1.1. Данный датасет ("ESpeech-podcasts") предоставляется "как есть" (as is) исключительно для некоммерческих, исследовательских и образовательных целей, в частности для развития технологий обработки речи.
1.2. Создатели Датасета не претендуют на авторские права на аудиоконтент, включенный в него. Все права на оригинальные произведения (подкасты) принадлежат их законным авторам и правообладателям.
1.3. Аудиоматериалы были собраны из общедоступных источников. Датасет содержит обработанные и отфильтрованные фрагменты оригинальных записей. Восстановить оригинальный контент невозможно.

Условия использования

2.1. Получая доступ к Датасету, вы ("Пользователь") соглашаетесь использовать его строго в некоммерческих, исследовательских или образовательных целях.
2.2. Любое коммерческое использование, перепродажа или публичное распространение Датасета или его частей строго запрещено.
2.3. Пользователь обязуется не использовать Датасет способами, нарушающими законодательство об авторском праве или права третьих лиц.

Процедура для правообладателей

3.1. Мы уважаем права на интеллектуальную собственность и готовы к сотрудничеству с правообладателями.
3.2. Если вы являетесь автором или правообладателем материалов, включенных в Датасет, и считаете, что ваши права были нарушены, пожалуйста, отправьте нам официальный запрос на удаление по адресу электронной почты: [[email protected]].
3.3. Для оперативного рассмотрения ваш запрос должен содержать следующую информацию:
a) Доказательство того, что вы являетесь правообладателем или уполномоченным представителем (например, ссылка на ваш официальный сайт, подкаст-платформу).
b) Точное указание на ваш оригинальный материал (ссылка).
c) Идентификаторы файлов или сегментов в нашем Датасете, которые, по вашему мнению, нарушают ваши права.
d) Ваши контактные данные (имя, email, номер телефона).
e) Заявление о том, что предоставленная информация является точной и что вы действуете добросовестно.

3.4. После получения полного и обоснованного запроса мы обязуемся в рассмотреть его в течении 45 дней и удалить указанные материалы из Датасета.

Ограничение ответственности

4.1. Создатели Датасета не несут ответственности за любые прямые или косвенные убытки, возникшие в результате использования или невозможности использования Датасета.
4.2. Ответственность за соблюдение прав на интеллектуальную собственность при конечном использовании данных (например, при обучении коммерческих моделей) лежит на Пользователе.

Podcasts Audio Dataset

Dataset Description

This dataset contains 3200 hours of processed audio segments extracted from various podcasts with corresponding metadata. Each audio file represents a segment from podcast episodes, processed at 44.1kHz sample rate.

Dataset Summary

Language: Russian
Total Duration: 3200 hours of speech
Task: TTS, ASR, Quality Assessment
Audio format: MP3, 44.1kHz sample rate
Structure: Segmented audio files with JSON metadata
Source: Various podcast content

Dataset Structure

Data Fields

Basic Information

audio: Audio data (44.1kHz sample rate, MP3 format)
file_name: Name of the audio segment file (format: <podcast_name>_<episode>_<idx>.mp3)
segment_index: Index of the audio segment within the original podcast episode
original_name: Original name of the podcast episode

Transcription and Timing

text: Transcribed text of the audio segment
start: Start time of the segment in seconds
end: End time of the segment in seconds
words: Word-level timestamps and confidence scores

Speaker Information

speaker: Speaker identifier (e.g., "SPEAKER_00", "SPEAKER_01")

Quality Metrics

emos_overall: EMOS overall quality score (speech quality assessment)
noise_confidence: Noise detection confidence score

Segment Structure

num_sentences: Number of sentences in the segment
original_segments: Original subsegments data (for merged segments)

VAD (Voice Activity Detection)

vad_trimmed: Whether VAD trimming was applied
vad_start: VAD start time in seconds
trim_ratio: Ratio of trimmed audio length to original

Data Splits

Train: All available podcast segments (3200 hours total)

Citation Information

@dataset{espeech_podcasts_dataset,
  title={ESpeech: Large-Scale Russian Podcast Speech Dataset},
  author={ESpeech Team},
  year={2025},
  url={https://huggingface.co/datasets/ESpeech/ESpeech-podcasts/},
  note={}
}

Downloads last month: 151