utente_libri_audio

• Descrizione :

UserLibri è un set di dati contenente trascrizioni audio accoppiate e dati aggiuntivi di solo testo per ciascuno dei 107 utenti. Si tratta di una riformattazione del set di dati LibriSpeech trovato su http://www.openslr.org/12, che riorganizza i dati in utenti con una media di 52 espressioni LibriSpeech e circa 6.700 frasi di esempio di testo per utente. La classe UserLibriAudio fornisce l'accesso alle coppie di trascrizione audio. Vedi UserLibriText per i dati di testo aggiuntivi.

• Home page : https://www.kaggle.com/datasets/google/userlibri

• Codice sorgente : tfds.audio.userlibri_audio_data.UserLibriAudio

• Versioni :

  • 1.0.0 (impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.

• Dimensioni del download : Unknown size

• Dimensioni del set di dati : 3.37 GiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): No

• Divide :

• Struttura delle caratteristiche :

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),
})

• Documentazione delle funzionalità :

• Chiavi supervisionate (vedi as_supervised doc ): ('audio', 'transcript')

• Figura ( tfds.show_examples ): non supportato.

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@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}
}