Go Back

Go back

Bengali (India) Call Center Speech Dataset for Delivery & Logistics

The audio dataset comprises call center conversations for the Delivery & Logistics domain, featuring native Bengali speakers from India. It includes speech data, detailed metadata and accurate transcriptions.

Category

Unscripted Call Center Conversations

Total Volume

30 Speech Hours

Last updated

Jun 2024

Number of participants

60

Get this Speech Dataset

Get Dataset Btn
Bengali (India) training dataset for Delivery and logistics AI
DownloadDownload Icon

Request Custom Collection

Get Dataset Btn

About this Off-the-shelf Speech Dataset

About Gradiet Line

Introduction

Welcome to the Bengali Call Center Speech Dataset for the Delivery and Logistics domain designed to enhance the development of call center speech recognition models specifically for the Delivery and Logistics 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 xscenarios related to the Delivery and Logistics domain, designed to build robust and accurate customer service speech technology.

  • •Participant Diversity:
  • •
    Speakers: 60 expert native Bengali speakers from the FutureBeeAI Community.
  • •
    Regions: Different regions of West Bengal, ensuring a balanced representation of Bengali 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:
  • •Order Tracking
  • •Delivery Complaint
  • •Undeliverable Address
  • •Delivery Method Selection
  • •Return Process Enquiry
  • •Order Modification, and many more
  • •Outbound Calls:
  • •Delivery Confirmation
  • •Delivery Subscription
  • •Incorrect Address
  • •Missed Delivery Attempt
  • •Delivery Feedback
  • •Out-of-Stock Notification
  • •Delivery Satisfaction Survey, 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 Delivery and Logistics domain call center conversational AI and ASR models for the Bengali 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 Bengali 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 Delivery and Logistics domain. Potential use cases include:

  • •
    Speech Recognition Models: Training and fine-tuning speech recognition models for Bengali.
  • •
    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 Delivery and Logistics sector.
  • •
    Smart Assistants and Chatbots: Developing conversational agents and virtual assistants for customer service in the Delivery and Logistics 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 Delivery and Logistics 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 Delivery and Logistics domain call center audio dataset is created by FutureBeeAI and is available for commercial use.

    Use Cases

    Use of speech data in Conversational AI

    Call Center Conversational AI

    Use of speech data for Automatic Speech Recognition

    ASR

    Use of speech data for Chatbot & voicebot creation

    Chatbot

    Use of speech data in Language Modeling

    Language Modelling

    Use of speech data in Text-into-speech

    TTS

    Speech data usecase in Speech Analytics

    Speech Analytics

    Dataset Sample(s)

    Sample Line

    ATTRIBUTES

    Channel 1Channel 2Format
    Female(34)Male(34)wav, json

    TRANSCRIPTION

    LABELSTARTENDCHANNELTRANSCRIPT
    Speech1.5193.56216819749<lang:Foreign>Hello future bee</lang:Foreign> র তরফ থেকে
    Speech4.5155.10616819749বলছিলাম
    Speech5.7627.88916819749আমি কি <PII>স্নেহা গড়াই</PII> এর সাথে
    Speech9.0179.77516819749কথা বলছি?
    Speech11.83412.96244460392হ্যাঁ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> বলুন।
    Speech14.40418.70616819749হ্যাঁ <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> আপনি একটা #আহ খাবার <lang:Foreign>order</lang:Foreign> করেছেন
    Speech19.56621.53216819749#আহ এই <lang:Foreign>address</lang:Foreign> টা একটু
    Speech21.52421.77544460392#হুম
    Speech22.28925.99616819749<lang:Foreign>Kindly</lang:Foreign> বলবেন? কারণ আমার যে <lang:Foreign>delivery boy</lang:Foreign> টি গেছে
    Speech26.65129.46016819749উনি (()) <lang:Foreign>address</lang:Foreign> টা খুঁজে পাচ্ছে না
    Speech32.27737.17044460392কোন <lang:Foreign>address</lang:Foreign> এ গেছে আপনি একটু যদি আমায় <lang:Foreign>confirm</lang:Foreign> করতেন কলকাতার <lang:Foreign>address</lang:Foreign> ই আছে ওখানে দেওয়া
    Speech37.64339.94916819749আচ্ছা এখানে আমার এখানে <lang:Foreign>show</lang:Foreign> করছে
    Speech40.83442.53616819749<lang:Foreign>Fifty seven by one,</lang:Foreign>
    Speech42.12442.32844460392#হুম
    Speech43.49445.97916819749রাজচন্দ্র রায় <lang:Foreign>lane,</lang:Foreign>
    Speech46.65649.17016819749কলকাতা সাত লক্ষ বারো
    Speech49.22649.40544460392#হুম
    Speech51.32852.16616819749এটা কি ঠিক আছে?
    Speech52.04355.56244460392না ওটা স~ সেন সেন হবে রয় না ওটা সেন হবে
    Speech56.49865.70316819749আচ্ছা আচ্ছা কোনো কারণে হয়তো এখানে <lang:Foreign>address</lang:Foreign> টা ইয়ে তাহলে ওটা হচ্ছে <lang:Foreign>fifty seven by <initial>B</initial></lang:Foreign> রাজচন্দ্র সেন <lang:Foreign>lane</lang:Foreign> কলকাতা বারো।
    Speech66.92467.45116819749এইটা
    Speech67.94168.61344460392হ্যাঁ হ্যাঁ হ্যাঁ
    Speech68.34569.76216819749এইটা <lang:Foreign>correct address</lang:Foreign> তো?
    Speech70.80971.00916819749(()).
    Speech71.27371.97944460392একদম একদম
    Speech72.23974.70316819749আচ্ছা <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> এখানে কোনো <lang:Foreign>landmark</lang:Foreign> বা কিছু আছে?
    Speech77.16679.03444460392#আহ ওখানে একটা #আহ
    Speech79.60581.37544460392হ্যাঁ দিতে পারেন ওখানে #আহ
    Speech81.94583.67744460392একটা মাঠ আছে <lang:Foreign>playground</lang:Foreign>
    Speech85.35892.54116819749আচ্ছা না কোনো <lang:Foreign>sign board</lang:Foreign> বা কিছু যে বা কোনো <lang:Foreign>school</lang:Foreign> বা কোনো <lang:Foreign>petrol pump</lang:Foreign> ওখানে আছে।
    Speech87.71587.94144460392#হুম
    Speech93.09895.02644460392#আম্ম <lang:Foreign>primary school</lang:Foreign> আছে একটা।
    Speech96.05298.69816819749আচ্ছা <lang:Foreign>primary school</lang:Foreign> এর নামটা একটু বলবেন <lang:Foreign>madam?</lang:Foreign>
    Speech97.843100.74544460392(()) <lang:Foreign><initial>TRS</initial>primary school</lang:Foreign>
    Speech101.626102.35016819749আচ্ছা
    Speech102.860108.72016819749হ্যাঁ আমার ওই যে ছেলেটি গেছে, ছেলেটি আধঘন্টা ধরে খুঁজছে কিন্তু কোনো কারণে হোক মানে <lang:Foreign>address</lang:Foreign> টা খুঁজে পাচ্ছে না।
    Speech107.473107.73744460392#হুম
    Speech109.728110.94516819749তা সেক্ষেত্রে
    Speech111.435114.11616819749#আহ আমি ঠিক আছে আমি আরেকবার ছেলেটাকে বলছি যে হয়তো
    Speech114.635116.25616819749ও খুঁজে পাবে বা কিছু
    Speech117.077120.07716819749#আহ যাতে ও আপনার মানে <lang:Foreign>order</lang:Foreign> টা ঠিক ঠাক
    Speech120.630121.06016819749পায়
    Speech122.009124.86916819749সেটা আমি দেখছি কতদূর কি তাড়াতাড়ি করা যায়?
    Speech124.371124.59244460392#হুম
    Speech127.741132.57944460392ওখানে তো #আহ <lang:Foreign>register mobile number</lang:Foreign> ও ছিল। তো আমার <lang:Foreign>mobile number</lang:Foreign> এ <lang:Foreign>call</lang:Foreign> করে নিতে পারতো।
    Speech133.048138.43116819749না মানে <lang:Foreign>actually phone</lang:Foreign> করেছিল হয়তো আপনার <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> টা কোনো কারণে <lang:Foreign>busy</lang:Foreign> ছিল বা কিছু ছিল পায়নি আরকি
    Speech139.367142.37516819749আর ওদের বুঝতেই তো পারছেন ওরা মানে অতটা তো লেখাপড়া জানে না
    Speech141.005141.98044460392(()).
    Speech142.894147.43116819749সেক্ষেত্রে ওরা মানে <lang:Foreign>office</lang:Foreign> থেকে পাঠিয়েছে এখন যেটা মানে বলার ওরা <lang:Foreign>office</lang:Foreign> এই
    Speech148.329149.55816819749<lang:Foreign>Report</lang:Foreign> করছে আরকি
    Speech151.060152.24816819749আর কিছু না ব্যাপারটা
    Speech152.260152.73744460392<lang:Foreign>Okay</lang:Foreign>
    Speech154.584155.04816819749এই আরকি
    Speech154.763159.60144460392আচ্ছা না ওটা আমার <lang:Foreign>address</lang:Foreign> টা আমি যেটা বললাম ওই টুকুই #আহ <lang:Foreign>mistake</lang:Foreign> হয়েছে হয়তো।
    Speech160.163168.75844460392তো আশাকরি খুঁজে পেয়ে যাবে এবার আর <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> আমার আসেনি কারণ আমি <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> #আহ <lang:Foreign>busy</lang:Foreign> ছিলাম না। <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> আমার পাশেই রাখা ছিল
    Speech169.282173.78044460392কিন্তু হয়তো <lang:Foreign>maybe network problem</lang:Foreign> হতে পারে <lang:Foreign>engage tone</lang:Foreign> পেয়েছে।
    Speech174.839177.76344460392#আহ <lang:Foreign>ring</lang:Foreign> করলে আমি <lang:Foreign>guide</lang:Foreign> করে দিতে পারতাম।
    Speech177.069177.32416819749(()).
    Speech179.733186.38416819749না আমার যে <lang:Foreign>delivery boy</lang:Foreign> টি আছে ও খুব <lang:Foreign>efficient</lang:Foreign> এবং মনে অনেকদিন ধরে মানে <lang:Foreign>delivery</lang:Foreign> র কাজটা করছে
    Speech186.882189.45216819749সেক্ষেত্রে হয়তো কোনো <lang:Foreign>human error</lang:Foreign> হয়েছে <lang:Foreign>maybe.</lang:Foreign>
    Speech189.963193.13716819749#আহ কেন হতেই তো পারে মানুষের মধ্যেই ভুল ভ্রান্তি থাকে
    Speech194.180199.79316819749সেক্ষেত্রে #আম্ম আমি দেখছি যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আপনার <lang:Foreign>order</lang:Foreign> টা মানে পাঠিয়ে দেওয়ার জন্যে
    Speech200.797206.09516819749এবং মানে #আহ কিছু <lang:Foreign>mind</lang:Foreign> করবেন না <lang:Foreign>madam order</lang:Foreign> টা দিতে একটু মানে <lang:Foreign>late</lang:Foreign> হয়ে গেলো।
    Speech208.976217.84844460392হ্যাঁ না ঠিক আছে এখন কিছু করার নেই #আম্ম অসুবিধা নেই। আপনি এখন এটা #আহ যেটা <lang:Foreign>right address</lang:Foreign> এটা একটু #আহ দিয়ে দিন ওনাদের তাহলেই
    Speech218.669219.38444460392সুবিধে হবে
    Speech220.423227.81816819749হ্যাঁ <lang:Foreign>automatic</lang:Foreign> আমরা মানে ওকে মানে <lang:Foreign>inform</lang:Foreign> করে দিয়েছি এবং ও হয়তো আর মিনিট #আহ দশেকের মধ্যে আপনার কাছে চলে যাবে
    Speech228.695231.35016819749এবং সেক্ষেত্রে আপনি ওনাকেই ওনার হাতেই আপনি
    Speech229.823230.12944460392আচ্ছা
    Speech231.835233.29916819749<lang:Foreign>Payment</lang:Foreign> টা একটু <lang:Foreign>kindly</lang:Foreign> করে দেবেন।
    Speech235.618237.81844460392আচ্ছা #আম্ম <lang:Foreign>card payment</lang:Foreign> হবে?
    Speech238.197240.81416819749না <lang:Foreign>card</lang:Foreign> হবে না। কারণ ওদের কাছে তো <lang:Foreign>machine</lang:Foreign> থাকে না।
    Speech241.376244.95516819749সেই ক্ষেত্রে আপনাকে একটু <lang:Foreign>cash</lang:Foreign> ই দিতে হবে (()) দিতে হবে।
    Speech243.644243.91644460392#হুম
    Speech246.406248.85716819749আর মানে <lang:Foreign>exact amount</lang:Foreign> টা দিলে একটু সুবিধা হয়
    Speech248.104248.61044460392আচ্ছা
    Speech249.384252.22316819749কারণ অনেক সময় ওদের কাছে <lang:Foreign>change</lang:Foreign> থাকে না বা কিছু ভাবে
    Speech252.891255.35516819749যদি আপনি <lang:Foreign>kindly</lang:Foreign> একটু <lang:Foreign>exact amount</lang:Foreign> টা একটু দিয়ে দেন।
    Speech259.078259.88244460392আচ্ছা
    Speech263.721268.80244460392#আহ ঠিক আছে আমি তাহলে #আহ এটা একটু [laugh] <lang:Foreign>problem. card</lang:Foreign> হলে সুবিধা হতো আরকি।
    Speech269.614271.66144460392#আহ <lang:Foreign>cash</lang:Foreign> কম যদি (())
    Speech270.827272.45316819749#আম্ম এটা বুঝতেই তো পারছেন মানে ওরা
    Speech273.976285.80216819749#আহ ওদের ক্ষেত্রে (()) <lang:Foreign>machine</lang:Foreign> টা <lang:Foreign>carry</lang:Foreign> করা তো ওরা তো ধরুন #আহ #আহ <lang:Foreign>cycle</lang:Foreign> বা <lang:Foreign>bicycle use</lang:Foreign> করে তো #আম্ম সেক্ষেত্রে ওদের ওই (()) <lang:Foreign>machine</lang:Foreign> টা দামি <lang:Foreign>machine</lang:Foreign> তো ওটা ওদের হাতে ছাড়াটাও
    Speech277.457277.88244460392#হুম
    Speech286.393289.15916819749<lang:Foreign>Company</lang:Foreign> ঠিক মানে <lang:Foreign>affordable</lang:Foreign> #আম্ম করতে পারে না আরকি।
    Speech290.568297.90416819749এইজন্যেই আরকি মানে <lang:Foreign>cash</lang:Foreign> টা দিলে সুবিধে হয় মানে ওরা <lang:Foreign>reliable.</lang:Foreign> ওরা <lang:Foreign>cash</lang:Foreign> নিয়ে কোথাও কিছু ইয়ে করবে না। এবং সেটা ওরা <lang:Foreign>company</lang:Foreign> তে
    Speech292.329292.98044460392আচ্ছা
    Speech298.457300.31716819749এই মানে <lang:Foreign>submit</lang:Foreign> করবে।
    Speech301.470303.66116819749সেক্ষেত্রে যদি <lang:Foreign>kindly</lang:Foreign> এই <lang:Foreign>help</lang:Foreign> টুকু করেন <lang:Foreign>madam.</lang:Foreign> আর
    Speech304.002304.29144460392আচ্ছা
    Speech305.789309.10044460392ঠিক আছে অসুবিধা নেই। আমি <lang:Foreign>cash ready</lang:Foreign> রাখছি তাহলে ঠিক আছে।
    Speech308.215318.29516819749#আম্ম হ্যাঁ <lang:Foreign>thank you madam</lang:Foreign> আপনার একটু কষ্ট দিলাম আর মানে <lang:Foreign>next time</lang:Foreign> থেকে আমরা চেষ্টা করবো যে <lang:Foreign>in time</lang:Foreign> #আহ আমরা আপনাকে ঠিক <lang:Foreign>time</lang:Foreign> এ <lang:Foreign>delivery</lang:Foreign> করতে পারি।
    Speech310.551311.00244460392(()).
    Speech320.223323.57244460392না ঠিক আছে দশ মিনিটে পেয়ে যাবো তো অসুবিধা নেই ঠিক আছে।
    Speech322.895327.19816819749হ্যাঁ পেয়ে যাবেন হয়তো চলেই গেছে আপনাকে এই <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> টা কাটলে হয়তো ও হয়তো আপনাকে
    Speech327.806328.49516819749<lang:Foreign>Ring</lang:Foreign> করে নেবে।
    Speech330.117332.21044460392ঠিক আছে ঠিক আছে অসুবিধা নেই <lang:Foreign>Okay.</lang:Foreign>
    Speech333.049333.33816819749<lang:Foreign>Okay</lang:Foreign>

    TRANSCRIPTION

    TIMETRANSCRIPT
    1.519
    3.562    		<lang:Foreign>Hello future bee</lang:Foreign> র তরফ থেকে
    4.515
    5.106    		বলছিলাম
    5.762
    7.889    		আমি কি <PII>স্নেহা গড়াই</PII> এর সাথে
    9.017
    9.775    		কথা বলছি?
    11.834
    12.962    		হ্যাঁ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> বলুন।
    14.404
    18.706    		হ্যাঁ <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> আপনি একটা #আহ খাবার <lang:Foreign>order</lang:Foreign> করেছেন
    19.566
    21.532    		#আহ এই <lang:Foreign>address</lang:Foreign> টা একটু
    21.524
    21.775    		#হুম
    22.289
    25.996    		<lang:Foreign>Kindly</lang:Foreign> বলবেন? কারণ আমার যে <lang:Foreign>delivery boy</lang:Foreign> টি গেছে
    26.651
    29.460    		উনি (()) <lang:Foreign>address</lang:Foreign> টা খুঁজে পাচ্ছে না
    32.277
    37.170    		কোন <lang:Foreign>address</lang:Foreign> এ গেছে আপনি একটু যদি আমায় <lang:Foreign>confirm</lang:Foreign> করতেন কলকাতার <lang:Foreign>address</lang:Foreign> ই আছে ওখানে দেওয়া
    37.643
    39.949    		আচ্ছা এখানে আমার এখানে <lang:Foreign>show</lang:Foreign> করছে
    40.834
    42.536    		<lang:Foreign>Fifty seven by one,</lang:Foreign>
    42.124
    42.328    		#হুম
    43.494
    45.979    		রাজচন্দ্র রায় <lang:Foreign>lane,</lang:Foreign>
    46.656
    49.170    		কলকাতা সাত লক্ষ বারো
    49.226
    49.405    		#হুম
    51.328
    52.166    		এটা কি ঠিক আছে?
    52.043
    55.562    		না ওটা স~ সেন সেন হবে রয় না ওটা সেন হবে
    56.498
    65.703    		আচ্ছা আচ্ছা কোনো কারণে হয়তো এখানে <lang:Foreign>address</lang:Foreign> টা ইয়ে তাহলে ওটা হচ্ছে <lang:Foreign>fifty seven by <initial>B</initial></lang:Foreign> রাজচন্দ্র সেন <lang:Foreign>lane</lang:Foreign> কলকাতা বারো।
    66.924
    67.451    		এইটা
    67.941
    68.613    		হ্যাঁ হ্যাঁ হ্যাঁ
    68.345
    69.762    		এইটা <lang:Foreign>correct address</lang:Foreign> তো?
    70.809
    71.009    		(()).
    71.273
    71.979    		একদম একদম
    72.239
    74.703    		আচ্ছা <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> এখানে কোনো <lang:Foreign>landmark</lang:Foreign> বা কিছু আছে?
    77.166
    79.034    		#আহ ওখানে একটা #আহ
    79.605
    81.375    		হ্যাঁ দিতে পারেন ওখানে #আহ
    81.945
    83.677    		একটা মাঠ আছে <lang:Foreign>playground</lang:Foreign>
    85.358
    92.541    		আচ্ছা না কোনো <lang:Foreign>sign board</lang:Foreign> বা কিছু যে বা কোনো <lang:Foreign>school</lang:Foreign> বা কোনো <lang:Foreign>petrol pump</lang:Foreign> ওখানে আছে।
    87.715
    87.941    		#হুম
    93.098
    95.026    		#আম্ম <lang:Foreign>primary school</lang:Foreign> আছে একটা।
    96.052
    98.698    		আচ্ছা <lang:Foreign>primary school</lang:Foreign> এর নামটা একটু বলবেন <lang:Foreign>madam?</lang:Foreign>
    97.843
    100.745    		(()) <lang:Foreign><initial>TRS</initial>primary school</lang:Foreign>
    101.626
    102.350    		আচ্ছা
    102.860
    108.720    		হ্যাঁ আমার ওই যে ছেলেটি গেছে, ছেলেটি আধঘন্টা ধরে খুঁজছে কিন্তু কোনো কারণে হোক মানে <lang:Foreign>address</lang:Foreign> টা খুঁজে পাচ্ছে না।
    107.473
    107.737    		#হুম
    109.728
    110.945    		তা সেক্ষেত্রে
    111.435
    114.116    		#আহ আমি ঠিক আছে আমি আরেকবার ছেলেটাকে বলছি যে হয়তো
    114.635
    116.256    		ও খুঁজে পাবে বা কিছু
    117.077
    120.077    		#আহ যাতে ও আপনার মানে <lang:Foreign>order</lang:Foreign> টা ঠিক ঠাক
    120.630
    121.060    		পায়
    122.009
    124.869    		সেটা আমি দেখছি কতদূর কি তাড়াতাড়ি করা যায়?
    124.371
    124.592    		#হুম
    127.741
    132.579    		ওখানে তো #আহ <lang:Foreign>register mobile number</lang:Foreign> ও ছিল। তো আমার <lang:Foreign>mobile number</lang:Foreign> এ <lang:Foreign>call</lang:Foreign> করে নিতে পারতো।
    133.048
    138.431    		না মানে <lang:Foreign>actually phone</lang:Foreign> করেছিল হয়তো আপনার <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> টা কোনো কারণে <lang:Foreign>busy</lang:Foreign> ছিল বা কিছু ছিল পায়নি আরকি
    139.367
    142.375    		আর ওদের বুঝতেই তো পারছেন ওরা মানে অতটা তো লেখাপড়া জানে না
    141.005
    141.980    		(()).
    142.894
    147.431    		সেক্ষেত্রে ওরা মানে <lang:Foreign>office</lang:Foreign> থেকে পাঠিয়েছে এখন যেটা মানে বলার ওরা <lang:Foreign>office</lang:Foreign> এই
    148.329
    149.558    		<lang:Foreign>Report</lang:Foreign> করছে আরকি
    151.060
    152.248    		আর কিছু না ব্যাপারটা
    152.260
    152.737    		<lang:Foreign>Okay</lang:Foreign>
    154.584
    155.048    		এই আরকি
    154.763
    159.601    		আচ্ছা না ওটা আমার <lang:Foreign>address</lang:Foreign> টা আমি যেটা বললাম ওই টুকুই #আহ <lang:Foreign>mistake</lang:Foreign> হয়েছে হয়তো।
    160.163
    168.758    		তো আশাকরি খুঁজে পেয়ে যাবে এবার আর <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> আমার আসেনি কারণ আমি <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> #আহ <lang:Foreign>busy</lang:Foreign> ছিলাম না। <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> আমার পাশেই রাখা ছিল
    169.282
    173.780    		কিন্তু হয়তো <lang:Foreign>maybe network problem</lang:Foreign> হতে পারে <lang:Foreign>engage tone</lang:Foreign> পেয়েছে।
    174.839
    177.763    		#আহ <lang:Foreign>ring</lang:Foreign> করলে আমি <lang:Foreign>guide</lang:Foreign> করে দিতে পারতাম।
    177.069
    177.324    		(()).
    179.733
    186.384    		না আমার যে <lang:Foreign>delivery boy</lang:Foreign> টি আছে ও খুব <lang:Foreign>efficient</lang:Foreign> এবং মনে অনেকদিন ধরে মানে <lang:Foreign>delivery</lang:Foreign> র কাজটা করছে
    186.882
    189.452    		সেক্ষেত্রে হয়তো কোনো <lang:Foreign>human error</lang:Foreign> হয়েছে <lang:Foreign>maybe.</lang:Foreign>
    189.963
    193.137    		#আহ কেন হতেই তো পারে মানুষের মধ্যেই ভুল ভ্রান্তি থাকে
    194.180
    199.793    		সেক্ষেত্রে #আম্ম আমি দেখছি যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আপনার <lang:Foreign>order</lang:Foreign> টা মানে পাঠিয়ে দেওয়ার জন্যে
    200.797
    206.095    		এবং মানে #আহ কিছু <lang:Foreign>mind</lang:Foreign> করবেন না <lang:Foreign>madam order</lang:Foreign> টা দিতে একটু মানে <lang:Foreign>late</lang:Foreign> হয়ে গেলো।
    208.976
    217.848    		হ্যাঁ না ঠিক আছে এখন কিছু করার নেই #আম্ম অসুবিধা নেই। আপনি এখন এটা #আহ যেটা <lang:Foreign>right address</lang:Foreign> এটা একটু #আহ দিয়ে দিন ওনাদের তাহলেই
    218.669
    219.384    		সুবিধে হবে
    220.423
    227.818    		হ্যাঁ <lang:Foreign>automatic</lang:Foreign> আমরা মানে ওকে মানে <lang:Foreign>inform</lang:Foreign> করে দিয়েছি এবং ও হয়তো আর মিনিট #আহ দশেকের মধ্যে আপনার কাছে চলে যাবে
    228.695
    231.350    		এবং সেক্ষেত্রে আপনি ওনাকেই ওনার হাতেই আপনি
    229.823
    230.129    		আচ্ছা
    231.835
    233.299    		<lang:Foreign>Payment</lang:Foreign> টা একটু <lang:Foreign>kindly</lang:Foreign> করে দেবেন।
    235.618
    237.818    		আচ্ছা #আম্ম <lang:Foreign>card payment</lang:Foreign> হবে?
    238.197
    240.814    		না <lang:Foreign>card</lang:Foreign> হবে না। কারণ ওদের কাছে তো <lang:Foreign>machine</lang:Foreign> থাকে না।
    241.376
    244.955    		সেই ক্ষেত্রে আপনাকে একটু <lang:Foreign>cash</lang:Foreign> ই দিতে হবে (()) দিতে হবে।
    243.644
    243.916    		#হুম
    246.406
    248.857    		আর মানে <lang:Foreign>exact amount</lang:Foreign> টা দিলে একটু সুবিধা হয়
    248.104
    248.610    		আচ্ছা
    249.384
    252.223    		কারণ অনেক সময় ওদের কাছে <lang:Foreign>change</lang:Foreign> থাকে না বা কিছু ভাবে
    252.891
    255.355    		যদি আপনি <lang:Foreign>kindly</lang:Foreign> একটু <lang:Foreign>exact amount</lang:Foreign> টা একটু দিয়ে দেন।
    259.078
    259.882    		আচ্ছা
    263.721
    268.802    		#আহ ঠিক আছে আমি তাহলে #আহ এটা একটু [laugh] <lang:Foreign>problem. card</lang:Foreign> হলে সুবিধা হতো আরকি।
    269.614
    271.661    		#আহ <lang:Foreign>cash</lang:Foreign> কম যদি (())
    270.827
    272.453    		#আম্ম এটা বুঝতেই তো পারছেন মানে ওরা
    273.976
    285.802    		#আহ ওদের ক্ষেত্রে (()) <lang:Foreign>machine</lang:Foreign> টা <lang:Foreign>carry</lang:Foreign> করা তো ওরা তো ধরুন #আহ #আহ <lang:Foreign>cycle</lang:Foreign> বা <lang:Foreign>bicycle use</lang:Foreign> করে তো #আম্ম সেক্ষেত্রে ওদের ওই (()) <lang:Foreign>machine</lang:Foreign> টা দামি <lang:Foreign>machine</lang:Foreign> তো ওটা ওদের হাতে ছাড়াটাও
    277.457
    277.882    		#হুম
    286.393
    289.159    		<lang:Foreign>Company</lang:Foreign> ঠিক মানে <lang:Foreign>affordable</lang:Foreign> #আম্ম করতে পারে না আরকি।
    290.568
    297.904    		এইজন্যেই আরকি মানে <lang:Foreign>cash</lang:Foreign> টা দিলে সুবিধে হয় মানে ওরা <lang:Foreign>reliable.</lang:Foreign> ওরা <lang:Foreign>cash</lang:Foreign> নিয়ে কোথাও কিছু ইয়ে করবে না। এবং সেটা ওরা <lang:Foreign>company</lang:Foreign> তে
    292.329
    292.980    		আচ্ছা
    298.457
    300.317    		এই মানে <lang:Foreign>submit</lang:Foreign> করবে।
    301.470
    303.661    		সেক্ষেত্রে যদি <lang:Foreign>kindly</lang:Foreign> এই <lang:Foreign>help</lang:Foreign> টুকু করেন <lang:Foreign>madam.</lang:Foreign> আর
    304.002
    304.291    		আচ্ছা
    305.789
    309.100    		ঠিক আছে অসুবিধা নেই। আমি <lang:Foreign>cash ready</lang:Foreign> রাখছি তাহলে ঠিক আছে।
    308.215
    318.295    		#আম্ম হ্যাঁ <lang:Foreign>thank you madam</lang:Foreign> আপনার একটু কষ্ট দিলাম আর মানে <lang:Foreign>next time</lang:Foreign> থেকে আমরা চেষ্টা করবো যে <lang:Foreign>in time</lang:Foreign> #আহ আমরা আপনাকে ঠিক <lang:Foreign>time</lang:Foreign> এ <lang:Foreign>delivery</lang:Foreign> করতে পারি।
    310.551
    311.002    		(()).
    320.223
    323.572    		না ঠিক আছে দশ মিনিটে পেয়ে যাবো তো অসুবিধা নেই ঠিক আছে।
    322.895
    327.198    		হ্যাঁ পেয়ে যাবেন হয়তো চলেই গেছে আপনাকে এই <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> টা কাটলে হয়তো ও হয়তো আপনাকে
    327.806
    328.495    		<lang:Foreign>Ring</lang:Foreign> করে নেবে।
    330.117
    332.210    		ঠিক আছে ঠিক আছে অসুবিধা নেই <lang:Foreign>Okay.</lang:Foreign>
    333.049
    333.338    		<lang:Foreign>Okay</lang:Foreign>

    Dataset Demographics

    Details Headline

    Language

    Bengali

    Language code

    bn-in

    Country

    India

    Accents

    Manbhumi,...more

    Gender Distribution

    M:60, F:40

    Age Group

    18-70

    Audio File Details

    Details Headline

    Environment

    Silent, Noisy

    Bit Depth

    16 bit

    Format

    wav

    Sample rate

    8khz & 16khz

    Channel

    Dual separate channel

    Audio file duration

    5-15 minutes

    Read the License Terms

    |

    Browse FAQs

    Download Sample Speech Dataset Now!

    Explore Audio Data, Metadata and Transcription to get more clarity and hands on experience of this dataset.

    Download Free Dataset

    Audio Download Btn
    Audio Promp Bg
    Audio Promp Bg

    Similar to Delivery & Logistics Call Center Speech Datasets

    Audio Card Head Line
    English (India) call center audio recording for Delivery and logistics industry

    Indian English Delivery & Lgc CC Speech Data

    Delivery & Logistics call center audio data in Indian English.

    30 Speech Hours

    60 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    Arabic (Algeria) Speech to text dataset for Delivery and logistics call center

    Algerian Arabic Delivery & Lgc CC Speech Data

    Delivery & Logistics call center audio data in Algerian Arabic.

    30 Speech Hours

    60 People

    ASR

    Conversational AI

    Audio data in German (Switzerland) for Delivery and Logistics call center

    Swiss German Delivery & Lgc CC Speech Data

    Delivery & Logistics call center audio data in Swiss German

    30 Speech Hours

    60 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    Audio data in English (Philippines) for Delivery and Logistics call center

    Philippine English Delivery & Lgc CC Speech Data

    Delivery & Logistics call center audio data in Philippine English

    30 Speech Hours

    60 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    View All

    View All

    Browse All

    More in Bengali (India)

    Audio Card Head Line
    Audio data in Tamil (India) for Travel call center

    Tamil Travel CC Speech Data

    Travel call center audio data in Tamil.

    30 Speech Hours

    60 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    AI voice dataset for Telecom in English (USA)

    German Telecom CC Speech Data

    Telecom call center audio data in German.

    30 Speech Hours

    60 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    Machine learning voice data for Healthcare call center in Norwegian (Norway)

    European Portuguese Healthcare CC Speech Data

    Healthcare call center audio data in Portuguese.

    30 Speech Hours

    60 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    Arabic (Egypt) training dataset for BFSI AI

    Egyptian Arabic BFSI CC Speech Data

    BFSI call center audio data in Egyptian Arabic.

    40 Speech Hours

    80 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    View All

    View All

    Browse All

    Start your AI/ML model creation journey with FutureBeeAI!

    Contact Us

    Audio Arrow BtnAudio Arrow Btn Black
    Audio Promp 2 Bg
    cookie-icon

    We Use Cookies!!!

    We use cookies to ensure that we give you the best experience on our website. Read cookies policies.