user_libri_audio

• Tanım :

UserLibri, 107 kullanıcının her biri için eşleştirilmiş ses transkriptlerini ve ek yalnızca metin verilerini içeren bir veri kümesidir. Bu , http://www.openslr.org/12 adresinde bulunan LibriSpeech veri kümesinin yeniden biçimlendirilmesidir ve verileri, kullanıcı başına ortalama 52 LibriSpeech ifadesi ve yaklaşık 6.700 metin örneği cümlesi ile kullanıcılar halinde yeniden düzenler. UserLibriAudio sınıfı, ses-transkript çiftlerine erişim sağlar. Ek metin verileri için UserLibriText'e bakın.

• Ana sayfa : https://www.kaggle.com/datasets/google/userlibri

• Kaynak kodu : tfds.audio.userlibri_audio_data.UserLibriAudio

• Sürümler :

  • 1.0.0 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• İndirme boyutu : Unknown size

• Veri kümesi boyutu : 3.37 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

• Bölünmeler :

• Özellik yapısı :

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),
})

• Özellik belgeleri :

• Denetlenen anahtarlar (Supervised as_supervised bakın): ('audio', 'transcript')

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@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}
}