Hugging Face's logo

Datasets:
rtrk
/
kazakh-traditional-audio

Tasks:
Audio Classification
Automatic Speech Recognition
Text-to-Speech
Languages:
Kazakh
Size:
1K<n<10K
License:
Dataset card Files
xet
Community
Dataset Viewer
The dataset viewer is not available for this subset.
Cannot get the split names for the config 'default' of the dataset.
Exception:    SplitsNotFoundError
Message:      The split names could not be parsed from the dataset config.
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/inspect.py", line 299, in get_dataset_config_info
                  for split_generator in builder._split_generators(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/packaged_modules/folder_based_builder/folder_based_builder.py", line 229, in _split_generators
                  raise ValueError(
              ValueError: `file_name` or `*_file_name` must be present as dictionary key (with type string) in metadata files
              
              The above exception was the direct cause of the following exception:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/split_names.py", line 65, in compute_split_names_from_streaming_response
                  for split in get_dataset_split_names(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/inspect.py", line 353, in get_dataset_split_names
                  info = get_dataset_config_info(
                File "/src/services/worker/.venv/lib/python3.9/site-packages/datasets/inspect.py", line 304, in get_dataset_config_info
                  raise SplitsNotFoundError("The split names could not be parsed from the dataset config.") from err
              datasets.inspect.SplitsNotFoundError: The split names could not be parsed from the dataset config.

Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.

Kazakh Traditional Audio Archive

🇰🇿 Қазақша

Бұл жинақ – қазақтың дәстүрлі дыбыстық мұрасын сақтау және машиналық оқыту модельдерін дамытуға арналған ашық дерекқор.

Мазмұны:

  • Күйлер (инструменталды)
  • Жыр-термелер (поэзия, әнмен оқу)
  • Халық әндері және халық композиторларының шығармалары
  • Ертегілер (аудио нұсқада)
  • Бесік жырлары
  • Ретро әндер (1950–1990)

Форматтар:

  • WAV (PCM), 44.1 кГц
  • MOНО
  • metadata.jsonl арқылы сипаттама берілген

Қолдану мүмкіндіктері:

  • ASR (дыбысты мәтінге айналдыру)
  • TTS (мәтінді дауыстап оқу)
  • Музыкалық классификация
  • Қазақ мәдениетін зерттеу

Лицензия:

CC BY-NC 4.0 — тек коммерциялық емес мақсатта пайдалануға болады.

🇷🇺 Русский

Открытый датасет казахского звукового наследия для задач машинного обучения и лингвистических исследований.

Содержит:

  • Кюи (инструментальные пьесы)
  • Жыр-термелер (поэтические песнопения)
  • Песни народных и самодеятельных композиторов
  • Аудио-сказки
  • Колыбельные песни
  • Ретро-музыка (1950–1990 гг.)

Форматы:

  • WAV (PCM), 44.1 кГц
  • Моно
  • Метаданные — в metadata.jsonl

Возможности использования:

  • Распознавание речи (ASR)
  • Синтез речи (TTS)
  • Классификация музыки
  • Культурные исследования

Лицензия:

CC BY-NC 4.0 — только некоммерческое использование.

🇬🇧 English

An open dataset of Kazakh traditional audio recordings for ML, TTS/ASR, and cultural research.

Includes:

  • Kui (instrumental folk music)
  • Zhyr/Terme (sung poetry)
  • Folk songs and songs by national composers
  • Fairy tales (spoken word)
  • Lullabies
  • Retro music (1950–1990)

Formats:

  • WAV (PCM), 44.1 kHz
  • Mono
  • Metadata in metadata.jsonl

Use Cases:

  • Automatic Speech Recognition (ASR)
  • Text-to-Speech (TTS)
  • Music classification
  • Kazakh ethnocultural research

License:

CC BY-NC 4.0 — non-commercial use only.

📦 Repo Structure 

data/
├── kui/
├── zhyr_terme/
├── an_kompozitor/
├── ertegi/
├── besik/
├── retro/
metadata.jsonl
README.md

Contacts & Contributions: Pull requests are welcome. Contact open@rtrk.kz for contributions or questions.

Downloads last month
52