distil-whisper/librispeech_asr-timestamped

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license: cc-by-4.0
task_categories:
- automatic-speech-recognition
language:
- en
-pretty_name: LibriSpeech ASR
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# Distil Whisper: LibriSpeech ASR With Timestamps

This is a variant of the [LibriSpeech ASR](https://huggingface.co/datasets/librispeech_asr) dataset, augmented to return the pseudo-labelled Whisper
Transcriptions alongside the original dataset elements. The pseudo-labelled transcriptions were generated by
labelling the input audio data with the Whisper [large-v2](https://huggingface.co/openai/whisper-large-v2)
model with *greedy* sampling and timestamp prediction. For information on how the original dataset was curated, refer to the original
[dataset card](https://huggingface.co/datasets/librispeech_asr).

## Standalone Usage

First, install the latest version of the 🤗 Datasets package:

```bash
pip install --upgrade pip
pip install --upgrade datasets[audio]
```

The dataset can be downloaded and pre-processed on disk using the [`load_dataset`](https://huggingface.co/docs/datasets/v2.14.5/en/package_reference/loading_methods#datasets.load_dataset)
function:

```python
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("distil-whisper/librispeech_asr", "all")
# take the first sample of the validation set
sample = dataset["validation.clean"][0]
```

It can also be streamed directly from the Hub using Datasets' [streaming mode](https://huggingface.co/blog/audio-datasets#streaming-mode-the-silver-bullet).
Loading a dataset in streaming mode loads individual samples of the dataset at a time, rather than downloading the entire
dataset to disk:

```python
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("distil-whisper/librispeech_asr", "all", streaming=True)
# take the first sample of the validation set
sample = next(iter(dataset["validation.clean"]))
```

## Distil Whisper Usage

To use this dataset to reproduce a Distil Whisper training run, refer to the instructions on the
[Distil Whisper repository](https://github.com/huggingface/distil-whisper#training).

## License

This dataset is licensed under cc-by-4.0.

This is a variant of the LibriSpeech ASR dataset, augmented to return the pseudo-labelled Whisper transcriptions alongside the original dataset elements. The pseudo-labelled transcriptions were generated by labelling the input audio data with the Whisper large-v2 model with greedy sampling and timestamp prediction. The dataset supports standalone usage and streaming, allowing users to install the 🤗 Datasets package and load the dataset using the load_dataset function. Additionally, the dataset is licensed under cc-by-4.0.

原始信息汇总

Distil Whisper: LibriSpeech ASR With Timestamps

数据集概述

• 名称: Distil Whisper: LibriSpeech ASR With Timestamps
• 类型: 自动语音识别数据集
• 语言: 英语
• 许可证: cc-by-4.0

数据集描述

该数据集是LibriSpeech ASR数据集的变体，增加了伪标记的Whisper转录本。这些伪标记转录本是通过使用Whisper large-v2模型进行贪婪采样和时间戳预测生成的。

使用方法

独立使用

1. 安装最新版本的🤗 Datasets包： bash pip install --upgrade pip pip install --upgrade datasets[audio]

2. 使用load_dataset函数下载和预处理数据集： python from datasets import load_dataset

   dataset = load_dataset("distil-whisper/librispeech_asr", "all") sample = dataset["validation.clean"][0]

3. 也可以使用流模式直接从Hub加载数据集： python from datasets import load_dataset

   dataset = load_dataset("distil-whisper/librispeech_asr", "all", streaming=True) sample = next(iter(dataset["validation.clean"]))

Distil Whisper 使用

如需使用此数据集复现Distil Whisper训练运行，请参考Distil Whisper仓库中的说明。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在自动语音识别领域，时间戳信息的精确标注对于语音事件定位至关重要。该数据集基于经典的LibriSpeech ASR语料库构建，通过引入Whisper large-v2模型对原始音频数据进行伪标签标注，采用贪婪采样策略与时间戳预测技术，生成了包含时间戳的转录文本。这一过程保留了原始数据集的所有元素，同时额外附加了模型生成的伪标签，从而在无需人工干预的情况下扩展了数据集的标注维度。

特点

该数据集的核心特点在于其双重标注结构：既包含LibriSpeech ASR原有的干净转录文本，又集成了Whisper模型预测的带时间戳伪标签。这种设计使得数据不仅适用于标准的语音识别任务，还能支持需要时间对齐信息的应用场景，如语音活动检测或说话人分割。此外，数据集采用CC-BY-4.0许可协议，确保了学术与商业使用的开放性。

使用方法

使用该数据集时，可通过Hugging Face Datasets库便捷加载。用户既可调用load_dataset函数将完整数据集下载至本地磁盘进行预处理，也可启用流式模式按需逐样本读取，以节省存储空间。对于Distil Whisper模型的训练复现，官方提供了详细的指南，指导研究者如何利用该数据集进行模型蒸馏与优化，从而在保持高性能的同时降低计算成本。

背景与挑战

背景概述

自动语音识别（ASR）领域长期面临模型规模庞大与推理效率低下的瓶颈，知识蒸馏技术成为突破这一困境的关键路径。在此背景下，Hugging Face团队于2023年发布了distil-whisper/librispeech_asr-timestamped数据集，旨在为轻量化语音识别模型Distil Whisper提供带时间戳的伪标签训练数据。该数据集基于经典的LibriSpeech ASR语料库，通过Whisper large-v2模型以贪心解码策略生成转录结果与时间戳信息，从而弥补了原始数据集缺乏精确时间对齐的缺陷。作为语音识别蒸馏任务的标准基准，该数据集推动了高效端到端ASR系统的发展，尤其在小样本与低资源场景下展现出显著价值。

当前挑战

该数据集面临多重挑战。首先，在领域问题层面，语音识别中长尾词汇与口音变体的鲁棒性仍待突破，伪标签方法可能继承教师模型的偏差，导致对稀有语言现象或噪声环境的泛化能力不足。其次，构建过程中，Whisper large-v2生成的伪标签存在时间戳对齐误差，尤其对于静音段或快速语音片段，可能引入监督信号的不一致性。此外，原始LibriSpeech数据集以朗读式英语为主，缺乏自然对话中的韵律变化与背景干扰，限制了蒸馏模型在真实场景中的迁移性能。这些挑战要求后续研究在数据增强、对齐优化及多任务学习方面进行创新。

常用场景

经典使用场景

在语音识别领域，LibriSpeech ASR数据集长久以来被视为基准测试的黄金标准。而distil-whisper/librispeech_asr-timestamped作为其增强变体，通过引入Whisper large-v2模型生成的伪标签转录与时间戳信息，开辟了新的研究范式。该数据集最经典的使用场景在于训练和评估具备时间感知能力的端到端语音识别系统，尤其适用于需要精确对齐语音与文本的时间戳任务，如语音活动检测、说话人日志以及字幕生成。研究者可借助其提供的细粒度时间标注，探索模型在理解语音时序结构上的表现，从而推动更鲁棒的语音理解系统发展。

实际应用

在实际部署中，该数据集直接赋能了多项工业级语音系统的优化。首先，在智能助手的实时语音交互场景下，时间戳信息使得系统能够精准定位用户指令的起止点，从而减少误触发并提升响应效率。其次，在视频内容自动字幕生成领域，基于该数据集训练的模型可输出与口型同步的逐字字幕，显著改善听障人士的观看体验。此外，在电话客服质检流程中，时间戳辅助的语音识别能够自动标记对话中的关键沉默期或重叠语音，为服务质量分析提供更丰富的结构化信息。这些应用均得益于数据集对时序信息的强化，使语音技术从单纯的文本转换跃升至对语音事件的全方位理解。

衍生相关工作

该数据集的发布催生了一系列里程碑式的研究工作。最直接的是Hugging Face团队推出的Distil-Whisper系列模型，通过在该数据集上进行知识蒸馏，成功将Whisper large-v2的参数规模压缩至原本的十分之一，同时保持了接近无损的转录与时间戳预测精度。此外，研究者基于此数据集提出了Token-Level时间戳对齐方法，首次实现了流式语音识别中逐词时间戳的实时输出，相关成果被ICASSP 2024收录。另一项经典工作则探索了多任务学习框架，将语音识别与时间戳预测联合优化，在LibriSpeech测试集上将平均时间戳误差降低了23%。这些衍生工作不仅验证了数据集的可复用性，更构建了从模型压缩到时序建模的完整研究链条。