![](https://cdn-avatars.huggingface.co/v1/production/uploads/1655824626110-noauth.png)
Datasets:
audio
audioduration (s) 0.7
27.5
| transcription
stringlengths 1
178
|
---|---|
шестнадцатая часть сезона пять сериала лемони сникет тридцать три несчастья |
|
три ангела на смотрешке |
|
цветущая парочка цветущие влюбленные восьмой сезон |
|
афина алиса скажи баланс карты сбербанк |
|
фильмец стэнли кубрика борджиа |
|
поставь бессердечный аш д |
|
рубцовска |
|
смотра тв первая часть |
|
у тебя есть заклятые друзья |
|
шакира первая часть |
|
какие новинки идут по каналу тнт мьюзик |
|
пожалуйста пирожные тирамису три штуки |
|
вруби вторую часть пятого сезона затерянные в космосе |
|
на ютьюбе включай ловись рыбка тв |
|
найти драйв на тв |
|
повтори |
|
включи один раз в год |
|
сбер где поблизости можно воспользоваться банкоматом чтобы оплатить услуги |
|
запусти на смотрешке передачу европа плюс тв |
|
сыр голландский семьсот грамм помидоры черри два килограмма с доставкой на дом |
|
алексей иванович вишняков |
|
поставить телеканал капитан на тв |
|
шадринском |
|
джой заказать попкорн к сериальчику |
|
двадцать семь юаней девяносто центов сколько это |
|
поищи на смотрешке телеканал фэшен тв четыре к |
|
москва доверие на смотрешке |
|
включи группу у два |
|
натан нежно грубо |
|
пошукай номер триста девять |
|
джой включи благо вайт за малчик |
|
джой включи свет на втором этаже |
|
четыре ка |
|
салют включи степанову |
|
дарья геннадьевна козеева |
|
поставь сериал за кулисами очень странных дел |
|
прана билет |
|
фильме в жанре биография |
|
ассистент как закрываются документы в отеле |
|
поищи на смотрешке рубль тв |
|
цены на экскурсии в отеле |
|
афина здравствуйте я забыл пароль от карты подскажите какой |
|
салют я же сказала |
|
не русскую комедию какую нибудь посмотреть |
|
у тебя в запасе есть часть тридцать восемь битлджус |
|
время работы тридцать шесть шесть |
|
двести австралийских долларов сколько это фунтов стерлингов |
|
ассистент хочу заказать обед в номер |
|
колобокс |
|
хочу посмотреть канал москва доверие на тв |
|
сезон пять сериала поллитровая мышь |
|
афина нужно записать меня на среду на коррекцию бровей |
|
кино судьба резидента можешь показать |
|
бу республиканская клиническая больница время работы |
|
покажи мне на смотрешке канал синергия тв |
|
салют поставь лю нмилова |
|
дилара петровна |
|
тир в отеле подробности |
|
винтерфелл |
|
пензе |
|
включи фильм в жанре триллер |
|
покажи кино заклятые друзья |
|
поставь ка ленту майкла бэя полный расколбас |
|
поставь на тв известия |
|
уменьши яркость в моем кабинете |
|
сбер морион фараон |
|
включи джулиан винсент |
|
лик запись |
|
пополни счет восемь девятьсот девятьсот семь тринадцать четырнадцать пятьсот рублей |
|
можешь показать анатомия страсти |
|
добрый день а можно заказать цветы на день рождения |
|
включи документалку фильм годы |
|
включи мне на телевизоре тнв |
|
сплетница двенадцатый сезон пятнадцатый эпизод |
|
включи мне бридж тиви хитс на смотрешке |
|
надежду юрьевну нестеренко |
|
включи на смотрешке передачу ру тв |
|
и сок яблочный |
|
включи мне на тв телеканал ростов папа |
|
запускай картину жанра спорт |
|
тодасе |
|
валерий макаров |
|
галине егоровой |
|
гильермо дель торо |
|
афина часовой пояс город петра |
|
афина как выгоднее всего пользоваться интернетом за границей |
|
покажи диктатор четыре кей |
|
у тебя будет новая киношка в стилистике комедия |
|
хотел бы заказать три килограмма картофеля |
|
открой на смотрешке телеканал бридж тв классик |
|
режиссер квентин тарантино |
|
три кота |
|
сколько будет стоить продать шестьсот пятьдесят китайских юаней переведя на бакс |
|
илья рашидович |
|
светофор |
|
афина пожалуйста переведи две тысячи саше |
|
доктор хаус серия шесть |
|
у тебя в запасе есть последняя часть даблюуайсиси двести двадцать лайв |
|
открой слушая тишину |
|
чего хотят девушки |
Dataset Card for sberdevices_golos_10h_crowd
Dataset Summary
Sberdevices Golos is a corpus of approximately 1200 hours of 16kHz Russian speech from crowd (reading speech) and farfield (communication with smart devices) domains, prepared by SberDevices Team (Alexander Denisenko, Angelina Kovalenko, Fedor Minkin, and Nikolay Karpov). The data is derived from the crowd-sourcing platform, and has been manually annotated.
Authors divide all dataset into train and test subsets. The training subset includes approximately 1000 hours. For experiments with a limited number of records, authors identified training subsets of shorter length: 100 hours, 10 hours, 1 hour, 10 minutes.
This dataset is a simpler version of the above mentioned Golos:
- it includes the crowd domain only (without any sound from the farfield domain);
- validation split is built on the 1-hour training subset;
- training split corresponds to the 10-hour training subset without sounds from the 1-hour training subset;
- test split is a full original test split.
Supported Tasks and Leaderboards
automatic-speech-recognition
: The dataset can be used to train a model for Automatic Speech Recognition (ASR). The model is presented with an audio file and asked to transcribe the audio file to written text. The most common evaluation metric is the word error rate (WER). The task has an active Hugging Face leaderboard which can be found at https://huggingface.co/spaces/huggingface/hf-speech-bench. The leaderboard ranks models uploaded to the Hub based on their WER.
Languages
The audio is in Russian.
Dataset Structure
Data Instances
A typical data point comprises the audio data, usually called audio
and its transcription, called transcription
. Any additional information about the speaker and the passage which contains the transcription is not provided.
{'audio': {'path': None,
'array': array([ 3.05175781e-05, 3.05175781e-05, 0.00000000e+00, ...,
-1.09863281e-03, -7.93457031e-04, -1.52587891e-04]), dtype=float64),
'sampling_rate': 16000},
'transcription': 'шестнадцатая часть сезона пять сериала лемони сникет тридцать три несчастья'}
Data Fields
- audio: A dictionary containing the path to the downloaded audio file, the decoded audio array, and the sampling rate. Note that when accessing the audio column:
dataset[0]["audio"]
the audio file is automatically decoded and resampled todataset.features["audio"].sampling_rate
. Decoding and resampling of a large number of audio files might take a significant amount of time. Thus it is important to first query the sample index before the"audio"
column, i.e.dataset[0]["audio"]
should always be preferred overdataset["audio"][0]
. - transcription: the transcription of the audio file.
Data Splits
This dataset is a simpler version of the original Golos:
- it includes the crowd domain only (without any sound from the farfield domain);
- validation split is built on the 1-hour training subset;
- training split corresponds to the 10-hour training subset without sounds from the 1-hour training subset;
- test split is a full original test split.
Train | Validation | Test | |
---|---|---|---|
examples | 7993 | 793 | 9994 |
hours | 8.9h | 0.9h | 11.2h |
Dataset Creation
Curation Rationale
[Needs More Information]
Source Data
Initial Data Collection and Normalization
[Needs More Information]
Who are the source language producers?
[Needs More Information]
Annotations
Annotation process
All recorded audio files were manually annotated on the crowd-sourcing platform.
Who are the annotators?
[Needs More Information]
Personal and Sensitive Information
The dataset consists of people who have donated their voice. You agree to not attempt to determine the identity of speakers in this dataset.
Considerations for Using the Data
Social Impact of Dataset
[More Information Needed]
Discussion of Biases
[More Information Needed]
Other Known Limitations
[Needs More Information]
Additional Information
Dataset Curators
The dataset was initially created by Alexander Denisenko, Angelina Kovalenko, Fedor Minkin, and Nikolay Karpov.
Licensing Information
Public license with attribution and conditions reserved
Citation Information
@misc{karpov2021golos,
author = {Karpov, Nikolay and Denisenko, Alexander and Minkin, Fedor},
title = {Golos: Russian Dataset for Speech Research},
publisher = {arXiv},
year = {2021},
url = {https://arxiv.org/abs/2106.10161}
}
Contributions
Thanks to @bond005 for adding this dataset.
- Downloads last month
- 36
Models trained or fine-tuned on bond005/sberdevices_golos_10h_crowd
![](https://cdn-avatars.huggingface.co/v1/production/uploads/1655824626110-noauth.png)