Meta-Description
- Date de publication : 2015
- Auteurs : Vassil Panayotov, Guoguo Chen, Daniel Povey, Sanjeev Khudanpur
- Institution : Center for Language and Speech Processing & Human Language Technology Center of Excellence The Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA
- Papier de référence : Librispeech: An ASR corpus based on public domain audio books
Description des Données
- Type de tâche : Reconnaissance Automatique de la Parole
- Type de données : Texte + Audio
- Intention du dataset : Ce dataset est destiné à faire du speech-to-text, à partir de plusieurs centaines d’heures d’enregistrements de livres audio.
- Détails des données :
- Entraînement : Environ 1000h d’audio
- Développement : 5h d’audio
- Test : 5h d’audio
Compléments
La Data Science 
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