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AustinZhang
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Omni-Context

Error code:   DatasetGenerationError
Exception:    CastError
Message:      Couldn't cast
id: string
source: string
audio_path: string
two_audio: bool
prompt: string
target: string
audio2_path: string
to
{'id': Value('string'), 'source': Value('string'), 'audio_path': Value('string'), 'two_audio': Value('bool'), 'prompt': Value('string'), 'target': Value('string')}
because column names don't match
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1816, in _prepare_split_single
                  for key, table in generator:
                                    ^^^^^^^^^
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 613, in wrapped
                  for item in generator(*args, **kwargs):
                              ~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 343, in _generate_tables
                  self._cast_table(pa_table, json_field_paths=json_field_paths),
                  ~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/json/json.py", line 132, in _cast_table
                  pa_table = table_cast(pa_table, self.info.features.arrow_schema)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2369, in table_cast
                  return cast_table_to_schema(table, schema)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2297, in cast_table_to_schema
                  raise CastError(
                  ...<3 lines>...
                  )
              datasets.table.CastError: Couldn't cast
              id: string
              source: string
              audio_path: string
              two_audio: bool
              prompt: string
              target: string
              audio2_path: string
              to
              {'id': Value('string'), 'source': Value('string'), 'audio_path': Value('string'), 'two_audio': Value('bool'), 'prompt': Value('string'), 'target': Value('string')}
              because column names don't match
              
              The above exception was the direct cause of the following exception:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1369, in compute_config_parquet_and_info_response
                  parquet_operations, partial, estimated_dataset_info = stream_convert_to_parquet(
                                                                        ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
                      builder, max_dataset_size_bytes=max_dataset_size_bytes
                      ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                  )
                  ^
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 948, in stream_convert_to_parquet
                  builder._prepare_split(split_generator=splits_generators[split], file_format="parquet")
                  ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1683, in _prepare_split
                  for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
                                               ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
                      gen_kwargs=gen_kwargs, job_id=job_id, **_prepare_split_args
                      ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                  ):
                  ^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/builder.py", line 1869, in _prepare_split_single
                  raise DatasetGenerationError("An error occurred while generating the dataset") from e
              datasets.exceptions.DatasetGenerationError: An error occurred while generating the dataset

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id string	source string	audio_path string	two_audio bool	prompt string	target string
omni_v02_008482__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_008482.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	在上一次开发者大会上
omni_v02_008482__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_008482.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	在上一次开发者大会上
omni_v02_006535__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006535.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：high SNR。 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	男才女貌演员有什么
omni_v02_006535__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006535.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	男才女貌演员有什么
omni_v02_008950__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_008950.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：high SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：长沙市、二十九日、焦点、埋尸、家人、送到、新闻报道、紧急 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	家人紧急将其送到长沙市中心医院抢救
omni_v02_008950__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_008950.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	家人紧急将其送到长沙市中心医院抢救
omni_v02_007497__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007497.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	她们值得夺取这一冠
omni_v02_007497__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007497.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	她们值得夺取这一冠
omni_v02_007845__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007845.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：high SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：三四、建立、笔触、公立医院、李子、理事会、多种形式、停车场、探索、级别 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	探索建立理事会等多种形式的公立医院法人治理结构
omni_v02_007845__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007845.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	探索建立理事会等多种形式的公立医院法人治理结构
omni_v02_007055__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007055.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：high SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：利润、溢价、中国、说明、会上、九日、不再、证监局 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	更说明中国不再是利润予取予求的丰饶之地
omni_v02_007055__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007055.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	更说明中国不再是利润予取予求的丰饶之地
omni_v02_005659__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_005659.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：研究生院、卖场、戚玉、武白薇秀、出演、百分之四 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	戚玉武白薇秀出演的电视剧有什么
omni_v02_005659__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_005659.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	戚玉武白薇秀出演的电视剧有什么
omni_v02_007975__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007975.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：high SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：有限公司、科技、益智、汇众、姐姐、拳手、不少、赛中 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	汇众益智科技有限公司厦门分公司
omni_v02_007975__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007975.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	汇众益智科技有限公司厦门分公司
omni_v02_007752__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007752.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：负责人、通州、北京晨报、记者、有过、实录 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	北京晨报记者从通州警方了解到
omni_v02_007752__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007752.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	北京晨报记者从通州警方了解到
omni_v02_006812__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006812.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：副总经理、看着、不送、八一、担心、幼儿园、月销量、手臂 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	不送去幼儿园看着左手臂依旧缠着绷带
omni_v02_006812__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006812.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	不送去幼儿园看着左手臂依旧缠着绷带
omni_v02_005959__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_005959.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	可是当雪莉跟凯特和唐尼说
omni_v02_005959__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_005959.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	可是当雪莉跟凯特和唐尼说
omni_v02_007924__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007924.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：再创、四九、店主、八元、默认、一四、那个、过半、九八、手误、错刷成、亲属、装备、筷子 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	店主手误将一四九八元错刷成一四九八零元寻找顾客退钱
omni_v02_007924__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007924.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	店主手误将一四九八元错刷成一四九八零元寻找顾客退钱
omni_v02_009432__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009432.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	请你把空调温度设为二十三
omni_v02_009432__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009432.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	请你把空调温度设为二十三
omni_v02_009230__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009230.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：high SNR。 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	高大上的光环一直未消退
omni_v02_009230__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009230.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	高大上的光环一直未消退
omni_v02_006205__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006205.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：high SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：能够、我们、高兴、这些、继续、三万元、敦煌、讲话、令人、跑者 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	我们很高兴能够与这些令人难以置信的组织合作
omni_v02_006205__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006205.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	我们很高兴能够与这些令人难以置信的组织合作
omni_v02_006477__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006477.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	在前线大规模的兵力集结
omni_v02_006477__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006477.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	在前线大规模的兵力集结
omni_v02_009273__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009273.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：本来、力度、监督、内审、出现、硬碟 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	内审监督力度不需加强
omni_v02_009273__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009273.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	内审监督力度不需加强
omni_v02_006982__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006982.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	变温温度调至负十度档
omni_v02_006982__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006982.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	变温温度调至负十度档
omni_v02_009088__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009088.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：实践、三七、一季度、厦门、零一、七五 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	一三七七五零一五九七七
omni_v02_009088__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009088.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	一三七七五零一五九七七
omni_v02_009137__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009137.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	等于致苹果的一封信
omni_v02_009137__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009137.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	等于致苹果的一封信
omni_v02_008492__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_008492.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	五万八千八百七十四
omni_v02_008492__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_008492.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	五万八千八百七十四
omni_v02_005795__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_005795.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：high SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：出演、收视率、刘诗、与其、吴奇隆、陈伟霆 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	吴奇隆刘诗诗出演的电视剧有什么
omni_v02_005795__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_005795.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	吴奇隆刘诗诗出演的电视剧有什么
omni_v02_009924__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009924.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：三星、存款、影响、增长、行业、巨量、股市、火车 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	巨量存款对股市的影响不具有持续性
omni_v02_009924__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009924.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	巨量存款对股市的影响不具有持续性
omni_v02_006262__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006262.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	沈阳采暖费政策
omni_v02_006262__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006262.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	沈阳采暖费政策
omni_v02_006493__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006493.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：因为、乒乓、砂板、二零、载体、考核制度 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	砂板乒乓因为器材差异小
omni_v02_006493__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006493.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	砂板乒乓因为器材差异小
omni_v02_007777__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007777.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：必将、凯基、后面、面临、影响、东莞、深深地、欣据 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	必将深深地影响东莞人的出行和居住方式
omni_v02_007777__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007777.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	必将深深地影响东莞人的出行和居住方式
omni_v02_006287__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006287.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：领导、婚礼、父母、交涉、收编、电池、参加、水路、女儿、赴美、揭起、英语 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	父母不懂英语赴美参加婚礼女儿手写三页坐飞机攻略
omni_v02_006287__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006287.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	父母不懂英语赴美参加婚礼女儿手写三页坐飞机攻略
omni_v02_009620__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009620.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：high SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：宣判、博主、挪弄、之后、多个、二次开发、八卦、慈善 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	之后多个八卦博主跟进爆料
omni_v02_009620__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009620.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	之后多个八卦博主跟进爆料
omni_v02_009118__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009118.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	三万四千八百三十八点一九
omni_v02_009118__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009118.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	三万四千八百三十八点一九
omni_v02_005797__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_005797.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	理由七可以跑得更好更快
omni_v02_005797__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_005797.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	理由七可以跑得更好更快
omni_v02_005517__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_005517.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：说明、使用、突击、轮候、地方、带多语 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	带多语使用说明的电气商品
omni_v02_005517__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_005517.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	带多语使用说明的电气商品
omni_v02_006847__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006847.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：加深、多余、收购、融创、此前、财经、佳兆业、这件 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	融创此前收购了佳兆业上海项目
omni_v02_006847__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006847.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	融创此前收购了佳兆业上海项目
omni_v02_009583__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009583.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：建立健全、二十公里、禁止、一位、医疗、保险、双脚、执业 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	建立健全医疗执业保险和医疗纠纷处理机制
omni_v02_009583__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009583.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	建立健全医疗执业保险和医疗纠纷处理机制
omni_v02_007789__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007789.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	安平县的企业有什么
omni_v02_007789__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007789.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	安平县的企业有什么
omni_v02_005943__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_005943.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：成为、天王、大象、绩效考核、止跌、股价、十七岁、未晚 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	还未晚十七岁的她竟成为天王周董的女人
omni_v02_005943__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_005943.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	还未晚十七岁的她竟成为天王周董的女人
omni_v02_008915__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_008915.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：high SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：运动感、环球、企业债券、已经、现代感、追求 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	追求运动感和现代感的有机融合
omni_v02_008915__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_008915.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	追求运动感和现代感的有机融合
omni_v02_006819__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006819.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：一般、不再、跳绳、伴随、来仅、眼中、双脚、高度 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	一般跳绳双脚离地高度为二点五公分到五公分
omni_v02_006819__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006819.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	一般跳绳双脚离地高度为二点五公分到五公分
omni_v02_008339__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_008339.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：股东、是因为、承担、第一、杰森、如果 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	如果杰森是因为你做的交易而死的话
omni_v02_008339__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_008339.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	如果杰森是因为你做的交易而死的话
omni_v02_009439__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009439.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：两种、绿色、大力、随着、全国、推行、阿喀琉斯、成山 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	在全国大力推行绿色地产项目
omni_v02_009439__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009439.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	在全国大力推行绿色地产项目
omni_v02_006018__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006018.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：六零、去化、制度、纸条、公司、有待、税率、内控 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	公司内控制度有待进一步改善
omni_v02_006018__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006018.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	公司内控制度有待进一步改善
omni_v02_005934__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_005934.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	二四日下午三时四零分许
omni_v02_005934__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_005934.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	二四日下午三时四零分许
omni_v02_009200__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009200.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：high SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：北京、广民彬、表现、楼市、小吃、再度、本报记者、签字 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	北京楼市的表现再度延续了之前的火热
omni_v02_009200__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009200.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	北京楼市的表现再度延续了之前的火热
omni_v02_006498__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006498.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：三四、这起、一位、古兜山、当中、案件 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	这起案件当中的两男一女都另有家室
omni_v02_006498__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006498.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	这起案件当中的两男一女都另有家室
omni_v02_008453__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_008453.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：面向、迭起、今后、六千、延展性、挣到、奥运、东京 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	今后面向东京奥运的奖牌战略
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omni_v02_009482__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009482.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	有没有一首歌会让你想起我
omni_v02_009482__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009482.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	有没有一首歌会让你想起我
omni_v02_007559__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007559.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：追述、矫健、杭州、必要、向上、不再 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	不再向上追述至实际控制人
omni_v02_007559__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_007559.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	不再向上追述至实际控制人
omni_v02_008727__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_008727.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	把花球放于床头三日
omni_v02_008727__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_008727.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	把花球放于床头三日
omni_v02_006140__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006140.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：high SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：增长、确有其事、预约、经费不足、广东、网上、康洪雷、捐精、软肋、生理 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	广东网上预约捐精确有其事为避免面对面尴尬
omni_v02_006140__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006140.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	广东网上预约捐精确有其事为避免面对面尴尬
omni_v02_009299__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009299.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：mid SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：对于、联想、教师、消费者、新会区、难以、摘要、核心 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	核心摘要对于联想控股上市
omni_v02_009299__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_009299.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	核心摘要对于联想控股上市
omni_v02_006047__s1agsc	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006047.wav	false	请聆听音频后回答。注意：下面是自动工具给的【线索】（噪声档位/候选词），未经验证、可能含干扰且【不含完整答案】；请【听音频】判断真实内容，可参考但不要照抄。 <线索> 背景噪声档位：low SNR。候选词（含干扰、打乱，勿照抄）：还会、一个、大厦、骚扰、街道、应该 </线索> 问题：请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	应该还会有一个审批制度
omni_v02_006047__s1base	s1_speech_env	Omni-Context-DataSet/audio/speech_env/omni_v02_006047.wav	false	请只输出这段音频中说话人所说的中文文字（背景有噪声），不要解释。	应该还会有一个审批制度

End of preview.

Omni-Context: Data & Models

代码仓库: github.com/zpforlove/Omni-Context

本仓库是 Omni-Context 项目的数据与模型发布，配合 GitHub 代码仓库构成完整的开源套件。

仓库内容

文件/目录	大小	说明
`Omni-Context-DataSet.tar.gz`	~2.5 GB	10,000 条源音频 + 20,000 个上下文标注（XML+JSON），解压后放入项目根目录
`benchmarks_wav.tar.gz`	~5.3 GB	16,275 条评测音频（5 个 benchmark），解压后放入 `benchmarks/_wav/`
`benchmarks/_wham/`	453 MB	WHAM 噪声数据（3 个 wav），直接放入对应目录
`checkpoints/`	~940 MB	21 个 LoRA 适配器 + SepFormer 分离器权重
`datasets/`	11 MB	5 个训练 JSONL（15,433 条样本）

快速使用

# 1. 克隆代码
git clone https://github.com/zpforlove/Omni-Context.git
cd Omni-Context

# 2. 下载数据
huggingface-cli download AustinZhang/Omni-Context --repo-type dataset --local-dir .

# 3. 解压大文件
tar -xzf Omni-Context-DataSet.tar.gz
tar -xzf benchmarks_wav.tar.gz

# 4. 运行实验（路径自动解析，可选 export OMNI_ROOT=<项目根>）
bash env/setup_env.sh
cd code && python run_bench_eval.py --model qwen3_omni --task SparseLibriMix2_noisy

数据统计

源音频: 10,000 条 16kHz mono wav（多说话人重叠 + 噪声环境）
上下文标注: 20,000 个（每条音频 2 种格式：XML 时间轴 + JSON 键值对）
评测音频: 16,275 条（SparseLibriMix2、AMI、LibriTTS、LibriSpeech、噪声环境）
训练数据: 15,433 条 JSONL（SFT + GDPO + Chain）
模型权重: 21 个 LoRA（3 模型 × 6 阶段 = 18，另加 3 个变体/对照：MiniCPM GRPO 对照、MiniCPM Chain v2、Qwen3 门控中间版）+ 1 个 SepFormer

许可证

Apache-2.0. 详见 GitHub 仓库。

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