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9.7k
La vigencia de tu tarjeta es de ocho meses
9,334
Tranquilo va a estar todo bien
9,697
Me gusta mucho caminar por el campo y tomarle fotos a la naturaleza
9,697
Está muy cansado
5,223
Tú sabes si esta persona ha presentado este tipo de obras artísticas en otros países ?
5,223
Verifique su instalación eléctrica
9,334
Hay muchas tiendas de ropa en el centro.
7,508
Últimamente he visto muchas bicicletas rojas.
7,508
¿Te gusta esquiar?
1,523
¿Sabes hacer salmón ahumado?
8,784
Tengo esta imagen en la cabeza que es un mural medio futurista
1,523
Tengo esta imagen en la cabeza de que es un mural medio cubista
1,523
Nuria podrías proponerme alguna obra de teatro para esta noche
6,136
Uf Carla que calor me estoy ahogando
2,484
Mi hija va a cumplir años en tres días y le estoy buscando un regalo
9,334
Por las tardes se escucha música en la Plaza.
4,310
La granizada destruyó toda la plantación de lechuga
7,508
No se hablar tamil
8,421
Tengo muchos negativos de treinta y cinco milímetros
9,697
Jose Luis quisiera comprar dólares
4,310
Los zapatos se estropearon con la lluvia torrencial de ayer
8,421
Se rompió la mesa de la cocina y no se como arreglarla
7,049
Se rompió la silla de la sala y no se como arreglarla
1,523
Los pasajes cuestan alrededor de veinte euros
7,049
Estoy buscando un restaurante de cocina tradicional
6,136
Me preocupa la inminente temporada de huracanes
1,523
La mejor colección de autómatas Rusos está en Madrid
8,784
¿Tengo que pasar alguna prueba?
5,223
La obscuridad del pozo era obscena por naturaleza
9,697
Hay una revista llamada La Gaceta del Humor que dice que el vuelo iban tres de sus amantes
9,697
Quiero hacer una compra en línea para ayudar a los damnificados
4,310
Lo puedes pasar en la tarjeta de American Express
7,049
Si busca bajar de peso los carbohidratos no son una buena opción
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Algunos científicos no creen que el hombre llegó a la luna
8,784
¿Quieren o no quieren comer en casa?
5,223
¿Hay fútbol femenino en México?
6,136
Lo del parque me gusto porque hay árboles y ahí me puedo quedar bajo la sombra y me tomo un té frío
2,484
El jeroglífico tiene un pez amarillo
9,334
¿Cuánto me demoro de aquí a Santiago en tren?
7,049
En este momento estoy enviando a sus correos unos links para unas meditaciones en You Tube
3,397
¿Su gol fue de chilena o fue tiro de esquina?
6,136
¿En qué calle está la casa?
2,484
En cada estación de bicicleta insertas tu tarjeta y te indica la bicicleta que puedes usar.
7,508
La ciudad de Madrid ha cambiado mucho en los últimos años
6,136
Siempre me ha gustado el color verde esmeralda
7,049
El tráfico está terrible es imposible llegar a tiempo.
7,508
Haz la compra por favor y me la mandas a mi casa
7,049
Las teclas del computador necesitan estar desgastadas para la grabación
7,508
Te recomiendo que veas las películas de Fellini.
8,784
Los hámsters comen zanahorias
4,310
Te aconsejo que lleves un abrigo de lana
9,697
Los cabecillas de la banda huyeron a caballo
9,334
El jeroglífico tiene un pez amarillo
7,508
¿Cuándo sucedió la Primera Guerra Mundial?
8,784
Estamos en la parte de la escena donde la actriz está usando su PC.
7,508
Mañana va a hacer mucho calor
610
Cómprala y que le llegue a su domicilio, que es un regalo sorpresa.
7,508
Los salamis que hacen en esa zona son deliciosos
1,523
¿Cuáles son las principales diferencias?
9,697
Aproveche su día al máximo
6,136
La calle está llena de hoyos
7,049
¿Natalia, quisieras viajar a Madrid en los próximos días?
1,523
La película me llegó al corazón
8,784
Resérvame cinco entradas por favor para la función de las once y veinte
3,397
Lo principal de este restaurante es que tiene un amplio menú
5,223
¿Hay algún vuelo más barato pasando por Los Ángeles?
7,049
Las coles de Bruselas no me gustan
8,421
Quiero sacar dinero en efectivo, ¿cuál es el cajero automático más cercano?
610
La película me llegó al corazón
1,523
Ayer llovió mucho, y llegue tarde a mi reunión
5,223
Veracruz se encuentra situada en la costa del Golfo de México
6,136
Me gustaría una batería para el celular y para el auto
7,049
Edgar quisiera hacer un depósito a la cuenta de mi primo
4,310
Tocar el xilófono es mi hobby favorito
1,523
El jeroglífico tiene un pez amarillo
9,697
Las compañías de telefono ganan muchísimo dinero.
7,508
¿Quiere que revise su estado de cuenta y los depósitos que ha hecho en el último mes?
3,397
No te entiendo nada
7,049
Quisiera reservar siete pasajes en clase turista
9,334
Los sandwich están fríos
9,334
No me acuerdo como se llamaba la exposición que vi en el museo.
7,508
Ayer llovió mucho, y llegue tarde a mi reunión
8,421
Casi todos los museos de Estados Unidos abren todos días.
8,784
¿Quién subió el mejor video?
6,136
¿Buscas un cuarto, un departamento o una casa?
8,421
Tocar el xilófono es mi hobby favorito
8,784
¿Conoces la información nutricional de la pizza vegetariana?
8,421
Más o menos se tarda dos horas en hacer ese postre
610
Ayer llovió mucho, y llegue tarde a mi reunión
8,784
Lo interesante de su educación es que ella no quería ser actriz quería ser psicóloga
9,334
¿Qué me recomendarías, un acuario de agua salada o de agua dulce?
2,484
¿Quién subió el mejor video?
7,508
Creo que tiene rota la tibia y el peroné
8,421
Se rompió el lavamanos y no se como arreglarlo
1,523
Vamos a usar la APP de la embajada de Francia que es para gente que no sabe nada de Frances
9,334
Los salames que hacen en esa zona son deliciosos
7,049
Estoy en busca de una escuela para estudiar ciencias de la computación y lingüística
9,697
¿Qué otras opciones de escuela tengo?
9,334
La ciudad de Lisboa no ha cambiado nada en los últimos años
6,136
Los cabecillas de la banda huyeron a caballo
7,508

Dataset Card for Tamil Speech

Dataset Summary

This dataset consists of 7 hours of transcribed high-quality audio of Chilean Spanish sentences recorded by 31 volunteers. The dataset is intended for speech technologies.

The data archives were restructured from the original ones from OpenSLR to make it easier to stream.

Supported Tasks

  • text-to-speech, text-to-audio: The dataset can be used to train a model for Text-To-Speech (TTS).
  • automatic-speech-recognition, speaker-identification: The dataset can also 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).

How to use

The datasets library allows you to load and pre-process your dataset in pure Python, at scale. The dataset can be downloaded and prepared in one call to your local drive by using the load_dataset function.

For example, to download the female config, simply specify the corresponding language config name (i.e., "female" for female speakers):

from datasets import load_dataset

dataset =load_dataset("ylacombe/google-chilean-spanish", "female", split="train")

Using the datasets library, you can also stream the dataset on-the-fly by adding a streaming=True argument to the load_dataset function call. Loading a dataset in streaming mode loads individual samples of the dataset at a time, rather than downloading the entire dataset to disk.

from datasets import load_dataset

dataset =load_dataset("ylacombe/google-chilean-spanish", "female", split="train", streaming=True)

print(next(iter(dataset)))

Bonus

You can create a PyTorch dataloader directly with your own datasets (local/streamed).

Local:

from datasets import load_dataset
from torch.utils.data.sampler import BatchSampler, RandomSampler

dataset =load_dataset("ylacombe/google-chilean-spanish", "female", split="train")
batch_sampler = BatchSampler(RandomSampler(dataset), batch_size=32, drop_last=False)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_sampler=batch_sampler)

Streaming:

from datasets import load_dataset
from torch.utils.data import DataLoader

dataset =load_dataset("ylacombe/google-chilean-spanish", "female", split="train", streaming=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32)

To find out more about loading and preparing audio datasets, head over to hf.co/blog/audio-datasets.

Dataset Structure

Data Instances

A typical data point comprises the path to the audio file called audio and its transcription, called text. Some additional information about the speaker and the passage which contains the transcription is provided.

{'audio': {'path': 'clf_09334_01278378087.wav', 'array': array([-9.15527344e-05, -4.57763672e-04, -4.88281250e-04, ...,
        1.86157227e-03,  2.10571289e-03,  2.31933594e-03]), 'sampling_rate': 48000}, 'text': 'La vigencia de tu tarjeta es de ocho meses', 'speaker_id': 9334}

Data Fields

  • audio: A dictionary containing the audio filename, 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 to dataset.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 over dataset["audio"][0].

  • text: the transcription of the audio file.

  • speaker_id: unique id of the speaker. The same speaker id can be found for multiple data samples.

Data Statistics

Total duration (h) # speakers # sentences # total words # unique words
Female 2.84 13 1738 16591 3279
Male 4.31 18 2636 25168 4171

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

[Needs More Information]

Who are the annotators?

[Needs More Information]

Personal and Sensitive Information

The dataset consists of people who have donated their voice online. 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

[Needs More Information]

Licensing Information

License: (CC BY-SA 4.0 DEED)

Citation Information

  @inproceedings{guevara-rukoz-etal-2020-crowdsourcing,
    title = {{Crowdsourcing Latin American Spanish for Low-Resource Text-to-Speech}},
    author = {Guevara-Rukoz, Adriana and Demirsahin, Isin and He, Fei and Chu, Shan-Hui Cathy and Sarin, Supheakmungkol and Pipatsrisawat, Knot and Gutkin, Alexander and Butryna, Alena and Kjartansson, Oddur},
    booktitle = {Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation Conference (LREC)},
    year = {2020},
    month = may,
    address = {Marseille, France},
    publisher = {European Language Resources Association (ELRA)},
    url = {https://www.aclweb.org/anthology/2020.lrec-1.801},
    pages = {6504--6513},
    ISBN = {979-10-95546-34-4},
  }

Contributions

Thanks to @ylacombe for adding this dataset.

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Models trained or fine-tuned on ylacombe/google-chilean-spanish

Spaces using ylacombe/google-chilean-spanish 2

Collection including ylacombe/google-chilean-spanish