user_libri_audio

• Sự miêu tả :

UserLibri là tập dữ liệu chứa các bản ghi âm được ghép nối và dữ liệu chỉ văn bản bổ sung cho mỗi người trong số 107 người dùng. Đây là bản định dạng lại tập dữ liệu LibriSpeech được tìm thấy tại http://www.openslr.org/12, sắp xếp lại dữ liệu theo người dùng với trung bình 52 cách phát âm LibriSpeech và khoảng 6.700 câu ví dụ văn bản cho mỗi người dùng. Lớp UserLibriAudio cung cấp quyền truy cập vào các cặp bản ghi âm. Xem UserLibriText để biết thêm dữ liệu văn bản.

• Trang chủ : https://www.kaggle.com/datasets/google/userlibri

• Mã nguồn : tfds.audio.userlibri_audio_data.UserLibriAudio

• Phiên bản :

  • 1.0.0 (mặc định): Không có ghi chú phát hành.

• Kích thước tải xuống : Unknown size

• Kích thước tập dữ liệu : 3.37 GiB

• Tự động lưu vào bộ nhớ đệm ( tài liệu ): Không

• Chia tách :

• Cấu trúc tính năng :

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),
})

• Tài liệu tính năng :

• Các khóa được giám sát (Xem as_supervised doc ): ('audio', 'transcript')

• Hình ( tfds.show_examples ): Không được hỗ trợ.

• Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):

• Trích dẫn :

@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}
}