Taiwan-Tongues-ASR-CE-dataset-hakka

本資料集為 Taiwan-Tongues-ASR-CE 專案所使用的預訓練資料，透過 WebDataset 格式打包，並上傳至 Hugging Face 以便研究人員與開發者自由取用。

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📂 Dataset 結構

本資料集分為 Training 與 Test 兩個子集，均以 WebDataset tar 檔案形式存放：

• Training set (WebDataset format)

  train/train-000000.tar
  train/train-000001.tar
  ...
  

• Test set (WebDataset format)

  test/test-000000.tar
  ...
  

• tsv set

  train.tsv
  test.tsv
  ...
  

每個 tar 內部均包含對應的音檔與標註，方便直接搭配 WebDataset 與 PyTorch / Hugging Face datasets 進行訓練與測試。

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🏷️ 資料結構 (Sample)

每筆資料會對應到一個 Sample 物件，結構如下：

class Sample:
    item_id: int          # 資料編號
    transcript: str       # 語音對應文字
    audio_path: Path      # 音檔的實際路徑
    audio_rel: Path       # 相對於資料集的路徑
    duration: float       # 音檔長度（秒）

• item_id：唯一識別碼
• transcript：語音標註文字
• audio_path：完整檔案路徑
• audio_rel：相對路徑，方便跨平台載入
• duration：音檔秒數

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🧾 資料來源與用途

• 資料集來源： Taiwan-Tongues-ASR-CE 專案收集與處理的語音語料。

• 用途： 本資料集主要用於 Automatic Speech Recognition (ASR) 系統的預訓練與評測，特別聚焦於台灣多樣的語音特徵。

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🚀 使用方式

1. 推薦方式：WebDataset format

在 Python 中可透過 webdataset 或 Hugging Face datasets 載入：

import webdataset as wds

dataset = wds.WebDataset("train/train-{000000..000100}.tar")
for sample in dataset:
    audio = sample["audio_path"]   # 音檔路徑
    text = sample["transcript"]    # 對應語音標註文字
    print(text)

或使用 Hugging Face datasets：

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("adi-gov-tw/Taiwan-Tongues-ASR-CE", split="train")
print(ds[0])

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2. 備用方式：TSV metadata

如果不使用 WebDataset，也可以透過 train.tsv / test.tsv 讀取：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("train.tsv", sep="\t")
print(df.head())

# 欄位包含：item_id, transcript, audio_rel, duration

建議：使用 WebDataset format，因為能直接搭配深度學習框架進行資料流式載入，同時保留 metadata 結構化資訊。

🙌 貢獻與回饋

本資料集開放自由取用，歡迎使用於研究與開發。 若有任何問題或改進建議，請透過 GitHub Issues 回饋，或於 Hugging Face 上提交貢獻。

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📜 授權

本資料集依照原專案授權條款釋出，使用者需遵守相關規範。