Datasets:
File size: 1,922 Bytes
c10974f a1145dd c10974f a1145dd c10974f a1145dd c10974f a1145dd c10974f 230514f 4f7ee71 c10974f 3edd551 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 |
---
dataset_info:
features:
- name: audio
dtype: audio
- name: text
dtype: string
- name: text_with_preprocessing
dtype: string
splits:
- name: train
num_bytes: 10469997054.385853
num_examples: 53218
- name: validation
num_bytes: 797745940.5021466
num_examples: 4006
download_size: 11156121622
dataset_size: 11267742994.887999
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
- split: validation
path: data/validation-*
license: apache-2.0
task_categories:
- automatic-speech-recognition
- text-to-speech
language:
- ru
pretty_name: ToneRuLS
size_categories:
- 10K<n<100K
---
# ToneRuLS
**ToneRuLS** — обработанная версия [Russian LibriSpeech (RuLS)](https://openslr.org/96/). В датасете 91.36 часа аудио для `train` сплита и 6.87 часа для `validation`.
---
## Описание
Для каждого аудиофрагмента представлены:
1. **Ссылка на Wav-файл** (`audio`)
2. **Текстовая расшифровка** (`text`)
3. **Обработанный текст** (`text_with_preprocessing`) - текст с убранной пунктуацией и приведённый к нижнему регистру
## Формат записи (JSON)
```json
{
"audio": "https://.../train/00001.wav",
"text": "Карл Иваныч сначала понюхал, утер нос, щелкнул пальцами и тогда только принялся за меня.",
"text_with_preprocessing": "карл иваныч сначала понюхал утер нос щелкнул пальцами и тогда только принялся за меня"
}
```
---
## Пример использования
```python
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("Vikhrmodels/ToneRuLS")
``` |