
Was für spannende Themen  haben sie behandelt?
de
train
11
Welche Länder wurden in der neuesten Ausgabe
de
train
13
Finden wir es heraus.
de
train
14
Viel Spaß mit Teil 1!
de
train
15
Ich sehe, ihr freut euch – zu Recht.
de
train
16
Und wir freuen uns mit.
de
train
17
Bestimmt kann jeder Zuhörer
de
train
18
aus dem heutigen Programm  etwas für sich mitnehmen.
de
train
19
Aber denkt daran, dass es besonders  für eine Gruppe gemacht wurde –
de
train
23
das Jehova geehrt hat und das euch gezeigt hat,
de
train
24
wie sehr er euch liebt und wie sehr wir euch lieben.
de
train
25
Während der letzten fünf Monate
de
train
27
in den verschiedensten Bibelberichten  zu finden sind.
de
train
28
Und viele dieser Berichte drehten sich um Diener Gottes,
de
train
29
die es schafften,
de
train
31
Jetzt stimmt ihr den Worten des Apostels Paulus in Philipper 4:13
de
train
33
„Für alles bin ich stark durch den,  der mir Kraft gibt.“
de
train
34
Ihr wisst, es geht hier um Jehova.
de
train
35
Er gibt uns diese Kraft  durch seinen Sohn.
de
train
36
Er hat sie euch gegeben,
de
train
37
damit ihr die Schule erfolgreich abschließen könnt,
de
train
38
und das habt ihr.
de
train
39
Dieses Erlebnis dürft ihr niemals vergessen; er hat euch geholfen –
de
train
40
und er wird es weiter tun.
de
train
41
Wenn ihr in Zukunft vor einer Aufgabe  oder einem Problem steht,
de
train
42
das groß, fast überwältigend scheint,
de
train
43
dann denkt daran, wie Jehova euch hier geholfen hat.
de
train
44
Erinnert euch an biblische Vorbilder  wie David.
de
train
45
Er hat schon
de
train
46
als junger Mensch gewusst, dass er Jehovas Hilfe braucht.
de
train
47
In Psalm 71:5, 17 sagt er:
de
train
48
„Denn du bist meine Hoffnung,  o Souveräner Herr Jehova.
de
train
51
und bis heute erzähle ich ständig von deinen wunderbaren Werken.“
de
train
52
Geht es euch nicht auch so?
de
train
53
Jehova hat euch über die Jahre  immer wieder geholfen,
de
train
54
und das hat er auch jetzt getan.
de
train
56
Und heute ist die Graduierung.
de
train
57
Was für ein aufregender Tag für euch –
de
train
59
David war dankbar, und deswegen hat er sich an Jehovas Hilfe erinnert,
de
train
60
so wie wir.
de
train
61
David glaubte an Jehova und vertraute ihm,
de
train
62
so wie wir.
de
train
63
Diese guten Eigenschaften  habt auch ihr.
de
train
64
Dafür lieben wir euch.
de
train
65
Dank dieser Eigenschaften könnt ihr zuversichtlich sein.
de
train
66
Egal was kommt, ihr werdet es bewältigen.
de
train
67
Wendet das, was ihr in Gilead gelernt habt, in eurer Zuteilung an.
de
train
68
Jehova wird euch dafür lieben,
de
train
69
und unsere lieben Brüder und Schwestern
de
train
70
werden euch auch sehr dafür lieben.
de
train
72
Sie werden unseren Glauben festigen,  unser Vertrauen in Jehova stärken
de
train
73
und das begeisternde Vorhaben,
de
train
74
sein begeisterndes Vorhaben,  herausstellen,
de
train
75
das wir unterstützen dürfen.
de
train
77
Er ist ein Helfer des Dienstkomitees.
de
train
78
Und sein Thema lautet:
de
train
79
„Was muss ich tun ...?“
de
train
81
Hast du dich das auch schon mal gefragt?
de
train
82
Wenn es dir so geht wie mir,
de
train
83
stellst du dir diese Frage  wahrscheinlich jeden Tag –
de
train
85
Was muss ich als Nächstes tun?
de
train
86
Aber die Frage geht eigentlich noch weiter,
de
train
87
und vielleicht hast du dich das schon länger nicht mehr gefragt:
de
train
88
„Was muss ich tun, um ewiges Leben zu erben?“
de
train
89
Vielleicht hast du dich das gefragt,
de
train
91
und das war auch gut so.
de
train
92
Oder jetzt, während deines Besuchs in Gilead,
de
train
93
hast du dir diese Frage womöglich öfter mal gestellt.
de
train
94
In der Bibel lesen wir  von zwei Männern,
de
train
96
Beide Männer stellten ihm diese Frage
de
train
97
in den letzten sechs Monaten seines Dienstes auf der Erde.
de
train
98
Die Frage war bei beiden gleich, die Antwort aber unterschiedlich.
de
train
99
Sehen wir uns die erste an.
de
train
100
Lukas 10:25:
de
train
101
„Da stand ein Gesetzesexperte auf, um ihn auf die Probe zu stellen.
de
train
102
Er fragte: ‚Lehrer, was muss ich tun, um ewiges Leben zu erben?‘“
de
train
103
Jesus ist sofort klar,
de
train
104
dass sich dieser Mann schon sehr gut im Gesetz auskennt.
de
train
105
Wahrscheinlich kennt er die Antwort schon.
de
train
106
Es ging ihm wohl eher darum, Jesus auf die Probe zu stellen,
de
train
107
als eine Antwort zu bekommen.
de
train
109
Jesus lässt ihn selbst die Antwort auf seine Frage geben.
de
train
111
„Was steht denn im Gesetz? Was liest du dort?“
de
train
112
In Vers 27 gibt der Mann eine beeindruckende Antwort.
de
train
113
In nur einem Satz fasst dieser Mann
de
train
115
und zwar mit genau den gleichen Worten,
de
train
116
die Jesus selbst gebraucht hat bei zwei anderen Gelegenheiten.
de
train
117
Beeindruckt sagt Jesus in Vers 28:
de
train
120
Da steckt einiges für uns drin.
de
train
122
die schon ein gewisses  Bibelwissen haben.
de
train
123
Werfen wir den Ball zurück:
de
train
124
„Was denken Sie?“,  oder noch besser:
de
train
End of preview. Expand in Dataset Viewer.

JWLang Corpus

Dataset Summary

The JWLang Corpus is a collection of audio and corresponding text data from JW Broadcasting videos available on the jw.org website. It is designed for training and fine-tuning automatic speech recognition (ASR) models, specifically OpenAI Whisper. The dataset is stored in Parquet format on Hugging Face, with original audio files in MP3 format and corresponding text files. The data were downloaded in June 2024.

Splits

  • Train
  • Validation
  • Test

Usage

To load and use the dataset:

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("M2LabOrg/jwlang")

Example Data

Example text snippet from the dataset:

{
  "audio": "path/to/audio.mp3",
  "text": "Example subtitle text."
}

License 

This dataset is private and intended for internal use only.

Citation

If you use this dataset, please cite:

@article{jwlang_corpus,
  title={JWLang Corpus from jw.org Videos for ASR Training},
  author={Michel Mesquita},
  journal={Unpublished},
  year={2024},
  note={Data downloaded from jw.org in June 2024 and processed by M. Mesquita}
}

Contact

For any questions or issues, please contact Michel Mesquita.

Downloads last month
313
Edit dataset card
Size of downloaded dataset files:
375 MB
Size of the auto-converted Parquet files:
375 MB
Number of rows:
7,596

Models trained or fine-tuned on M2LabOrg/jwlang