Datasets:
yfyeung
/
librispeech-hubert-base-ls960-iter1-l6-km500

Dataset card Viewer Files Community
The full dataset viewer is not available (click to read why). Only showing a preview of the rows.
The dataset generation failed because of a cast error
Error code:   DatasetGenerationCastError
Exception:    DatasetGenerationCastError
Message:      An error occurred while generating the dataset

All the data files must have the same columns, but at some point there are 1 missing columns ({'custom'})

This happened while the json dataset builder was generating data using

/tmp/hf-datasets-cache/medium/datasets/21940565997357-config-parquet-and-info-yfyeung-librispeech-huber-05e69f60/downloads/b28930eb610fe3559cbc29e0abe9519e62851029293c45f74911b2c5ebd76b2b

Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 2013, in _prepare_split_single
                  writer.write_table(table)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/arrow_writer.py", line 585, in write_table
                  pa_table = table_cast(pa_table, self._schema)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2302, in table_cast
                  return cast_table_to_schema(table, schema)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/table.py", line 2256, in cast_table_to_schema
                  raise CastError(
              datasets.table.CastError: Couldn't cast
              id: string
              start: int64
              duration: double
              channel: int64
              supervisions: list<item: struct<id: string, recording_id: string, start: double, duration: double, channel: int64, text: string, language: string, speaker: string>>
                child 0, item: struct<id: string, recording_id: string, start: double, duration: double, channel: int64, text: string, language: string, speaker: string>
                    child 0, id: string
                    child 1, recording_id: string
                    child 2, start: double
                    child 3, duration: double
                    child 4, channel: int64
                    child 5, text: string
                    child 6, language: string
                    child 7, speaker: string
              recording: struct<id: string, sources: list<item: struct<type: string, channels: list<item: int64>, source: string>>, sampling_rate: int64, num_samples: int64, duration: double, channel_ids: list<item: int64>>
                child 0, id: string
                child 1, sources: list<item: struct<type: string, channels: list<item: int64>, source: string>>
                    child 0, item: struct<type: string, channels: list<item: int64>, source: string>
                        child 0, type: string
                        child 1, channels: list<item: int64>
                            child 0, item: int64
                        child 2, source: string
                child 2, sampling_rate: int64
                child 3, num_samples: int64
                child 4, duration: double
                child 5, channel_ids: list<item: int64>
                    child 0, item: int64
              type: string
              to
              {'id': Value(dtype='string', id=None), 'start': Value(dtype='int64', id=None), 'duration': Value(dtype='float64', id=None), 'channel': Value(dtype='int64', id=None), 'supervisions': [{'id': Value(dtype='string', id=None), 'recording_id': Value(dtype='string', id=None), 'start': Value(dtype='float64', id=None), 'duration': Value(dtype='float64', id=None), 'channel': Value(dtype='int64', id=None), 'text': Value(dtype='string', id=None), 'language': Value(dtype='string', id=None), 'speaker': Value(dtype='string', id=None)}], 'recording': {'id': Value(dtype='string', id=None), 'sources': [{'type': Value(dtype='string', id=None), 'channels': Sequence(feature=Value(dtype='int64', id=None), length=-1, id=None), 'source': Value(dtype='string', id=None)}], 'sampling_rate': Value(dtype='int64', id=None), 'num_samples': Value(dtype='int64', id=None), 'duration': Value(dtype='float64', id=None), 'channel_ids': Sequence(feature=Value(dtype='int64', id=None), length=-1, id=None)}, 'type': Value(dtype='string', id=None), 'custom': {'kmeans': Value(dtype='string', id=None)}}
              because column names don't match
              
              During handling of the above exception, another exception occurred:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1396, in compute_config_parquet_and_info_response
                  parquet_operations = convert_to_parquet(builder)
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/parquet_and_info.py", line 1045, in convert_to_parquet
                  builder.download_and_prepare(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1029, in download_and_prepare
                  self._download_and_prepare(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1124, in _download_and_prepare
                  self._prepare_split(split_generator, **prepare_split_kwargs)
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 1884, in _prepare_split
                  for job_id, done, content in self._prepare_split_single(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/builder.py", line 2015, in _prepare_split_single
                  raise DatasetGenerationCastError.from_cast_error(
              datasets.exceptions.DatasetGenerationCastError: An error occurred while generating the dataset
              
              All the data files must have the same columns, but at some point there are 1 missing columns ({'custom'})
              
              This happened while the json dataset builder was generating data using
              
              /tmp/hf-datasets-cache/medium/datasets/21940565997357-config-parquet-and-info-yfyeung-librispeech-huber-05e69f60/downloads/b28930eb610fe3559cbc29e0abe9519e62851029293c45f74911b2c5ebd76b2b
              
              Please either edit the data files to have matching columns, or separate them into different configurations (see docs at https://hf.co/docs/hub/datasets-manual-configuration#multiple-configurations)

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.

id
string
start
int64
duration
float64
channel
int64
supervisions
list
recording
dict
type
string
custom
dict
4680-16026-0000-0
0
15.275
0
[ { "id": "4680-16026-0000", "recording_id": "4680-16026-0000", "start": 0, "duration": 15.275, "channel": 0, "text": "THE FOLLOWING DAY WAS THE THREE D OF JUNE EIGHTEEN THIRTY TWO A DATE WHICH IT IS NECESSARY TO INDICATE ON ACCOUNT OF THE GRAVE EVENTS WHICH AT THAT EPOCH HUNG ON THE HORIZON OF PARIS IN THE STATE OF LIGHTNING CHARGED CLOUDS", "language": "English", "speaker": "4680" } ]
{ "id": "4680-16026-0000", "sources": [ { "type": "file", "channels": [ 0 ], "source": "download/LibriSpeech/train-clean-100/4680/16026/4680-16026-0000.flac" } ], "sampling_rate": 16000, "num_samples": 244400, "duration": 15.275, "channel_ids": [ 0 ] }
MonoCut
{ "kmeans": "499 223 223 223 74 388 104 388 104 74 104 74 104 104 388 388 104 104 74 74 74 136 136 136 33 33 34 202 202 494 494 67 67 483 483 316 316 316 316 243 141 111 117 117 117 44 44 44 177 285 369 177 177 186 186 482 387 153 228 228 242 380 222 222 246 466 466 253 253 458 63 63 63 63 63 63 63 73 435 355 373 373 373 395 330 330 456 43 472 454 454 454 138 257 97 338 338 338 338 338 469 469 66 66 372 372 166 166 249 256 274 88 88 493 380 222 222 246 14 411 411 209 209 332 332 332 142 142 142 142 142 142 470 470 470 370 370 370 197 91 157 399 59 17 34 17 458 458 139 139 139 139 410 410 357 357 292 126 356 271 344 423 423 423 171 171 171 276 276 242 242 338 59 54 221 66 66 66 372 166 60 249 255 255 24 303 72 476 476 351 356 271 371 371 332 332 332 332 332 332 142 142 142 142 142 142 142 158 158 175 175 175 59 59 384 384 384 104 104 74 104 351 74 74 104 46 46 33 180 33 351 33 17 391 391 391 380 380 380 222 222 246 466 466 253 458 458 458 139 139 139 139 309 309 309 357 357 357 351 292 5 123 123 394 394 394 394 394 443 94 94 157 157 59 399 444 444 444 249 249 230 230 230 302 302 472 454 454 264 264 368 368 347 347 439 439 296 472 82 110 359 146 217 217 296 82 82 82 82 49 135 135 95 95 47 47 47 47 258 24 24 309 115 356 271 371 1 1 78 475 399 399 287 287 287 445 85 85 271 491 491 498 498 121 126 421 92 92 187 187 187 458 458 139 139 139 139 139 410 410 435 127 157 157 218 425 432 432 226 226 308 90 391 498 161 211 23 421 92 187 187 165 65 65 65 65 392 407 308 90 274 88 437 437 195 138 257 161 161 222 222 452 452 378 378 378 378 265 265 265 265 139 139 139 435 465 465 21 341 19 177 24 435 465 383 383 383 383 19 326 326 326 326 326 326 358 358 358 358 389 10 449 82 449 283 112 334 417 34 147 26 26 420 420 104 240 240 240 337 337 289 289 350 33 34 123 123 394 394 394 394 394 443 94 177 27 27 263 382 382 362 338 362 54 54 221 318 318 318 382 382 396 396 357 357 357 351 399 27 27 347 347 382 441 441 441 220 220 19 312 312 312 498 238 121 124 93 194 194 194 194 194 194 156 201 201 48 226 153 153 153 153 478 432 432 226 233 233 195 138 31 365 349 365 140 140 140 464 464 170 352 352 18 18 227 227 227 364 364 364 150 244 244 463 132 359 359 64 69 231 231 308 475 425 425 320 88 493 493 23 351 137 379 379 379 304 27 27 27 95 95 95 47 47 377 377 84 84 299 299 217 296 283 283 283 283 112 334 417 104 294 280 280 420 420 420 420 104 420 420 420 420 214 214 214 46 351 144 144 444 287 287 496 496 496 138 257 217 296 296 82 82 82 82 101 200 59 250 252 252 458 139 139 139 435 435 256 274 274 88 88 493 493 493 493 15 15 15 15 301 301 219 219 219 348 348 348 348 292 292 292 96 186 482 387 153 153 228 242 242 23 14 411 411 461 461 461 462 462 462 315 315 315 166 166 251 443 443 94 401 401 401 452 452 191 191 191 301 318 263 204 204 204 204 204 204 392 392 392 479 251 251 251 10 10 10 283 283 283 283 112 112 334 417 351 33 33 104 384 384 55 104 55 427 104 104 240 16 280 240 499 240 499" }
4680-16026-0001-1
0
15.315
0
[ { "id": "4680-16026-0001", "recording_id": "4680-16026-0001", "start": 0, "duration": 15.315, "channel": 0, "text": "WHICH SHE HAD NOT YET DONE UP TO THAT TIME SHE HAD CONTENTED HERSELF WITH WATCHING HIM ON HIS PASSAGE ALONG THE BOULEVARD WITHOUT EVER SEEKING TO ENCOUNTER HIM IT WAS ONLY ON THE EVENING BEFORE THAT SHE HAD ATTEMPTED TO ADDRESS HIM", "language": "English", "speaker": "4680" } ]
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MonoCut
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