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hogar > Todos los Datasets de categorías > Datasets de reconocimiento de voz > 797 horas datos voz hindi_Diálogo (teléfono móvil)

797 horas datos voz hindi_Diálogo (teléfono móvil)

hindi
Habla Conversacional
Datos discusión hindi
Conjunto datos discusión hindi
Recolección discusión hindi
Datos charla informal hindi
Conjunto datos charla informal hindi
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Conjunto datos conversación hindi
Datos discusión India
Conjunto datos discusión India
Datos charla informal India
Conjunto datos charla informal India
Recolección charla informal India

Datos de voz en hindi_diálogo (teléfono móvil), grabados simulando aproximadamente treinta temas comunes. Este conjunto de datos anota texto, marcas temporales por oración, identidad del hablante, género, etc., grabado por 1.022 hablantes nativos indios de diversas regiones y culturas, alta precisión, proporciona recursos valiosos para investigación y aplicaciones de reconocimiento de voz, verificado por múltiples empresas AI: ayuda a que los modelos se desempeñen excelentemente ante la diversidad del mundo real. Cumplimos estrictamente con regulaciones de protección de datos y privacidad, garantizando la protección de la privacidad y derechos legales de los usuarios durante recopilación, almacenamiento y uso de datos, todos los datos cumplen con GDPR, CCPA, PIPL.

Paid Datasets
Este Dataset es de pago para uso comercial, investigación y más. Los Datasets licenciados y listos para usar ayudan a impulsar proyectos de IA.
EspecificacionesEspecificaciones
Formato
16 kHz, 16 bit, wav sin comprimir, monoaural
Clasificación de contenido
El grabador elige algunos temas conocidos de una lista específica y graba un diálogo fluido y natural sobre cada uno de ellos
Condiciones de grabación
Interior relativamente silencioso, sin eco
Equipo de grabación
Teléfonos Android, iPhone
Información sobre la grabadora
Total 1.022 personas: hombres 496 personas representan 49%, mujeres 526 personas representan 51%, principalmente jóvenes
País
India
Código de idioma regional
hi-IN
Idioma
Hindi
Características de etiquetado
Marcado del contenido del texto, la hora de la frase, la identificación del hablante, el sexo
Precisión
Tasa de exactitud por frase 95%
Ejemplo Ejemplo
  • Audio

    अ इन लोग के वीडिओज़ से काफी फायदा भी मिलता हैं और नई नई चीजे सीखने को मिलती है तो, उन लोगों को फॉलो करने से कोई मतलब नहीं है।

  • Audio

    नहीं पर कभी-कभार ऐसा होता है ना की यार आज मूड हो गया आज उस सेलिब्रिटी की मूवी लगी है अपन थिएटर में चलकर देखते है अपनी फॅमिली को ले जाते है।

  • Audio

    तो मेरा तो ऐसा मानना है की ये ज़्यादा बेनिफिशियल है की आप, इस टाइप की सेलेब्रिटीज़ को

  • Audio

    मैं जैसे फिर मैं यूट्यूब जगत में ज्यादा जाना पसंद करता हूँ कुछ यूट्यूबर्स अच्छे है जैसे डॉक्टर विवेक बिंद्रा हो गए।

  • Audio

    बाकि आपका फिर अक्षय कुमार के आलावा कौन उससे कम इस्तर वाला सेलिब्रिटी अच्छा लगता हैं आपको?

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