ESpeech-podcasts / README.md
frappuccino's picture
Update README.md
aedbe07 verified
---
license: cc-by-nc-4.0
language:
- ru
task_categories:
- text-to-speech
- automatic-speech-recognition
tags:
- audio
- text
size_categories:
- 10M<n<100M
extra_gated_prompt: >-
### ЛИЦЕНЗИОННОЕ СОГЛАШЕНИЕ ESpeech-podcasts
1. Общие положения
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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
extra_gated_fields:
Имя: text
Фамилия: text
Дата рождения: date_picker
Страна: country
Организация/Учреждение: text
Должность:
type: select
options:
- Студент
- Аспирант
- Научный сотрудник
- AI исследователь
- AI разработчик/инженер
- Журналист
- Другое
Цель использования:
type: select
options:
- Научные исследования
- Образовательные цели
- Разработка некоммерческих проектов
- Другое
geo: ip_location
Нажимая кнопку "Принять" ниже, я принимаю условия лицензии и подтверждаю, что буду использовать данный датасет исключительно в некоммерческих, исследовательских или образовательных целях: checkbox
extra_gated_button_content: Принять
pretty_name: ESpeech Podcasts Dataset
---
# 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
![EMOS Quality Distribution](https://huggingface.co/datasets/ESpeech/ESpeech-podcasts/resolve/main/mos.png)
#### 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
```bibtex
@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={}
}
```