Shenava 1.0: Open Streaming Persian ASR and Captioning
Collection
Public Shenava 1.0 release: Persian ASR models, Phase A/B datasets, AL corrections, eval artifacts, and demos. • 60 items • Updated • 5
Dataset Viewer
The dataset viewer is not available for this split.
Cannot load the dataset split (in streaming mode) to extract the first rows.
Error code: StreamingRowsError
Exception: TypeError
Message: Couldn't cast array of type
struct<ab: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, aa: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, af: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, ak: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, sq: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, am: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, ar: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, hy: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, as: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, ay: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, az: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, bn: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, ba: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, eu: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, be: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, bho: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, bs: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, br: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>
...
l>>, tn: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, tum: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, tr: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, tk: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, uk: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, ur: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, ug: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, uz: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, ve: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, vi: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, war: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, cy: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, fy: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, wo: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, xh: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, yi: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, yo: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, zu: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>>
to
{'ab': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'aa': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'af': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'ak': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'sq': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'am': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'ar': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'hy': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'as': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'ay': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'az': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'bn': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'ba': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersona
...
lue('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'ug': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'uz': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 've': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'vi': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'war': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'cy': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'fy': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'wo': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'xh': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'yi': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'yo': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'zu': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')})}
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 149, in get_rows_or_raise
return get_rows(
dataset=dataset,
...<4 lines>...
column_names=column_names,
)
File "/src/libs/libcommon/src/libcommon/utils.py", line 272, in decorator
return func(*args, **kwargs)
File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 129, in get_rows
rows_plus_one = list(itertools.islice(safe_iter(ds, dataset=dataset), rows_max_number + 1))
File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 489, in safe_iter
yield from ds.decode(False) if ds.features else ds
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2818, in __iter__
for key, example in ex_iterable:
^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2355, in __iter__
for key, pa_table in self._iter_arrow():
~~~~~~~~~~~~~~~~^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2380, in _iter_arrow
for key, pa_table in self.ex_iterable._iter_arrow():
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 536, in _iter_arrow
for key, pa_table in iterator:
^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 419, in _iter_arrow
for key, pa_table in self.generate_tables_fn(**gen_kwags):
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^
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 2303, in cast_table_to_schema
cast_array_to_feature(
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
table[name] if name in table_column_names else pa.array([None] * len(table), type=schema.field(name).type),
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
feature,
^^^^^^^^
)
^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 1852, in wrapper
return pa.chunked_array([func(chunk, *args, **kwargs) for chunk in array.chunks])
~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/table.py", line 2149, in cast_array_to_feature
raise TypeError(f"Couldn't cast array of type\n{_short_str(array.type)}\nto\n{_short_str(feature)}")
TypeError: Couldn't cast array of type
struct<ab: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, aa: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, af: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, ak: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, sq: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, am: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, ar: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, hy: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, as: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, ay: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, az: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, bn: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, ba: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, eu: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, be: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, bho: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, bs: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, br: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>
...
l>>, tn: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, tum: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, tr: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, tk: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, uk: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, ur: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, ug: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, uz: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, ve: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, vi: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, war: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, cy: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, fy: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, wo: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, xh: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, yi: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, yo: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>, zu: list<item: struct<ext: string, url: string, name: string, impersonate: bool>>>
to
{'ab': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'aa': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'af': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'ak': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'sq': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'am': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'ar': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'hy': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'as': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'ay': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'az': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'bn': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'ba': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersona
...
lue('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'ug': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'uz': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 've': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'vi': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'war': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'cy': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'fy': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'wo': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'xh': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'yi': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'yo': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')}), 'zu': List({'ext': Value('string'), 'url': Value('string'), 'name': Value('string'), 'impersonate': Value('bool')})}Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
🗂️ telephooney-raw-audio
English + فارسی · Part of Shenava 1.0 · Project hub · SLT paper submission
🌟 At a glance | معرفی سریع
| English | فارسی | |
|---|---|---|
| 🎯 Purpose | Telephooney raw audio collection. | مجموعهٔ صوت خام تلفنی پیش از پالایش، برش و تصمیمگیری نهایی خط لوله. |
| 🧩 Role | quality calibration and data-selection asset | مصنوع کالیبراسیون کیفیت و انتخاب داده |
| 📦 Snapshot | 5,219 files; approximately 50.41 GB | 5,219 فایل؛ حدود 50.41 GB |
| 🧱 Packaging | 0 Parquet files and 2,610 standalone audio files | 0 فایل Parquet و 2,610 فایل صوتی مستقل |
| 🗣️ Language | Persian / Farsi | فارسی |
| ⚖️ License | Apache License 2.0 | مجوز Apache 2.0 |
🇬🇧 English dataset card
🧭 Dataset description
Telephooney raw audio collection. It is published as one component of the Shenava-1 open Persian speech stack. The collection separates training corpora, relabels, active-learning queues, calibration sets, and held-out evaluation assets so that each repository has a clear operational role.
This card documents the repository snapshot rather than claiming that every file is an interchangeable training example. Consumers must distinguish raw media, manifests, pipeline state, labels, benchmark outputs, and model-generated annotations. Preserve source identifiers and consult retained technical notes for artifact-specific fields.
🎯 Intended uses
- Reproduce the specific Shenava/VisualEars pipeline stage named by this repository.
- Train, filter, calibrate, review, or evaluate Persian speech systems according to the role above.
- Study Persian ASR data quality, acoustic conditions, text normalization, hard words, and semantic error behavior.
- Build documented derivatives while retaining source revision, row identifiers, provenance, and transformation logs.
🚫 Uses to avoid
- Do not merge evaluation or gold sets into training data.
- Do not assume machine-generated labels are equivalent to human-verified ground truth.
- Do not use uncertain, non-Persian, raw, or calibration queues as clean training data without applying their review decision.
- Do not use speech content to infer sensitive personal attributes or to identify speakers.
- Do not publish private information found in audio or transcripts; downstream users remain responsible for privacy review.
📁 Repository structure
Audited snapshot: 5,219 files, approximately 50.41 GB. Common file groups: .m4a × 2610, .json × 2606, no extension × 2, .md × 1.
Representative or largest paths:
audio/2af020997ac0/180uXouCI1M.m4aaudio/2af020997ac0/cyMj1L1Qlr4.m4aaudio/2af020997ac0/Z4H8EaLNbko.m4aaudio/2af020997ac0/Y6jkdTKQdRA.m4aaudio/2af020997ac0/b7CwqzfK8qs.m4a
Parquet repositories should be read by shard. Audio-folder repositories may require their metadata/manifests to pair media with labels. Pipeline-state and result repositories can contain JSON, JSONL, CSV, or checkpoint artifacts rather than a conventional train table.
🚀 Loading and inspection
from datasets import load_dataset
repo_id = "Reza2kn/telephooney-raw-audio"
dataset = load_dataset(repo_id, split="train", streaming=True)
first = next(iter(dataset))
print(first.keys())
If the repository is an artifact archive rather than a directly loadable dataset script, use snapshot_download(repo_id=repo_id, repo_type="dataset") and read its manifests or media files explicitly. Always inspect features, split names, and the card revision before launching a long job.
For audio, confirm the decoded sampling rate and channel count rather than trusting filename extensions. For text, preserve Persian Unicode, ZWNJ/half-space, digits, and original text before applying a normalized view. Never overwrite the source transcript during normalization.
🧬 Provenance and processing
The repository name and collection note define its stage in the Shenava pipeline. Derived labels, confidence signals, curriculum decisions, and quality buckets should be treated as versioned annotations. When creating a derivative, record the source repository revision, selection rule, normalization version, model revision used for pseudo-labeling, and human-review status.
✅ Quality checks
At minimum, validate file readability, unique/stable identifiers, audio duration, transcript emptiness, language, sampling rate, clipping, duplicated content, and manifest/media correspondence. For evaluation data, verify that reference text and sample membership have not changed. For generated labels, manually inspect stratified samples across confidence, duration, source, and acoustic condition.
⚠️ Biases and limitations
The data may unevenly represent accents, regions, ages, genders, speaking styles, recording devices, noise conditions, and formal versus conversational Persian. Filtering can improve average label quality while removing difficult but important speakers. Pseudo-labels inherit model errors. Literary recitation, telephony, far-field audio, and spontaneous speech are distinct domains and should not be treated as interchangeable.
🇮🇷 کارت مجموعهداده به فارسی
🧭 معرفی مجموعهداده
مجموعهٔ صوت خام تلفنی پیش از پالایش، برش و تصمیمگیری نهایی خط لوله. این مخزن بخشی از زنجیرهٔ باز و فارسیمحور Shenava-1 است. مجموعه، پیکرهٔ آموزش، بازبرچسبگذاری، صف یادگیری فعال، دادهٔ کالیبراسیون و معیارهای نگهداشتهشده را جدا میکند تا نقش هر مخزن روشن بماند.
این کارت وضعیت یک نسخهٔ مشخص از مخزن را توضیح میدهد و ادعا نمیکند که همهٔ فایلها نمونهٔ آموزشی همنوع هستند. رسانهٔ خام، manifest، وضعیت خط لوله، برچسب، خروجی بنچمارک و annotation تولیدشده با مدل باید بر اساس نقش واقعی خود مصرف شوند.
🎯 کاربردهای پیشنهادی
- بازتولید همان مرحله از خط لولهٔ Shenava/VisualEars که در نام و توضیح مخزن آمده است.
- آموزش، پالایش، کالیبراسیون، بازبینی یا ارزیابی سامانهٔ گفتار فارسی متناسب با نقش داده.
- مطالعهٔ کیفیت داده، شرایط صوتی، نرمالسازی متن، واژههای دشوار و خطاهای معنایی.
- ساخت مشتق مستند همراه با حفظ نسخهٔ مبدأ، شناسهٔ ردیف، منشأ و گزارش تبدیل.
🚫 کاربردهای نامناسب
- دادهٔ ارزیابی یا طلایی را وارد آموزش نکنید.
- برچسب تولیدشده با مدل را بدون بازبینی معادل حقیقت انسانی ندانید.
- صف نامطمئن، غیرفارسی، خام یا کالیبراسیون را پیش از اعمال تصمیم بازبینی، دادهٔ پاک فرض نکنید.
- از محتوا برای شناسایی گوینده یا استنباط ویژگی حساس استفاده نکنید.
- اطلاعات خصوصی احتمالی در صوت یا متن را بازنشر نکنید و ارزیابی حریم خصوصی را انجام دهید.
📁 ساختار مخزن
نسخهٔ ممیزیشده شامل 5,219 فایل با حجم تقریبی 50.41 GB است. گروههای رایج فایل: .m4a × 2610, .json × 2606, no extension × 2, .md × 1.
مسیرهای شاخص یا بزرگ:
audio/2af020997ac0/180uXouCI1M.m4aaudio/2af020997ac0/cyMj1L1Qlr4.m4aaudio/2af020997ac0/Z4H8EaLNbko.m4aaudio/2af020997ac0/Y6jkdTKQdRA.m4aaudio/2af020997ac0/b7CwqzfK8qs.m4a
مخزن Parquet را بهصورت شاردی بخوانید. در مخزن audio-folder، manifest یا فراداده برای اتصال صوت و برچسب لازم است. مخزن وضعیت خط لوله یا نتایج ممکن است بهجای جدول train شامل JSON، JSONL، CSV یا چکپوینت باشد.
🚀 بارگذاری و بررسی
در بارگذاری با datasets ابتدا نام split و features را بررسی کنید. اگر مخزن آرشیو مصنوع است، با snapshot_download فایلهای لازم را انتخابی دریافت کنید. نرخ نمونهبرداری و تعداد کانال را پس از decode تأیید کنید. در متن، نسخهٔ اصلی فارسی، نیمفاصله و رقمها را نگه دارید و نمای نرمالشده را در ستونی جدا بسازید.
🧬 منشأ و پردازش
نام مخزن و توضیح مجموعه، جایگاه داده را در خط لوله مشخص میکند. برچسب مشتق، confidence، تصمیم curriculum و سطل کیفیت را annotation نسخهدار بدانید. در ساخت مشتق، revision مبدأ، قاعدهٔ انتخاب، نسخهٔ نرمالسازی، مدل تولیدکنندهٔ pseudo-label و وضعیت بازبینی انسانی را ثبت کنید.
✅ کنترل کیفیت
خوانایی فایل، یکتایی شناسه، مدت صوت، متن خالی، زبان، نرخ نمونه، clipping، تکرار محتوا و تطابق manifest با رسانه را بررسی کنید. در دادهٔ ارزیابی، ثابتبودن اعضا و متن مرجع ضروری است. برای برچسب ماشینی، نمونهگیری لایهبندیشده بر اساس confidence، مدت، منشأ و شرایط صوتی انجام دهید.
⚠️ سوگیریها و محدودیتها
ممکن است لهجه، منطقه، سن، جنسیت، سبک گفتار، دستگاه ضبط، نویز و گفتار رسمی/محاورهای بهطور نامتوازن پوشش داده شوند. پالایش شدید میتواند میانگین کیفیت را بالا ببرد ولی گویندگان دشوار و مهم را حذف کند. pseudo-label خطای مدل را به ارث میبرد و حوزههایی مانند شعرخوانی، تلفن، دورمیدان و گفتار خودانگیخته قابل جایگزینی با یکدیگر نیستند.
🔬 Reproducibility | بازتولیدپذیری
- Pin the dataset revision and record selected files or shards. | نسخهٔ مخزن و شاردهای انتخابی را ثبت کنید.
- Keep immutable IDs and provenance columns. | شناسهٔ پایدار و ستون منشأ را حفظ کنید.
- Publish accepted/rejected counts for every filter. | شمارش پذیرش و رد هر فیلتر را منتشر کنید.
- Separate original, normalized, and model-generated text. | متن اصلی، نرمالشده و تولیدشده با مدل را جدا نگه دارید.
- Audit train/eval overlap by content, speaker when available, and source. | همپوشانی آموزش و ارزیابی را بر اساس محتوا، گویندهٔ موجود و منشأ بررسی کنید.
📚 Citation, links, and license | استناد، پیوندها و مجوز
@dataset{shenava1_telephooney_raw_audio,
title = {telephooney-raw-audio: a Shenava-1 Persian data artifact},
author = {Reza2kn},
year = {2026},
url = {https://huggingface.co/datasets/Reza2kn/telephooney-raw-audio}
}
Released under the Apache License 2.0. این مخزن با مجوز Apache 2.0 منتشر شده است.
- Downloads last month
- 94