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俄语开放语音转文本

来源于各种音频源的语音示例集合。 数据集包含简短的俄语音频剪辑。

备注

Microsoft 按“原样”提供 Azure 开放数据集。 Microsoft 对数据集的使用不提供任何担保(明示或暗示)、保证或条件。 在当地法律允许的范围内,Microsoft 对使用数据集而导致的任何损害或损失不承担任何责任,包括直接、必然、特殊、间接、偶发或惩罚性损害或损失。

此数据集是根据 Microsoft 接收源数据的原始条款提供的。 数据集可能包含来自 Microsoft 的数据。

此俄语语音转文本 (STT) 数据集包括:

  • 大约 1,600 万条言语
  • 大约 20,000 小时
  • 2.3 TB(int16 类型的 .wav 非压缩格式),356G opus 格式的数据
  • 除验证数据集以外的所有文件均已转换成 opus

数据集的主要目的是训练“语音转文本”模型。

数据集组合

数据集大小是为 .wav 文件指定的。

数据集 言语 小时 GB 秒/字符 COMMENT 批注 质量/噪音
无线电_v4 (*) 7,603,192 10,430 1,195 5 秒 / 68 单选 对齐 95% / 清晰
public_speech (*) 1,700,060 2,709 301 6 秒 / 79 公共演讲 对齐 95% / 清晰
有声读物_2 1,149,404 1,511 162 5 秒 / 56 书籍 对齐 95% / 清晰
radio_2 651,645 1,439 154 8 秒 / 110 单选 对齐 95% / 清晰
public_youtube1120 1,410,979 1,104 237 3 秒 / 34 Youtube 对白字幕 95% / ~清晰
public_youtube700 759,483 701 75 3 秒 / 43 Youtube 对白字幕 95% / ~清晰
tts_russian_addresses 1,741,838 754 81 2 秒 / 20 地址 TTS 4 语音 100% / 清晰
asr_public_phone_calls_2 603,797 601 66 4 秒 / 37 电话呼叫 ASR 70% / 嘈杂
public_youtube1120_hq 369,245 291 31 3 秒 / 37 YouTube HQ 对白字幕 95% / ~清晰
asr_public_phone_calls_1 233,868 211 23 3 秒 / 29 电话呼叫 ASR 70% / 嘈杂
radio_v4_add (*) 92,679 157 18 6 秒 / 80 单选 对齐 95% / 清晰
asr_public_stories_2 78,186 78 9 4 秒 / 43 书籍 ASR 80% / 清晰
asr_public_stories_1 46,142 38 4 3 秒 / 30 书籍 ASR 80% / 清晰
public_series_1 20,243 17 2 3 秒 / 38 Youtube 对白字幕 95% / ~清晰
asr_calls_2_val 12,950 7,7 2 2 秒 / 34 电话呼叫 手动批注 99% / 清晰
public_lecture_1 6,803 6 1 3 秒 / 47 讲座 对白字幕 95% / 清晰
buriy_audiobooks_2_val 7,850 4,9 1 2 秒 / 31 书籍 手动批注 99% / 清晰
public_youtube700_val 7,311 4,5 1 2 秒 / 35 Youtube 手动批注 99% / 清晰

(*) 只有一个数据示例是采用 txt 文件提供的。

批注方法

数据集是使用开放源代码编译的。 使用语音活动检测和比对将长序列分割为音频块。 某些音频类型已自动批注,并通过启发式方法以统计方式进行验证。

数据量和更新频率

数据集的总大小为 350 GB。 带有公共共享标签的数据集的总大小为 130 GB。

数据集本身不太可能更新为后向兼容。 请遵循原始存储库来建立基准并排除文件。

将来可能会添加新的域和语言。

音频规范化

所有文件已规范化,以便更快捷地实现运行时增强。 处理过程如下:

  • 必要时转换成 mono;
  • 必要时转换为 16-kHz 采样率;
  • 存储为 16 位整数;
  • 转换为 OPUS;

磁盘上 DB 方法

每个音频文件(wav、二进制)都经过了哈希处理。 哈希用于创建文件夹层次结构以实现更优化的 fs 操作。

target_format = 'wav'
wavb = wav.tobytes()

f_hash = hashlib.sha1(wavb).hexdigest()

store_path = Path(root_folder,
                  f_hash[0],
                  f_hash[1:3],
                  f_hash[3:15] + '.' + target_format)

下载

数据集以两种形式提供:

文件夹结构:

└── ru_open_stt_opus                                            <= archived folders
│   │
│   ├── archives
│   │    ├── asr_calls_2_val.tar.gz                             <= tar.gz archives with opus and wav files
│   │    │   ...                                                <= see the below table for enumeration
│   │    └── tts_russian_addresses_rhvoice_4voices.tar.gz
│   │
│   └── manifests
│        ├── asr_calls_2_val.csv                                <= csv files with wav_path, text_path, duration (see notebooks)
│        │   ...
│        └── tts_russian_addresses_rhvoice_4voices.csv
│
└── ru_open_stt_opus_unpacked                                   <= a separate folder for each uploaded domain
    ├── public_youtube1120
    │    ├── 0                                                  <= see "On disk DB methodology" for details
    │    ├── 1
    │    │   ├── 00
    │    │   │  ...
    │    │   └── ff
    │    │        ├── *.opus                                   <= actual files
    │    │        └── *.txt
    │    │   ...
    │    └── f
    │
    ├── public_youtube1120_hq
    ├── public_youtube700_val
    ├── asr_calls_2_val
    ├── radio_2
    ├── private_buriy_audiobooks_2
    ├── asr_public_phone_calls_2
    ├── asr_public_stories_2
    ├── asr_public_stories_1
    ├── public_lecture_1
    ├── asr_public_phone_calls_1
    ├── public_series_1
    └── public_youtube700
数据集 GB,WAV GB,存档 存档 清单
定型
无线电和公共演讲示例 - 11.4 opus+txt - manifest
有声读物_2 162 25.8 opus+txt Internet + 比对 manifest
radio_2 154 24.6 opus+txt 单选 manifest
public_youtube1120 237 19.0 opus+txt YouTube 视频 manifest
asr_public_phone_calls_2 66 9.4 opus+txt Internet + ASR manifest
public_youtube1120_hq 31 4.9 opus+txt YouTube 视频 manifest
asr_public_stories_2 9 1.4 opus+txt Internet + 比对 manifest
tts_russian_addresses_rhvoice_4voices 80.9 12.9 opus+txt TTS manifest
public_youtube700 75.0 12.2 opus+txt YouTube 视频 manifest
asr_public_phone_calls_1 22.7 3.2 opus+txt Internet + ASR manifest
asr_public_stories_1 4.1 0.7 opus+txt 公共情景 manifest
public_series_1 1.9 0.3 opus+txt 公用系列 manifest
public_lecture_1 0.7 0.1 opus+txt Internet + 手动任务 manifest
Val
asr_calls_2_val 2 0.8 wav+txt Internet manifest
buriy_audiobooks_2_val 1 0.5 wav+txt 书籍 + 手动任务 manifest
public_youtube700_val 2 0.13 wav+txt YouTube 视频 + 手动任务 manifest

下载说明

直接下载

有关如何直接下载数据集的说明,请参阅 GitHub 下载说明页

其他信息

有关数据的帮助或问题,请通过 aveysov@gmail.com 联系数据作者

该许可证准许用户仅出于非商业目的,且仅在归属权属于创作者的情况下,以任何媒体或格式分发、组合、改编采用该资料和基于它进行生成。 它包含以下元素:

  • BY - 版权必须归属于创作者
  • NC - 仅准许出于非商业目的使用该资料

已与数据集作者达成一致,适用 CC-BY-NC,可用于商业用途。

数据访问

Azure Notebooks

帮助程序函数/依赖项

生成 libsndfile

在 Python 中读取 opus 文件且不产生严重开销的有效方法是使用 pysoundfile(围绕 libsoundfile 的 Python CFFI 包装器)。

Opus 支持已在上游实现,但尚未正确发布。 因此,我们选择了自定义生成和猴式修补。

通常,需要在 shell 中使用 sudo 访问权限来运行此命令:

apt-get update
apt-get install cmake autoconf autogen automake build-essential libasound2-dev \
libflac-dev libogg-dev libtool libvorbis-dev libopus-dev pkg-config -y

cd /usr/local/lib
git clone https://github.com/erikd/libsndfile.git
cd libsndfile
git reset --hard 49b7d61
mkdir -p build && cd build

cmake .. -DBUILD_SHARED_LIBS=ON
make && make install
cmake --build .

帮助程序函数/依赖项

安装以下库:

pandas
numpy
scipy
tqdm
soundfile
librosa

清单是包含以下列的 csv 文件:

  • 音频路径
  • 文本文件的路径
  • 持续时间

它们已证实为最简单的数据访问格式。

为便于使用,所有清单已重置根目录。 清单中的所有路径都是相对路径,你需要提供根文件夹。

# manifest utils
import os
import numpy as np
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
from urllib.request import urlopen


def reroot_manifest(manifest_df,
                    source_path,
                    target_path):
    if source_path != '':
        manifest_df.wav_path = manifest_df.wav_path.apply(lambda x: x.replace(source_path,
                                                                              target_path))
        manifest_df.text_path = manifest_df.text_path.apply(lambda x: x.replace(source_path,
                                                                                target_path))
    else:
        manifest_df.wav_path = manifest_df.wav_path.apply(lambda x: os.path.join(target_path, x))
        manifest_df.text_path = manifest_df.text_path.apply(lambda x: os.path.join(target_path, x))    
    return manifest_df


def save_manifest(manifest_df,
                  path,
                  domain=False):
    if domain:
        assert list(manifest_df.columns) == ['wav_path', 'text_path', 'duration', 'domain']
    else:
        assert list(manifest_df.columns) == ['wav_path', 'text_path', 'duration']

    manifest_df.reset_index(drop=True).sort_values(by='duration',
                                                   ascending=True).to_csv(path,
                                                                          sep=',',
                                                                          header=False,
                                                                          index=False)
    return True


def read_manifest(manifest_path,
                  domain=False):
    if domain:
        return pd.read_csv(manifest_path,
                        names=['wav_path',
                               'text_path',
                               'duration',
                               'domain'])
    else:
        return pd.read_csv(manifest_path,
                        names=['wav_path',
                               'text_path',
                               'duration'])


def check_files(manifest_df,
                domain=False):
    orig_len = len(manifest_df)
    if domain:
        assert list(manifest_df.columns) == ['wav_path', 'text_path', 'duration']
    else:
        assert list(manifest_df.columns) == ['wav_path', 'text_path', 'duration', 'domain']
    wav_paths = list(manifest_df.wav_path.values)
    text_path = list(manifest_df.text_path.values)

    omitted_wavs = []
    omitted_txts = []

    for wav_path, text_path in zip(wav_paths, text_path):
        if not os.path.exists(wav_path):
            print('Dropping {}'.format(wav_path))
            omitted_wavs.append(wav_path)
        if not os.path.exists(text_path):
            print('Dropping {}'.format(text_path))
            omitted_txts.append(text_path)

    manifest_df = manifest_df[~manifest_df.wav_path.isin(omitted_wavs)]
    manifest_df = manifest_df[~manifest_df.text_path.isin(omitted_txts)]
    final_len = len(manifest_df)

    if final_len != orig_len:
        print('Removed {} lines'.format(orig_len-final_len))
    return manifest_df


def plain_merge_manifests(manifest_paths,
                          MIN_DURATION=0.1,
                          MAX_DURATION=100):

    manifest_df = pd.concat([read_manifest(_)
                             for _ in manifest_paths])
    manifest_df = check_files(manifest_df)

    manifest_df_fit = manifest_df[(manifest_df.duration>=MIN_DURATION) &
                                  (manifest_df.duration<=MAX_DURATION)]

    manifest_df_non_fit = manifest_df[(manifest_df.duration<MIN_DURATION) |
                                      (manifest_df.duration>MAX_DURATION)]

    print(f'Good hours: {manifest_df_fit.duration.sum() / 3600:.2f}')
    print(f'Bad hours: {manifest_df_non_fit.duration.sum() / 3600:.2f}')

    return manifest_df_fit


def save_txt_file(wav_path, text):
    txt_path = wav_path.replace('.wav','.txt')
    with open(txt_path, "w") as text_file:
        print(text, file=text_file)
    return txt_path


def read_txt_file(text_path):
    #with open(text_path, 'r') as file:
    response = urlopen(text_path)
    file = response.readlines()
    for i in range(len(file)):
        file[i] = file[i].decode('utf8')
    return file 

def create_manifest_from_df(df, domain=False):
    if domain:
        columns = ['wav_path', 'text_path', 'duration', 'domain']
    else:
        columns = ['wav_path', 'text_path', 'duration']
    manifest = df[columns]
    return manifest


def create_txt_files(manifest_df):
    assert 'text' in manifest_df.columns
    assert 'wav_path' in manifest_df.columns
    wav_paths, texts = list(manifest_df['wav_path'].values), list(manifest_df['text'].values)
    # not using multiprocessing for simplicity
    txt_paths = [save_txt_file(*_) for _ in tqdm(zip(wav_paths, texts), total=len(wav_paths))]
    manifest_df['text_path'] = txt_paths
    return manifest_df


def replace_encoded(text):
    text = text.lower()
    if '2' in text:
        text = list(text)
        _text = []
        for i,char in enumerate(text):
            if char=='2':
                try:
                    _text.extend([_text[-1]])
                except:
                    print(''.join(text))
            else:
                _text.extend([char])
        text = ''.join(_text)
    return text
# reading opus files
import os
import soundfile as sf



# Fx for soundfile read/write functions
def fx_seek(self, frames, whence=os.SEEK_SET):
    self._check_if_closed()
    position = sf._snd.sf_seek(self._file, frames, whence)
    return position


def fx_get_format_from_filename(file, mode):
    format = ''
    file = getattr(file, 'name', file)
    try:
        format = os.path.splitext(file)[-1][1:]
        format = format.decode('utf-8', 'replace')
    except Exception:
        pass
    if format == 'opus':
        return 'OGG'
    if format.upper() not in sf._formats and 'r' not in mode:
        raise TypeError("No format specified and unable to get format from "
                        "file extension: {0!r}".format(file))
    return format


#sf._snd = sf._ffi.dlopen('/usr/local/lib/libsndfile/build/libsndfile.so.1.0.29')
sf._subtypes['OPUS'] = 0x0064
sf.SoundFile.seek = fx_seek
sf._get_format_from_filename = fx_get_format_from_filename


def read(file, **kwargs):
    return sf.read(file, **kwargs)


def write(file, data, samplerate, **kwargs):
    return sf.write(file, data, samplerate, **kwargs)
# display utils
import gc
from IPython.display import HTML, Audio, display_html
pd.set_option('display.max_colwidth', 3000)
#Prepend_path is set to read directly from Azure. To read from local replace below string with path to the downloaded dataset files
prepend_path = 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/openstt/ru_open_stt_opus_unpacked/'


def audio_player(audio_path):
    return '<audio preload="none" controls="controls"><source src="{}" type="audio/wav"></audio>'.format(audio_path)

def display_manifest(manifest_df):
    display_df = manifest_df
    display_df['wav'] = [audio_player(prepend_path+path) for path in display_df.wav_path]
    display_df['txt'] = [read_txt_file(prepend_path+path) for path in tqdm(display_df.text_path)]
    audio_style = '<style>audio {height:44px;border:0;padding:0 20px 0px;margin:-10px -20px -20px;}</style>'
    display_df = display_df[['wav','txt', 'duration']]
    display(HTML(audio_style + display_df.to_html(escape=False)))
    del display_df
    gc.collect()

演练数据集

演练文件示例

大多数平台浏览器支持本机音频播放。 因此我们可以使用 HTML5 音频播放器查看数据。

manifest_df = read_manifest(prepend_path +'/manifests/public_series_1.csv')
#manifest_df = reroot_manifest(manifest_df,
                              #source_path='',
                              #target_path='../../../../../nvme/stt/data/ru_open_stt/')

sample = manifest_df.sample(n=20)
display_manifest(sample)

读取文件

!ls ru_open_stt_opus/manifests/*.csv

演示如何以最佳方式读取 wav 和 opus 文件的一些示例。

Scipy 是读取 wav 文件的最快工具。 总体而言,Pysoundfile 是读取 opus 文件的最佳工具。

%matplotlib inline

import librosa
from scipy.io import wavfile
from librosa import display as ldisplay
from matplotlib import pyplot as plt

读取 wav

manifest_df = read_manifest(prepend_path +'manifests/asr_calls_2_val.csv')
#manifest_df = reroot_manifest(manifest_df,
                              #source_path='',
                              #target_path='../../../../../nvme/stt/data/ru_open_stt/')
sample = manifest_df.sample(n=5)
display_manifest(sample)
from io import BytesIO

wav_path = sample.iloc[0].wav_path
response = urlopen(prepend_path+wav_path)
data = response.read()
sr, wav = wavfile.read(BytesIO(data))
wav.astype('float32')
absmax = np.max(np.abs(wav))
wav =  wav / absmax
# shortest way to plot a spectrogram
D = librosa.amplitude_to_db(np.abs(librosa.stft(wav)), ref=np.max)
plt.figure(figsize=(12, 6))
ldisplay.specshow(D, y_axis='log')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Log-frequency power spectrogram')
# shortest way to plot an envelope
plt.figure(figsize=(12, 6))
ldisplay.waveplot(wav, sr=sr, max_points=50000.0, x_axis='time', offset=0.0, max_sr=1000, ax=None)

读取 opus

manifest_df = read_manifest(prepend_path +'manifests/asr_public_phone_calls_2.csv')
#manifest_df = reroot_manifest(manifest_df,
                              #source_path='',
                              #target_path='../../../../../nvme/stt/data/ru_open_stt/')
sample = manifest_df.sample(n=5)
display_manifest(sample)
opus_path = sample.iloc[0].wav_path
response = urlopen(prepend_path+opus_path)
data = response.read()
wav, sr = sf.read(BytesIO(data))
wav.astype('float32')
absmax = np.max(np.abs(wav))
wav =  wav / absmax
# shortest way to plot a spectrogram
D = librosa.amplitude_to_db(np.abs(librosa.stft(wav)), ref=np.max)
plt.figure(figsize=(12, 6))
ldisplay.specshow(D, y_axis='log')
plt.colorbar(format='%+2.0f dB')
plt.title('Log-frequency power spectrogram')
# shortest way to plot an envelope
plt.figure(figsize=(12, 6))
ldisplay.waveplot(wav, sr=sr, max_points=50000.0, x_axis='time', offset=0.0, max_sr=1000, ax=None)

后续步骤

查看开放数据集目录中的其余数据集。