pengguna_libri_audio

• Keterangan :

UserLibri adalah kumpulan data yang berisi transkrip audio berpasangan dan data tambahan hanya teks untuk masing-masing 107 pengguna. Ini adalah pemformatan ulang kumpulan data LibriSpeech yang ditemukan di http://www.openslr.org/12, mengatur ulang data menjadi pengguna dengan rata-rata 52 ucapan LibriSpeech dan sekitar 6.700 contoh kalimat teks per pengguna. Kelas UserLibriAudio menyediakan akses ke pasangan transkrip audio. Lihat UserLibriText untuk data teks tambahan.

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

• Kode sumber : tfds.audio.userlibri_audio_data.UserLibriAudio

• Versi :

  • 1.0.0 (default): Tidak ada catatan rilis.

• Ukuran unduhan : Unknown size

• Ukuran kumpulan data : 3.37 GiB

• Cache otomatis ( dokumentasi ): Tidak

• Perpecahan :

• Struktur fitur :

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),
})

• Dokumentasi fitur :

• Kunci yang diawasi (Lihat dokumen as_supervised ): ('audio', 'transcript')

• Gambar ( tfds.show_examples ): Tidak didukung.

• Contoh ( tfds.as_dataframe ):

• Kutipan :

@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}
}