도서관 연설

• 설명 :

LibriSpeech는 Daniel Povey의 도움을 받아 Vassil Panayotov가 준비한 16kHz의 샘플링 속도로 약 1000시간 분량의 영어 음성 읽기 자료입니다. 데이터는 LibriVox 프로젝트에서 읽은 오디오북에서 파생되었으며 신중하게 분류되고 정렬되었습니다.

더 빠르게 읽고 더 작은 데이터 세트 크기를 위해 지연 오디오 디코딩을 사용하는 것이 좋습니다. - tensorflow_io 라이브러리 설치: pip install tensorflow-io - 지연 디코딩 활성화: tfds.load('librispeech', builder_kwargs={'config': 'lazy_decode'})

• 추가 문서 : 코드 north_east 가 포함된 논문 탐색

• 홈페이지 : http://www.openslr.org/12

• 소스 코드 : tfds.datasets.librispeech.Builder

• 다운로드 크기 : 57.14 GiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 아니요

• 분할 :

• 기능 구조 :

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

• 기능 문서 :

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): ('speech', 'text')

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 인용 :

@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}
}

librispeech/default (기본 구성)

• 구성 설명 : 기본 데이터 세트입니다.

• 버전 :

  • 2.1.1 (기본값): dtype=tf.int16으로 음성 데이터 유형을 수정합니다.
  • 2.1.2 : 'lazy_decode' 구성을 추가합니다.

• 데이터세트 크기 : 304.47 GiB

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

librispeech/lazy_decode

• 구성 설명 : 원시 오디오 데이터세트.

• 버전 :

  • 2.1.1 : dtype=tf.int16으로 음성 데이터 유형을 수정합니다.
  • 2.1.2 (기본값): 'lazy_decode' 구성을 추가합니다.

• 데이터세트 크기 : 59.37 GiB

• 예 ( tfds.as_dataframe ):