---
dataset_info:
  features:
  - name: instruction_audio
    dtype:
      audio:
        sampling_rate: 22050
  - name: instruction_text
    dtype: string
  - name: output_text
    dtype: string
  - name: output_audio
    dtype:
      audio:
        sampling_rate: 22050
  - name: speaker
    dtype: string
  - name: gender
    dtype: string
  - name: label
    dtype: string
  splits:
  - name: train
    num_bytes: 116375676374.296
    num_examples: 95108
  download_size: 108256721758
  dataset_size: 116375676374.296
configs:
- config_name: default
  data_files:
  - split: train
    path: data/train-*
license: apache-2.0
task_categories:
- question-answering
language:
- es
tags:
- general
- Audio
- QA
- Whisper
- LLMs
pretty_name: TTSBigDataset100k
size_categories:
- 10K<n<100K
---

# MSMarco-ES-TTS-Big95.1ksamples 🎙️📖

[![HF Dataset](https://img.shields.io/badge/HuggingFace-Dataset-blue)](https://huggingface.co/datasets/ejbejaranos/MSMarco-ES-TTS-small95.1ksamples)

Extensión del dataset [ejbejaranos/MSMarco-ES-TTS-small4.5ksamples](https://huggingface.co/datasets/ejbejaranos/MSMarco-ES-TTS-small4.5ksamples) que contiene **95,108 muestras adicionales** de pares pregunta-respuesta en español convertidos a audio mediante síntesis de voz (TTS). Los samples son distintos a los de la versión anterior, por lo que pueden usarse como extensión.

## 🔍 Vista rápida

<p align="center">
  <img src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/6419c2f6b4adb0e101b17b6c/RMn8zYdo_w9YW27VX7agY.png" alt="Descripción del proyecto" width="300">
</p>

### 🎧 Demostración de audio

**Audio de instrucción (pregunta):**
<audio controls>
  <source src="https://datasets-server.huggingface.co/assets/ejbejaranos/MSMarco-ES-TTS-small4.5ksamples/--/88332936fb23d6d434af182330c0acec959e620b/--/default/train/0/instruction_audio/audio.mp3" type="audio/mpeg">
  Tu navegador no soporta audio HTML5.
</audio>

**Audio de respuesta:**
<audio controls>
  <source src="https://datasets-server.huggingface.co/assets/ejbejaranos/MSMarco-ES-TTS-small4.5ksamples/--/88332936fb23d6d434af182330c0acec959e620b/--/default/train/0/output_audio/audio.mp3" type="audio/mpeg">
</audio>

## 📚 Descripción

Dataset generado a partir de [MS Marco ES](https://huggingface.co/datasets/dariolopez/ms-marco-es) mediante:

1. Filtrado de preguntas que comienzan con "¿" o "?"
2. Balanceo entre respuestas positivas/negativas
3. Conversión a audio usando la API de TTS de ITCL con múltiples voces

### 🏷️ Características clave

- **🗃️ Muestras totales**: 95,108
- **🔊 Formato audio**: MP3 @ 22.05kHz
- **🗣️ Voces TTS**: `ef_dora`, `m_alex`, `em_santa`
- **🌐 Idioma**: Español (ES)
- **📦 Estructura**:
  ```python
  {
    "query": "texto de pregunta",
    "response": "texto de respuesta", 
    "audio_path": "ruta/al/audio.mp3"
  }```


## 💻 Uso

```python
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("ejbejaranos/MSMarco-ES-TTS-small95.1ksamples")
print(dataset["train"][0])  # Muestra primera entrada
```

## 🛠️ Proceso de creación





El dataset fue creado utilizando las siguientes etapas:

1. Extracción: 95k+ preguntas del dataset original

2. Generación: Conversión TTS con rotación de voces

3. Validación: Filtrado de audios corruptos

4. Publicación: Carga a Hugging Face Hub

## 📝 Ejemplo completo

```
{
  "query": "¿Cómo puedo mejorar mi salud cardiovascular?",
  "response": "Hacer ejercicio regularmente y mantener una dieta balanceada ayuda a mejorar la salud cardiovascular.",
  "audio_path": "audio_dataset/sample_0001.mp3"
}
```
## 🤝 Contribuciones
¡Se aceptan contribuciones! Reporta problemas o sugerencias en:

## 📬 Contacto
Edison Bejarano

- ✉️ Email: ejbejaranos@gmail.com

- 🏢 Institucional: edison.bejarano@itcl.es



<p align="center">
  <img src="https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/6419c2f6b4adb0e101b17b6c/uH4GuNj1cGgfrtdiDQbMG.png" alt="ITCL Logo" width="300">
</p>