The dataset viewer is not available for this dataset.
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.
मराठी व्याकरण आणि ध्वनी मॅट्रिक्स (Marathi Phonology Matrices)
🎯 उद्देश्य
हा डेटासेट मराठी भाषेच्या गणितीय ध्वनी संश्लेषणासाठी (Mathematical Speech Synthesis) तयार केला आहे. यामध्ये मराठी वर्णमालेचे संपूर्ण फोनोलॉजिकल विश्लेषण, अकौस्टिक प्रॉपर्टीज, आणि टोकनायझेशन मॅपिंग समाविष्ट आहे.
📊 संरचना (Structure)
| Split | विवरण | ओळी |
|---|---|---|
vowels |
स्वर + Formant Frequencies (F0-F3) | 13 |
consonants |
व्यंजने + Articulation Features | 37 |
barakhadi |
बाराखडी मॅट्रिक्स (C+V → CV) | 300 |
sandhi_rules |
संधि नियम (Vowel + Consonant) | 8 |
pitch_rules |
Pitch/Tone नियम | 5 |
token_map |
Token ID → Character Mapping | 50 |
duration_rules |
उच्चार काल (Acoustic Duration) | 50 |
🔬 वैज्ञानिक पाया
Formant Frequencies
प्रत्येक स्वरासाठी F0 (मूल फ्रिक्वेन्सी), F1, F2, F3 (Formant) Hz मध्ये नोंदवले आहेत. हे ध्वनी संश्लेषण इंजिनमध्ये वापरता येतात.
Articulation Features
प्रत्येक व्यंजनासाठी — Place (स्थान), Manner (प्रयत्न), Voiced (नाद), Aspirated (महाप्राण), Nasal (अनुनासिक) — हे गुणधर्म Binary/Category स्वरूपात आहेत.
Token Scheme
| Range | वर्ग |
|---|---|
| 0-12 | स्वर (Vowels) |
| 26-50 | पंचम वर्ग व्यंजने |
| 51-54 | अंतःस्थ (Approximants) |
| 55-58 | ऊष्म (Fricatives) |
| 59 | विशेष — ळ |
| 60-62 | संयुक्त (Compound) |
🚀 वापर (Usage)
from datasets import load_dataset
# Load dataset
ds = load_dataset("kalpesh77/marathi-phonology-matrices")
# स्वर माहिती
vowel = ds["vowels"][0]
print(vowel["char"]) # "अ"
print(vowel["f1_hz"]) # 750
print(vowel["duration_ms"]) # 120
# व्यंजन माहिती
consonant = ds["consonants"][0]
print(consonant["char"]) # "क"
print(consonant["place"]) # "velar"
print(consonant["voiced"]) # False
# बाराखडी शोधा
barakhadi = ds["barakhadi"].filter(lambda x: x["base_consonant"] == "क")
for row in barakhadi:
print(f"{row['rule']}")
# संधि नियम
sandhi = ds["sandhi_rules"][0]
print(sandhi["example_output"]) # "देवेच्छा"
# Token ID → Character
import pandas as pd
token_df = pd.DataFrame(ds["token_map"])
print(token_df[token_df["token_id"] == 26])
🏗️ आराखडा (Pipeline)
टप्पा १: व्याकरण मॅट्रिक्स ✅ (हा डेटासेट)
टप्पा २: डिजिटल कोडमध्ये रूपांतर ✅ (Token Map)
टप्पा ३: उच्चार काल आणि ताण ✅ (Duration + Pitch)
टप्पा ४: गणितीय ध्वनी संश्लेषण इंजिन 🔄 (In Progress)
टप्पा ५: चाचणी आणि विस्तार 🔄 (In Progress)
🌐 विस्तार (Future Scope)
- सामवेद (SamaVeda) — वैदिक स्वर आणि नाद
- संस्कृत (Sanskrit) — शास्त्रीय उच्चार नियम
- इतर भाषा — या मूळ संरचनेचा पुनर्वापर
📜 लायसन्स
Apache-2.0 — मुक्त वापर, शेअर, आणि सुधारणा.
👤 तयार केलेले
kalpesh77 — Vedic Neural Geometry Project
"मराठी ते गणितीय ध्वनी संश्लेषण — संपूर्ण आराखडा"
- Downloads last month
- 111