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fleurs

google/fleurs

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上游访问：公开 本站服务：可咨询 内容检查：AI 辅助整理并检查 许可证：cc-by-4.0 上游版本：70bb2e84b976

中文简介

google/fleurs 是 google 在 Hugging Face 发布的数据集仓库，当前卡片主要关联语音识别。本站固定记录上游版本 70bb2e84b976，同步到 1004 个文件，文件元数据合计 830.25 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“cc-by-4.0”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 google/fleurs 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息，完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
google/fleurs 是 google 在 Hugging Face 发布的数据集仓库，当前卡片主要关联语音识别。本站固定记录上游版本 70bb2e84b976，同步到 1004 个文件，文件元数据合计 830.25 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“cc-by-4.0”。

【适用方向】
适合评估语音转写、字幕生成和语音内容结构化任务。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分，避免只依据仓库名称判断数据质量。

【版本与规格】
固定版本：70bb2e84b976。 任务标签：语音识别。 语言字段：afr, amh, ara, asm, ast, azj, bel, ben, bos, cat, ceb, cmn, ces, cym, dan, deu, ell, eng, spa, est, fas, ful, fin, tgl, fra, gle, glg, guj, hau, heb, hin, hrv, hun, hye, ind, ibo, isl, ita, jpn, jav, kat, kam, kea, kaz, khm, kan, kor, ckb, kir, ltz, lug, lin, lao, lit, luo, lav, mri, mkd, mal, mon, 。 数据集卡名称：The Cross-lingual TRansfer Evaluation of Multilingual Encoders for Speech (XTREME-S) benchmark is a benchmark designed to evaluate speech representations across languages, tasks, d。 规模分类：10K<n<100K。 上游页面记录的最近更新时间：2026-05-15。

【文件信息】
上游 API 返回 1004 个文件，文件元数据合计 830.25 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.gz 51 个、.tsv 48 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括：data/ceb_ph/audio/train.tar.gz（2.10 GB）；data/bn_in/audio/train.tar.gz（1.89 GB）；data/cy_gb/audio/train.tar.gz（1.87 GB）。 仓库文件较多，本站仅保存前 100 条文件元数据；完整清单请查看上游仓库。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 830.25 GB。仅按下载、解压和临时文件估算，建议至少预留约 996.30 GB 可用磁盘；实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本，正式处理前应以完整文件清单重新测算。

【使用边界】
许可证显示为“cc-by-4.0”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

annotations_creators: expert-generated crowdsourced machine-generated language_creators: crowdsourced expert-generated language: afr amh ara asm ast azj bel ben bos cat ceb cmn ces cym dan deu ell eng spa est fas ful fin tgl fra gle glg guj hau heb hin hrv hun hye ind ibo isl ita jpn jav kat kam kea kaz khm kan kor ckb kir ltz lug lin lao lit luo lav mri mkd mal mon mar msa mlt mya nob npi nld nso nya oci orm ory pan pol pus por ron rus bul snd slk slv sna som srp swe swh tam tel tgk tha tur ukr umb urd uzb vie wol xho yor yue zul license: cc-by-4.0 multilinguality: multilingual size_categories: 10K<n<100K task_categories: automatic-speech-recognition task_ids: [] pretty_name: 'The Cross-lingual TRansfer Evaluation of Multilingual Encoders for Speech (XTREME-S) benchmark is a benchmark designed to evaluate speech representations across languages, tasks, domains and data regimes. It covers 102 languages from 10+ language families, 3 different domains and 4 task families: speech recognition, translation, classification and retrieval.' tags: speech-recognition dataset_info: config_name: af_za features: name: id dtype: int32 name: num_samples dtype: int32 name: path dtype: string name: audio dtype: audio: sampling_rate: 16000 name: transcription dtype: string name: raw_transcription dtype: string name: gender dtype: class_label: names: '0': male '1': female '2': other name: lang_id dtype: class_label: names: '0': af_za '1': am_et '2': ar_eg '3': as_in '4': ast_es '5': az_az '6': be_by '7': bg_bg '8': bn_in '9': bs_ba '10': ca_es '11': ceb_ph '12': ckb_iq '13': cmn_hans_cn '14': cs_cz '15': cy_gb '16': da_dk '17': de_de '18': el_gr '19': en_us '20': es_419 '21': et_ee '22': fa_ir '23': ff_sn '24': fi_fi '25': fil_ph '26': fr_fr '27': ga_ie '28': gl_es '29': gu_in '30': ha_ng '31': he_il '32': hi_in '33': hr_hr '34': hu_hu '35': hy_am '36': id_id '37': ig_ng '38': is_is '39': it_it '40': ja_jp '41': jv_id '42': ka_ge '43': kam_ke '44': kea_cv '45': kk_kz '46': km_kh '47':

公开页仅展示原文摘录；完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合评估语音转写、字幕生成和语音内容结构化任务。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分，避免只依据仓库名称判断数据质量。

规模与格式

固定版本：70bb2e84b976。 任务标签：语音识别。 语言字段：afr, amh, ara, asm, ast, azj, bel, ben, bos, cat, ceb, cmn, ces, cym, dan, deu, ell, eng, spa, est, fas, ful, fin, tgl, fra, gle, glg, guj, hau, heb, hin, hrv, hun, hye, ind, ibo, isl, ita, jpn, jav, kat, kam, kea, kaz, khm, kan, kor, ckb, kir, ltz, lug, lin, lao, lit, luo, lav, mri, mkd, mal, mon, 。 数据集卡名称：The Cross-lingual TRansfer Evaluation of Multilingual Encoders for Speech (XTREME-S) benchmark is a benchmark designed to evaluate speech representations across languages, tasks, d。 规模分类：10K<n<100K。 上游页面记录的最近更新时间：2026-05-15。

文件说明

上游 API 返回 1004 个文件，文件元数据合计 830.25 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.gz 51 个、.tsv 48 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括：data/ceb_ph/audio/train.tar.gz（2.10 GB）；data/bn_in/audio/train.tar.gz（1.89 GB）；data/cy_gb/audio/train.tar.gz（1.87 GB）。 仓库文件较多，本站仅保存前 100 条文件元数据；完整清单请查看上游仓库。

上游文件元数据

以下仅为 Hugging Face 官方 API 返回的文件名与大小元数据，官网没有下载或托管这些文件。

  • .gitattributes1.57 KB
  • data/af_za/audio/dev.tar.gz105.61 MB
  • data/af_za/audio/test.tar.gz149.09 MB
  • data/af_za/audio/train.tar.gz617.26 MB
  • data/af_za/dev.tsv105.88 KB
  • data/af_za/test.tsv146.04 KB
  • data/af_za/train.tsv580.96 KB
  • data/am_et/audio/dev.tar.gz106.95 MB
  • data/am_et/audio/test.tar.gz264.75 MB
  • data/am_et/audio/train.tar.gz1.81 GB
  • data/am_et/dev.tsv152.73 KB
  • data/am_et/test.tsv382.96 KB

文件较多，本页只展示前 12 项；完整信息以上游仓库为准。

硬件建议

仓库文件元数据合计 830.25 GB。仅按下载、解压和临时文件估算，建议至少预留约 996.30 GB 可用磁盘；实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本，正式处理前应以完整文件清单重新测算。

注意事项

许可证显示为“cc-by-4.0”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。

获取、校验与交付

咨询此资源时只需发送本页链接或资源准确全称。橙子AI科技会继续核对版本、文件与类型、README资料卡、许可证和访问条件，并在合法访问权限、许可证及平台规则允许的前提下，协助海内外下载、完整性校验及网盘或硬盘交付；本官网本身不托管或下载资源文件。

第三方资源声明

本页面为橙子AI科技基于固定版本上游卡片整理的中文信息与服务说明，不代表资源作者或平台官方页面。实际许可、访问和使用条件以上游原文为准。