user_libri_audio

• وصف :

UserLibri عبارة عن مجموعة بيانات تحتوي على نصوص صوتية مقترنة وبيانات نصية إضافية فقط لكل مستخدم من 107 مستخدمين. إنها إعادة تنسيق لمجموعة بيانات LibriSpeech الموجودة على http://www.openslr.org/12، وإعادة تنظيم البيانات إلى مستخدمين بمتوسط ​​52 عبارة LibriSpeech وحوالي 6,700 مثال نصي لكل مستخدم. توفر فئة UserLibriAudio إمكانية الوصول إلى أزواج النسخ الصوتية. راجع UserLibriText للحصول على البيانات النصية الإضافية.

• الصفحة الرئيسية : https://www.kaggle.com/datasets/google/userlibri

• كود المصدر : tfds.audio.userlibri_audio_data.UserLibriAudio

• الإصدارات :

  • 1.0.0 (افتراضي): لا توجد ملاحظات الإصدار.

• حجم التحميل : Unknown size

• حجم مجموعة البيانات : 3.37 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'audio': Audio(shape=(None,), dtype=int64, description=The audio clip containing a snippet from a book read aloud),
    'book_id': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'speaker_id': Text(shape=(), dtype=string),
    'transcript': Text(shape=(), dtype=string),
    'user_id': Text(shape=(), dtype=string),
})

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع as_supervised doc ): ('audio', 'transcript')

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@inproceedings{breiner2022userlibri,
  title={UserLibri: A Dataset for ASR Personalization Using Only Text},
  author={Breiner, Theresa and Ramaswamy, Swaroop and Variani, Ehsan and Garg, Shefali and Mathews, Rajiv and Sim, Khe Chai and Gupta, Kilol and Chen, Mingqing and McConnaughey, Lara},
  booktitle={Proc. Interspeech 2022},
  year={2022}
}