В Wonder Technologies мы потратили много времени на создание систем глубокого обучения, которые понимают мир через аудио. От глубокого обучения, основанного на извлечении голоса, до обучения компьютерам воспринимать наши эмоции, нам нужно было использовать широкий набор данных для предоставления API, которые работали даже в самых безумных звуковых средах. Вот список наборов данных, которые я нашел довольно полезными для нашего исследования, и которые я лично использовал, чтобы мои связанные со звуком модели работали намного лучше в реальных условиях.

Привет, читатель! Перед тобой статья-путеводитель по открытым наборам данных для машинного обучения. В ней я, для начала, соберу подборку интересных и свежих (относительно) датасетов. А бонусом, в конце статьи, прикреплю полезные ссылки по самостоятельному поиску датасетов.

Специалистам по распознаванию речи давно не хватало большого открытого корпуса устной русской речи, поэтому только крупные компании могли позволить себе заниматься этой задачей, но они не спешили делиться своими наработками.