datasets
Training and evaluation data, with the modality, task and licence stated up front. Listed live from the Hugging Face Hub.
parler-tts_mls_eng_10k_snac_token_old
Dataset Card for Dataset Name
This dataset card aims to be a base template for new datasets. It has been generated using this raw template.
Dataset Details
Dataset Description
Curated by: [More Information Needed]
Funded by [optional]: [More Information Needed]
Shared by [optional]: [More Information Needed]
Language(s) (NLP): [More Information Needed]
License: [More Information Needed]
Dataset Sources [optional]
Repository: [More… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/blanchon/parler-tts_mls_eng_10k_snac_token_old.open-ko-s2s-eval-artifacts
Open Ko-S2S 평가 산출물 (감사용)
⚠️ KsponSpeech 참조 전사는 해시로 대체돼 있습니다
KsponSpeech 는 AI Hub 배포 데이터로 재배포 제한이 있을 수 있어, kspon 런의
ref 컬럼을 ref_sha256 으로 대체했습니다(전사 원문 미포함). 모델 출력(hyp)과
채점 결과(cer_err/cer_len/cer)는 우리 산출물이라 그대로 공개합니다.
Zeroth 런은 원본이 CC BY 4.0(OpenSLR #40)이라
ref 원문을 그대로 담고 있습니다.
라이선스 보유자의 검증 절차
AI Hub 에서 KsponSpeech 를 정당하게 받은 분은 다음으로 우리 수치를 검증할 수 있습니다.
리더보드 저장소의 eval/datasets_ko.py 에서 clean_kspon() 을 가져옵니다.
자기 사본의 원 전사에 clean_kspon() 을 적용합니다. 결과가 목록이면… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/baryonlabs/open-ko-s2s-eval-artifacts.sinhala-tts-dataset-archive-20260429-082457
Sinhala TTS Dataset
Clean, segmented Sinhala speech from the "Unlimited History" YouTube series by @sunchare.
Stats
Metric
Value
Utterances
218
Train
208
Val
10
Hours
0.51
Mean duration
8.5s
Sample rate
22050 Hz
Pipeline
Raw YouTube audio -> HTDemucs -> VoiceFixer + DeepFilterNet3 ->
Diarization -> Silero-VAD -> ASR (faster-whisper: C:\Users\kosal\sinhala-tts\whisper-small-si-ct2) -> Quality filtering (SNR>=20.0dB)
Format… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/outlawmold/sinhala-tts-dataset-archive-20260429-082457.original-songs
Dataset Card for "original-songs" (Audio + análisis DSP)
Dataset Summary
Dataset pequeño de canciones originales creadas con IA, cada una con su WAV,
letra transcrita automáticamente (Whisper) y un análisis DSP completo (tempo,
tonalidad, loudness, features perceptuales) además de detección de contenido
explícito. Pensado para quien quiera mejorar modelos open source: extracción
de features musicales, clasificación de audio, transcripción y moderación de
letras.… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/arnauquest/original-songs.