German (Germany) Call Center Speech Dataset for Delivery & Logistics

The audio dataset comprises call center conversations for the Delivery & Logistics domain, featuring native German speakers from Germany. 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

AI voice dataset for Delivery and logistics in English (USA)
Download
Download Icon

About this Off-the-shelf Speech Dataset

Card Head Line

Introduction

Welcome to the German 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 German speakers from the FutureBeeAI Community.
  • Regions: Different states/provinces of Germany, ensuring a balanced representation of German 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 German 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 German 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 German.
  • 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
    0.042 - 0.656
    -
    2.259 - 3.243
    Hello Future Bee.
    4.476 - 4.646
    -
    4.921 - 5.947
    Hello Future Bee.
    6.995 - 9.767
    [noise]
    8.744 - 8.818
    Ja
    10.578 - 13.938
    (()) reklamation. Was kann ich für sie tun?
    10.753 - 11.320
    Ja gut.
    15.015 - 17.967
    Ja entschuldigen sie bitte. Hallo hallo ist der jemand?
    18.795 - 22.747
    Ja (()) rekalmation service. Was kann ich für sie tun?
    24.174 - 26.676
    #Ah wie war es noch nicht angekommen.
    27.526 - 29.235
    (()) zwanzig mal.
    30.100 - 31.671
    [laugh]
    30.194 - 31.125
    [laugh]
    32.301 - 35.364
    Die ware sollte von zwei minuten hier sein.
    35.515 - 35.843
    -
    35.899 - 41.412
    Meine (()) chefs partner ist (()) unerfreut uber den sachfall. Was ist los bei ihnen? Wann kommt das zeug?
    43.580 - 49.284
    (())
    50.555 - 56.364
    Aber (()) warte mal ich ruf kurz an ja, warte mal kurz, warte, warte (())
    50.699 - 52.143
    Kurz entspannt.
    56.546 - 58.112
    Ja halten sich (()) ja.
    56.582 - 56.699
    -
    57.947 - 61.662
    Nummer je, #Ah die nummer warte.
    62.572 - 63.312
    [noise]
    63.889 - 65.783
    [music]
    66.780 - 67.558
    -
    67.653 - 70.172
    (()) wo bist du jetzt gerade?
    70.862 - 72.322
    [noise] #Ah
    73.447 - 76.669
    Du bist weiter (())
    77.254 - 83.577
    (()) habe ich den chat am apparat (()) der sitzte und broke das (())
    84.366 - 88.345
    (()) vier minuten dauert sein. Jetzt ist schon von zwei minuten gewesen.
    89.653 - 91.981
    Ja. Bald ich. Tschüss.
    92.910 - 95.424
    Entschuldigen sie bitte.
    94.184 - 94.560
    Hallo.
    95.103 - 95.404
    Hallo.
    97.237 - 103.983
    Können sie mich hören? (()) der, der ist falsch abgebogen.
    97.440 - 97.821
    Ja.
    99.670 - 101.379
    Ja ich kann sie hören klar und deutlich.
    105.190 - 105.338
    -
    105.360 - 111.416
    Kann sie typen (()) Der, der ist fünf minuten da ja.
    105.807 - 106.383
    [laugh]
    112.144 - 112.610
    -
    112.682 - 120.672
    (()) Ja ein moment. Er kommt sofort. Ja leute, wann ist er hier? Das muss schnell gehen.
    121.553 - 122.537
    Der macht nicht fertig.
    122.592 - 122.962
    #Ah
    123.825 - 124.952
    Er macht mich fertig.
    124.418 - 124.857
    #Oh
    125.714 - 126.042
    #Ah
    126.807 - 132.320
    Also du sagst jetzt die uhrsache mit dem typen ist weil, weil du das (()) oder was.
    133.427 - 140.487
    Das ist die ursache, wir stehen hier, und ich habe ein koffer für geld denn ich für den Lieferung kriegen sollte und das (()) ich nicht da.
    141.040 - 145.610
    (()) ich habe dir gesagt wir (()) problem mit das Lieferung.
    143.204 - 145.077
    (())
    146.734 - 151.353
    Das ist mir (()) ich habe diese wahr bestellt mir wurde zugesagt das sie pünktich hier ist.
    152.368 - 154.198
    Das wollte (())
    154.819 - 156.703
    (()) jahr das problem.
    155.115 - 155.660
    [noise]
    158.714 - 160.640
    Und (()) und verkehr.
    161.307 - 164.863
    (()) der kommt jetzt sofort.
    161.544 - 163.327
    (())
    165.441 - 169.282
    Hören sie das ich möchte dir im vorgesetzten sprechen sofort.
    170.998 - 172.305
    Ja (())
    171.027 - 174.403
    Okay warte mal eben. Ich (()) leitung an ihr weiter leitung ne.
    175.207 - 175.323
    -
    175.493 - 177.212
    Warte mal. #Ah
    175.713 - 177.475
    (())
    177.781 - 179.385
    Ja warte. Ich #am
    180.932 - 184.508
    Na ich muss, ich muss kurz #Ah #Ah die leitung frage machen.
    185.442 - 189.452
    [bg-speech]
    185.664 - 186.272
    -
    186.461 - 189.516
    (()) ja sofort. Zieht zu.
    191.062 - 194.718
    Kann ich mit dem chef nicht verbinden aber sie jetzt sie macht (())
    197.129 - 198.012
    Ja moment.
    197.533 - 198.967
    #Ah
    199.595 - 202.230
    Ja ist okay (()) sein. Der transporter kommt in zwei minuten.
    201.061 - 202.347
    [music]
    203.039 - 204.166
    Der transporter kommt sofort.
    205.516 - 206.807
    (())
    207.878 - 211.148
    (()) reklamation service. Was kann ich für sie tun?
    211.309 - 211.912
    -
    211.932 - 215.949
    Hören sie. Ich hab gerade mit ihnen untergebene besprochung der einbisschen von rolle war.
    215.970 - 221.830
    Er konnte mir nicht sagen was der problem war. Ich habe vor fünf minuten sollte Lieferung da sein, ich habe die ernsthafte problemen momentan.
    222.495 - 228.198
    Sie haben gesagt dass sie hundert prozent zuverlässig liefern. Die wahre ist nicht da. Mein Russiche geschftspartner
    228.205 - 228.856
    -
    228.877 - 236.127
    ist wirklich sehr sauer. Die rote fabrik sein (()) dunkler (()) hell und es ist wirklich (()) in der wahre nicht kommt, also
    237.882 - 239.829
    bitte sagen sie mir das erwagen, (()) kommt tun sie was?
    240.358 - 240.935
    Okay.
    242.127 - 246.555
    #Ah mein gute, bleiben sie ruhig, ich werde sie zu meinem vorgesetzen durch sein. Ein moment bitte.
    247.279 - 248.496
    #Ah
    250.570 - 251.639
    [noise]
    253.525 - 262.963
    (()) ja ich, ich spreche mit dem Vorgesetzter jetzt. (()) sie da sein. Bitte bitte. Es ist alles auf dem weg, es ist villeicht da. Alles gut.
    255.020 - 256.284
    [noise]
    259.941 - 261.158
    [noise]
    264.817 - 265.711
    Ja (())
    264.981 - 268.203
    (()) geschäftsführung der reklamation.
    268.256 - 269.102
    [noise]
    268.747 - 271.477
    Und (()) was kann ich für sie tun?
    272.412 - 273.211
    -
    273.249 - 274.868
    Ja mir wirklich ein problem.
    275.060 - 275.721
    Ich verstehe.
    276.924 - 277.521
    -
    277.872 - 286.313
    Das vereinbarte bezeugt die hundert kilos sind nicht da, und die, die mussten wir fur fünf minuten da gewesen sein und meine (()) geschäftspartner ist wirklich (())
    287.140 - 290.760
    Der macht mich keine (()) wagen (()) kurze zeit ankommt und
    290.806 - 291.822
    -
    291.811 - 300.249
    kann sich akzeptieren dass sie abgelaufen ist. Das bringt die gaschäftspläne komplett durch einander. Das, das kann so nicht sein.
    301.216 - 301.512
    Was?
    302.519 - 304.191
    Entschuldigung bitte, wie ist denn ihr name?
    304.507 - 304.925
    -
    305.075 - 306.615
    Mein name ist #am (())
    307.901 - 309.393
    (()) #am
    309.971 - 313.495
    Als, als es ist wichtig mich als <initial>CEO</initial> geschäftsfuhren da leiter
    314.020 - 317.295
    der reklamation und der kontrolle von (())
    317.221 - 319.803
    (()) ja, ja.
    317.785 - 325.404
    #Ah entschuldigen sie bitte, der (()) sollte man kurz #Ah mich aussprechen lassen sonst ihr sein problem auch nicht gelöst werden.
    326.178 - 329.522
    (()) kommt der wahl niemals an. Als (())
    327.370 - 328.090
    [noise]
    330.154 - 330.906
    (()) bitte
    331.456 - 337.287
    Einmal kurz leiten. Würden sie ihnen bitte nochmal #Ah netterweise von mir ausrichten, als gruß?
    332.214 - 332.600
    Ja.
    340.147 - 348.296
    #Ah da war es sofort da. Alles gut. (()) ja okay. Ja sofort nimmt das darunter. Okay, ja, ja ,ja, ja das gut.
    348.101 - 353.885
    Sagen sie ihnen. Sagen sie ihnen wenn er sie es schießt, bekommt er gar nichts. Sagen sie es ihnen.
    355.630 - 361.122
    Der man am telefon sagt mir wenn (())
    361.741 - 368.598
    #Ah ich glaube das hat nicht funktioniert. Am besten können sie bitte ihre (()) sagen? Das heißt sofort austauch bitte.
    369.961 - 375.410
    Ich werde kurznachforschung #Ah behalten wo der fahrer ist. Ein moment bitte [noise]
    374.775 - 376.039
    [noise]
    377.932 - 379.461
    [noise] wo bist du?
    380.209 - 386.077
    (()) das ist in ganz einer richtung. Wann bist du da? Ich mochte jetzt ein konkrete zeit haben.
    385.652 - 387.387
    (()) richtung was?
    387.167 - 390.088
    (()) nein sag mir eine zeit jetzt.
    390.795 - 392.075
    (())
    393.618 - 394.004
    Gut.
    395.116 - 396.196
    Kleine vier minuten.
    397.308 - 399.832
    Names vaters (())
    398.047 - 399.311
    Ich verlasse mich darauf.
    401.217 - 406.402
    Doch es schon meine (()) So fürchte ich kein dunkel. Dann stecken (())
    401.525 - 403.906
    Sagen sie ihren, #Ah danke für den (())
    406.178 - 407.294
    [noise]
    408.416 - 409.940
    [noise]
    409.142 - 410.041
    Schon (())
    410.985 - 411.366
    -
    411.603 - 412.746
    Name sage (())
    411.713 - 414.036
    Sagen sie ihren geschäftspartner. Sagen sie.
    413.954 - 414.562
    Mutter (())
    415.125 - 415.569
    Ja bitte.
    416.082 - 419.828
    Was sie ware? Sagen sie ihren geschäftspartner bitte das die ware in genau.
    421.625 - 422.657
    Drei minuten eintrifft.
    424.780 - 430.135
    #Ah danke mir nötig, danke mir nötig, drei minute, drei minute.
    430.769 - 431.997
    Drei minuten ist er hier.
    433.218 - 433.842
    Da kommt da wann.
    433.490 - 436.638
    (()) [noise] werden dir wartezeit
    434.655 - 435.100
    Ja.
    437.155 - 448.244
    Möchte ich #Ah sie uber unsere möglichen wieder gutmachung #Ah aufklären die wir für sie vor vorbereitet haben. Durch die unannehmlichkeiten die sie durch uns allein möchten. Sehen wir uns #Ah
    449.045 - 460.093
    Wir verpflichtet ihnen #Ah eine ehebliche menge an entschuldigung #Ah im gegen kommt zu lassen. #Ah ich bestätige nochmal die Ursache der verspätung weil (()) unser fahrer ist einfach falsch abgewogen.
    461.858 - 464.192
    #am haben sie die information
    464.989 - 469.268
    erhalten und bekommen? Ihre wage ist in zwei minuten und fünfzehn sekunden da.
    466.097 - 466.731
    [noise]
    471.104 - 473.950
    #Ah ich hab das gehort. Ja. Das.
    474.367 - 475.151
    -
    475.503 - 476.275
    #Ah
    476.872 - 479.396
    Er hat es #Ah ich glaube
    479.125 - 479.781
    (())
    480.265 - 480.598
    Ja.
    480.326 - 484.162
    Wir bieten, wir bieten sie #Ah nach erhalt der ware
    485.970 - 498.654
    #am uns eine kurze nachricht zukommen zu lassen. Wir haben ein fünf sterne punkte system das sie bitte vorher ausfühlen. Und sobald sie dies getan haben, geben sie uns keinen anstern.
    490.079 - 490.878
    [noise]
    498.842 - 512.740
    Bekommen sie registrierungs #Ah #Ah auszahlung von uns und #am informieren sich daruber das der fahrer in eine mietfahrer ist und sie ihn auch #Ah als #Ah taxi nach hause gerne noch in anspruch nehmen konnen.
    515.673 - 519.589
    #Ah habe ich bis dein noch (()) dann wurde ich das gerne in anspruch nehmen ja aber.
    520.328 - 523.343
    Ich glaub, ich weiß nicht wie sie las kompensieren wollen.
    522.289 - 522.776
    (())
    523.825 - 537.410
    (()) ja, wir ich wurde sagen, so viel zeit fur verhandlung das, sollten wir in ein andere zeitpunkt nehmen wollen weil ich denke ihr problem ist gerade eigine anderes. Und ich will schreibe ihnen vor in eine minute
    537.608 - 540.010
    wenn der fahrer (()) einkommt.
    540.396 - 545.306
    Eine minute, eine minute, eine minute bitte bitte, eine minute der (()) auf weg.
    544.608 - 544.793
    -
    544.924 - 552.509
    (()) sie ein (()) taxi auf jeden fall gerne anspruch nehmen und #Ah direkt in unser vier zentralle kommen möchten (()) erstaltung da.
    553.737 - 557.081
    Inflexibel kübeln oder ähnlichen dingen abzuwohl.
    558.931 - 559.751
    -
    560.088 - 563.321
    Silber kübeln, silber kübeln. Nein ich brauch keine silber kübeln jetzt.

    Dataset Details

    Card Head Line

    Language

    German

    Language code

    de

    Country

    Germany

    Accents

    Berlin, Brandenburg ...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