Go Back

Go back

Bengali (India) Call Center Speech Dataset for Telecom

The audio dataset comprises call center conversations for the Telecom 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 Telecom 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 Telecom domain designed to enhance the development of call center speech recognition models specifically for the Telecom 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 Telecom 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:
  • •Phone Number Porting
  • •Network Connectivity Issues
  • •Billing and Payments
  • •Technical Support
  • •Service Activation
  • •International Roaming Enquiry
  • •Refunds and Billing Adjustments
  • •Emergency Service Access, and many more
  • •Outbound Calls:
  • •Welcome Calls / Onboarding Process
  • •Payment Reminders
  • •Customer Surveys
  • •Technical Updates
  • •Service Usage Reviews
  • •Network Compliant Status Call, 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 Telecom 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 Telecom 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 Telecom sector.
  • •
    Smart Assistants and Chatbots: Developing conversational agents and virtual assistants for customer service in the Telecom 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 Telecom 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 Telecom 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
    Speech0.0223.68582773886#আহ <lang:Foreign>hello future bee telecom center</lang:Foreign>
    Speech5.1168.70296309457হ্যাঁ এটা <lang:Foreign>future bee telecom center</lang:Foreign> কে বলছেন <lang:Foreign>madam</lang:Foreign>
    Speech10.51921.09482773886#আহ আমি <PII>শ্রেয়া গোড়াই</PII> কথা বলছি আসলে <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> র <lang:Foreign>connection</lang:Foreign> আমার #আহ যে <lang:Foreign>number</lang:Foreign> এ আমি <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> করেছি এইটাই আমার <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> র <lang:Foreign>register number</lang:Foreign>
    Speech22.05025.53682773886কিন্তু #আহ গত এক সপ্তাহর উপর হয়ে গেলো
    Speech25.86730.90082773886আমার <lang:Foreign>connection</lang:Foreign> আমি ঠিকঠাক ভাবে পাচ্ছি না পরিষেবা অসম্ভব ভাবে
    Speech31.33733.55882773886#আহ মানে (()) ঘুরছি আর কি
    Speech34.13838.01182773886তো সেই কারণেই আমার <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> করা যে যদি এটা
    Speech38.61347.06682773886#আহ তাড়াতড়ি এটার সমাধান করা যায় <lang:Foreign>connection</lang:Foreign> যদি আমি ঠিকঠাক করে পরিষেবা যাতে পাই সেটা যদি একটু <lang:Foreign>Complaint</lang:Foreign> নিয়ে নেন।
    Speech48.54151.15496309457হ্যাঁ মানে কি <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> টা কি হচ্ছে আপনার?
    Speech52.45356.55282773886<lang:Foreign>Actually net issue</lang:Foreign> হচ্ছে প্রচন্ড পরিমানে কোনো <lang:Foreign>page open</lang:Foreign> হচ্ছে না।
    Speech57.09960.37082773886#আহ আমার <lang:Foreign>home locality</lang:Foreign> এবং আমার বাইরে
    Speech60.98362.38682773886উভয় জায়গাতেই আমার
    Speech62.98365.66882773886সমান অসুবিধায় আমাকে পরতে হচ্ছে।
    Speech66.48669.71882773886<lang:Foreign>Net problem</lang:Foreign> টাই <lang:Foreign>main issue</lang:Foreign> আর কিছু কিছু ক্ষেত্রে
    Speech70.16073.68582773886#আহ <lang:Foreign>calling</lang:Foreign> এর ক্ষেত্রেও কিছু কিছু ক্ষেত্রে <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> হচ্ছে
    Speech74.69678.58582773886কিন্তু আমার <lang:Foreign>net problem</lang:Foreign> টাই #আহ বেশি সমস্যা হচ্ছে।
    Speech81.03887.62496309457আচ্ছা <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> এরকম মানে দিনের কোনো সময় আছে কি যে, যে সময় <lang:Foreign>net</lang:Foreign> টাতে <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> হচ্ছে অন্য সময় ঠিক চলছে?
    Speech88.80699.98382773886না না না সেরকম কোনো #আম্ম সময় নেই <lang:Foreign>actually</lang:Foreign> এখন তো <lang:Foreign>five<initial>G</initial>start</lang:Foreign> হয়েই গেছে কিন্তু আমার <lang:Foreign>connection</lang:Foreign> এ সেই #আহ একদমই <lang:Foreign>low</lang:Foreign> হয়ে আছে <lang:Foreign><initial>E</initial></lang:Foreign> হয়ে আছে।
    Speech100.812103.64682773886এবার বুঝতেই পারছেন তাহলে কিরকম <lang:Foreign>net</lang:Foreign> চলতে পারে।
    Speech104.038111.41982773886তো আমার <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> র <lang:Foreign>connection</lang:Foreign> এ এরকম হচ্ছে কেন বুঝছি না আমার অনেক দিন মানে অনেক দিন না অনেক বছর ধরে আমি এই <lang:Foreign>connection</lang:Foreign> এর সঙ্গে যুক্ত
    Speech112.541115.22082773886#আহ এই গত এক সপ্তাহ ধরে খুব অসুবিধায় পড়েছি।
    Speech117.104119.60196309457আচ্ছা <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> আপনি যে <lang:Foreign>handset</lang:Foreign> টা <lang:Foreign>use</lang:Foreign> করেন
    Speech120.077121.70196309457সেটা কি <lang:Foreign>five<initial>G</initial>support</lang:Foreign> করে?
    Speech120.740121.09382773886#হুম
    Speech122.458123.64082773886(()) <lang:Foreign>five<initial>G</initial></lang:Foreign> হ্যাঁ
    Speech124.568125.71296309457#আহ সে ক্ষেত্রে
    Speech126.132128.90596309457#আহ ঠিকই আছে হয়তো আমাদের তরফ থেকে কোনো
    Speech129.320133.14396309457<lang:Foreign>Actually</lang:Foreign> আমাদের মানে <lang:Foreign>line</lang:Foreign> এ কোনো কাজ হচ্ছে আমাদের <lang:Foreign>four <initial>G</initial></lang:Foreign> থেকে <lang:Foreign>five<initial>G</initial></lang:Foreign>
    Speech133.557135.60796309457#আহ মানে <lang:Foreign>transform</lang:Foreign> করাটা
    Speech136.353141.67996309457সেক্ষেত্রে কিছু <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> হচ্ছে, সেক্ষেত্রে আমরা এরকম <lang:Foreign>call</lang:Foreign> আমাদের কাছে অনেকেই আসছে
    Speech142.513144.80096309457যেটা যারা <lang:Foreign>net service</lang:Foreign> বা যারা <lang:Foreign>net</lang:Foreign> এর
    Speech145.242146.94996309457#আহ ওপরে বেশি নির্ভর করে
    Speech148.049148.76796309457সে ক্ষেত্রে
    Speech149.198151.51896309457#আহ আমরা চেষ্টা করছি যত তাড়াতড়ি সম্ভব
    Speech151.982153.30396309457আমাদের তরফ থেকে
    Speech153.739156.02796309457#আহ <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> টাকে <lang:Foreign>solve</lang:Foreign> করা
    Speech157.143160.66796309457কিন্তু মানে হচ্ছে (()) আমাদের কাছে একটা <lang:Foreign>report</lang:Foreign> আছে
    Speech161.308165.01696309457এবং মানে কিছু মানে <lang:Foreign>particular</lang:Foreign> কিছু <lang:Foreign>area</lang:Foreign> তে এই <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> টা দেখা যাচ্ছে।
    Speech165.817168.64096309457বা আমাদের <lang:Foreign>network</lang:Foreign> তো <lang:Foreign>allover india</lang:Foreign> তে ছড়ানো।
    Speech169.540171.31496309457কিন্তু ঘটনা হচ্ছে কিছু মানে
    Speech171.739174.01596309457<lang:Foreign>Particular</lang:Foreign> কিছু <lang:Foreign>area</lang:Foreign> তে এই এই <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> টা
    Speech174.496175.15996309457হচ্ছে
    Speech176.126181.91696309457#আহ আচ্ছা আপনাদের আর কোনো পরিচিত কারো কিরকম সমস্যা হচ্ছে যাদের যারা <lang:Foreign>future bee use</lang:Foreign> করে?
    Speech185.115189.19882773886আমার <lang:Foreign>area</lang:Foreign> তে আমার সঙ্গে কথা হলো এমন পাঁচ ছজন হবে প্রায়
    Speech189.816192.22582773886#আহ একই সমস্যায় তারাও পড়ছে
    Speech193.198195.66296309457আচ্ছা না খুবই দুঃখিত <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> যে
    Speech196.065198.75096309457আপনাদের <lang:Foreign>connection</lang:Foreign> নিয়ে আমাদের <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> হচ্ছে।
    Speech199.303200.59596309457#আহ আর আমি
    Speech201.198201.93896309457এই #আম্ম
    Speech202.319205.09396309457আপনার যে <lang:Foreign>phone number</lang:Foreign> টা এখানে <lang:Foreign>show</lang:Foreign> করছে <lang:Foreign><PII>nine eight zero</PII></lang:Foreign>
    Speech205.612207.15396309457<lang:Foreign><PII>Seven nine two two nine</PII></lang:Foreign>
    Speech208.054210.96596309457এই <lang:Foreign>number</lang:Foreign> টা আমি আমাদের মানে <lang:Foreign>customer care</lang:Foreign> এ
    Speech211.507212.71196309457পাঠাচ্ছি (())
    Speech213.280216.33696309457#আহ যারা এই ব্যাপারটা দেখে যদি কোনো
    Speech216.767219.00496309457<lang:Foreign>Team related</lang:Foreign> কোনো <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> থাকে
    Speech219.573221.08796309457সে ক্ষেত্রে একবার আপনাদের
    Speech222.048227.19296309457আমাদের যে <lang:Foreign>store</lang:Foreign> আছে <lang:Foreign>allocated Store</lang:Foreign> ওই <lang:Foreign>store</lang:Foreign> এ তে একবার আপাদেরকে <lang:Foreign>visit</lang:Foreign> করতে হবে।
    Speech228.220229.05996309457তাহলে হয়তো
    Speech230.418231.04382773886আসলে
    Speech231.579244.88282773886আসলে এই <lang:Foreign>sim related</lang:Foreign> কি না সেটা যেহেতু আমি অনেক বছর ধরে <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> র সঙ্গে যুক্ত সে ক্ষেত্রে আমি নিজেই <lang:Foreign>store</lang:Foreign> এ গিয়ে <lang:Foreign>already change</lang:Foreign> করে এলাম এবং #আহ <lang:Foreign>sim</lang:Foreign> টা <lang:Foreign>change</lang:Foreign> করার পরেও <lang:Foreign>same problem</lang:Foreign> হচ্ছে।
    Speech247.965258.65696309457আচ্ছা #আহ ঠিকই আছে <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> #আহ দেখছি তাহলে কদূর কি কিছু করা যায় বা আমি আমার যিনি <lang:Foreign>senior</lang:Foreign> আছেন ওনার সাথে কথা বলছি। সেরকম হলে উনি হয়তো আপনাকে একবার <lang:Foreign>call</lang:Foreign> করবেন
    Speech259.479262.52996309457#আহ (()) কোনো <lang:Foreign>time</lang:Foreign> আছে যে <lang:Foreign>time</lang:Foreign> এ আপনি <lang:Foreign>free</lang:Foreign> থাকেন?
    Speech262.954265.37496309457উনি আপনাকে <lang:Foreign>call</lang:Foreign> করে আপনার সমস্যাটা একটু
    Speech265.799266.75596309457<lang:Foreign>Discuss</lang:Foreign> করবে
    Speech269.495270.81682773886#আম্ম [noise] হ্যাঁ #আহ
    Speech271.816273.09882773886<lang:Foreign>After three<initial>PM</initial></lang:Foreign>
    Speech274.297276.72796309457ঠিক আছে <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> আমি ওনার, আপনার এখন তো
    Speech277.147282.86696309457ধরুন (()) #আহ (()) সাতটা বাজে আজকে তো আর হবে না আমি কালকে দেখছি ওনাকে দিয়ে
    Speech283.352288.34696309457একবার #আম্ম মানে আপনাকে <lang:Foreign>call</lang:Foreign> করে যদি আপনার <lang:Foreign>over phone</lang:Foreign> যদি আপনার #আম্ম
    Speech288.910291.78896309457#আহ <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> টাকে <lang:Foreign>solve</lang:Foreign> করে দেওয়া যায়।
    Speech294.357294.89982773886#হুম #হুম
    Speech295.446300.55182773886একটু #আহ তাড়াতড়ি হলে আমার সুবিধা কারণ বুঝতেই পারছেন <lang:Foreign>official</lang:Foreign> কিছু কাজ থাকে যেগুলো
    Speech301.009305.28582773886#আহ <lang:Foreign>time</lang:Foreign> এই করতে হয় এবার <lang:Foreign>net</lang:Foreign> যদি <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> করে খুব সমস্যা
    Speech306.639314.26896309457হ্যাঁ সেটা তো আছে <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> কিন্তু চেষ্টা করছি যত তাড়াতড়ি সম্ভব <lang:Foreign>actually</lang:Foreign> যেটা আমার <lang:Foreign>optical fibre</lang:Foreign> গুলো আছে না ওই <lang:Foreign>optical fibre</lang:Foreign> গুলো <lang:Foreign>change</lang:Foreign> হচ্ছে
    Speech314.932317.37396309457সে ক্ষেত্রে কিছু <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> হয়তো আসছে।
    Speech321.534322.03182773886<lang:Foreign>Okay</lang:Foreign>
    Speech322.689323.34082773886ঠিক আছে
    Speech323.733325.43582773886<lang:Foreign>Okay</lang:Foreign> ঠিক আছে <lang:Foreign>sir thank you</lang:Foreign>
    Speech326.335327.15896309457<lang:Foreign>Thank you maam</lang:Foreign>

    TRANSCRIPTION

    TIMETRANSCRIPT
    0.022
    3.685    		#আহ <lang:Foreign>hello future bee telecom center</lang:Foreign>
    5.116
    8.702    		হ্যাঁ এটা <lang:Foreign>future bee telecom center</lang:Foreign> কে বলছেন <lang:Foreign>madam</lang:Foreign>
    10.519
    21.094    		#আহ আমি <PII>শ্রেয়া গোড়াই</PII> কথা বলছি আসলে <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> র <lang:Foreign>connection</lang:Foreign> আমার #আহ যে <lang:Foreign>number</lang:Foreign> এ আমি <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> করেছি এইটাই আমার <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> র <lang:Foreign>register number</lang:Foreign>
    22.050
    25.536    		কিন্তু #আহ গত এক সপ্তাহর উপর হয়ে গেলো
    25.867
    30.900    		আমার <lang:Foreign>connection</lang:Foreign> আমি ঠিকঠাক ভাবে পাচ্ছি না পরিষেবা অসম্ভব ভাবে
    31.337
    33.558    		#আহ মানে (()) ঘুরছি আর কি
    34.138
    38.011    		তো সেই কারণেই আমার <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> করা যে যদি এটা
    38.613
    47.066    		#আহ তাড়াতড়ি এটার সমাধান করা যায় <lang:Foreign>connection</lang:Foreign> যদি আমি ঠিকঠাক করে পরিষেবা যাতে পাই সেটা যদি একটু <lang:Foreign>Complaint</lang:Foreign> নিয়ে নেন।
    48.541
    51.154    		হ্যাঁ মানে কি <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> টা কি হচ্ছে আপনার?
    52.453
    56.552    		<lang:Foreign>Actually net issue</lang:Foreign> হচ্ছে প্রচন্ড পরিমানে কোনো <lang:Foreign>page open</lang:Foreign> হচ্ছে না।
    57.099
    60.370    		#আহ আমার <lang:Foreign>home locality</lang:Foreign> এবং আমার বাইরে
    60.983
    62.386    		উভয় জায়গাতেই আমার
    62.983
    65.668    		সমান অসুবিধায় আমাকে পরতে হচ্ছে।
    66.486
    69.718    		<lang:Foreign>Net problem</lang:Foreign> টাই <lang:Foreign>main issue</lang:Foreign> আর কিছু কিছু ক্ষেত্রে
    70.160
    73.685    		#আহ <lang:Foreign>calling</lang:Foreign> এর ক্ষেত্রেও কিছু কিছু ক্ষেত্রে <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> হচ্ছে
    74.696
    78.585    		কিন্তু আমার <lang:Foreign>net problem</lang:Foreign> টাই #আহ বেশি সমস্যা হচ্ছে।
    81.038
    87.624    		আচ্ছা <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> এরকম মানে দিনের কোনো সময় আছে কি যে, যে সময় <lang:Foreign>net</lang:Foreign> টাতে <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> হচ্ছে অন্য সময় ঠিক চলছে?
    88.806
    99.983    		না না না সেরকম কোনো #আম্ম সময় নেই <lang:Foreign>actually</lang:Foreign> এখন তো <lang:Foreign>five<initial>G</initial>start</lang:Foreign> হয়েই গেছে কিন্তু আমার <lang:Foreign>connection</lang:Foreign> এ সেই #আহ একদমই <lang:Foreign>low</lang:Foreign> হয়ে আছে <lang:Foreign><initial>E</initial></lang:Foreign> হয়ে আছে।
    100.812
    103.646    		এবার বুঝতেই পারছেন তাহলে কিরকম <lang:Foreign>net</lang:Foreign> চলতে পারে।
    104.038
    111.419    		তো আমার <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> র <lang:Foreign>connection</lang:Foreign> এ এরকম হচ্ছে কেন বুঝছি না আমার অনেক দিন মানে অনেক দিন না অনেক বছর ধরে আমি এই <lang:Foreign>connection</lang:Foreign> এর সঙ্গে যুক্ত
    112.541
    115.220    		#আহ এই গত এক সপ্তাহ ধরে খুব অসুবিধায় পড়েছি।
    117.104
    119.601    		আচ্ছা <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> আপনি যে <lang:Foreign>handset</lang:Foreign> টা <lang:Foreign>use</lang:Foreign> করেন
    120.077
    121.701    		সেটা কি <lang:Foreign>five<initial>G</initial>support</lang:Foreign> করে?
    120.740
    121.093    		#হুম
    122.458
    123.640    		(()) <lang:Foreign>five<initial>G</initial></lang:Foreign> হ্যাঁ
    124.568
    125.712    		#আহ সে ক্ষেত্রে
    126.132
    128.905    		#আহ ঠিকই আছে হয়তো আমাদের তরফ থেকে কোনো
    129.320
    133.143    		<lang:Foreign>Actually</lang:Foreign> আমাদের মানে <lang:Foreign>line</lang:Foreign> এ কোনো কাজ হচ্ছে আমাদের <lang:Foreign>four <initial>G</initial></lang:Foreign> থেকে <lang:Foreign>five<initial>G</initial></lang:Foreign>
    133.557
    135.607    		#আহ মানে <lang:Foreign>transform</lang:Foreign> করাটা
    136.353
    141.679    		সেক্ষেত্রে কিছু <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> হচ্ছে, সেক্ষেত্রে আমরা এরকম <lang:Foreign>call</lang:Foreign> আমাদের কাছে অনেকেই আসছে
    142.513
    144.800    		যেটা যারা <lang:Foreign>net service</lang:Foreign> বা যারা <lang:Foreign>net</lang:Foreign> এর
    145.242
    146.949    		#আহ ওপরে বেশি নির্ভর করে
    148.049
    148.767    		সে ক্ষেত্রে
    149.198
    151.518    		#আহ আমরা চেষ্টা করছি যত তাড়াতড়ি সম্ভব
    151.982
    153.303    		আমাদের তরফ থেকে
    153.739
    156.027    		#আহ <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> টাকে <lang:Foreign>solve</lang:Foreign> করা
    157.143
    160.667    		কিন্তু মানে হচ্ছে (()) আমাদের কাছে একটা <lang:Foreign>report</lang:Foreign> আছে
    161.308
    165.016    		এবং মানে কিছু মানে <lang:Foreign>particular</lang:Foreign> কিছু <lang:Foreign>area</lang:Foreign> তে এই <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> টা দেখা যাচ্ছে।
    165.817
    168.640    		বা আমাদের <lang:Foreign>network</lang:Foreign> তো <lang:Foreign>allover india</lang:Foreign> তে ছড়ানো।
    169.540
    171.314    		কিন্তু ঘটনা হচ্ছে কিছু মানে
    171.739
    174.015    		<lang:Foreign>Particular</lang:Foreign> কিছু <lang:Foreign>area</lang:Foreign> তে এই এই <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> টা
    174.496
    175.159    		হচ্ছে
    176.126
    181.916    		#আহ আচ্ছা আপনাদের আর কোনো পরিচিত কারো কিরকম সমস্যা হচ্ছে যাদের যারা <lang:Foreign>future bee use</lang:Foreign> করে?
    185.115
    189.198    		আমার <lang:Foreign>area</lang:Foreign> তে আমার সঙ্গে কথা হলো এমন পাঁচ ছজন হবে প্রায়
    189.816
    192.225    		#আহ একই সমস্যায় তারাও পড়ছে
    193.198
    195.662    		আচ্ছা না খুবই দুঃখিত <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> যে
    196.065
    198.750    		আপনাদের <lang:Foreign>connection</lang:Foreign> নিয়ে আমাদের <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> হচ্ছে।
    199.303
    200.595    		#আহ আর আমি
    201.198
    201.938    		এই #আম্ম
    202.319
    205.093    		আপনার যে <lang:Foreign>phone number</lang:Foreign> টা এখানে <lang:Foreign>show</lang:Foreign> করছে <lang:Foreign><PII>nine eight zero</PII></lang:Foreign>
    205.612
    207.153    		<lang:Foreign><PII>Seven nine two two nine</PII></lang:Foreign>
    208.054
    210.965    		এই <lang:Foreign>number</lang:Foreign> টা আমি আমাদের মানে <lang:Foreign>customer care</lang:Foreign> এ
    211.507
    212.711    		পাঠাচ্ছি (())
    213.280
    216.336    		#আহ যারা এই ব্যাপারটা দেখে যদি কোনো
    216.767
    219.004    		<lang:Foreign>Team related</lang:Foreign> কোনো <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> থাকে
    219.573
    221.087    		সে ক্ষেত্রে একবার আপনাদের
    222.048
    227.192    		আমাদের যে <lang:Foreign>store</lang:Foreign> আছে <lang:Foreign>allocated Store</lang:Foreign> ওই <lang:Foreign>store</lang:Foreign> এ তে একবার আপাদেরকে <lang:Foreign>visit</lang:Foreign> করতে হবে।
    228.220
    229.059    		তাহলে হয়তো
    230.418
    231.043    		আসলে
    231.579
    244.882    		আসলে এই <lang:Foreign>sim related</lang:Foreign> কি না সেটা যেহেতু আমি অনেক বছর ধরে <lang:Foreign>future bee</lang:Foreign> র সঙ্গে যুক্ত সে ক্ষেত্রে আমি নিজেই <lang:Foreign>store</lang:Foreign> এ গিয়ে <lang:Foreign>already change</lang:Foreign> করে এলাম এবং #আহ <lang:Foreign>sim</lang:Foreign> টা <lang:Foreign>change</lang:Foreign> করার পরেও <lang:Foreign>same problem</lang:Foreign> হচ্ছে।
    247.965
    258.656    		আচ্ছা #আহ ঠিকই আছে <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> #আহ দেখছি তাহলে কদূর কি কিছু করা যায় বা আমি আমার যিনি <lang:Foreign>senior</lang:Foreign> আছেন ওনার সাথে কথা বলছি। সেরকম হলে উনি হয়তো আপনাকে একবার <lang:Foreign>call</lang:Foreign> করবেন
    259.479
    262.529    		#আহ (()) কোনো <lang:Foreign>time</lang:Foreign> আছে যে <lang:Foreign>time</lang:Foreign> এ আপনি <lang:Foreign>free</lang:Foreign> থাকেন?
    262.954
    265.374    		উনি আপনাকে <lang:Foreign>call</lang:Foreign> করে আপনার সমস্যাটা একটু
    265.799
    266.755    		<lang:Foreign>Discuss</lang:Foreign> করবে
    269.495
    270.816    		#আম্ম [noise] হ্যাঁ #আহ
    271.816
    273.098    		<lang:Foreign>After three<initial>PM</initial></lang:Foreign>
    274.297
    276.727    		ঠিক আছে <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> আমি ওনার, আপনার এখন তো
    277.147
    282.866    		ধরুন (()) #আহ (()) সাতটা বাজে আজকে তো আর হবে না আমি কালকে দেখছি ওনাকে দিয়ে
    283.352
    288.346    		একবার #আম্ম মানে আপনাকে <lang:Foreign>call</lang:Foreign> করে যদি আপনার <lang:Foreign>over phone</lang:Foreign> যদি আপনার #আম্ম
    288.910
    291.788    		#আহ <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> টাকে <lang:Foreign>solve</lang:Foreign> করে দেওয়া যায়।
    294.357
    294.899    		#হুম #হুম
    295.446
    300.551    		একটু #আহ তাড়াতড়ি হলে আমার সুবিধা কারণ বুঝতেই পারছেন <lang:Foreign>official</lang:Foreign> কিছু কাজ থাকে যেগুলো
    301.009
    305.285    		#আহ <lang:Foreign>time</lang:Foreign> এই করতে হয় এবার <lang:Foreign>net</lang:Foreign> যদি <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> করে খুব সমস্যা
    306.639
    314.268    		হ্যাঁ সেটা তো আছে <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> কিন্তু চেষ্টা করছি যত তাড়াতড়ি সম্ভব <lang:Foreign>actually</lang:Foreign> যেটা আমার <lang:Foreign>optical fibre</lang:Foreign> গুলো আছে না ওই <lang:Foreign>optical fibre</lang:Foreign> গুলো <lang:Foreign>change</lang:Foreign> হচ্ছে
    314.932
    317.373    		সে ক্ষেত্রে কিছু <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> হয়তো আসছে।
    321.534
    322.031    		<lang:Foreign>Okay</lang:Foreign>
    322.689
    323.340    		ঠিক আছে
    323.733
    325.435    		<lang:Foreign>Okay</lang:Foreign> ঠিক আছে <lang:Foreign>sir thank you</lang:Foreign>
    326.335
    327.158    		<lang:Foreign>Thank you maam</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 & 16 khz

    Channel

    Stereo

    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 Telecom Call Center Speech Datasets

    Audio Card Head Line
    Machine learning audio data for Telecom call center in Odia (India)
    Punjabi (India)

    Punjabi Telecom CC Speech Data

    Telecom call center audio data in Punjabi.

    30 Speech Hours

    60 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    Bahasa (Indonesia) Speech to text dataset for Telecom call center
    Bahasa (Indonesia)

    Bahasa Telecom CC Speech Data

    Telecom call center audio data in Bahasa.

    40 Speech Hours

    80 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    Audio data in German (Switzerland) for Telecom call center
    German (Switzerland)

    Swiss German Telecom CC Speech Data

    Telecom call center audio data in Swiss German

    30 Speech Hours

    60 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    Audio data in English (Philippines) for Telecom call center
    English (Philippines)

    Philippine English Telecom CC Speech Data

    Telecom 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
    Bengali (India) training dataset for Realestate AI
    Bengali (India)

    Indian Bengali Real Estate CC Speech Data

    Real Estate call center audio data in Indian Bengali.

    30 Speech Hours

    60 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    Bengali (India) training dataset for Retail and E-commerce AI
    Bengali (India)

    Indian Bengali Retail & E-com CC Speech Data

    Retail & E-commerce call center audio data in Indian Bengali.

    30 Speech Hours

    60 People

    ASR

    Conversational AI

    Bengali (India) training dataset for BFSI AI
    Bengali (India)

    Indian Bengali BFSI CC Speech Data

    BFSI call center audio data in Indian Bengali.

    30 Speech Hours

    60 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    Bengali (India) training dataset for Travel AI
    Bengali (India)

    Indian Bengali Travel CC Speech Data

    Travel call center audio data in Indian Bengali.

    30 Speech Hours

    60 People

    ASR

    Conversational AI

    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.