[{"@type":"PropertyValue","name":"Formatierung","value":"16kHz, 16bit, WAV, Mono"},{"@type":"PropertyValue","name":"Klassifizierung des Inhalts","value":"Es umfasst eine Vielzahl von Fachausdrücken aus dem Finanzbereich, die hauptsächlich in makroökonomische Finanzinhalte (Gesamtwirtschaft, Markttrends, Finanzpolitik, Devisenkursschwankungen usw.) und mikroökonomische Finanzinhalte (individuelle Unternehmen, Aktien, Anleihen, Investmentportfolios usw.) unterteilt sind."},{"@type":"PropertyValue","name":"Aufnahmeumgebung","value":"Relativ ruhiger Innenraum"},{"@type":"PropertyValue","name":"Land","value":"Deutschland"},{"@type":"PropertyValue","name":"Sprachgebiet Code","value":"de-DE"},{"@type":"PropertyValue","name":"Sprache","value":"Deutsch"},{"@type":"PropertyValue","name":"Kennzeichnungsmerkmale","value":"Textinhalt-Annotation, Satz-Zeitstempel, Sprecher-Kennzeichnung, Geschlecht, Rauschenssymbol-Annotation, Kennzeichnung sensibler Informationen, Kennzeichnung von Entitäten (Personen, Orte, Daten und Zeiten, Finanzprodukte, Softwaresysteme, Organisationen), Kennzeichnung von Fällen"},{"@type":"PropertyValue","name":"Genauigkeit","value":"98% Wortgenauigkeit"}]
{"id":1542,"datatype":"1","titleimg":"https://de.nexdata.ai/shujutang/static/image/index/datatang_yuyin_default.webp","type1":"165","type1str":null,"type2":"166","type2str":null,"dataname":"203 Stunden-Deutschland Finanzunternehmen Real-world Casual Conversation and Monologue Sprachdatensatz","datazy":[{"title":"Formatierung","desc":"Formatierung","content":"16kHz, 16bit, WAV, Mono"},{"title":"Klassifizierung des Inhalts","desc":"Klassifizierung des Inhalts","content":"Es umfasst eine Vielzahl von Fachausdrücken aus dem Finanzbereich, die hauptsächlich in makroökonomische Finanzinhalte (Gesamtwirtschaft, Markttrends, Finanzpolitik, Devisenkursschwankungen usw.) und mikroökonomische Finanzinhalte (individuelle Unternehmen, Aktien, Anleihen, Investmentportfolios usw.) unterteilt sind."},{"title":"Aufnahmeumgebung","desc":"Aufnahmeumgebung","content":"Relativ ruhiger Innenraum"},{"title":"Land","desc":"Land","content":"Deutschland"},{"title":"Sprachgebiet Code","desc":"Sprachgebiet Code","content":"de-DE"},{"title":"Sprache","desc":"Sprache","content":"Deutsch"},{"title":"Kennzeichnungsmerkmale","desc":"Kennzeichnungsmerkmale","content":"Textinhalt-Annotation, Satz-Zeitstempel, Sprecher-Kennzeichnung, Geschlecht, Rauschenssymbol-Annotation, Kennzeichnung sensibler Informationen, Kennzeichnung von Entitäten (Personen, Orte, Daten und Zeiten, Finanzprodukte, Softwaresysteme, Organisationen), Kennzeichnung von Fällen"},{"title":"Genauigkeit","desc":"Genauigkeit","content":"98% Wortgenauigkeit"}],"datatag":"German,Entity,Spontaneous Dialogue,Financial","technologydoc":null,"downurl":null,"datainfo":null,"standard":null,"dataylurl":null,"flag":null,"publishtime":null,"createby":null,"createtime":null,"ext1":null,"samplestoreloc":null,"hosturl":null,"datasize":null,"industryPlan":null,"keyInformation":"","samplePresentation":[],"officialSummary":"203 Stunden deutsche Sprachdaten aus dem Finanzbereich mit Entity-Annotationen _spoken_, die ein breites Spektrum an Finanzterminologie abdecken, hauptsächlich unterteilt in makro- und mikrofinanzielle Inhalte, die den realen Interaktionskontext widerspiegeln. Dieser Datensatz ist mit einer Vielzahl von Attributen versehen, wie z. B. Textinhalt, Geschlecht des Sprechers, gebräuchliche Entitätswörter usw. Er stellt eine reichhaltige Ressource für eine Vielzahl von KI-Anwendungen dar und wurde von einer Reihe von KI-Unternehmen validiert: Er hilft den Modellen, sich bei der Bewältigung der Vielfalt in der realen Welt auszuzeichnen. Wir halten uns strikt an die Datenschutzbestimmungen und -regeln, um sicherzustellen, dass die Privatsphäre und die Rechte der Nutzer bei der Datenerfassung, -speicherung und -nutzung gewahrt bleiben, und zwar in Übereinstimmung mit GDPR, CCPA und PIPL.","dataexampl":null,"datakeyword":["Deutsch","Entität","Spontandialog","Finanziell"],"isDelete":null,"ids":null,"idsList":null,"datasetCode":null,"productStatus":null,"tagTypeEn":"Data Type,Language","tagTypeZh":null,"website":null,"samplePresentationList":null,"datazyList":null,"keyInformationList":null,"dataexamplList":null,"bgimg":null,"datazyScriptList":null,"datakeywordListString":null,"sourceShowPage":"speechRec","dataShowType":"[{\"code\":\"0\",\"language\":\"ZH\"},{\"code\":\"1\",\"language\":\"ZH\"},{\"code\":\"2\",\"language\":\"EN,JP,PT,DE,KO,FR,ES\"},{\"code\":\"3\",\"language\":\"EN\"},{\"code\":\"4\",\"language\":\"JP\"}]","productNameEn":"203 Hours - German(Germany) Financial Entities Real-world Casual Conversation and Monologue speech dataset","BGimg":"brightSpot_audio","voiceBg":["/shujutang/static/image/comm/audio_bg.webp","/shujutang/static/image/comm/audio_bg2.webp","/shujutang/static/image/comm/audio_bg3.webp","/shujutang/static/image/comm/audio_bg4.webp","/shujutang/static/image/comm/audio_bg5.webp"]}
203 Stunden-Deutschland Finanzunternehmen Real-world Casual Conversation and Monologue Sprachdatensatz
Deutsch
Entität
Spontandialog
Finanziell
203 Stunden deutsche Sprachdaten aus dem Finanzbereich mit Entity-Annotationen _spoken_, die ein breites Spektrum an Finanzterminologie abdecken, hauptsächlich unterteilt in makro- und mikrofinanzielle Inhalte, die den realen Interaktionskontext widerspiegeln. Dieser Datensatz ist mit einer Vielzahl von Attributen versehen, wie z. B. Textinhalt, Geschlecht des Sprechers, gebräuchliche Entitätswörter usw. Er stellt eine reichhaltige Ressource für eine Vielzahl von KI-Anwendungen dar und wurde von einer Reihe von KI-Unternehmen validiert: Er hilft den Modellen, sich bei der Bewältigung der Vielfalt in der realen Welt auszuzeichnen. Wir halten uns strikt an die Datenschutzbestimmungen und -regeln, um sicherzustellen, dass die Privatsphäre und die Rechte der Nutzer bei der Datenerfassung, -speicherung und -nutzung gewahrt bleiben, und zwar in Übereinstimmung mit GDPR, CCPA und PIPL.
Dies ist ein kostenpflichtiger Datensatz mit kommerzieller Nutzungslizenz. Vorgefertigte Datensätze können sofort in KI-Projekte integriert werden.
Spezifikationen
Formatierung
16kHz, 16bit, WAV, Mono
Klassifizierung des Inhalts
Es umfasst eine Vielzahl von Fachausdrücken aus dem Finanzbereich, die hauptsächlich in makroökonomische Finanzinhalte (Gesamtwirtschaft, Markttrends, Finanzpolitik, Devisenkursschwankungen usw.) und mikroökonomische Finanzinhalte (individuelle Unternehmen, Aktien, Anleihen, Investmentportfolios usw.) unterteilt sind.
Aufnahmeumgebung
Relativ ruhiger Innenraum
Land
Deutschland
Sprachgebiet Code
de-DE
Sprache
Deutsch
Kennzeichnungsmerkmale
Textinhalt-Annotation, Satz-Zeitstempel, Sprecher-Kennzeichnung, Geschlecht, Rauschenssymbol-Annotation, Kennzeichnung sensibler Informationen, Kennzeichnung von Entitäten (Personen, Orte, Daten und Zeiten, Finanzprodukte, Softwaresysteme, Organisationen), Kennzeichnung von Fällen