В начале этого года по ряду причин мы загорелись идеей создать самый большой открытый датасет русской речи. Подробнее о нашей мотивации и о том, как всё начиналось,
можно прочитать в этой статье — Огромный открытый датасет русской речи ^[1]. С тех пор наш проект ^[2] прошел через ряд масштабных изменений, мы в три раза увеличили количество данных, повысили их качество, добавили лейблы для спикеров и сейчас мы наконец готовы представить вам версию 1.0.

Также мы не готовы останавливаться на достигнутом и планируем продолжать делать интесивную работу над ошибками в последующих версиях и улучшать качество уже опубликованных данных. Версию 1.1 мы планируем посвятить масштабной работе над ошибками.

Кратко об Open STT v1.0

• Более 20 000 часов (изначально мы ставили себе планку в 10 000 часов) аудио русской речи, 2.3 Tb данных (в формате wav, в формате .mp3 конечно меньше);
• Большое разнообразие доменов: начиная с аудио, записанных на профессиональный микрофон, заканчивая телефонными звонками:

Более детально со статистикой можно познакомиться в репозитории ^[2] проекта.

• Теперь данные можно скачать на высокой скорости как в .wav(mono, 16KHz, int16) формате через торрент, так и по прямой ссылке в .mp3;
• Добавили небольшой вручную размеченный валидационный датасет (18 часов) для 3х основных доменов;

Мы приложили максимум усилий для повышения качества разметки:

• Усовершенстовали модель для алайнмента новых доменов;
• Использовали более качественные и тонко настроенные STT-модели для алайнмента;
• Улучшили алгоритм нормализации цифр и латиницы;
• Постепенно переразмечаем/убираем "грязные" данные из прошлых версий;
• Вылечили ряд детских проблем датасета таких как:
  • "Болтающиеся" одиночные буквы в начале и конце предложений;
  • Низкий выход алайнмента вследствие низкого качества моделей;
  • "Правильная" работа со знаками препинания во время алайнмента;
• (Скоро!) Появятся настоящие лейблы для спикеров;

Для каких задач может пригодиться наш датасет?

• Распознавание речи;
• Синтез речи;
• Денойзинг, устранение шума в аудио;
• Идентификация голоса;
• Разделение дикторов;

Как планируем развивать датасет в дальнейшем?

• Улучшить / перезалить существующие датасеты, почистить разметку;
• Опубликовать модели для распознования речи и постпроцессинга;
• Добавить разметку со speaker id. Для части новых доменов есть готовая разметка, но есть также идея добавить спикеров и в старые датасеты;
• Возможно переключиться на другие языки;
• Возможно добавить несколько новых доменов;

Подробнее познакомиться с новыми доменами можно в репозитории ^[2]

Автор: Alexander

Источник ^[3]