中文简介
google/xtreme_s 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 9525f49363e7,同步到 50 个文件,文件元数据合计 2.01 TB;访问状态为“公开”,许可证字段为“cc-by-4.0”。
上游模型卡 / 数据集卡
【README 卡片中文译介】
以下内容依据上游仓库 google/xtreme_s 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/xtreme_s 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 9525f49363e7,同步到 50 个文件,文件元数据合计 2.01 TB;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:9525f49363e7。 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:2024-09-10。
【文件信息】
上游 API 返回 50 个文件,文件元数据合计 2.01 TB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.tsv 45 个、.py 2 个、.md 1 个、.png 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:minds14_splits/train_multilingual.tsv(377.15 KB);minds14_splits/dev_all.tsv(255.00 KB);xtreme_s.png(103.96 KB)。
【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 2.01 TB。仅按下载、解压和临时文件估算,建议至少预留约 2.41 TB 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。
XTREME-S Dataset Description **Fine-Tuning script:** research-projects/xtreme-s **Paper:** XTREME-S: Evaluating Cross-lingual Speech Representations **Leaderboard:** TODO(PVP) **FLEURS amount of disk used:** 350 GB **Multilingual Librispeech amount of disk used:** 2700 GB **Voxpopuli amount of disk used:** 400 GB **Covost2 amount of disk used:** 70 GB **Minds14 amount of disk used:** 5 GB **Total amount of disk used:** ca. 3500 GB 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. TLDR; XTREME-S is the first speech benchmark that is both diverse, fully accessible, and reproducible. All datasets can be downloaded with a single line of code. An easy-to-use and flexible fine-tuning script is provided and actively maintained.*** XTREME-S covers speech recognition with Fleurs, Multilingual LibriSpeech (MLS) and VoxPopuli, speech translation with CoVoST-2, speech classification with LangID (Fleurs) and intent classification (MInds-14) and finally speech(-text) retrieval with Fleurs. Each of the tasks covers a subset of the 102 languages included in XTREME-S, from various regions: **Western Europe**: *Asturian, Bosnian, Catalan, Croatian, Danish, Dutch, English, Finnish, French, Galician, German, Greek, Hungarian, Icelandic, Irish, Italian, Kabuverdianu, Luxembourgish, Maltese, Norwegian, Occitan, Portuguese, Spanish, Swedish, Welsh* **Eastern Europe**: *Armenian, Belarusian, Bulgarian, Czech, Estonian, Georgian, Latvian, Lithuanian, Macedonian, Polish, Romanian, Russian, Serbian, Slovak, Slovenian, Ukrainian* **Central-Asia/Middle-East/North-Africa**: *Arabic, Azerbaijani, Hebrew, Kazakh, Kyrgyz, Mongolian, Pashto, Persian, Sorani-Kurdish, Tajik, Turkish, Uzbek* **Sub
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:9525f49363e7。 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:2024-09-10。
文件说明
上游 API 返回 50 个文件,文件元数据合计 2.01 TB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.tsv 45 个、.py 2 个、.md 1 个、.png 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:minds14_splits/train_multilingual.tsv(377.15 KB);minds14_splits/dev_all.tsv(255.00 KB);xtreme_s.png(103.96 KB)。
上游文件元数据
.gitattributes1.53 KBminds14_splits/create_train_splits.py514 Bminds14_splits/dev_all.tsv255.00 KBminds14_splits/dev_cs-CZ.tsv14.92 KBminds14_splits/dev_de-DE.tsv20.60 KBminds14_splits/dev_en-AU.tsv17.67 KBminds14_splits/dev_en-GB.tsv16.43 KBminds14_splits/dev_en-US.tsv14.57 KBminds14_splits/dev_es-ES.tsv16.26 KBminds14_splits/dev_fr-FR.tsv14.42 KBminds14_splits/dev_it-IT.tsv26.96 KBminds14_splits/dev_ko-KR.tsv16.76 KB
硬件建议
仓库文件元数据合计 2.01 TB。仅按下载、解压和临时文件估算,建议至少预留约 2.41 TB 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。
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