YujiYamaguchi/lfm25-audio-jp-dialect-audio2audio-lora
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dialect-to-standard-ja-speech
方言音声（関西弁・熊本弁）→ 標準語「テキスト＋音声」を同時生成するモデルの学習データセット。
Hack the Liquid WAY 2026 — Track 2 / チーム山口
dialect-to-standard-ja
（方言音声→標準語テキストのみ）の発展版。各ペアの標準語ラベルに、テキストに加えて
edge-tts で合成した標準語音声を持たせ、InterleavedSegment
（テキストと音声フレームを交互配置する専用データ型）として
liquid-audio の generate_interleaved の
出力パターンと一致する形式に前処理済み（モデル学習にそのまま投入できる Arrow 形式、
LFM2.5-Audio-1.5B-JP のトークナイザ・Mimi コーデックでエンコード済み）。
データ構成
- 大阪弁 + 熊本弁 = 計2,600件
- 分割: train 2,077 / val 260 / test 258（seed=42、
dialect-to-standard-jaと同一split） - 形式: HuggingFace Datasets（Arrow、前処理済みテンソル）
カラム
| カラム | 説明 |
|---|---|
text |
トークンID列（システムプロンプト＋方言テキスト＋標準語テキストを含む対話） |
audio_in |
入力（方言）音声の特徴量 |
audio_in_lens |
入力音声の長さ |
audio_out |
出力（標準語）音声の Mimi コードブック列（8系統、InterleavedSegment でテキストと交互配置） |
modality_flag |
各トークン位置がテキスト/音声のどちらかを示すフラグ |
supervision_mask |
損失計算の対象トークンを示すマスク |
テキストペア（方言テキスト → 標準語テキスト）は
dialect-to-standard-ja
の dialect_standard_pairs.jsonl と共通です。標準語音声はそのテキストを
edge-tts（ja-JP-NanamiNeural）で合成したものです。
元データ出典
標準語テキストは Qwen3-32B、標準語音声は edge-tts（data/prepare_conversion_audio2audio.py）で
自動生成しました。
関連リソース
- LoRA アダプタ:
YujiYamaguchi/lfm25-audio-jp-dialect-audio2audio-lora - テキストのみ変換版データセット:
YujiYamaguchi/dialect-to-standard-ja - コード: GitHub
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