Indic-LLM-Labs/Fleurs-Kn

This is a filtered version of the Fleurs dataset only containing samples of Kannada language. The dataset contains total of 2283 training, 368 validation and 838 test samples.

Data Sample:

{'id': 1053,
 'num_samples': 226560,
 'path': '/home/ravi.naik/.cache/huggingface/datasets/downloads/extracted/e7c8b501d4e6892673b6dc291d42de48e7987b0d2aa6471066a671f686224ed1/10000267636955490843.wav',
 'audio': {'path': 'train/10000267636955490843.wav',
  'array': array([ 0.        ,  0.        ,  0.        , ..., -0.00100893,
         -0.00109982, -0.00118315]),
  'sampling_rate': 16000},
 'transcription': 'ವಿದೇಶದಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸಿದ ನಂತರ ನೀವು ನಿಮ್ಮಊರಿಗೆ ಮರಳಿದಾಗ ನೀವು ಹೊಸ ಸಂಸ್ಕೃತಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕುಟುಂಬ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯಿಂದ ಕೆಲವು ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ',
 'raw_transcription': 'ವಿದೇಶದಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸಿದ ನಂತರ ನೀವು ನಿಮ್ಮಊರಿಗೆ ಮರಳಿದಾಗ, ನೀವು ಹೊಸ ಸಂಸ್ಕೃತಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕುಟುಂಬ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯಿಂದ ಕೆಲವು ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ.',
 'gender': 1,
 'lang_id': 47,
 'language': 'Kannada',
 'lang_group_id': 4}

Data Fields

The data fields are the same among all splits.

• id (int): ID of audio sample
• num_samples (int): Number of float values
• path (str): Path to the audio file
• audio (dict): Audio object including loaded audio array, sampling rate and path ot audio
• raw_transcription (str): The non-normalized transcription of the audio file
• transcription (str): Transcription of the audio file
• gender (int): Class id of gender
• lang_id (int): Class id of language
• lang_group_id (int): Class id of language group

Use with Datasets

from datasets import load_dataset
fleurs_kn = load_dataset("Indic-LLM-Labs/Fleurs-Kn", split="train", streaming=True)
print(next(iter(fleurs_kn)))