Human Intelligence. Delivered at Scale.

Telugu Single Voice Transcription

Deepannotate• Telugu -CONV-ASR • —

High-quality Telugu conversational speech dataset designed for training accurate and scalable ASR systems. Captures real-world, unscripted conversations across diverse speakers and environments.

Key Aspects
Language
Telugu
Total Hours
0+
Speakers
0+
Audio Quality
44.1 kHz
Data Pipeline

Data Collection

Natural, unscripted conversations capturing real-world speaking conditions and diversity.

Annotation

Accurate verbatim transcription with speaker labeling, timestamps, and linguistic consistency.

Quality Assurance

Multi-level validation combining automated checks and expert human review.

Data Delivery

Structured, scalable datasets delivered securely and ready for model training.

SAMPLE PREVIEW

SAMPLEA PREVIEW

Select a Sample

AUDIO • 44100 WAV 16-BIT PCM

1 / 20
SPEAKER 1

AUDIO • 44100 WAV 16-BIT PCM

SAMPLE ENTITIES

SMPL-001-speaker1.wav

705 • 22100 • MONO

TRANSCRIPTION SAMPLE

[

  {

    “start”: “00:00:01”,

    “end”: “00:00:11”,

    “speaker”: “Speaker 1”,

    “text”: “మ్యాచ్ చివరి ఐదు నిమిషాలు నడుస్తున్నాయి! స్కోరు సమంగా ఉంది – రెండు గోల్స్. ఇద్రిద కీ. మ్యజట్టుచాలా కష్పు డుతంది, బంతిని తమ ఆధీనంలో ఉంచుకోవడానికి విశ్వ ప్రయత్నం చేసుకుంది.”

  },

  {

    “start”: “00:00:12”,

    “end”: “00:00:18”,

    “speaker”: “Speaker 1”,

    “text”: “స్టేడియంలో ఉన్న అందరూ అంద్రూ చాలా టెన్షన్‌గా చూస్తున్నారు. గోళ్ళు కోరుకుంటున్నారు, కొంద్రు అయితే కళ్ళు మూస్తకొని దేవుణ్ణి ప్రార్థిస్తున్నారు.”

  },

  {

    “start”: “00:00:19”,

    “end”: “00:00:24”,

    “speaker”: “Speaker 1”,

    “text”: “కోచ్ గట్టిగా అరుస్తున్నాడు – “టైమ్ లేదు! ఇంకొంచం ప్రయత్నించండి! మందుక్ వెళ్ంలయ!”

  },

  {

    “start”: “00:00:25”,

    “end”: “00:00:33”,

    “speaker”: “Speaker 1”,

    “text”: “అని ఆటగాళ్లు పరిగెడుతున్నారు, చమటలు కక్కుతున్నారు, బంతి ఒకరి కాలు నుంచి ఇంకొకరికి

చాలా వేగంగా వెళుతోంది  ప్పతారిిజట్టువాళ్ళు కూడా గట్టగాుప్పయతిాస్తున్నారు.”

  },

  {

    “start”: “00:00:34”,

    “end”: “00:00:44”,

    “speaker”: “Speaker 1”,

    “text”: “ఎలాగైనా బంతిని లాక్కొని గోల్స కొట్టులనిచూస్తున్నారు.. ఇంకొకో నిమిష్ంమ్యప్తమే ఉంది! సడన్ గామ్యమిడ్ ఫీలర్డ ఒక అద్భుతమైన పాస్ ఇచ్చాడు! మ్యస్ట్కరుర్ బంతిని అందుక్న్నా డు!”

  },

  {

    “start”: “00:00:45”,

    “end”: “00:00:54”,

    “speaker”: “Speaker 1”,

    “text”: “! అతన చాలా వేగంగా పరిగెడుతున్నా డు! ఎదురుగా గోల్కీపర్ ఒకో డే  ఉన్నాడు! అంద్రూఊపిరి బిగబట్టుచూస్తున్నారు. అతన తన బలమైన కాలిత బంతిని తన్నా డు!.”

  },

  {

    “start”: “00:00:55”,

    “end”: “00:01:03”,

    “speaker”: “Speaker 1”,

    “text”: “బంతి గాలోలకి ఎగిరి గోల్సపోస్ట్ వైపు దూసుకెళ్లింది! గోల్! గోల్! గోల్! అబ్బా! మేం గెలిచాం! స్టేడియం మొత్తం కేరింతలతో, విజిల్స్‌తో నిండిపోయింది!”

  },

  {

    “start”: “00:01:04”,

    “end”: “00:01:10”,

    “speaker”: “Speaker 1”,

    “text”: “ఆటగాళ్ళు ఒకరినొకరు గట్టగాు హతుుక్ంట్టన్నారు,, గాల్లోకి ఎగురుతున్నారు. నేనూ నా స్నేహితులతో కలిసి గట్టిగా అరిచాను!”

  },

  {

    “start”: “00:01:11”,

    “end”: “00:01:22”,

    “speaker”: “Speaker 1”,

    “text”: “ఇంత ఉత్కంఠగా ఉండే ఫుట్ బ్బల్సమ్యా చ్ నేన న్న జీవితంలో ఎపుు డూచూడలేదు! చివరి క్షణం వరక్ గెలుస్తుమోలేదో అని చాలా భయమేసింది. కానీమ్యజట్టుగెలిచింది! ఇది చాలా అదుు తమైన, మరిా పోలేని విజయం!”

  }

]

SAMPLE ENTITIES

Dataset ID

Telugu-SingleVoice-ASR

LicenseCC BY-NC 4.0
Annotation Type

Transcription | Timestamp-Aligned Transcription

LanguagesTelugu
Collection Method

Single-speaker recordings across diverse real-world environments

Hardware

Lapel microphones and portable audio recorders

Audio AI Section

Topics Covered

Designed to support real-world speech AI and ASR model development

Core Applications

  • Automatic Speech Recognition (ASR Training)
  • Conversational Speech Understanding
  • Voice-Based AI Systems

Language Intelligence

  • Low-Resource Language Modeling (Telugu)
  • Code-Mixed & Code-Switched Speech
  • Multilingual Adaptation

Audio Processing

  • Speaker Segmentation & Identification
  • Acoustic & Phonetic Modeling
  • Noise & Speech Pattern Analysis

Quality Assurance Process

Multi-level validation ensuring accuracy and consistency

1
Automated audio validation and transcription integrity checks
2
Timestamp alignment, normalization, and formatting consistency
3
Human linguistic review for accuracy, dialect handling, and context
4
Final dataset validation with sampling audits and quality scoring

Compliance & Data Review

Secure, ethical, and regulation-aligned data practices

GDPR-Aligned
DPDP Compliant (India)
CCPA Considerations
Ethical Data Collection
Consent-Based Usage

Ready to Build AI-Ready
Audio Datasets?

Tell us your data type and volume. We’ll send a detailed proposal within 24 hours.

Tell us about your project.

Popup Form