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Spanish (Spain) Call Center Speech Dataset for BFSI

The audio dataset comprises call center conversations for the BFSI domain, featuring native Spanish speakers from Spain. It includes speech data, detailed metadata and accurate transcriptions.

Total Volume

30 Speech Hours

Last updated

Jun 2024

Number of participants

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Machine learning voice data for BFSI call center in Spanish (Argentina)

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About this Off-the-shelf Speech Dataset

Introduction

Welcome to the Spanish Call Center Speech Dataset for the BFSI domain designed to enhance the development of call center speech recognition models specifically for the BFSI industry. This dataset is meticulously curated to support advanced speech recognition, natural language processing, conversational AI, and generative voice AI algorithms.

Speech Data

This training dataset comprises 30 Hours of call center audio recordings covering various topics and scenarios related to the BFSI domain, designed to build robust and accurate customer service speech technology.

•Participant Diversity:

•

Speakers: 60 People expert native Spanish speakers from the FutureBeeAI Community.

•

Regions: Different states/provinces of Spain, ensuring a balanced representation of Spanish accents, dialects, and demographics.

•

Participant Profile: Participants range from 18 to 70 years old, representing both males and females in a 60:40 ratio, respectively.

•Recording Details:

•

Conversation Nature: Unscripted and spontaneous conversations between call center agents and customers.

•

Call Duration: Average duration of 5 to 15 minutes per call.

•

Formats: WAV format with stereo channels, a bit depth of 16 bits, and a sample rate of 8 and 16 kHz.

•

Environment: Without background noise and without echo.

Topic Diversity

This dataset offers a diverse range of conversation topics, call types, and outcomes, including both inbound and outbound calls with positive, neutral, and negative outcomes.

•Inbound Calls:

•Debit Card Block Request

•Home Loan Enquiry

•Transaction Disputes

•Credit Card Billing Dispute

•Account Closure Procedures

•Claim Procedures

•Premium Payments

•Policy Comparison

•Policy Cancellation or Lapse

•Insurance Renewal Options

•Retirement Planning

•Investment Risk Assessment Questionnaires

•Tax-efficient Investment Strategies

•Investment Performance Enquiry, and many more

•Outbound Calls:

•Credit Card Offers

•Loan Offers

•Loyalty Program Benefits

•Customer Satisfaction Surveys

•EMI Reminder Call

•Policy Upgrade Offers

•Claim Status Updates

•Policyholder Loyalty Benefits

•Insurance Policyholder Surveys

•Term Life Insurance Offer

•Investment Opportunities

•Retirement Savings Review, and many more

This extensive coverage ensures the dataset includes realistic call center scenarios, which is essential for developing effective customer support speech recognition models.

Transcription

To facilitate your workflow, the dataset includes manual verbatim transcriptions of each call center audio file in JSON format. These transcriptions feature:

•

Speaker-wise Segmentation: Time-coded segments for both agents and customers.

•

Non-Speech Labels: Tags and labels for non-speech elements.

•

Word Error Rate: Word error rate is less than 5% thanks to the dual layer of QA.

These ready-to-use transcriptions accelerate the development of the BFSI domain call center conversational AI and ASR models for the Spanish language.

Metadata

The dataset provides comprehensive metadata for each conversation and participant:

•

Participant Metadata: Unique identifier, age, gender, country, state, district, accent and dialect.

•

Conversation Metadata: Domain, topic, call type, outcome/sentiment, bit depth, and sample rate.

This metadata is a powerful tool for understanding and characterizing the data, enabling informed decision-making in the development of Spanish call center speech recognition models.

Usage and Applications

This dataset can be used for various applications in the fields of speech recognition, natural language processing, and conversational AI, specifically tailored to the BFSI domain. Potential use cases include:

•

Speech Recognition Models: Training and fine-tuning speech recognition models for Spanish.

•

Speech Analytics Models: Building speech analytics models to extract insights, identify patterns, and glean valuable information from customer conversation, enables data-driven decision-making and process optimization within the BFSI sector.

•

Smart Assistants and Chatbots: Developing conversational agents and virtual assistants for customer service in the BFSI industries.

•

Sentiment Analysis: Analyzing customer sentiment and improving customer experience based on call center interactions.

•

Generative AI: Training generative AI models capable of generating human-like responses, summaries, or content tailored to the BFSI domain.

Secure and Ethical Collection

•Our proprietary data collection and transcription platform, “Yugo” was used throughout the process of this dataset creation.

•Throughout the data collection process, the data remained within our secure platform and did not leave our environment, ensuring data security and confidentiality.

•The data collection process adhered to strict ethical guidelines, ensuring the privacy and consent of all participants.

•It does not include any personally identifiable information about any participant, which makes the dataset safe to use.

•The dataset does not contain any copyrighted content.

Updates and Customization

Understanding the importance of diverse environments for robust ASR models, our call center voice dataset is regularly updated with new audio data captured in various real-world conditions.

•Customization & Custom Collection Options:

•

Environmental Conditions: Custom collection in specific environmental conditions upon request.

•

Sample Rates: Customizable from 8kHz to 48kHz.

•

Transcription Customization: Tailored to specific guidelines and requirements.

License

This BFSI domain call center audio dataset is created by FutureBeeAI and is available for commercial use.

Use Cases

Call Center Conversational AI

Use of speech data for Automatic Speech Recognition

ASR

Chatbot

Language Modelling

TTS

Speech Analytics

Dataset Sample(s)

ATTRIBUTES

Channel 1	Channel 2	Format
Female(46)	Female(40)	wav, json

TRANSCRIPTION

LABEL	START	END	CHANNEL	TRANSCRIPT
Speech	0.710	1.808	Speaker 2	Hey Futurebee
Speech	3.793	6.735	Speaker 1	Banco Mediterráneo, buenos días. ¿En qué puedo ayudarle?
Speech	7.315	11.442	Speaker 2	Buenos días, me gustaría informarme de las cuentas que tienen.
Speech	12.201	14.390	Speaker 1	Claro que sí. ¿Es usted cliente nuestro?
Speech	15.089	15.682	Speaker 2	No.
Speech	16.419	22.280	Speaker 1	Ah, pues le informo. Verá, tiene dos tipos de cuentas, las cuentas de ahorro y las cuentas corrientes.
Speech	22.852	29.414	Speaker 1	Las cuentas de ahorro son aquellas cuentas en las que usted ingresa una cantidad de dinero con intención de
Noise	25.539	25.728	-	-
Noise	26.327	26.695	-	-
Speech	29.951	30.803	Speaker 1	dejarla ahí
Noise	31.109	31.396	-	-
Speech	31.274	34.701	Speaker 1	y eso le va a generar una serie de intereses a final de mes.
Noise	31.995	32.554	-	-
Speech	35.109	46.655	Speaker 1	Y las cuentas corrientes sirven para que usted [filler] disponga de su dinero inmediatamente, ya sea mediante cheque, talón o cualquier otro método de pago. ¿En qué estaría usted interesado?
Noise	39.725	40.094	-	-
Speech	47.258	48.655	Speaker 2	En una cuenta corriente.
Speech	49.173	50.219	Speaker 1	Ah, fenomenal.
Speech	50.859	54.496	Speaker 1	Y dígame, ¿asociaría a esta cuenta u~ una tarjeta?
Noise	51.953	52.264	-	-
Speech	55.902	57.097	Speaker 2	[filler] Sí.
Speech	57.654	60.051	Speaker 1	Y qué sería, ¿una tarjeta de crédito o de débito?
Speech	61.320	62.728	Speaker 2	[filler] Eso no lo sé.
Noise	63.125	63.682	-	-
Speech	64.200	65.337	Speaker 2	¿Cuál es la difirencia?
Noise	64.367	64.733	-	-
Speech	66.087	81.031	Speaker 1	Verá, una tarjeta [filler] de crédito es una tarjeta que le proporciona el banco y que le da acceso a un crédito, donde usted podrá hacer uso de él durante todo el mes, y al final del mes deberá pa~ deberá abonar, eso, la cantidad que usted haya utilizado.
Speech	81.551	85.763	Speaker 1	[filler] Y todo eso por un tanto por ciento que le cobrará el banco.
Speech	86.522	87.010	Speaker 2	[filler]
Speech	87.418	93.896	Speaker 1	Una pequeña comisión. Y su cuenta de débito, usted solamente dispondrá del dinero que usted tenga en su cuenta.
Speech	96.340	98.266	Speaker 2	De acuerdo. Una tarjeta de débito.
Speech	98.760	99.927	Speaker 1	Ah, pues fenomenal.
Speech	100.852	105.075	Speaker 1	Si quiere, le puedo mandar la documentación a su correo electrónico
Speech	105.703	110.587	Speaker 1	y usted, en cualquier momento se paso por c~ cualquiera de nuestras oficinas y formaliza el contrato.
Noise	111.131	111.498	-	-
Speech	112.078	112.896	Speaker 2	De acuerdo.
Noise	113.126	113.459	-	-
Speech	114.912	118.453	Speaker 1	Y, dígame. ¿Me podría [filler] me podría facilitar su correo electrónico?
Speech	118.878	121.706	Speaker 2	Por supuesto. <PII>Manuela García</PII> arroba
Speech	122.474	123.539	Speaker 2	Gmail punto com.
Speech	124.022	125.378	Speaker 1	Muy bien. Un segundo.
Speech	126.947	136.354	Speaker 1	Pues, le acabo de mandar toda la información. Si usted quiere, mañana se pasa por cualquiera de nuestras oficinas y nosotros le tramitamos el alta tanto de la tarjeta como de la cuenta.
Speech	137.085	140.913	Speaker 2	De acuerdo. Pero antes de hacerme la cuenta, tengo algunas preguntas.
Speech	141.497	142.711	Speaker 1	Sí, claro. Dígame.
Noise	142.407	142.669	-	-
Speech	143.187	149.657	Speaker 2	Me gustaría saber [filler] si tendría acceso con esa cuenta a mi cuenta de Paypal
Speech	151.298	151.979	Speaker 1	Sí, claro.
Speech	151.497	151.953	Speaker 2	y
Noise	152.479	152.763	-	-
Speech	152.614	153.032	Speaker 2	¿Sí?
Speech	153.620	158.792	Speaker 1	A ver, le explico. Nosotros tenemos una aplicación, una Ap~ una App
Speech	159.292	174.252	Speaker 1	en la que usted podrá ingresar con su <initial>DNI</initial> y con la clave que le facilitemos y usted, desde ahí, podrá acceder tanto a su cuenta de Paypal como si quiere reali~ quiere crear una tarjeta virtual con la comprar por internet. Es muy sencillo y bastante intuitivo.
Speech	175.050	176.786	Speaker 2	¿Tengo acceso a Bizum también?
Speech	177.824	187.286	Speaker 1	Sí, claro. Eso, y además es superfácil. Si tiene algún problema usted solamente tiene que llamarnos aquí a atención al cliente y yo le explico exactamente lo que tiene que hacer

TRANSCRIPTION

TIME	TRANSCRIPT
0.710 1.808	Hey Futurebee
3.793 6.735	Banco Mediterráneo, buenos días. ¿En qué puedo ayudarle?
7.315 11.442	Buenos días, me gustaría informarme de las cuentas que tienen.
12.201 14.390	Claro que sí. ¿Es usted cliente nuestro?
15.089 15.682	No.
16.419 22.280	Ah, pues le informo. Verá, tiene dos tipos de cuentas, las cuentas de ahorro y las cuentas corrientes.
22.852 29.414	Las cuentas de ahorro son aquellas cuentas en las que usted ingresa una cantidad de dinero con intención de
25.539 25.728	-
26.327 26.695	-
29.951 30.803	dejarla ahí
31.109 31.396	-
31.274 34.701	y eso le va a generar una serie de intereses a final de mes.
31.995 32.554	-
35.109 46.655	Y las cuentas corrientes sirven para que usted [filler] disponga de su dinero inmediatamente, ya sea mediante cheque, talón o cualquier otro método de pago. ¿En qué estaría usted interesado?
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49.173 50.219	Ah, fenomenal.
50.859 54.496	Y dígame, ¿asociaría a esta cuenta u~ una tarjeta?
51.953 52.264	-
55.902 57.097	[filler] Sí.
57.654 60.051	Y qué sería, ¿una tarjeta de crédito o de débito?
61.320 62.728	[filler] Eso no lo sé.
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64.200 65.337	¿Cuál es la difirencia?
64.367 64.733	-
66.087 81.031	Verá, una tarjeta [filler] de crédito es una tarjeta que le proporciona el banco y que le da acceso a un crédito, donde usted podrá hacer uso de él durante todo el mes, y al final del mes deberá pa~ deberá abonar, eso, la cantidad que usted haya utilizado.
81.551 85.763	[filler] Y todo eso por un tanto por ciento que le cobrará el banco.
86.522 87.010	[filler]
87.418 93.896	Una pequeña comisión. Y su cuenta de débito, usted solamente dispondrá del dinero que usted tenga en su cuenta.
96.340 98.266	De acuerdo. Una tarjeta de débito.
98.760 99.927	Ah, pues fenomenal.
100.852 105.075	Si quiere, le puedo mandar la documentación a su correo electrónico
105.703 110.587	y usted, en cualquier momento se paso por c~ cualquiera de nuestras oficinas y formaliza el contrato.
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112.078 112.896	De acuerdo.
113.126 113.459	-
114.912 118.453	Y, dígame. ¿Me podría [filler] me podría facilitar su correo electrónico?
118.878 121.706	Por supuesto. <PII>Manuela García</PII> arroba
122.474 123.539	Gmail punto com.
124.022 125.378	Muy bien. Un segundo.
126.947 136.354	Pues, le acabo de mandar toda la información. Si usted quiere, mañana se pasa por cualquiera de nuestras oficinas y nosotros le tramitamos el alta tanto de la tarjeta como de la cuenta.
137.085 140.913	De acuerdo. Pero antes de hacerme la cuenta, tengo algunas preguntas.
141.497 142.711	Sí, claro. Dígame.
142.407 142.669	-
143.187 149.657	Me gustaría saber [filler] si tendría acceso con esa cuenta a mi cuenta de Paypal
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151.497 151.953	y
152.479 152.763	-
152.614 153.032	¿Sí?
153.620 158.792	A ver, le explico. Nosotros tenemos una aplicación, una Ap~ una App
159.292 174.252	en la que usted podrá ingresar con su <initial>DNI</initial> y con la clave que le facilitemos y usted, desde ahí, podrá acceder tanto a su cuenta de Paypal como si quiere reali~ quiere crear una tarjeta virtual con la comprar por internet. Es muy sencillo y bastante intuitivo.
175.050 176.786	¿Tengo acceso a Bizum también?
177.824 187.286	Sí, claro. Eso, y además es superfácil. Si tiene algún problema usted solamente tiene que llamarnos aquí a atención al cliente y yo le explico exactamente lo que tiene que hacer