We Use Cookies!!!
We use cookies to ensure that we give you the best experience on our website. Read cookies policies.
The audio dataset includes call center conversations in Delivery & Logistics, featuring native Gujarati speakers from India, with detailed metadata and accurate transcriptions.
Unscripted Call Center Conversations
30 Speech Hours
July 2023
60
Welcome to the Gujarati Language Call Center Speech Dataset for the Delivery and Logistics domain. It is a specialized and comprehensive collection of voice data designed to enhance the development of call center speech recognition models specifically for the Delivery and Logistics industry.
With high-quality call center audio recordings, detailed metadata, and accurate transcriptions, it empowers researchers and developers to enhance natural language processing, conversational AI, and generative voice AI algorithms in the Delivery and Logistics domain. Moreover, it facilitates the creation of sophisticated voice assistants and voice bots tailored to the unique linguistic nuances found in the Gujarati language spoken in India.
Speech Data:
This training dataset comprises 30 hours of call center audio recordings covering various topics and scenarios related to the Delivery and Logistics domain, to build robust and accurate customer service speech technology.
To curate realistic call center interactions, we collaborated with a diverse network of 60 expert native Gujarati speakers from different part of Gujarat. This collaborative effort ensures a balanced representation of Indian accents, dialects, and demographics, promoting inclusivity and reducing biases in the dataset.
Each audio recording captures the essence of unscripted and spontaneous conversations between call center agents and customers, with an average duration ranging from 5 to 15 minutes per call. The dataset includes both inbound and outbound calls, covering scenarios such as inquiries, promotional offers, complaints, technical support, and more. Additionally, the dataset contains call center conversations with both positive and negative outcomes, providing a diverse and realistic dataset.
The speech data is available in WAV format with stereo channels, a bit depth of 16 bits, and a sample rate of 8 kHz, ensuring high-quality audio for accurate analysis. The recording environment is generally quiet, without background noise and echo.
Metadata:
In addition to the audio recordings, our dataset provides comprehensive metadata for each participant. This includes the participant’s age, gender, country, state, and dialect. Additionally, it includes metadata like domain, topic, call type, outcome, bit depth, and sample rate for each conversation.
The metadata serves as a powerful tool for understanding and characterizing the data, enabling informed decision-making in the development of Gujarati language call center speech recognition models for the Delivery and Logistics domain.
Transcription:
To facilitate your workflow, the dataset includes manual verbatim transcriptions of each call center audio file in JSON format. The transcriptions capture speaker-wise transcription with time-coded segmentation along with non-speech labels and tags, covering both the agent and customer conversations.
These ready-to-use transcriptions accelerate the development of Delivery and Logistics call center conversational AI and ASR models for the Gujarati language.
Updates and Customization:
We understand the importance of collecting data in various environments to build robust ASR models. Therefore, our call center voice dataset is regularly updated with new audio data captured in diverse real-world conditions.
If you require a custom training dataset with specific environmental conditions, we can accommodate your request. We can provide voice data with customized sample rates ranging from 8kHz to 48kHz, allowing you to fine-tune your models for different audio recording setups. Additionally, we can also customize the transcription following your specific guidelines and requirements, to further support your ASR development process.
License:
This Delivery and Logistics call center audio dataset is created by FutureBeeAI and is available for commercial use!
Conclusion:
Whether you are training or fine-tuning speech recognition models, advancing NLP algorithms, or building state-of-the-art voice assistants to improve customer experiences in the Delivery and Logistics sector, our dataset serves as a trusted resource to meet your goals
Channel 1 | Channel 2 | Format |
---|---|---|
Male(30) | Male(26) | wav, json |
LABEL | START | END | CHANNEL | TRANSCRIPT |
---|---|---|---|---|
Speech | 0.550 | 1.100 | Speaker 1 | <lang:Foreign>Hello</lang:Foreign> |
Speech | 3.475 | 6.349 | Speaker 2 | <lang:Foreign>Hello Futurbee Car Transport Services</lang:Foreign> |
Speech | 5.115 | 5.716 | Speaker 1 | હા |
Speech | 7.772 | 10.074 | Speaker 1 | હા હુ <lang:Foreign>Futurbee Delivery</lang:Foreign>બોલું છું |
Speech | 10.625 | 14.897 | Speaker 1 | #હમ <lang:Foreign>Car Transport भी</lang:Foreign> છે એમા. બતાવો <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> તમારી કેમ હુ શાહેતા કરી શકુ? |
Speech | 11.381 | 11.782 | Speaker 2 | #અમ |
Speech | 16.181 | 28.812 | Speaker 2 | #અમ અત્યારે મે મારે <lang:Foreign>Actually Sir Car</lang:Foreign> મોકલવી છે તો મે <lang:Foreign>Google</lang:Foreign> પર તમારા <lang:Foreign>Reviews</lang:Foreign> જોયા <lang:Foreign>Company</lang:Foreign> ના તો મને એમ લાગ્યુ કે એક વાર <lang:Foreign>Inquiry</lang:Foreign> કરી લેવાય એમ. |
Speech | 31.303 | 44.078 | Speaker 1 | અચ્છા અચ્છા ના ના <lang:Foreign>Sir Google</lang:Foreign> તો છે જ અમે <lang:Foreign>But Actual</lang:Foreign> મા <lang:Foreign>भी</lang:Foreign> અમારુ સારૂ ચાલે છે ને <lang:Foreign>Customer</lang:Foreign> બોવ <lang:Foreign>Satisfied</lang:Foreign> હોય છે તો સારી જગ્યા એ <lang:Foreign>Call</lang:Foreign>છે બતાવો <lang:Foreign>Sir</lang:Foreign> કેવી રીતે હુ તમને <lang:Foreign>Help</lang:Foreign> કરુ? કઈ <lang:Foreign>Car</lang:Foreign> છે તમારી પેલા તો એ મને જણાવો? |
Speech | 43.435 | 43.799 | Speaker 2 | #અમ |
Speech | 45.326 | 48.950 | Speaker 2 | #ઉહ અમારુ #હમ <lang:Foreign>WagonR <initial>LXI</initial> Model</lang:Foreign> છે |
Speech | 50.051 | 51.234 | Speaker 2 | બે હજાર દસ વાડુ. |
Speech | 50.503 | 50.774 | Speaker 1 | #હમ |
Speech | 51.526 | 52.125 | Speaker 1 | કેટલા |
Speech | 53.026 | 56.576 | Speaker 1 | અચ્છા બે હજાર દસ હમડા <lang:Foreign>Car Fully Runing</lang:Foreign> છે કે કઈ તફલિક છે <lang:Foreign>Car</lang:Foreign> મા? |
Speech | 57.859 | 59.898 | Speaker 2 | નઈ <lang:Foreign>Fully Running</lang:Foreign> છે |
Speech | 60.348 | 61.512 | Speaker 2 | ને કોઈ |
Speech | 61.914 | 63.225 | Speaker 2 | એને (()) |
Speech | 63.725 | 68.209 | Speaker 2 | (()) એટલે એને <lang:Foreign>Body</lang:Foreign> ને કઈ બધુ બરાબર છે કોઈ <lang:Foreign>Issue</lang:Foreign> નથી. |
Speech | 68.433 | 72.459 | Speaker 1 | <lang:Foreign>Okay</lang:Foreign> ને <lang:Foreign>Petrol</lang:Foreign> પર છે <lang:Foreign>Sir</lang:Foreign> ગાડી કે <lang:Foreign><initial>CNG</initial></lang:Foreign> વગર આ <lang:Foreign>Diesel</lang:Foreign> વગર હાલે? |
Speech | 72.157 | 73.956 | Speaker 2 | <lang:Foreign>Both Both</lang:Foreign> બન્ને વ છે. |
Speech | 75.283 | 79.358 | Speaker 1 | અચ્છા સરસ તો તમારે <lang:Foreign>Sir</lang:Foreign> બિજુ એટલે ક્યાથી ક્યા મોકલવાની છે ગાડી આ? |
Speech | 80.408 | 86.281 | Speaker 2 | #હમ <lang:Foreign>Actually</lang:Foreign> આમારે છે ને સુરત થી બેંગલોર સુધિ મોકલવાની છે. |
Speech | 89.072 | 90.875 | Speaker 1 | અચ્છા સુરત થી બેંગલોર <lang:Foreign>Okay</lang:Foreign> |
Speech | 91.326 | 95.772 | Speaker 1 | #હમ [noise] ને ક્યારે ક્યારે વિચાર છે તમારો <lang:Foreign>Move</lang:Foreign> કરવાનો? |
Speech | 97.796 | 99.347 | Speaker 2 | #હમ આ <lang:Foreign>Month</lang:Foreign> ની |
Speech | 100.949 | 102.072 | Speaker 2 | પંદર તારીખ પછી. |
Speech | 104.272 | 106.421 | Speaker 1 | પંદર તારીખથી <lang:Foreign>Okay</lang:Foreign> |
Speech | 106.694 | 108.750 | Speaker 2 | પંદર તારીખથી ને પચ્છી જો |
Speech | 109.176 | 111.245 | Speaker 2 | <lang:Foreign>Next</lang:Foreign> દસ દિવસમા મડી જાતુ હોય તો. |
Speech | 113.171 | 114.451 | Speaker 1 | <lang:Foreign>Okay Okay</lang:Foreign> |
Speech | 115.227 | 123.245 | Speaker 1 | ઠીક છે અને <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> તમારા ગાડી ના <lang:Foreign>Papers</lang:Foreign> તમારા જોડે <lang:Foreign>Ready</lang:Foreign> છે આપડે <lang:Foreign><initial>RC</initial>Book</lang:Foreign> છે જે બિજુ કાઈક છ ઈ <lang:Foreign>Polution Certificae Insurance</lang:Foreign> |
Speech | 120.968 | 121.376 | Speaker 2 | હ |
Speech | 121.852 | 126.694 | Speaker 2 | <lang:Foreign>Papers</lang:Foreign> છે બધા <lang:Foreign>papers Paper</lang:Foreign> છે બધા છે મારી જોડે પન. |
Speech | 126.918 | 129.351 | Speaker 2 | ક્યા ક્યા લાગસે એક વાર મને કઈ દો તો હુ એની |
Speech | 129.777 | 132.068 | Speaker 2 | અને <lang:Foreign>Original</lang:Foreign> જોસે કે <lang:Foreign>Zerox Copy</lang:Foreign>? |
Speech | 134.127 | 139.682 | Speaker 1 | ના અમારે તો<lang:Foreign>Zerox Copy</lang:Foreign> ચાલી જશે એક છે તમારુ <lang:Foreign><initial>RC</initial> Book</lang:Foreign> છે ઈ તમારુ <lang:Foreign>Insurance</lang:Foreign> હસે ગાડી નુ ઈ |
Speech | 136.092 | 136.667 | Speaker 2 | [noise] <lang:Foreign>Okay</lang:Foreign> |
Speech | 139.143 | 139.838 | Speaker 2 | <lang:Foreign>Okay</lang:Foreign> |
Speech | 140.133 | 144.751 | Speaker 1 | અને ત્રીજુ તમારુ <lang:Foreign><initial>PUC</initial> Certificate</lang:Foreign> હસે ને ગાડી નુ ઈ ત્યા ચલાવસો તો ત્યા લાગશે. |
Speech | 141.014 | 141.491 | Speaker 2 | #હમ |
Speech | 144.217 | 144.890 | Speaker 2 | #હમ |
Speech | 146.516 | 147.101 | Speaker 2 | <lang:Foreign>Okay</lang:Foreign> |
Speech | 147.502 | 149.376 | Speaker 2 | છે આ કાગડીયા તો છે મરી જોડે |
Speech | 149.827 | 152.039 | Speaker 2 | ને મને એ કો પેલા કે? |
Speech | 153.116 | 159.164 | Speaker 2 | કેટલા દિવસ મા ગાડી પોચસે ને <lang:Foreign>approximant Price</lang:Foreign> શુ રેસે એ મને થોડી જાણકારી આપશો? |
Speech | 159.965 | 169.462 | Speaker 1 | અચ્છા તો સુરત થી નિકડતા બેંગ્લોર એક <lang:Foreign>Minute</lang:Foreign> હો હુ <lang:Foreign>Chek</lang:Foreign> કરી લવ <lang:Foreign>System</lang:Foreign> મા સુરત થી બેંગલોર <lang:Foreign>Distance</lang:Foreign> નઈ નઈ કભી પંદરશો કિલોમિટર એટલુ હોય <lang:Foreign>sir</lang:Foreign>. |
Speech | 170.139 | 172.389 | Speaker 1 | તમારી દિવસમાં જાય છે. |
Speech | 173.330 | 180.354 | Speaker 1 | તણસો કિલોમિટર ચલાવી અમે રોજ એના તો પાંચ દિવસ લગ્સે <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> પોંચતા <lang:Foreign>Proxylate</lang:Foreign> કવ ચુ આમા પાંચ દિવસ મા એકાદ દિવસ ઉપર નિચે થાઈ સકે છે. |
TIME | TRANSCRIPT |
---|---|
0.550 1.100 | <lang:Foreign>Hello</lang:Foreign> |
3.475 6.349 | <lang:Foreign>Hello Futurbee Car Transport Services</lang:Foreign> |
5.115 5.716 | હા |
7.772 10.074 | હા હુ <lang:Foreign>Futurbee Delivery</lang:Foreign>બોલું છું |
10.625 14.897 | #હમ <lang:Foreign>Car Transport भी</lang:Foreign> છે એમા. બતાવો <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> તમારી કેમ હુ શાહેતા કરી શકુ? |
11.381 11.782 | #અમ |
16.181 28.812 | #અમ અત્યારે મે મારે <lang:Foreign>Actually Sir Car</lang:Foreign> મોકલવી છે તો મે <lang:Foreign>Google</lang:Foreign> પર તમારા <lang:Foreign>Reviews</lang:Foreign> જોયા <lang:Foreign>Company</lang:Foreign> ના તો મને એમ લાગ્યુ કે એક વાર <lang:Foreign>Inquiry</lang:Foreign> કરી લેવાય એમ. |
31.303 44.078 | અચ્છા અચ્છા ના ના <lang:Foreign>Sir Google</lang:Foreign> તો છે જ અમે <lang:Foreign>But Actual</lang:Foreign> મા <lang:Foreign>भी</lang:Foreign> અમારુ સારૂ ચાલે છે ને <lang:Foreign>Customer</lang:Foreign> બોવ <lang:Foreign>Satisfied</lang:Foreign> હોય છે તો સારી જગ્યા એ <lang:Foreign>Call</lang:Foreign>છે બતાવો <lang:Foreign>Sir</lang:Foreign> કેવી રીતે હુ તમને <lang:Foreign>Help</lang:Foreign> કરુ? કઈ <lang:Foreign>Car</lang:Foreign> છે તમારી પેલા તો એ મને જણાવો? |
43.435 43.799 | #અમ |
45.326 48.950 | #ઉહ અમારુ #હમ <lang:Foreign>WagonR <initial>LXI</initial> Model</lang:Foreign> છે |
50.051 51.234 | બે હજાર દસ વાડુ. |
50.503 50.774 | #હમ |
51.526 52.125 | કેટલા |
53.026 56.576 | અચ્છા બે હજાર દસ હમડા <lang:Foreign>Car Fully Runing</lang:Foreign> છે કે કઈ તફલિક છે <lang:Foreign>Car</lang:Foreign> મા? |
57.859 59.898 | નઈ <lang:Foreign>Fully Running</lang:Foreign> છે |
60.348 61.512 | ને કોઈ |
61.914 63.225 | એને (()) |
63.725 68.209 | (()) એટલે એને <lang:Foreign>Body</lang:Foreign> ને કઈ બધુ બરાબર છે કોઈ <lang:Foreign>Issue</lang:Foreign> નથી. |
68.433 72.459 | <lang:Foreign>Okay</lang:Foreign> ને <lang:Foreign>Petrol</lang:Foreign> પર છે <lang:Foreign>Sir</lang:Foreign> ગાડી કે <lang:Foreign><initial>CNG</initial></lang:Foreign> વગર આ <lang:Foreign>Diesel</lang:Foreign> વગર હાલે? |
72.157 73.956 | <lang:Foreign>Both Both</lang:Foreign> બન્ને વ છે. |
75.283 79.358 | અચ્છા સરસ તો તમારે <lang:Foreign>Sir</lang:Foreign> બિજુ એટલે ક્યાથી ક્યા મોકલવાની છે ગાડી આ? |
80.408 86.281 | #હમ <lang:Foreign>Actually</lang:Foreign> આમારે છે ને સુરત થી બેંગલોર સુધિ મોકલવાની છે. |
89.072 90.875 | અચ્છા સુરત થી બેંગલોર <lang:Foreign>Okay</lang:Foreign> |
91.326 95.772 | #હમ [noise] ને ક્યારે ક્યારે વિચાર છે તમારો <lang:Foreign>Move</lang:Foreign> કરવાનો? |
97.796 99.347 | #હમ આ <lang:Foreign>Month</lang:Foreign> ની |
100.949 102.072 | પંદર તારીખ પછી. |
104.272 106.421 | પંદર તારીખથી <lang:Foreign>Okay</lang:Foreign> |
106.694 108.750 | પંદર તારીખથી ને પચ્છી જો |
109.176 111.245 | <lang:Foreign>Next</lang:Foreign> દસ દિવસમા મડી જાતુ હોય તો. |
113.171 114.451 | <lang:Foreign>Okay Okay</lang:Foreign> |
115.227 123.245 | ઠીક છે અને <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> તમારા ગાડી ના <lang:Foreign>Papers</lang:Foreign> તમારા જોડે <lang:Foreign>Ready</lang:Foreign> છે આપડે <lang:Foreign><initial>RC</initial>Book</lang:Foreign> છે જે બિજુ કાઈક છ ઈ <lang:Foreign>Polution Certificae Insurance</lang:Foreign> |
120.968 121.376 | હ |
121.852 126.694 | <lang:Foreign>Papers</lang:Foreign> છે બધા <lang:Foreign>papers Paper</lang:Foreign> છે બધા છે મારી જોડે પન. |
126.918 129.351 | ક્યા ક્યા લાગસે એક વાર મને કઈ દો તો હુ એની |
129.777 132.068 | અને <lang:Foreign>Original</lang:Foreign> જોસે કે <lang:Foreign>Zerox Copy</lang:Foreign>? |
134.127 139.682 | ના અમારે તો<lang:Foreign>Zerox Copy</lang:Foreign> ચાલી જશે એક છે તમારુ <lang:Foreign><initial>RC</initial> Book</lang:Foreign> છે ઈ તમારુ <lang:Foreign>Insurance</lang:Foreign> હસે ગાડી નુ ઈ |
136.092 136.667 | [noise] <lang:Foreign>Okay</lang:Foreign> |
139.143 139.838 | <lang:Foreign>Okay</lang:Foreign> |
140.133 144.751 | અને ત્રીજુ તમારુ <lang:Foreign><initial>PUC</initial> Certificate</lang:Foreign> હસે ને ગાડી નુ ઈ ત્યા ચલાવસો તો ત્યા લાગશે. |
141.014 141.491 | #હમ |
144.217 144.890 | #હમ |
146.516 147.101 | <lang:Foreign>Okay</lang:Foreign> |
147.502 149.376 | છે આ કાગડીયા તો છે મરી જોડે |
149.827 152.039 | ને મને એ કો પેલા કે? |
153.116 159.164 | કેટલા દિવસ મા ગાડી પોચસે ને <lang:Foreign>approximant Price</lang:Foreign> શુ રેસે એ મને થોડી જાણકારી આપશો? |
159.965 169.462 | અચ્છા તો સુરત થી નિકડતા બેંગ્લોર એક <lang:Foreign>Minute</lang:Foreign> હો હુ <lang:Foreign>Chek</lang:Foreign> કરી લવ <lang:Foreign>System</lang:Foreign> મા સુરત થી બેંગલોર <lang:Foreign>Distance</lang:Foreign> નઈ નઈ કભી પંદરશો કિલોમિટર એટલુ હોય <lang:Foreign>sir</lang:Foreign>. |
170.139 172.389 | તમારી દિવસમાં જાય છે. |
173.330 180.354 | તણસો કિલોમિટર ચલાવી અમે રોજ એના તો પાંચ દિવસ લગ્સે <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> પોંચતા <lang:Foreign>Proxylate</lang:Foreign> કવ ચુ આમા પાંચ દિવસ મા એકાદ દિવસ ઉપર નિચે થાઈ સકે છે. |
Gujarati
gu-in
India
Kathiawari,...more
M: 55, F: 45
18-70
Silent, Noisy
16 bit
wav
8khz
Dual separate channel
5-15 minutes
Explore Audio Data, Metadata and Transcription to get more clarity and hands on experience of this dataset.
Download Free Dataset
Contact Us