Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
ID
stringlengths
2
4
speaker_id
stringclasses
29 values
Language
stringclasses
1 value
audio
audioduration (s)
0.7
19.7
transcript
stringlengths
5
303
length
float32
0.7
19.7
dataset_name
stringclasses
3 values
confidence_score
float64
0.91
1
S1
SPK_00001
th
ถนนวิภาวดีนาฝั่งจากสนดิศาลมุ่งหน้าไปทางหยรัดผาว
4.480187
GigaSpeech2
0.967425
S2
SPK_00001
th
พังยับแบบนี้หลังคายู่ห้องโดยสารยู่เข้าไปเพราะอะไร
3.884187
GigaSpeech2
1
S3
SPK_00001
th
โอนั่นแท็กซี่มากะโหลกเหนียแตกเลือดเต็มไปหมดด้วย
4.020187
GigaSpeech2
0.943679
S4
SPK_00001
th
อย่างที่บอกว่าต้องสอบปากคําคนขับแท็กซี่
2.048
GigaSpeech2
1
S5
SPK_00001
th
แล้วก็ดําเนินการตามขั้นตอนของกฎหมายอีกครั้งหนึ่งนะครับ
3.220125
GigaSpeech2
1
S6
SPK_00001
th
เสียหลักไปชนท้ายกับรถ๑๐ล้อ
2.184125
GigaSpeech2
1
S7
SPK_00001
th
หมุนหลายตลบและลงมากระแทห
2.160125
GigaSpeech2
0.966378
S8
SPK_00001
th
หลักฐานนะครับทีนี้เนี่ยยังมีผู้บาดเจ็บสองรายนะฮะ
3.720187
GigaSpeech2
1
S9
SPK_00002
th
ประเด็นคือเขาก็ต้องไว้วางใจใช้บริการรถสาธารณะ
3.180125
GigaSpeech2
1
S10
SPK_00001
th
แล้วไม่เห็นว่ารถสิบล้อเขาอยู่ช่องทางซ้ายหรือเปล่า
2.784
GigaSpeech2
1
S11
SPK_00001
th
ก็ไปเจอแท็กซี่คันนี้สีเหลืองครับนะฮะทะเบียนททหารหอหีบ๗๔๒๓กรุงเทพ
5.568
GigaSpeech2
1
S12
SPK_00001
th
อันนี้ผู้โดยสารที่มาอีกคนนึงกับผู้เสียชีวิตนะฮะ
3.240125
GigaSpeech2
1
S13
SPK_00001
th
เหตุการณ์นี้ตํารวจสุธิศาสตร์เองก็เข้ามาตรวจสอบเหตุการณ์รถแท็กซี่สีเหลืองไปชนท้าย
5.40425
GigaSpeech2
1
S14
SPK_00001
th
นี่ค่ะคือตอนนั้นผมมาทํางานแล้วอยู่ในห้องแต่งตัวตอนตี๕เตรียมเข้าข่าวเช้าแล้ว
5.56025
GigaSpeech2
1
S15
SPK_00001
th
แล้วเหตุการณ์เกิดขึ้นหน้าไทยรัฐของเราคุณผู้ชม
3.380125
GigaSpeech2
1
S16
SPK_00001
th
ทีนี้ไปถามคนขับรถบรรทุกว่ามันเกิดอะไรขึ้น
3.396125
GigaSpeech2
1
S17
SPK_00001
th
เขาตีรังกาลอยขึ้นไปแล้วตกลงมากระแทกพื้นหลายตลบนะครับ
4.180188
GigaSpeech2
1
S18
SPK_00001
th
อายุหกสิบห้าปีค่านาหารแล้วก็นายปรีชาสนันวัฒนานวลท
3.520188
GigaSpeech2
0.94594
S19
SPK_00001
th
ับเยินกระจกก่อร้าวหลังคาก่อยุบและกีดขวางอยู่๒ช่องจราจรจาก๓ช่องด้านใน
6.22025
GigaSpeech2
1
S20
SPK_00001
th
รถสิบล้อครับณะทำให้รถติดขัดย้าวเลยแล้ก็มีผู้บาดเจ็บและเสียชีวิตน่ะครับ
5.24025
GigaSpeech2
0.960034
S21
SPK_00002
th
ค่ะแล้วก็ดูสภาพพังยับเยินแบบโอ้โหดูสิ
2.588125
GigaSpeech2
1
S22
SPK_00001
th
ได้ยินเสียงตึ้มตอนแรกนึกว่าไอ้ประตูของคอนเทนเนอร์ที่เอาไว้ปิดท้ายมันกระแทกหรือเปล่านะฮะ
6.464
GigaSpeech2
1
S23
SPK_00001
th
สักพักหนึ่งชะโงกหน้าออกไปอ้าวมันเกิดเหตุการณ์รถชนกัน
3.428125
GigaSpeech2
1
S24
SPK_00001
th
ท่านะฮแท็กซี่คันนี้กำลังจะไปส่งผู้โดยสารแต่ไม่รู้เหมือนกันว่าเกิดอะไรขึ้น
5.68025
GigaSpeech2
0.962877
S25
SPK_00001
th
จู้จูดตุ้มอยู่ห้างหลังหูอะรถแท็กซี่มาชน
3.456
GigaSpeech2
0.968721
S26
SPK_00001
th
แต่จู่ตอนนั้นรถมันก็ว่างนะตี๕กว่าเรามาทํางานแล้ว
4.32
GigaSpeech2
1
S27
SPK_00001
th
ทําให้มีคนบาดเจ็บและเสียชีวิตนะครับก็ไม่รู้ว่าสาเหตุเนี่ย
4.520187
GigaSpeech2
1
S28
SPK_00001
th
รถก็ติดยาวตั้งแต่ตี๕เลยคุณผู้ชมจนถึงฟ้าสางขึ้นมานะครับ
4.64
GigaSpeech2
1
S29
SPK_00001
th
ก็นําตัวสองคนนี้ไปประถมพยาบาลแล้วก็นําตัวส่งโรงพยาบาลก่อน
3.660187
GigaSpeech2
1
S30
SPK_00001
th
ซึ่งเป็นหนึ่งในผู้โดยสารโอ้โหร่างกายเขานี่นะหักหลายท่อนเลยนะ
4.660188
GigaSpeech2
1
S31
SPK_00001
th
และก็มีรอยเฉี่ยวชนด้านหลังอย่างแบงจังหนดก็อากเจ็ดทุกอย่าง
3.308125
GigaSpeech2
0.963003
S32
SPK_00001
th
พวกเขาก็วิ่งมาท่องทางส้ายอ้าอุจมนุภาพณะคือท่าเกิดว่าคนที่ไทยเส้นทางนี้เป็นประจำค้าห้องทางส้ายสุดบรวนใกล้หายานนะผาวอย่างไปทีท่องทางที่รถกำลังจะตัวเอีย่งออกไปดานสายเพื่อขึ้นสะพานข้างแยกไปถังทาลของพหลโยธินข้าราดกล่าวคือไม่มั่นใจว่ารถแท็กซี่คนเนี้ยวิ่งมาทางตรงและวจังหวะที่เขาตัดสินใจเพื่อที่จะออกซายหรือป่า
19.740875
GigaSpeech2
0.910944
S33
SPK_00001
th
ซึ่งมีพุติสารนั่งมาสองคนในรถ
2.208
GigaSpeech2
0.982749
S34
SPK_00001
th
นั่นน่ะสิไม่แน่ใจว่าเขากําลังจะกลับบ้านหรือกําลังจะไปธุระที่ไหนนะ
4.94025
GigaSpeech2
1
S35
SPK_00001
th
ก็ใช้เส้นทางวิภาวดีขาออกมันก็โล่งก็วิ่งช่องทางซ้ายสุดตามถนนไป
4.992
GigaSpeech2
1
S36
SPK_00001
th
แต่ว่าไปฟังเสียงคนขับรถบรรทุกกันก่อนนะครับ
2.520125
GigaSpeech2
1
S37
SPK_00001
th
เดี๋ยวคงต้องไปสอบปากคําคนขับนะว่ามันเกิดอะไรขึ้น
2.980125
GigaSpeech2
1
S38
SPK_00001
th
ก็คือทางด้านของคนขับรถแท็กซี่ชื่อว่านายประเสริฐทิพย์ศรี
5.30025
GigaSpeech2
1
S39
SPK_00001
th
แล้วเขาบอกเขาเห็นว่าแท็กซี่พุ่งลอยขึ้นไปบนฟ้า
4.160188
GigaSpeech2
1
S40
SPK_00001
th
หรือว่าเกิดขึ้นจากความประมาทหรือว่าอะไรก็ตามทีนะฮะ
2.820125
GigaSpeech2
1
S41
SPK_00001
th
แล้วไปเจอผู้เสียชีวิต๑รายทราบชื่อภายหลังคือนางปัชญานีกังสดานพิพบอายุ๕๙ปี
6.560312
GigaSpeech2
1
S42
SPK_00001
th
รถกู้ภัยรถพยาบาลรถตํารวจมาเลยหลังจากนี้มาแล้ว
3.200125
GigaSpeech2
1
S43
SPK_00001
th
เขาบอกแบบนี้ว่าเขาก็ขับรถมาจากแยกสุธิศาลกําลังจะมุ่งหน้าไปทางสระบุรี
5.504
GigaSpeech2
1
S44
SPK_00001
th
บรรพูกอะไรมาพาเลทมานิดหน่อยบรรทุกพลายล็ตมาแปดอันอฮะ
3.540188
GigaSpeech2
0.956226
S45
SPK_00002
th
ผู้สึกขาวแรายงานวับบางชั่วบางตอนก่อนให้สัมภาษณ์เนี่ยเหมือนคนขับรถบรรทุกเขาตกใจถึงขั้นแบบดมยาดมเขาถกจายซื้อให้ไม่รู้ลว่ามันเกิดได้ัไง
8.340375
GigaSpeech2
0.920383
S46
SPK_00001
th
ว่ามันเกิดขึ้นได้อย่างไรว่าเขาหลับในหรือเปล่า
2.256125
GigaSpeech2
1
S47
SPK_00001
th
เขาอยู่ช่องทางซ้ายสุดนะช่องทางซ้ายสุดด้านใน
4.64
GigaSpeech2
1
S48
SPK_00001
th
ทีนี้จุดเกิดเหตุอย่างที่ผมบอกไปว่ามันอยู่ช่องทางด้านใน
2.744125
GigaSpeech2
1
S49
SPK_00001
th
เดี๋ยวตํารวจจะสอบส่วนแล้วก็สรุปสาเหตุ
2.160125
GigaSpeech2
1
S50
SPK_00001
th
นายสุพานอายุสี่สิบเอ็ดปีคนนี้คือคนขับรถบรรทุก
3.400125
GigaSpeech2
0.981245
S51
SPK_00003
th
ใครเป็นผู้รับ
1.312
ProcessedVoiceTH
1
S52
SPK_00004
th
พวกเราต้องทำให้แน่ใจว่ามันจะไม่เกิดขึ้นอีก
3.452
ProcessedVoiceTH
1
S53
SPK_00004
th
ทางฝ่ายพระเจ้ากรุงจีน
1.824
ProcessedVoiceTH
1
S54
SPK_00004
th
ที่ข้าพเจ้าได้เคยล่วงเกินท่านไว้
2.272
ProcessedVoiceTH
1
S55
SPK_00004
th
เสื้อกันลมทำให้ตัวเขาแห้งสนิทถึงแม้มันจะเปียกฝน
5.7
ProcessedVoiceTH
1
S56
SPK_00004
th
นางกาฬีผู้เลื่อมใสโดยได้ยินได้ฟังตาม
5.188
ProcessedVoiceTH
1
S57
SPK_00004
th
โดยข้อมูลจะไม่สามารถระบุว่าใครเป็นใคร
5.056
ProcessedVoiceTH
1
S58
SPK_00005
th
รู้ได้ไงว่าเขาไม่หนุก
3.816
ProcessedVoiceTH
1
S59
SPK_00005
th
วงละอองฟอง
3.708
ProcessedVoiceTH
1
S60
SPK_00006
th
อะไรทำให้คุณคิดแบบนั้น
3.136
ProcessedVoiceTH
1
S61
SPK_00006
th
คุณคิดยังไงกับซุปแกงกะหรี่ผักกาด
2.176
ProcessedVoiceTH
1
S62
SPK_00006
th
พวกเขารอให้บางอย่างที่แปลกประหลาดเกิดขึ้นท่ามกลางความมืด
4.032
ProcessedVoiceTH
1
S63
SPK_00006
th
เธอลืมทำการบ้านมาใช่ไหม
2.496
ProcessedVoiceTH
1
S64
SPK_00007
th
ระหว่างความคิดและการกระทำนั้นมีความล่าช้า
4.64
ProcessedVoiceTH
1
S65
SPK_00007
th
ฉันรับประกันได้ว่าไม่มีใครที่จะมีอุปกรณ์นี้ที่ดีกว่าฉันได้อีกแล้ว
6.72
ProcessedVoiceTH
1
S66
SPK_00007
th
อาร์นาฟได้โซฟาใหม่มาจากที่ไหน
2.816
ProcessedVoiceTH
1
S67
SPK_00007
th
คุณเป็นผู้ก่อตั้งใช่ไหม
1.92
ProcessedVoiceTH
1
S68
SPK_00008
th
ใช่ในห้องอาหาร
1.76
ProcessedVoiceTH
1
S69
SPK_00009
th
อย่างไรก็ตามคณะลูกขุนก็ทำได้ค่อนข้างดี
4
ProcessedVoiceTH
1
S70
SPK_00009
th
คุณเป็นที่ชื่นชอบของเขาเลยนะเอสเธอร์
3.808
ProcessedVoiceTH
1
S71
SPK_00009
th
สิ่งใดที่จะสามารถแบ่งแยกเธอได้
2.784
ProcessedVoiceTH
1
S72
SPK_00009
th
เมื่อไหร่คุณจะเรียนจบ
1.952
ProcessedVoiceTH
1
S73
SPK_00009
th
แล้วคุณเป็นใคร
2.272
ProcessedVoiceTH
1
S74
SPK_00009
th
การที่จะทำเค้กแต่งงานชั้นเลิศคุณจะต้องใช้น้ำตาลไอซิ่ง
4.768
ProcessedVoiceTH
1
S75
SPK_00003
th
เขาฉลาดและฉลาดพอที่จะซ่อนสติปัญญาและหลอกผู้คนให้ประเมินเขาต่ำเกินไป
7.2
ProcessedVoiceTH
1
S76
SPK_00009
th
ฉันปลดเบรคได้พอดี
3.264
ProcessedVoiceTH
1
S77
SPK_00009
th
ฉันสังเกตมานานแล้วว่าคุณกระหายที่จะรู้
4.544
ProcessedVoiceTH
1
S78
SPK_00009
th
นี่เป็นการเดินทางครั้งที่ห้า
2.88
ProcessedVoiceTH
1
S79
SPK_00009
th
ฉันติดหนี้เค้ามากเหลือเกิน
3.072
ProcessedVoiceTH
1
S80
SPK_00009
th
โทรฉุกเฉิน
1.76
ProcessedVoiceTH
1
S81
SPK_00009
th
จัดตั้งจังหวัดบึงกาฬโดยแยกจากจังหวัดหนองคาย
4.16
ProcessedVoiceTH
1
S82
SPK_00009
th
พูดสิ่งที่คุณหมายถึงแล้วนึกถึงสิ่งที่คุณพูด
3.968
ProcessedVoiceTH
1
S83
SPK_00009
th
นักเรียนบางคนชอบอ่านหนังสือ
2.528
ProcessedVoiceTH
1
S84
SPK_00009
th
ขณะที่พวกเขาเริ่มตกแต่งโถงทางเดินก็มีร่างหนึ่งปรากฏที่ช่องประตู
6.336
ProcessedVoiceTH
1
S85
SPK_00009
th
ฉันไม่ชอบการคบค้าสมาคมของคุณ
3.84
ProcessedVoiceTH
1
S86
SPK_00009
th
กระดาษเป็นสิ่งศักดิ์สิทธิ์ดังนั้นเขียนด้วยความระมัดระวัง
5.376
ProcessedVoiceTH
1
S87
SPK_00009
th
สองหัวข้อที่ผมห้ามต้องห้าม
3.456
ProcessedVoiceTH
1
S88
SPK_00009
th
แต่คุณจะมั่นใจได้อย่างไร
3.2
ProcessedVoiceTH
1
S89
SPK_00009
th
เราย้อนกลับไปที่สุสาน
2.752
ProcessedVoiceTH
1
S90
SPK_00009
th
เขาเป็นพระมหากษัตริย์ที่มีความสุขโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับชาวเอเซีย
6.432
ProcessedVoiceTH
1
S91
SPK_00009
th
มันไม่มีอะไรสำคัญสำหรับฉัน
3.168
ProcessedVoiceTH
1
S92
SPK_00009
th
ปลาหมึกยักษ์ทำให้ปลาหมึกกล้วยเป็นห่วง
3.296
ProcessedVoiceTH
1
S93
SPK_00009
th
ถ่ายภาพขาวดำของผู้คนที่เซื่องซึมในความมืด
4.576
ProcessedVoiceTH
1
S94
SPK_00009
th
คุณต้องการอะไรอีก
2.4
ProcessedVoiceTH
1
S95
SPK_00009
th
ทำไมคุณไม่พูดอะไรสักอย่าง
2.016
ProcessedVoiceTH
1
S96
SPK_00009
th
ฉันต้องทำยังไงถึงจะทำให้หายจากอาการปวดหัว
4.128
ProcessedVoiceTH
1
S97
SPK_00009
th
ตอนนี้คุณรู้สึกอย่างไร
1.888
ProcessedVoiceTH
1
S98
SPK_00003
th
เธอชนะเกมรูเล็ตต์บ่อยแค่ไหนน่ะ
3.168
ProcessedVoiceTH
1
S99
SPK_00003
th
ดำและแดงไปโรงเรียน
2.816
ProcessedVoiceTH
1
S100
SPK_00010
th
เธอเป็นเพียงแค่
1.792
ProcessedVoiceTH
1
End of preview. Expand in Data Studio

Thanarit/Thai-Voice

Combined Thai audio dataset from multiple sources

Dataset Details

  • Total samples: 0
  • Total duration: 0.00 hours
  • Language: Thai (th)
  • Audio format: 16kHz mono WAV
  • Volume normalization: -20dB

Sources

Processed 3 datasets in streaming mode

Source Datasets

  1. GigaSpeech2: Large-scale multilingual speech corpus
  2. ProcessedVoiceTH: Thai voice dataset with processed audio
  3. MozillaCommonVoice: Mozilla Common Voice Thai dataset

Usage

from datasets import load_dataset

# Load with streaming to avoid downloading everything
dataset = load_dataset("Thanarit/Thai-Voice-Test3", streaming=True)

# Iterate through samples
for sample in dataset['train']:
    print(sample['ID'], sample['transcript'][:50])
    # Process audio: sample['audio']
    break

Schema

  • ID: Unique identifier (S1, S2, S3, ...)
  • speaker_id: Speaker identifier (SPK_00001, SPK_00002, ...)
  • Language: Language code (always "th" for Thai)
  • audio: Audio data with 16kHz sampling rate
  • transcript: Text transcript of the audio
  • length: Duration in seconds
  • dataset_name: Source dataset name (e.g., "GigaSpeech2", "ProcessedVoiceTH", "MozillaCommonVoice")
  • confidence_score: Confidence score of the transcript (0.0-1.0)
    • 1.0: Original transcript from source dataset
    • <1.0: STT-generated transcript
    • 0.0: Fallback transcript (e.g., [NO_TRANSCRIPT])

Processing Details

This dataset was created using streaming processing to handle large-scale data without requiring full downloads. Audio has been standardized to 16kHz mono with -20dB volume normalization.

Downloads last month
2