serge-wilson/wolof-french-asr

Wolof-French ASR Dataset

Description

Dataset unifié pour l'entraînement de modèles de reconnaissance automatique de la parole (ASR) en wolof et français. Le wolof est une langue d'Afrique de l'Ouest parlée principalement au Sénégal par plus de 10 millions de locuteurs. Les locuteurs wolof pratiquent fréquemment le code-switching (alternance wolof/français), ce qui rend indispensable un modèle ASR capable de transcrire les deux langues.

Composition du dataset

Split	Échantillons
Train	43 159
Test	4 773
Total	47 932

Ratio linguistique

Langue	Train	Test	Total	%
Wolof (wo)	32 994	3 638	36 632	76.4%
Français (fr)	10 165	1 135	11 300	23.6%

Sources

Ce dataset a été construit à partir de 5 sources provenant de HuggingFace :

Wolof

Source	Lien	Train	Test	Total
galsenai/wolof_tts	HuggingFace	26 812	3 006	29 818
serge-wilson/wolof_speech_transcription	HuggingFace	4 509	473	4 982
perrynelson/waxal-wolof	HuggingFace	1 673	159	1 832

Français

Source	Lien	Train	Test	Total	Description
facebook/multilingual_librispeech (french)	HuggingFace	8 944	1 008	9 952
google/fleurs (fr_fr)	HuggingFace	1 221	127	1 348

Note : Les données françaises ont été ajoutées pour préserver la capacité du modèle à transcrire le français lors du fine-tuning, et ainsi mieux gérer le code-switching wolof/français fréquent chez les locuteurs sénégalais.

Schéma des données

{
  "audio": {"array": [...], "sampling_rate": 16000},
  "transcription": "ndax dangay comprendre li ma lay wax",
  "source": "serge-wilson/wolof_speech_transcription",
  "language": "wo"
}

Colonne	Type
audio	Audio
transcription
source	string
language	string

Prétraitement appliqué

1. Normalisation du schéma - harmonisation des noms de colonnes entre les 5 sources
2. Nettoyage du texte - minuscules, suppression des espaces multiples
3. Filtrage - suppression des transcriptions vides, < 2 caractères ou > 500 caractères
4. Déduplication par texte - suppression des transcriptions identiques
5. Rééchantillonnage - tout l'audio converti en 16kHz mono
6. Vérification anti-fuite - aucun chevauchement de transcriptions entre train et test

Utilisation

Chargement

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("serge-wilson/wolof-french-asr")

# Accéder aux splits
train = dataset["train"]
test = dataset["test"]

# Filtrer par langue
wolof_only = train.filter(lambda x: x["language"] == "wo")
french_only = train.filter(lambda x: x["language"] == "fr")

Citation

@dataset{wolof_french_asr_2026,
  title={Wolof-French ASR Dataset},
  author={Serge Wilson},
  year={2026},
  url={https://huggingface.co/datasets/serge-wilson/wolof-french-asr},
  note={Dataset unifié pour la reconnaissance automatique de la parole en wolof et français}
}