लाइब्रिस्पीच

• विवरण :

लिब्रिस्पीच 16 किलोहर्ट्ज़ की नमूना दर के साथ लगभग 1000 घंटों के पढ़े गए अंग्रेजी भाषण का एक संग्रह है, जिसे डैनियल पोवे की सहायता से वासिल पानायोटोव द्वारा तैयार किया गया है। डेटा लिब्रीवॉक्स प्रोजेक्ट से पढ़ी गई ऑडियोबुक से लिया गया है, और इसे सावधानीपूर्वक खंडित और संरेखित किया गया है।

तेजी से पढ़ने और छोटे डेटासेट आकार के लिए आलसी ऑडियो डिकोडिंग का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है: - tensorflow_io लाइब्रेरी स्थापित करें: pip install tensorflow-io - आलसी डिकोडिंग सक्षम करें: tfds.load('librispeech', builder_kwargs={'config': 'lazy_decode'})

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले कागजात पर अन्वेषण करें

• मुखपृष्ठ : http://www.openslr.org/12

• स्रोत कोड : tfds.datasets.librispeech.Builder

• डाउनलोड आकार : 57.14 GiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'chapter_id': int64,
    'id': string,
    'speaker_id': int64,
    'speech': Audio(shape=(None,), dtype=int16),
    'text': Text(shape=(), dtype=string),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): ('speech', 'text')

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उद्धरण :

@inproceedings{panayotov2015librispeech,
  title={Librispeech: an ASR corpus based on public domain audio books},
  author={Panayotov, Vassil and Chen, Guoguo and Povey, Daniel and Khudanpur, Sanjeev},
  booktitle={Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2015 IEEE International Conference on},
  pages={5206--5210},
  year={2015},
  organization={IEEE}
}

लाइब्रिस्पीच/डिफ़ॉल्ट (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

• कॉन्फ़िगरेशन विवरण : डिफ़ॉल्ट डेटासेट.

• संस्करण :

  • 2.1.1 (डिफ़ॉल्ट): dtype=tf.int16 के साथ वाक् डेटा प्रकार को ठीक करें।
  • 2.1.2 : 'lazy_decode' कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें।

• डेटासेट का आकार : 304.47 GiB

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

लाइब्रिस्पीच/lazy_decode

• कॉन्फ़िगरेशन विवरण : कच्चा ऑडियो डेटासेट।

• संस्करण :

  • 2.1.1 : dtype=tf.int16 के साथ वाक् डेटा प्रकार को ठीक करें।
  • 2.1.2 (डिफ़ॉल्ट): 'lazy_decode' कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें।

• डेटासेट का आकार : 59.37 GiB

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):