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Datasets:
ejbejaranos
/
MSMarco-ES-TTS-Big95.1ksamples

Tasks:
Question Answering
Modalities:
Audio
Text
Formats:
parquet
Languages:
Spanish
Size:
10K - 100K
Tags:
general
Audio
QA
Whisper
LLMs
Libraries:
Datasets
Dask
License:
Dataset card Data Studio Files
xet
Community
1
MSMarco-ES-TTS-Big95.1ksamples / README.md
ejbejaranos's picture
ejbejaranos
Update README.md
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4 kB
metadata 
dataset_info:
  features:
    - name: instruction_audio
      dtype:
        audio:
          sampling_rate: 22050
    - name: instruction_text
      dtype: string
    - name: output_text
      dtype: string
    - name: output_audio
      dtype:
        audio:
          sampling_rate: 22050
    - name: speaker
      dtype: string
    - name: gender
      dtype: string
    - name: label
      dtype: string
  splits:
    - name: train
      num_bytes: 116375676374.296
      num_examples: 95108
  download_size: 108256721758
  dataset_size: 116375676374.296
configs:
  - config_name: default
    data_files:
      - split: train
        path: data/train-*
license: apache-2.0
task_categories:
  - question-answering
language:
  - es
tags:
  - general
  - Audio
  - QA
  - Whisper
  - LLMs
pretty_name: TTSBigDataset100k
size_categories:
  - 10K<n<100K

MSMarco-ES-TTS-Big95.1ksamples 🎙️📖

HF Dataset

Extensión del dataset ejbejaranos/MSMarco-ES-TTS-small4.5ksamples que contiene 95,108 muestras adicionales de pares pregunta-respuesta en español convertidos a audio mediante síntesis de voz (TTS). Los samples son distintos a los de la versión anterior, por lo que pueden usarse como extensión.

🔍 Vista rápida

Descripción del proyecto

🎧 Demostración de audio

Audio de instrucción (pregunta):

Audio de respuesta:

📚 Descripción

Dataset generado a partir de MS Marco ES mediante:

  1. Filtrado de preguntas que comienzan con "¿" o "?"
  2. Balanceo entre respuestas positivas/negativas
  3. Conversión a audio usando la API de TTS de ITCL con múltiples voces

🏷️ Características clave

  • 🗃️ Muestras totales: 95,108
  • 🔊 Formato audio: MP3 @ 22.05kHz
  • 🗣️ Voces TTS: ef_dora, m_alex, em_santa
  • 🌐 Idioma: Español (ES)
  • 📦 Estructura:
    {
  "query": "texto de pregunta",
  "response": "texto de respuesta", 
  "audio_path": "ruta/al/audio.mp3"
}```

💻 Uso 

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("ejbejaranos/MSMarco-ES-TTS-small95.1ksamples")
print(dataset["train"][0])  # Muestra primera entrada

🛠️ Proceso de creación

El dataset fue creado utilizando las siguientes etapas:

  1. Extracción: 95k+ preguntas del dataset original

  2. Generación: Conversión TTS con rotación de voces

  3. Validación: Filtrado de audios corruptos

  4. Publicación: Carga a Hugging Face Hub

📝 Ejemplo completo 

{
  "query": "¿Cómo puedo mejorar mi salud cardiovascular?",
  "response": "Hacer ejercicio regularmente y mantener una dieta balanceada ayuda a mejorar la salud cardiovascular.",
  "audio_path": "audio_dataset/sample_0001.mp3"
}

🤝 Contribuciones

¡Se aceptan contribuciones! Reporta problemas o sugerencias en:

📬 Contacto

Edison Bejarano

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