Bengali (India) Call Center Speech Dataset for Delivery & Logistics

The audio dataset comprises call center conversations for the Delivery & Logistics domain, featuring native Bengali speakers from India. It includes speech data, detailed metadata and accurate transcriptions.

Category

Unscripted Call Center Conversations

Total Volume

30 Speech Hours

Last updated

Jun 2024

Number of participants

60

Bengali (India) training dataset for Delivery and logistics AI
Download
Download Icon

About this Off-the-shelf Speech Dataset

Card Head Line

Introduction

Welcome to the Bengali Call Center Speech Dataset for the Delivery and Logistics domain designed to enhance the development of call center speech recognition models specifically for the Delivery and Logistics industry. This dataset is meticulously curated to support advanced speech recognition, natural language processing, conversational AI, and generative voice AI algorithms.

Speech Data

This training dataset comprises 30 Hours of call center audio recordings covering various topics and xscenarios related to the Delivery and Logistics domain, designed to build robust and accurate customer service speech technology.

  • Participant Diversity:
  • Speakers: 60 expert native Bengali speakers from the FutureBeeAI Community.
  • Regions: Different regions of West Bengal, ensuring a balanced representation of Bengali accents, dialects, and demographics.
  • Participant Profile: Participants range from 18 to 70 years old, representing both males and females in a 60:40 ratio, respectively.
  • Recording Details:
  • Conversation Nature: Unscripted and spontaneous conversations between call center agents and customers.
  • Call Duration: Average duration of 5 to 15 minutes per call.
  • Formats: WAV format with stereo channels, a bit depth of 16 bits, and a sample rate of 8 and 16 kHz.
  • Environment: Without background noise and without echo.
  • Topic Diversity

    This dataset offers a diverse range of conversation topics, call types, and outcomes, including both inbound and outbound calls with positive, neutral, and negative outcomes.

  • Inbound Calls:
  • Order Tracking
  • Delivery Complaint
  • Undeliverable Address
  • Delivery Method Selection
  • Return Process Enquiry
  • Order Modification, and many more
  • Outbound Calls:
  • Delivery Confirmation
  • Delivery Subscription
  • Incorrect Address
  • Missed Delivery Attempt
  • Delivery Feedback
  • Out-of-Stock Notification
  • Delivery Satisfaction Survey, and many more
  • This extensive coverage ensures the dataset includes realistic call center scenarios, which is essential for developing effective customer support speech recognition models.

    Transcription

    To facilitate your workflow, the dataset includes manual verbatim transcriptions of each call center audio file in JSON format. These transcriptions feature:

  • Speaker-wise Segmentation: Time-coded segments for both agents and customers.
  • Non-Speech Labels: Tags and labels for non-speech elements.
  • Word Error Rate: Word error rate is less than 5% thanks to the dual layer of QA.
  • These ready-to-use transcriptions accelerate the development of the Delivery and Logistics domain call center conversational AI and ASR models for the Bengali language.

    Metadata

    The dataset provides comprehensive metadata for each conversation and participant:

  • Participant Metadata: Unique identifier, age, gender, country, state, district, accent and dialect.
  • Conversation Metadata: Domain, topic, call type, outcome/sentiment, bit depth, and sample rate.
  • This metadata is a powerful tool for understanding and characterizing the data, enabling informed decision-making in the development of Bengali call center speech recognition models.

    Usage and Applications

    This dataset can be used for various applications in the fields of speech recognition, natural language processing, and conversational AI, specifically tailored to the Delivery and Logistics domain. Potential use cases include:

  • Speech Recognition Models: Training and fine-tuning speech recognition models for Bengali.
  • Speech Analytics Models: Building speech analytics models to extract insights, identify patterns, and glean valuable information from customer conversation, enables data-driven decision-making and process optimization within the Delivery and Logistics sector.
  • Smart Assistants and Chatbots: Developing conversational agents and virtual assistants for customer service in the Delivery and Logistics industries.
  • Sentiment Analysis: Analyzing customer sentiment and improving customer experience based on call center interactions.
  • Generative AI: Training generative AI models capable of generating human-like responses, summaries, or content tailored to the Delivery and Logistics domain.
  • Secure and Ethical Collection

  • Our proprietary data collection and transcription platform, “Yugo” was used throughout the process of this dataset creation.
  • Throughout the data collection process, the data remained within our secure platform and did not leave our environment, ensuring data security and confidentiality.
  • The data collection process adhered to strict ethical guidelines, ensuring the privacy and consent of all participants.
  • It does not include any personally identifiable information about any participant, which makes the dataset safe to use.
  • The dataset does not contain any copyrighted content.
  • Updates and Customization

    Understanding the importance of diverse environments for robust ASR models, our call center voice dataset is regularly updated with new audio data captured in various real-world conditions.

  • Customization & Custom Collection Options:
  • Environmental Conditions: Custom collection in specific environmental conditions upon request.
  • Sample Rates: Customizable from 8kHz to 48kHz.
  • Transcription Customization: Tailored to specific guidelines and requirements.
  • License

    This Delivery and Logistics domain call center audio dataset is created by FutureBeeAI and is available for commercial use.

    Use Cases

    Use of speech data in Conversational AI

    Call Center Conversational AI

    Use of speech data for Automatic Speech Recognition

    ASR

    Use of speech data for Chatbot & voicebot creation

    Chatbot

    Use of speech data in Language Modeling

    Language Modelling

    Use of speech data in Text-into-speech

    TTS

    Speech data usecase in Speech Analytics

    Speech Analytics

    Dataset Sample(s)

    Card Head Line
    00:00

    ATTRIBUTES

    TRANSCRIPTION

    TIME
    TRANSCRIPT
    1.519 - 3.562
    <lang:Foreign>Hello future bee</lang:Foreign> র তরফ থেকে
    4.515 - 5.106
    বলছিলাম
    5.762 - 7.889
    আমি কি <PII>স্নেহা গড়াই</PII> এর সাথে
    9.017 - 9.775
    কথা বলছি?
    11.834 - 12.962
    হ্যাঁ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> বলুন।
    14.404 - 18.706
    হ্যাঁ <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> আপনি একটা #আহ খাবার <lang:Foreign>order</lang:Foreign> করেছেন
    19.566 - 21.532
    #আহ এই <lang:Foreign>address</lang:Foreign> টা একটু
    21.524 - 21.775
    #হুম
    22.289 - 25.996
    <lang:Foreign>Kindly</lang:Foreign> বলবেন? কারণ আমার যে <lang:Foreign>delivery boy</lang:Foreign> টি গেছে
    26.651 - 29.460
    উনি (()) <lang:Foreign>address</lang:Foreign> টা খুঁজে পাচ্ছে না
    32.277 - 37.170
    কোন <lang:Foreign>address</lang:Foreign> এ গেছে আপনি একটু যদি আমায় <lang:Foreign>confirm</lang:Foreign> করতেন কলকাতার <lang:Foreign>address</lang:Foreign> ই আছে ওখানে দেওয়া
    37.643 - 39.949
    আচ্ছা এখানে আমার এখানে <lang:Foreign>show</lang:Foreign> করছে
    40.834 - 42.536
    <lang:Foreign>Fifty seven by one,</lang:Foreign>
    42.124 - 42.328
    #হুম
    43.494 - 45.979
    রাজচন্দ্র রায় <lang:Foreign>lane,</lang:Foreign>
    46.656 - 49.170
    কলকাতা সাত লক্ষ বারো
    49.226 - 49.405
    #হুম
    51.328 - 52.166
    এটা কি ঠিক আছে?
    52.043 - 55.562
    না ওটা স~ সেন সেন হবে রয় না ওটা সেন হবে
    56.498 - 65.703
    আচ্ছা আচ্ছা কোনো কারণে হয়তো এখানে <lang:Foreign>address</lang:Foreign> টা ইয়ে তাহলে ওটা হচ্ছে <lang:Foreign>fifty seven by <initial>B</initial></lang:Foreign> রাজচন্দ্র সেন <lang:Foreign>lane</lang:Foreign> কলকাতা বারো।
    66.924 - 67.451
    এইটা
    67.941 - 68.613
    হ্যাঁ হ্যাঁ হ্যাঁ
    68.345 - 69.762
    এইটা <lang:Foreign>correct address</lang:Foreign> তো?
    70.809 - 71.009
    (()).
    71.273 - 71.979
    একদম একদম
    72.239 - 74.703
    আচ্ছা <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> এখানে কোনো <lang:Foreign>landmark</lang:Foreign> বা কিছু আছে?
    77.166 - 79.034
    #আহ ওখানে একটা #আহ
    79.605 - 81.375
    হ্যাঁ দিতে পারেন ওখানে #আহ
    81.945 - 83.677
    একটা মাঠ আছে <lang:Foreign>playground</lang:Foreign>
    85.358 - 92.541
    আচ্ছা না কোনো <lang:Foreign>sign board</lang:Foreign> বা কিছু যে বা কোনো <lang:Foreign>school</lang:Foreign> বা কোনো <lang:Foreign>petrol pump</lang:Foreign> ওখানে আছে।
    87.715 - 87.941
    #হুম
    93.098 - 95.026
    #আম্ম <lang:Foreign>primary school</lang:Foreign> আছে একটা।
    96.052 - 98.698
    আচ্ছা <lang:Foreign>primary school</lang:Foreign> এর নামটা একটু বলবেন <lang:Foreign>madam?</lang:Foreign>
    97.843 - 100.745
    (()) <lang:Foreign><initial>TRS</initial>primary school</lang:Foreign>
    101.626 - 102.350
    আচ্ছা
    102.860 - 108.720
    হ্যাঁ আমার ওই যে ছেলেটি গেছে, ছেলেটি আধঘন্টা ধরে খুঁজছে কিন্তু কোনো কারণে হোক মানে <lang:Foreign>address</lang:Foreign> টা খুঁজে পাচ্ছে না।
    107.473 - 107.737
    #হুম
    109.728 - 110.945
    তা সেক্ষেত্রে
    111.435 - 114.116
    #আহ আমি ঠিক আছে আমি আরেকবার ছেলেটাকে বলছি যে হয়তো
    114.635 - 116.256
    ও খুঁজে পাবে বা কিছু
    117.077 - 120.077
    #আহ যাতে ও আপনার মানে <lang:Foreign>order</lang:Foreign> টা ঠিক ঠাক
    120.630 - 121.060
    পায়
    122.009 - 124.869
    সেটা আমি দেখছি কতদূর কি তাড়াতাড়ি করা যায়?
    124.371 - 124.592
    #হুম
    127.741 - 132.579
    ওখানে তো #আহ <lang:Foreign>register mobile number</lang:Foreign> ও ছিল। তো আমার <lang:Foreign>mobile number</lang:Foreign> এ <lang:Foreign>call</lang:Foreign> করে নিতে পারতো।
    133.048 - 138.431
    না মানে <lang:Foreign>actually phone</lang:Foreign> করেছিল হয়তো আপনার <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> টা কোনো কারণে <lang:Foreign>busy</lang:Foreign> ছিল বা কিছু ছিল পায়নি আরকি
    139.367 - 142.375
    আর ওদের বুঝতেই তো পারছেন ওরা মানে অতটা তো লেখাপড়া জানে না
    141.005 - 141.980
    (()).
    142.894 - 147.431
    সেক্ষেত্রে ওরা মানে <lang:Foreign>office</lang:Foreign> থেকে পাঠিয়েছে এখন যেটা মানে বলার ওরা <lang:Foreign>office</lang:Foreign> এই
    148.329 - 149.558
    <lang:Foreign>Report</lang:Foreign> করছে আরকি
    151.060 - 152.248
    আর কিছু না ব্যাপারটা
    152.260 - 152.737
    <lang:Foreign>Okay</lang:Foreign>
    154.584 - 155.048
    এই আরকি
    154.763 - 159.601
    আচ্ছা না ওটা আমার <lang:Foreign>address</lang:Foreign> টা আমি যেটা বললাম ওই টুকুই #আহ <lang:Foreign>mistake</lang:Foreign> হয়েছে হয়তো।
    160.163 - 168.758
    তো আশাকরি খুঁজে পেয়ে যাবে এবার আর <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> আমার আসেনি কারণ আমি <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> #আহ <lang:Foreign>busy</lang:Foreign> ছিলাম না। <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> আমার পাশেই রাখা ছিল
    169.282 - 173.780
    কিন্তু হয়তো <lang:Foreign>maybe network problem</lang:Foreign> হতে পারে <lang:Foreign>engage tone</lang:Foreign> পেয়েছে।
    174.839 - 177.763
    #আহ <lang:Foreign>ring</lang:Foreign> করলে আমি <lang:Foreign>guide</lang:Foreign> করে দিতে পারতাম।
    177.069 - 177.324
    (()).
    179.733 - 186.384
    না আমার যে <lang:Foreign>delivery boy</lang:Foreign> টি আছে ও খুব <lang:Foreign>efficient</lang:Foreign> এবং মনে অনেকদিন ধরে মানে <lang:Foreign>delivery</lang:Foreign> র কাজটা করছে
    186.882 - 189.452
    সেক্ষেত্রে হয়তো কোনো <lang:Foreign>human error</lang:Foreign> হয়েছে <lang:Foreign>maybe.</lang:Foreign>
    189.963 - 193.137
    #আহ কেন হতেই তো পারে মানুষের মধ্যেই ভুল ভ্রান্তি থাকে
    194.180 - 199.793
    সেক্ষেত্রে #আম্ম আমি দেখছি যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আপনার <lang:Foreign>order</lang:Foreign> টা মানে পাঠিয়ে দেওয়ার জন্যে
    200.797 - 206.095
    এবং মানে #আহ কিছু <lang:Foreign>mind</lang:Foreign> করবেন না <lang:Foreign>madam order</lang:Foreign> টা দিতে একটু মানে <lang:Foreign>late</lang:Foreign> হয়ে গেলো।
    208.976 - 217.848
    হ্যাঁ না ঠিক আছে এখন কিছু করার নেই #আম্ম অসুবিধা নেই। আপনি এখন এটা #আহ যেটা <lang:Foreign>right address</lang:Foreign> এটা একটু #আহ দিয়ে দিন ওনাদের তাহলেই
    218.669 - 219.384
    সুবিধে হবে
    220.423 - 227.818
    হ্যাঁ <lang:Foreign>automatic</lang:Foreign> আমরা মানে ওকে মানে <lang:Foreign>inform</lang:Foreign> করে দিয়েছি এবং ও হয়তো আর মিনিট #আহ দশেকের মধ্যে আপনার কাছে চলে যাবে
    228.695 - 231.350
    এবং সেক্ষেত্রে আপনি ওনাকেই ওনার হাতেই আপনি
    229.823 - 230.129
    আচ্ছা
    231.835 - 233.299
    <lang:Foreign>Payment</lang:Foreign> টা একটু <lang:Foreign>kindly</lang:Foreign> করে দেবেন।
    235.618 - 237.818
    আচ্ছা #আম্ম <lang:Foreign>card payment</lang:Foreign> হবে?
    238.197 - 240.814
    না <lang:Foreign>card</lang:Foreign> হবে না। কারণ ওদের কাছে তো <lang:Foreign>machine</lang:Foreign> থাকে না।
    241.376 - 244.955
    সেই ক্ষেত্রে আপনাকে একটু <lang:Foreign>cash</lang:Foreign> ই দিতে হবে (()) দিতে হবে।
    243.644 - 243.916
    #হুম
    246.406 - 248.857
    আর মানে <lang:Foreign>exact amount</lang:Foreign> টা দিলে একটু সুবিধা হয়
    248.104 - 248.610
    আচ্ছা
    249.384 - 252.223
    কারণ অনেক সময় ওদের কাছে <lang:Foreign>change</lang:Foreign> থাকে না বা কিছু ভাবে
    252.891 - 255.355
    যদি আপনি <lang:Foreign>kindly</lang:Foreign> একটু <lang:Foreign>exact amount</lang:Foreign> টা একটু দিয়ে দেন।
    259.078 - 259.882
    আচ্ছা
    263.721 - 268.802
    #আহ ঠিক আছে আমি তাহলে #আহ এটা একটু [laugh] <lang:Foreign>problem. card</lang:Foreign> হলে সুবিধা হতো আরকি।
    269.614 - 271.661
    #আহ <lang:Foreign>cash</lang:Foreign> কম যদি (())
    270.827 - 272.453
    #আম্ম এটা বুঝতেই তো পারছেন মানে ওরা
    273.976 - 285.802
    #আহ ওদের ক্ষেত্রে (()) <lang:Foreign>machine</lang:Foreign> টা <lang:Foreign>carry</lang:Foreign> করা তো ওরা তো ধরুন #আহ #আহ <lang:Foreign>cycle</lang:Foreign> বা <lang:Foreign>bicycle use</lang:Foreign> করে তো #আম্ম সেক্ষেত্রে ওদের ওই (()) <lang:Foreign>machine</lang:Foreign> টা দামি <lang:Foreign>machine</lang:Foreign> তো ওটা ওদের হাতে ছাড়াটাও
    277.457 - 277.882
    #হুম
    286.393 - 289.159
    <lang:Foreign>Company</lang:Foreign> ঠিক মানে <lang:Foreign>affordable</lang:Foreign> #আম্ম করতে পারে না আরকি।
    290.568 - 297.904
    এইজন্যেই আরকি মানে <lang:Foreign>cash</lang:Foreign> টা দিলে সুবিধে হয় মানে ওরা <lang:Foreign>reliable.</lang:Foreign> ওরা <lang:Foreign>cash</lang:Foreign> নিয়ে কোথাও কিছু ইয়ে করবে না। এবং সেটা ওরা <lang:Foreign>company</lang:Foreign> তে
    292.329 - 292.980
    আচ্ছা
    298.457 - 300.317
    এই মানে <lang:Foreign>submit</lang:Foreign> করবে।
    301.470 - 303.661
    সেক্ষেত্রে যদি <lang:Foreign>kindly</lang:Foreign> এই <lang:Foreign>help</lang:Foreign> টুকু করেন <lang:Foreign>madam.</lang:Foreign> আর
    304.002 - 304.291
    আচ্ছা
    305.789 - 309.100
    ঠিক আছে অসুবিধা নেই। আমি <lang:Foreign>cash ready</lang:Foreign> রাখছি তাহলে ঠিক আছে।
    308.215 - 318.295
    #আম্ম হ্যাঁ <lang:Foreign>thank you madam</lang:Foreign> আপনার একটু কষ্ট দিলাম আর মানে <lang:Foreign>next time</lang:Foreign> থেকে আমরা চেষ্টা করবো যে <lang:Foreign>in time</lang:Foreign> #আহ আমরা আপনাকে ঠিক <lang:Foreign>time</lang:Foreign> এ <lang:Foreign>delivery</lang:Foreign> করতে পারি।
    310.551 - 311.002
    (()).
    320.223 - 323.572
    না ঠিক আছে দশ মিনিটে পেয়ে যাবো তো অসুবিধা নেই ঠিক আছে।
    322.895 - 327.198
    হ্যাঁ পেয়ে যাবেন হয়তো চলেই গেছে আপনাকে এই <lang:Foreign>phone</lang:Foreign> টা কাটলে হয়তো ও হয়তো আপনাকে
    327.806 - 328.495
    <lang:Foreign>Ring</lang:Foreign> করে নেবে।
    330.117 - 332.210
    ঠিক আছে ঠিক আছে অসুবিধা নেই <lang:Foreign>Okay.</lang:Foreign>
    333.049 - 333.338
    <lang:Foreign>Okay</lang:Foreign>

    Dataset Details

    Card Head Line

    Language

    Bengali

    Language code

    bn-in

    Country

    India

    Accents

    Manbhumi, Varendri ...more

    Gender Distribution

    M:60, F:40

    Age Group

    18-70

    File Details

    Card Head Line

    Environment

    Silent, Noisy

    Bit Depth

    16 bit

    Format

    wav

    Sample rate

    8khz & 16khz

    Channel

    Dual separate channel

    Audio file duration

    5-15 minutes

    Need datasets for a specific AI/ML use case?
    Don't worry, we've got you covered! 👍

    Contact Us
    Prompt 2 Bg