Google Speech Commands
Le dataset Google Speech Commands regroupe des enregistrements vocaux courts contenant des commandes simples prononcées par différents locuteurs. Ce corpus est conçu pour entraîner des modèles de reconnaissance vocale à faible latence
Environ 105,000 fichiers audio, format WAV
Accès libre sous licence Creative Commons Attribution 4.0
Description
Ce jeu de données audio contient :
- Environ 105,000 clips d’une durée d’environ 1 seconde
- Plus de 30 commandes vocales distinctes
- Des enregistrements collectés auprès de milliers de locuteurs
- Un fond sonore relativement propre ou légèrement bruité
- Une version avec bruit de fond artificiel ajoutée pour le training robuste
Le dataset est particulièrement adapté aux applications embarquées ou mobiles nécessitant une reconnaissance rapide et précise de mots-clés vocaux.
À quoi sert ce dataset ?
Google Speech Commands est utilisé pour :
- L’entraînement de modèles légers de reconnaissance de mots-clés
- Le développement d’interfaces vocales pour appareils connectés (IoT, domotique)
- L’évaluation de performances sur des tâches de détection de commandes
- L’analyse des signaux audio courts et des propriétés phonétiques
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Oui, notamment par :
- L’ajout de bruit de fond réel (voix, rue, nature…) pour tester la robustesse
- La création de nouveaux jeux de mots-clés spécifiques à une application
- Le fine-tuning avec des voix locales ou dans d’autres langues
- L’intégration dans des architectures temps réel (TinyML, on-device AI)
🔗 Source : Google Speech Commands Dataset
Questions fréquemment posées
Ce dataset peut-il être utilisé pour des applications commerciales ?
Oui, à condition de respecter les termes de la licence CC-BY 4.0, incluant l’attribution correcte à Google.
Est-il multilingue ?
Non, ce dataset est principalement en anglais. D'autres projets sont nécessaires pour des modèles multilingues.
Peut-on l’utiliser avec des modèles comme Whisper, Wav2Vec ou DeepSpeech ?
Absolument. Ce dataset est compatible avec la plupart des frameworks de reconnaissance vocale open source, et idéal pour des tâches de classification audio supervisée.
