user_libri_audio

• বর্ণনা :

UserLibri হল একটি ডেটাসেট যাতে পেয়ার করা অডিও-ট্রান্সক্রিপ্ট এবং অতিরিক্ত টেক্সট ডাটা থাকে 107 জন ব্যবহারকারীর জন্য। এটি http://www.openslr.org/12-এ পাওয়া LibriSpeech ডেটাসেটের একটি পুনঃফরম্যাটিং, গড়ে 52টি LibriSpeech উচ্চারণ এবং প্রতি ব্যবহারকারী প্রায় 6,700টি পাঠ্য উদাহরণ বাক্য সহ ব্যবহারকারীদের মধ্যে ডেটা পুনর্গঠন করে৷ UserLibriAudio ক্লাস অডিও-ট্রান্সক্রিপ্ট জোড়ায় অ্যাক্সেস প্রদান করে। অতিরিক্ত পাঠ্য ডেটার জন্য UserLibriText দেখুন।

• হোমপেজ : https://www.kaggle.com/datasets/google/userlibri

• উত্স কোড : tfds.audio.userlibri_audio_data.UserLibriAudio

• সংস্করণ :

  • 1.0.0 (ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।

• ডাউনলোড আকার : Unknown size

• ডেটাসেটের আকার : 3.37 GiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): ('audio', 'transcript')

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@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}
}