Dataset Preview
The full dataset viewer is not available (click to read why). Only showing a preview of the rows.
Job manager crashed while running this job (missing heartbeats).
Error code:   JobManagerCrashedError

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.

audio
audio
text
string
speaker_id
string
emotion
string
language
string
Herkese merhaba, yeni bir teknoloji turuyla karşınızdayım.
speaker_0
angry
tr
Dört Temmuz'u geride bıraktık.
speaker_0
happy
tr
Fakat yapay zekanın en önemli oyuncularından, yöneticilerinden biri olan Sam Altman'ın konuşmasını geride bırakamadık, geride bırakamadım.
speaker_0
happy
tr
Kendisi teknokapitalizmle ilgili vatansever bir manifesto yayınladı dört Temmuz'da.
speaker_0
happy
tr
Ve teknolojinin herkesi daha zengin hale getireceğini ve hepimizin yükselen bir asansöre bindiğini söylüyor.
speaker_0
happy
tr
Bu güzel bir vizyon.
speaker_0
happy
tr
Neler söylüyor biraz ona bakalım.
speaker_0
angry
tr
Bir de iş piyasasında neler oluyor ona bakalım.
speaker_0
angry
tr
Şimdi iş piyasası verilerine bakıldığı zaman mesela Microsoft gene işten çıkarmalara başlıyor.
speaker_0
neutral
tr
İşten çıkarmalar olmasa bile yeni işe alımın çok az olduğunu, hatta neredeyse hiç olmadığını söylüyorlar.
speaker_0
happy
tr
Axios'ta bununla ilgili bir makale yayınlandı ve bu makalede Amerika'nın aslında şu anda sadece iki alanda işe alımların yapıldığını, diğer alanlarda da bir duraklama olduğunu söylüyor.
speaker_0
happy
tr
Nedir bu iki iş alanı?
speaker_0
angry
tr
Şu anda Amerika'da iş gücü piyasası ikiye ayrılmış durumda.
speaker_0
happy
tr
Hem işi olanlar işlerini koruyorlar, işi olmayanlar ise yeni iş bulmakta zorlanıyorlar.
speaker_0
angry
tr
Çıkarmalar tamam, düşük seviyede olsa da işe alımlar çok yavaş şu anda Amerika'da.
speaker_0
angry
tr
Bu yüzden de özellikle yeni mezunlar, işsiz olanlar bundan pek memnun değil.
speaker_0
happy
tr
Haziran ayında sürpriz şekilde yüz kırk yedi bin kişilik istihdam artışı yaşandı Amerika'da.
speaker_0
neutral
tr
Bu artışın yüzde seksen beşi ise sadece eğitim ve sağlık sektörlerinde gerçekleşti.
speaker_0
neutral
tr
Diğer sektörlerde ise neredeyse hiç hareket olmamış.
speaker_0
neutral
tr
Sadece eğitim ve sağlık sektörlerinde yeni işe alımlar olmuş.
speaker_0
angry
tr
Ve işe alımlar pandemi öncesine bakıldığında hâlâ çok düşük seviyede.
speaker_0
angry
tr
İşsizlik yardımı alanların sayısı da 2021'den bu yana en yüksek seviyelere gelmiş.
speaker_0
happy
tr
Dolayısıyla işsiz kalanların uzun süre iş bulamadığını bir yandan da bu gösteriyor.
speaker_0
happy
tr
Yani eğer sadece Amerika'daki işten çıkarmalarının oranına bakarsak, tamam kötü değil ama yeni işe alımlara bakıldığında yılların en zayıf dönemini geçirdiğini, yaşadığını söyleyebiliriz Amerika'nın.
speaker_0
happy
tr
En önemli konulardan birisi şu;
speaker_0
neutral
tr
bundan sonra piyasa nasıl çözümlenecek?
speaker_0
angry
tr
Bir anda zincirleme işten çıkarmalar mı olacak, yoksa bir anda işe alımlarla mı çözülecek bu piyasa?
speaker_0
angry
tr
Onu göreceğiz.
speaker_0
happy
tr
Ama bununla beraber Sam Altman'ın tabii bambaşka bir vizyonu var.
speaker_0
angry
tr
Sam Altman peki ne düşünüyor?
speaker_0
neutral
tr
Öncelikle bir yazdığı X'teki uzun yazısına bakacağız.
speaker_0
happy
tr
Ama belli ki Open AI'ın yapay zeka ürünlerinden birine yazdırmış.
speaker_0
angry
tr
Çünkü o hani arada böyle bir uzun çizgi var ya, o uzun çizgiyi unutmuş.
speaker_0
happy
tr
Ve onu gördüğümüz zaman artık diyoruz ki evet, bu yapay zeka yazdırmış.
speaker_0
happy
tr
Bazı şeyler var.
speaker_0
neutral
tr
Siz de gördüğünüz anda hemen yapay zekanın yazdığını anlıyorsunuzdur.
speaker_0
happy
tr
Dolayısıyla ya belki kendi ürünlerini pazarlamasını yapmak için bilerek kullandı ya da belki de unuttu ve ya da yazdı ve daha sonra kendi yapay zeka modeline düzelttirdi.
speaker_0
happy
tr
Peki neler diyor?
speaker_0
angry
tr
Kimliklere çok önem vermem.
speaker_0
angry
tr
Ancak Amerikalı olmaktan son derece gurur duyuyorum.
speaker_0
neutral
tr
Tabii dört Temmuz'u kutladıkları için dört Temmuz Amerikalılar için önemli bir gün.
speaker_0
happy
tr
Çünkü bağımsızlıklarını ilan ettikleri Kurtuluş Günü, Bağımsızlık Günü.
speaker_0
neutral
tr
Dört Temmuz bin yedi yüz yetmiş altıda Amerikan Bağımsızlık Bildirgesi yayınlanıyor ve Amerika Birleşik Devletleri resmen aslında bu bağımsızlık günüyle kurulmuş oluyor diyebiliriz.
speaker_0
happy
tr
Amerikalı olmaktan son derece gurur duyuyorum.
speaker_0
angry
tr
Bu her gün geçerli ancak bugün özellikle öyle.
speaker_0
happy
tr
Bu ülkenin dünyadaki en harika ülke olduğuna yürekten inanıyorum.
speaker_0
angry
tr
Amerikan mucizesi dünya tarihinde eşi benzeri olmayan bir olaydır.
speaker_0
happy
tr
Teknokapitalizme inanıyorum.
speaker_0
angry
tr
Geldik şimdi bizim sulara.
speaker_0
neutral
tr
İnsanları çok para kazanmaya teşvik etmeli ve ardından serveti geniş çapta dağıtmanın ve kapitalizmin birikimli sihrini paylaşmanın yollarını bulmalıyız.
speaker_0
happy
tr
Biri olmadan diğeri olmaz.
speaker_0
angry
tr
Tabanı yükseltip tavanı yükseltmezseniz bunu çok uzun süre sürdüremezsiniz.
speaker_0
happy
tr
Şimdi burası güzel bir ideoloji.
speaker_0
happy
tr
Evet, tabanı yükseltmek, yani her alandaki ve kategorideki çalışanların seviyesini yükseltmek gerekiyor ki tavan tamam, bazen kaçıp bir anda tavan, çok yükselebiliyor tavandaki insanlar.
speaker_0
happy
tr
Aşağıda çalışanlar aynı yerde kalabiliyor işte ama bu çok sürdürülebilir olmuyor diyor.
speaker_0
neutral
tr
Yani sürdürülebilir bilmiyorum.
speaker_0
happy
tr
Sürdürmekten neyi kastediyoruz, ne kadar sürdürmekten kastediyoruz, kaç sene sürdürmekten kastediyoruz?
speaker_0
angry
tr
Teknoloji ve kapitalizm bir araya geldiğinde yine aslında biraz sömürü ekonomisinden bahsediyoruz.
speaker_0
happy
tr
Ama burada verdiği örneklere baktığımızda, yani para kazanmaya teşvik, evet kapitalizm ama serveti geniş çapta dağıtmak.
speaker_0
happy
tr
Yani neredeyse bu geniş çapta dağıtmayı ben daha eşitlikçi bir bakış açısıyla baktığımda daha sosyalizme kayıyor aslında.
speaker_0
happy
tr
Ama tabii güzel bir ideolojiden bahsediyor.
speaker_0
happy
tr
Dünya, bilim ve teknoloji sayesinde her yıl daha zengin hale gelmelidir.
speaker_0
happy
tr
Ancak herkes yükselen asansörde olmalıdır.
speaker_0
angry
tr
Demin söylediğini tekrardan bağlamış.
speaker_0
neutral
tr
Bence hükümet genellikle piyasalardan daha kötü iş çıkarır.
speaker_0
angry
tr
Bu yüzden inovasyon ve girişimcilik kültürümüzü teşvik etmeliyiz.
speaker_0
happy
tr
Ayrıca eğitimin Amerika'nın üstünlüğünü korumak için kritik öneme sahip olduğuna inanıyorum.
speaker_0
happy
tr
Bu ara bir işte eğitimde de bu laboratuvarları kapatmaktan, işte esas laboratuvarlarda bu yapay zeka ürünleri çıkıyor ya da farklı inovasyonlar çıkıyor.
speaker_0
happy
tr
Onların kapatılması ya da bütçelerinin düşürülmesinden bahsediyordu.
speaker_0
neutral
tr
Biraz ben oraya referans verdiğini anladım ve hükümetin de daha fazla inovasyona ve girişimciliğe desteklemesi gerektiğine dair de bir yazı anlıyorum.
speaker_0
happy
tr
Öyle bir yazı sezdim.
speaker_0
happy
tr
Yirmi yaşındayken, otuz yaşındayken ve şimdi kırk yaşındayken de buna inanıyordum.
speaker_0
angry
tr
Demokrat Parti yirmi yaşındayken bu görüşe makul ölçüde uyumlu görünüyordu.
speaker_0
angry
tr
Otuz yaşındayken yolunu kaybetti ve şu anda tamamen başka bir yere kaymış durumda.
speaker_0
happy
tr
Bu yüzden şu anda siyasi olarak evsizim.
speaker_0
angry
tr
[2 saniye bekleme] Ama sorun değil.
speaker_0
happy
tr
Herhangi bir siyasi partiden çok daha fazla Amerikalı olmayı önemsiyorum.
speaker_0
neutral
tr
Herhangi bir siyasi partiye katılmadığını ve aslında Cumhuriyetçi de olmadığını ve Donald Trump'ın da yanında olmadığını açık ve net bir şekilde aslında burada söylemiş.
speaker_0
happy
tr
Tersten de olsa.
speaker_0
neutral
tr
Bunu mesela biraz cüretkar ve cesur buldum ve hoşuma gitti.
speaker_0
happy
tr
Hani Donald Trump'ın bunu sorun edeceğini zannetmiyorum.
speaker_0
happy
tr
Fakat bu şekilde özgürce ifade ediyor olması gerçekten güzel.
speaker_0
happy
tr
Adayların milyarderleri nasıl ortadan kaldıracaklarını değil, herkese milyarderlerin sahip olduğu şeylere nasıl sahip olacağını anlatmalarını tercih ederim.
speaker_0
happy
tr
Gerçekten güzel.
speaker_0
happy
tr
Amerikan deneyimi her zaman karmaşık olmuştur.
speaker_0
angry
tr
Önümüzdeki iki yüz elli yılın da harika geçeceğini umuyorum.
speaker_0
happy
tr
4 Temmuz kutlu olsun.
speaker_0
angry
tr
Evet, bu yazıyla hem kendi siyasi görüşünü bir anlamda söylüyor ve bir anlamda da hiçbir yere kendini yakın hissetmediğini ama esas olanın bir ülkeye bağlılıktan, bir kültüre, bir topluluğa bağlı olmaktan geçtiğini söylüyor ve tekno kapitalizminde herkese daha fazla para kazandırması gerektiğini, yani sadece şu anda yöneticilerin değil, her seviyenin daha fazla para kazanması gerektiğini
speaker_0
happy
tr
Gelelim yapay zekanın YouTube'u ele geçirmeye başlamasına.
speaker_0
angry
tr
Geçtiğimiz günlerde Cat Biggy'den konuşmuştuk.
speaker_0
neutral
tr
Kendisi CJ ENM isimli bir Güney Koreli stüdyo var.
speaker_0
happy
tr
Onlar tarafından yüzde yüz yapay zeka tarafından üretilen kısa bir animasyon dizisi.
speaker_0
happy
tr
Çok sevimli ve gerçekten çok iyi iş çıkarmışlar.
speaker_0
angry
tr
Bu stüdyo Snowpiercer'in, Parazitin, Old Boy'un yapımcıları ve toplamda otuz adet iki dakikalık, yani altmış dakikalık animasyon çıkardılar.
speaker_0
happy
tr
Ama sadece bu değil bu arada.
speaker_0
angry
tr
Yani YouTube'a baktığımızda da şu anda çok fazla sadece yapay zekayla üretilen videolar var ve çok iyi gidiyorlar.
speaker_0
happy
tr
Mesela Mayıs ayında abone sayısına göre en popüler on YouTube kanalından dördü her videoda üretken yapay zeka kullanıyor.
speaker_0
happy
tr
Bunlardan bir tanesi de Masters of Profesy isimli bir kanal.
speaker_0
angry
tr
Şubat ayında sadece yüzlerce abonesi vardı.
speaker_0
happy
tr
Şimdi ise Haziran ayında ise otuz milyondan fazla aboneye ulaştı ve tüm içeriği yapay zekaya yaptırıyor.
speaker_0
happy
tr
End of preview.

TR-Full_dataset

This is a merged speech dataset containing 41427 audio segments from 88 source datasets.

Dataset Information

  • Total Segments: 41427
  • Speakers: 222
  • Languages: tr
  • Emotions: neutral, angry, sad, happy
  • Original Datasets: 88

Dataset Structure

Each example contains:

  • audio: Audio file (WAV format, original sampling rate preserved)
  • text: Transcription of the audio
  • speaker_id: Unique speaker identifier (made unique across all merged datasets)
  • emotion: Detected emotion (neutral, happy, sad, etc.)
  • language: Language code (en, es, fr, etc.)

Usage

Loading the Dataset

from datasets import load_dataset

# Load the dataset
dataset = load_dataset("Codyfederer/tr-full-dataset")

# Access the training split
train_data = dataset["train"]

# Example: Get first sample
sample = train_data[0]
print(f"Text: {sample['text']}")
print(f"Speaker: {sample['speaker_id']}")
print(f"Language: {sample['language']}")
print(f"Emotion: {sample['emotion']}")

# Play audio (requires audio libraries)
# sample['audio']['array'] contains the audio data
# sample['audio']['sampling_rate'] contains the sampling rate

Alternative: Load from JSONL

from datasets import Dataset, Audio, Features, Value
import json

# Load the JSONL file
rows = []
with open("data.jsonl", "r", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        rows.append(json.loads(line))

features = Features({
    "audio": Audio(sampling_rate=None),
    "text": Value("string"),
    "speaker_id": Value("string"),
    "emotion": Value("string"),
    "language": Value("string")
})

dataset = Dataset.from_list(rows, features=features)

Dataset Structure

The dataset includes:

  • data.jsonl - Main dataset file with all columns (JSON Lines)
  • *.wav - Audio files under audio_XXX/ subdirectories
  • load_dataset.txt - Python script for loading the dataset (rename to .py to use)

JSONL keys:

  • audio: Relative audio path (e.g., audio_000/segment_000000_speaker_0.wav)
  • text: Transcription of the audio
  • speaker_id: Unique speaker identifier
  • emotion: Detected emotion
  • language: Language code

Speaker ID Mapping

Speaker IDs have been made unique across all merged datasets to avoid conflicts. For example:

  • Original Dataset A: speaker_0, speaker_1
  • Original Dataset B: speaker_0, speaker_1
  • Merged Dataset: speaker_0, speaker_1, speaker_2, speaker_3

Original dataset information is preserved in the metadata for reference.

Data Quality

This dataset was created using the Vyvo Dataset Builder with:

  • Automatic transcription and diarization
  • Quality filtering for audio segments
  • Music and noise filtering
  • Emotion detection
  • Language identification

License

This dataset is released under the Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0).

Citation

@dataset{vyvo_merged_dataset,
  title={TR-Full_dataset},
  author={Vyvo Dataset Builder},
  year={2025},
  url={https://huggingface.co/datasets/Codyfederer/tr-full-dataset}
}

This dataset was created using the Vyvo Dataset Builder tool.

Downloads last month
698