Kannada Call Center Speech Dataset for Delivery & Logistics

This Kannada speech dataset features real-world call center conversations from the Delivery & Logistics domain. With detailed metadata and accurate transcriptions, it’s designed to power ASR systems, voice AI, and conversational agents.

Category

Unscripted Call Center Conversations

Total Volume

30 Speech Hours

Last updated

June 2025

Number of participants

60

Speech training dataset for Delivery & Logistics in Kannada (India)
Download
Download Icon

About this Off-the-shelf Speech Dataset

Card Head Line

Introduction

This Kannada Call Center Speech Dataset for the Delivery and Logistics industry is purpose-built to accelerate the development of speech recognition, spoken language understanding, and conversational AI systems tailored for Kannada-speaking customers. With over 30 hours of real-world, unscripted call center audio, this dataset captures authentic delivery-related conversations essential for training high-performance ASR models.

Curated by FutureBeeAI, this dataset empowers AI teams, logistics tech providers, and NLP researchers to build accurate, production-ready models for customer support automation in delivery and logistics.

Speech Data

The dataset contains 30 hours of dual-channel call center recordings between native Kannada speakers. Captured across various delivery and logistics service scenarios, these conversations cover everything from order tracking to missed delivery resolutions offering a rich, real-world training base for AI models.

  • Participant Diversity:
  • Speakers: 60 native Kannada speakers from our verified contributor pool.
  • Regions: Multiple provinces of Karnataka for accent and dialect diversity.
  • Participant Profile: Balanced gender distribution (60% male, 40% female) with ages ranging from 18 to 70.
  • Recording Details:
  • Conversation Nature: Naturally flowing, unscripted customer-agent dialogues.
  • Call Duration: 5 to 15 minutes on average.
  • Audio Format: Stereo WAV, 16-bit depth, recorded at 8kHz and 16kHz.
  • Recording Environment: Captured in clean, noise-free, echo-free conditions.
  • Topic Diversity

    This speech corpus includes both inbound and outbound delivery-related conversations, covering varied outcomes (positive, negative, neutral) to train adaptable voice models.

  • Inbound Calls:
  • Order Tracking
  • Delivery Complaints
  • Undeliverable Addresses
  • Return Process Enquiries
  • Delivery Method Selection
  • Order Modifications, and more
  • Outbound Calls:
  • Delivery Confirmations
  • Subscription Offer Calls
  • Incorrect Address Follow-ups
  • Missed Delivery Notifications
  • Delivery Feedback Surveys
  • Out-of-Stock Alerts, and others
  • This comprehensive coverage reflects real-world logistics workflows, helping voice AI systems interpret context and intent with precision.

    Transcription

    All recordings come with high-quality, human-generated verbatim transcriptions in JSON format.

  • Transcription Includes:
  • Speaker-Segmented Dialogues
  • Time-coded Segments
  • Non-speech Tags (e.g., pauses, noise)
  • High transcription accuracy with word error rate under 5% via dual-layer quality checks.
  • These transcriptions support fast, reliable model development for Kannada voice AI applications in the delivery sector.

    Metadata

    Detailed metadata is included for each participant and conversation:

  • Participant Metadata: ID, age, gender, region, accent, dialect.
  • Conversation Metadata: Topic, call type, sentiment, sample rate, and technical attributes.
  • This metadata aids in training specialized models, filtering demographics, and running advanced analytics.

    Usage and Applications

    This dataset is ideal for a range of AI and NLP use cases in the delivery and logistics industry:

  • Automatic Speech Recognition (ASR): Build or fine-tune Kannada speech-to-text systems.
  • Speech Analytics: Gain insights from customer feedback and logistics-related interactions.
  • Voice Assistants & Chatbots: Enable automated support for deliveries, returns, and updates.
  • Sentiment Analysis: Detect frustration, urgency, or satisfaction in delivery-related calls.
  • Generative AI: Train Kannada generative models for summarization, call simulation, or support scripts.
  • Secure and Ethical Collection

  • Data collected via FutureBeeAI’s secure platform, “Yugo,” under strict ethical standards.
  • No personally identifiable information is included.
  • Compliant with global data privacy regulations and copyright-free.
  • Updates and Customization

    We regularly update this dataset with fresh audio and offer full customization:

  • Customization Options:
  • Acoustic Conditions: Silent or noisy environments on request.
  • Sample Rate: Configurable between 8kHz and 48kHz.
  • Transcription Format: Custom guidelines or formatting accepted.
  • License

    This Delivery and Logistics domain dataset is commercially licensed and ready for use in ASR, NLP, and voice automation projects in Kannada.

    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

    ATTRIBUTES

    TRANSCRIPTION

    TIME
    TRANSCRIPT
    0.012 - 0.655
    <lang:Foreign><initial>AI</initial></lang:Foreign>
    2.239 - 3.459
    <lang:Foreign>hello future bee <initial>AI</initial></lang:Foreign> <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ನಾನು <lang:Foreign>future bee <initial>AI</initial>company</lang:Foreign> ಕಡೆಯಿಂದ ಮಾತನಾಡ್ತಿದ್ದೀನಿ. ನನ್ನ ಹೆಸರು <PII>ಸ್ನೇಹಾ</PII>. ನಿಮಗೆ ಯಾವ ತರ <lang:Foreign>help</lang:Foreign> ಆಗಬೇಕಾಗಿತ್ತು?
    4.108 - 9.414
    <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ನಾನು <lang:Foreign>future bee <initial>AI</initial>company</lang:Foreign> ಕಡೆಯಿಂದ ಮಾತನಾಡ್ತಿದ್ದೀನಿ. ನನ್ನ ಹೆಸರು <PII>ಸ್ನೇಹಾ</PII>. ನಿಮಗೆ ಯಾವ ತರ <lang:Foreign>help</lang:Foreign> ಆಗಬೇಕಾಗಿತ್ತು?
    10.834 - 18.664
    <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> ನಾನು <lang:Foreign>two days back</lang:Foreign> ಒಂದು <lang:Foreign>ear pods order</lang:Foreign> ಮಾಡಿದ್ದೆ. <lang:Foreign>delivery</lang:Foreign> ಕೂಡಾ ಆಯ್ತು. <lang:Foreign>but</lang:Foreign> ಇವಗ್ ನೋಡಿದ್ರೆ ಸರಿಯಾಗಿ <lang:Foreign>work</lang:Foreign> ಆಗ್ತಿಲ್ಲ.
    13.904 - 14.069
    -
    17.193 - 17.783
    <lang:Foreign>ok mam. </lang:Foreign>
    20.959 - 24.489
    ಹೌದಾ <lang:Foreign>mam, mam</lang:Foreign> ನೀವು <lang:Foreign>registered phone number</lang:Foreign> ನಾ ಹೇಳ್ತೀರಾ?
    22.233 - 22.523
    ಹಾಂ.
    25.469 - 26.629
    ಹೇಳ್ತೀನಿ ತಗೊಳಿ.
    27.589 - 28.329
    ಹಾಂ ಹೇಳಿ <lang:Foreign>mam.</lang:Foreign>
    28.739 - 29.299
    <lang:Foreign><PII>six, three</PII></lang:Foreign>
    30.404 - 31.384
    <lang:Foreign><PII>six, three</PII></lang:Foreign>
    31.629 - 32.209
    <lang:Foreign><PII>six, three</PII></lang:Foreign>
    33.829 - 34.460
    <lang:Foreign><PII>six, three</PII></lang:Foreign>
    35.560 - 35.839
    <lang:Foreign><PII>two</PII></lang:Foreign>
    35.694 - 36.449
    <lang:Foreign><PII>two</PII></lang:Foreign>
    37.439 - 38.079
    <lang:Foreign><PII>double five</PII></lang:Foreign>
    38.649 - 39.359
    <lang:Foreign><PII>double five</PII></lang:Foreign>
    39.629 - 40.445
    <lang:Foreign><PII>eight, four,three</PII></lang:Foreign>
    41.390 - 44.664
    <lang:Foreign><PII>eight, four, three,</PII> mam check</lang:Foreign> ಮಾಡ್ತಿದೀನಿ <lang:Foreign>line</lang:Foreign> ಅಲ್ಲೇ ಇರಿ.
    45.934 - 55.400
    ಸರಿ <lang:Foreign>madam,</lang:Foreign> ಅದು ಯಾಕ್ <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> ಈ ತರ ಎಲ್ಲಾ ಮೋಸ ಮಾಡ್ತೀರಾ ಜನರಿಗೆ <lang:Foreign>offer, offer</lang:Foreign> ಅಂತ ಅಂಬಿಟ್ಟು ಸುಳ್ಳು ಸುಳ್ಳು ಹೇಳ್ಬಿಟ್ಟು ಸುಮ್ಮ್ನೆ <lang:Foreign>defective products</lang:Foreign> ನೆಲ್ಲಾ <lang:Foreign>delivery</lang:Foreign> ಮಾಡ್ತೀರಾ ನಮಗೆ.
    56.016 - 66.071
    ನಾವು ಅದನ್ನ ನಂಬಿ, ನಿಮ್ಮನ್ನ ನಂಬಿನೆ ಅಲ್ವಾ ನಾವು ಇದನ್ನ ತಗೋಳೋದು. ನೀವು ಈ ಥರಾ ಮೋಸ ಮಾಡಿದ್ರೆ ಜನ್ರಿಗೆ ಯಾರ್ ತಾನೇ ನಿಮ್ಮ ಹಾಂ <lang:Foreign>shopping app</lang:Foreign> ಅಲ್ಲಿ ತಗೋಬೇಕು ಅನ್ಕೊತಾರೆ.
    57.981 - 58.356
    ಹಾಂ.
    68.154 - 76.065
    <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ಒಂದ್ ನಿಮಿಷ <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ನಾನು <lang:Foreign>check</lang:Foreign> ಮಾಡ್ತಾ ಇದೀನಿ <lang:Foreign>mam. </lang:Foreign> ಕೆಲವೊಂದು ಆಗುತ್ತೆ <lang:Foreign>mam. </lang:Foreign> ಅದು ಬೇಕು ಅಂತ ಯಾರೂ ಮಾಡಿರಲ್ಲ. ಕೆಲವೊಂದು <lang:Foreign>manufacturing</lang:Foreign>
    73.684 - 75.714
    ಬೇಕು ಅಂತಲ್ಲೇ ಮಾಡ್ತಾರೆ ಅನಿಸುತ್ತೆ.
    76.794 - 82.744
    ಕೆಲವೊಂದು <lang:Foreign>manufacturing defect</lang:Foreign> ಇರುತ್ತೆ. ಅದು ಗೊತ್ತಾಗೋದಿಲ್ಲ ನಮಗೂನು. <lang:Foreign>mam,</lang:Foreign> ನಾನು ನಿಮ್ <lang:Foreign>order id</lang:Foreign> ಹೇಳ್ತೀರಾ <lang:Foreign>mam? </lang:Foreign>
    80.605 - 80.905
    -
    84.259 - 85.044
    ತಗೋಳಿ ಹೇಳ್ತೀನಿ.
    85.369 - 85.959
    ಹಾಂ ಹೇಳಿ <lang:Foreign>mam. </lang:Foreign>
    86.374 - 86.900
    <lang:Foreign>five, nine</lang:Foreign>
    87.449 - 87.914
    <lang:Foreign>five, nine</lang:Foreign>
    88.595 - 89.205
    <lang:Foreign>six, seven</lang:Foreign>
    89.494 - 90.074
    <lang:Foreign>six, seven</lang:Foreign>
    90.785 - 91.729
    <lang:Foreign>eight, three, two, zero</lang:Foreign>
    92.469 - 94.799
    <lang:Foreign>eight, three, two, zero, mam check</lang:Foreign> ಮಾಡ್ತಾ ಇದ್ದಿನಿ.
    97.134 - 107.670
    <lang:Foreign>sorry mam, sorry</lang:Foreign> ನಮ್ಮಿಂದ <lang:Foreign>mistake</lang:Foreign> ಆಗಿರೋದಕ್ಕೆ. ನಾನು ನಿಮ್ಮ ನಿರಾಶೆ ಅನ್ನು ಅರ್ಥ ಮಾಡ್ಕೊತ್ತಿದೀನಿ. ನಿಮ್ಮ <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> ನ. <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ನಾವಿದನ್ನ <lang:Foreign>immediate</lang:Foreign> ಆಗಿ <lang:Foreign>solve</lang:Foreign> ಮಾಡಲು <lang:Foreign>try</lang:Foreign> ಮಾಡ್ತೀನಿ. ಹಾಂ <lang:Foreign>mam</lang:Foreign>
    109.309 - 110.239
    ಹಾಂ <lang:Foreign>mam</lang:Foreign>
    110.369 - 123.510
    <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> ನನಗೆ ಇದಕ್ಕೆ <lang:Foreign>refund</lang:Foreign> ಇಲ್ಲ <lang:Foreign>replacement</lang:Foreign> ಇವೆರಡರಲ್ಲಿ ಯಾವುದನ್ನ ಒಂದು ಕೊಡಿ ನಾನು <lang:Foreign>best option</lang:Foreign> ಕೇಳೋದು ಅಂದ್ರೆ <lang:Foreign>refund becouse</lang:Foreign> ಮತ್ತೆ ನಾನು ಇದುನ್ನ <lang:Foreign>order</lang:Foreign> ಮಾಡ್ತಿನಿ ಅಂಕೋಳಿ ನೀವು <lang:Foreign>replacement</lang:Foreign> ಕೊಡ್ತೀರ ಮತ್ತೆ <lang:Foreign>defective product</lang:Foreign> ಕೊಟ್ರೆ ಆವಾಗ ಏನ್ ಮಾಡೋದು.
    124.504 - 127.235
    (())
    125.507 - 126.567
    <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ಆವಾಗ ನೀವು.
    128.840 - 137.088
    <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ನಾನು ತಿರ್ಗ <lang:Foreign>complent</lang:Foreign> ನ <lang:Foreign>raise</lang:Foreign> ಮಾಡ್ಬುಟ್ಟು, ನಾನು ನಿಮ್ಗೆ ಮಾಡ್ಕೋಡ್ ಹಾಂ <lang:Foreign>like replacement</lang:Foreign> ಆದ್ರೂ ಆಗುತ್ತೆ <lang:Foreign>refund</lang:Foreign> ಆಗುತ್ತೆ <lang:Foreign>mam. </lang:Foreign> ನಿಮ್ಗೆ ಇವಾಗ <lang:Foreign>replacement</lang:Foreign> ಬೇಕ <lang:Foreign>refund</lang:Foreign> ಬೇಕಾ <lang:Foreign>mam. </lang:Foreign>
    138.169 - 139.569
    ನನಗೆ <lang:Foreign>refund</lang:Foreign> ಬೇಕು <lang:Foreign>madam. </lang:Foreign>
    140.799 - 145.815
    <lang:Foreign>refund</lang:Foreign> ಬೇಕಾ <lang:Foreign>mam? </lang:Foreign> ಆ <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ಒಂದ್ ಸ್ವಲ್ಪ <lang:Foreign>wait</lang:Foreign> ಮಾಡಿ <lang:Foreign>mam. </lang:Foreign> ನಾನು <lang:Foreign>details check</lang:Foreign> ಮಾಡ್ತಾ ಇದೀನಿ. <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ನಿಮ್ಮ <lang:Foreign>purchase details</lang:Foreign> ಹೀಗಿದೆ. ನೀವು ಇದನ್ನು ತಗೊಂಡಿದ್ದು ಬಂದ್ ಬಿಟ್ಟು <lang:Foreign>sixth date</lang:Foreign> ಗೆ.
    146.421 - 152.010
    <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ನಿಮ್ಮ <lang:Foreign>purchase details</lang:Foreign> ಹೀಗಿದೆ. ನೀವು ಇದನ್ನು ತಗೊಂಡಿದ್ದು ಬಂದ್ ಬಿಟ್ಟು <lang:Foreign>sixth date</lang:Foreign> ಗೆ.
    147.111 - 147.856
    ಸರಿ <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> ಆಯ್ತು.
    154.039 - 156.600
    <lang:Foreign>delivery</lang:Foreign> ಆಗಿದೆ. <lang:Foreign>and</lang:Foreign> ಇವತ್ ಬಂದ್ ಬಿಟ್ಟು <lang:Foreign>eight.</lang:Foreign>
    154.215 - 154.700
    ಹೌದು.
    157.485 - 159.520
    <lang:Foreign>so</lang:Foreign> ನಿಮ್ಗೆ ಇನ್ನು <lang:Foreign>return policy</lang:Foreign> ಇದೆ.
    159.315 - 159.710
    ಹೌದು.
    161.323 - 165.094
    <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ನಾನು ನಿಮ್ಗೆ ಒಂದ್ ಸ್ವಲ್ಪ <lang:Foreign>guide</lang:Foreign> ಮಾಡ್ತಿನಿ.ನೀವು ಆ ತರ ಮಾಡಿ.
    162.210 - 162.580
    <lang:Foreign>ok</lang:Foreign>
    166.435 - 168.274
    <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ನೀವು <lang:Foreign>app</lang:Foreign> ನ <lang:Foreign>open</lang:Foreign> ಮಾಡಿ.
    168.109 - 168.884
    ಸರಿ ಹೇಳಿ <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> <lang:Foreign>ok</lang:Foreign> ಮಾಡ್ದೆ.
    170.119 - 170.974
    <lang:Foreign>ok</lang:Foreign> ಮಾಡ್ದೆ.
    171.084 - 174.199
    ಹಾಂ, ನಿಮ್ಗೆ <lang:Foreign>delivery</lang:Foreign> ದು <lang:Foreign>details</lang:Foreign> ಇರುತ್ತೆ ಅಲ್ವ, <lang:Foreign>notification bar</lang:Foreign> ಅಲ್ಲಿ.
    175.524 - 176.414
    ಹೌದು ಸಿಕ್ತು.
    176.539 - 178.754
    ಹಾಂ <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ಅದ್ರಲ್ಲಿ <lang:Foreign>open</lang:Foreign> ಮಾಡಿ ಅದ್ನ <lang:Foreign>open</lang:Foreign> ಮಾಡಿ.
    180.350 - 181.309
    ಹಾಂ <lang:Foreign>open</lang:Foreign> ಮಾಡ್ದೆ <lang:Foreign>madam. </lang:Foreign>
    181.939 - 183.910
    <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ಅಲ್ಲಿ <lang:Foreign>return</lang:Foreign> ಅಂತ ಇರುತ್ತೆ ನೋಡಿ.
    185.570 - 186.464
    ಹಾಂ <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> ಸಿಕ್ತು.
    187.559 - 190.764
    ಹಾಂ <lang:Foreign>ok mam</lang:Foreign> ಅದನ್ನ <lang:Foreign>apply</lang:Foreign> ಮಾಡಿ <lang:Foreign>mam return option choose</lang:Foreign> ಮಾಡಿ. <lang:Foreign>reason</lang:Foreign> ಏನಿದೆ ಅಂತ ಹೇಗಿಟ್ಟು <lang:Foreign>fill</lang:Foreign> ಮಾಡಿ.
    191.350 - 193.320
    <lang:Foreign>reason</lang:Foreign> ಏನಿದೆ ಅಂತ ಹೇಗಿಟ್ಟು <lang:Foreign>fill</lang:Foreign> ಮಾಡಿ.
    194.955 - 195.884
    ಸರಿ <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> ಆಯ್ತು.
    198.184 - 200.510
    <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ಈಗ ಒಂದು ನಿಮಗೆ <lang:Foreign>number</lang:Foreign> ಬಂದಿರುತ್ತೆ.
    202.760 - 203.570
    ಹಾಂ <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> ಬಂತು.
    204.020 - 205.080
    ಆ <lang:Foreign>number</lang:Foreign> ನ ಹೇಳ್ತಿರಾ?
    205.945 - 206.614
    <lang:Foreign>double zero</lang:Foreign>
    206.907 - 207.597
    <lang:Foreign>double zero</lang:Foreign>
    208.419 - 209.314
    <lang:Foreign>two, seven, two, eight</lang:Foreign>
    209.818 - 215.158
    <lang:Foreign>two, seven, two, eight, mam</lang:Foreign> ನಿಮ್ಗೆ ಇದು <lang:Foreign>immediate</lang:Foreign> ಆಗಿ ಆಗ್ಬೇಕ? ಇವತ್ತೇ ಆಗ್ಬೇಕ? ನಾಳೆ ಅದ್ರುನ್ನು <lang:Foreign>ok</lang:Foreign> ನ <lang:Foreign>pick up. </lang:Foreign>
    215.664 - 217.644
    ಇಲ್ಲ <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> ನನಗೆ <lang:Foreign>immediate</lang:Foreign> ಆಗಿ ಬೇಕು.
    218.489 - 220.544
    ಹಾಂ <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ನಿಮ್ಗೆ ಎರ್ಡ್ <lang:Foreign>option</lang:Foreign> ಇದೆ <lang:Foreign>mam. </lang:Foreign>
    218.919 - 222.759
    ನನ್ಗೆ ಬೇರೇನೂ <lang:Foreign>reason</lang:Foreign> ಹೇಳಬೇಡಿ. ನನಗೆ <lang:Foreign>immediate</lang:Foreign> ಆಗಿ ಬೇಕು ಅಷ್ಟೇ.
    223.669 - 236.844
    <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ನಿಮಗೆ ಇಲ್ಲಿ ಎರಡು, <lang:Foreign>ok mam thank you for your patience. mam</lang:Foreign> ಇಲ್ಲಿ ಎರಡು <lang:Foreign>option</lang:Foreign> ಇದೆ ನಿಮಗೆ <lang:Foreign>immediate</lang:Foreign> ಆಗಿ ಬೇಕು ಅಂದರೆ. ನಿಮ್ಗೆ <lang:Foreign>near by habs</lang:Foreign> ಇರುತ್ತೆ. ನೀವು ಅಲ್ಲಿ ಹೋಗ್ಬುಟ್ಟು <lang:Foreign>order</lang:Foreign> ಕೊಟ್ಬುಟ್ಟು <lang:Foreign>iniset</lang:Foreign> ಮಾಡ್ಬೌದು. ಇಲ್ಲ ಇನ್ನೊಂದ್ <lang:Foreign>option</lang:Foreign> ಇದೆ.
    234.420 - 234.675
    <lang:Foreign>ok</lang:Foreign>
    237.290 - 239.000
    ಅವ್ರೆ ಬಂದ್ಬುಟ್ಟು <lang:Foreign>pick up</lang:Foreign> ಮಾಡ್ಕೋತಾರೆ.
    240.674 - 244.873
    ನನಗೆ <lang:Foreign>second option ok</lang:Foreign> ಯಾಕಂದ್ರೆ ಅವ್ರೆ ಬಂದು <lang:Foreign>pick up</lang:Foreign> ಮಾಡಿದ್ರೆ ತುಂಬ ಒಳ್ಳೆದು.
    245.583 - 248.224
    <lang:Foreign>ok mam</lang:Foreign> ನಾನು <lang:Foreign>pick up option</lang:Foreign> ನ <lang:Foreign>immediate</lang:Foreign> ಮಾಡ್ತಾ ಇದ್ದಿನಿ. <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ನಾನು.
    248.980 - 249.835
    <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ನಾನು.
    249.644 - 250.579
    ಸರಿ <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> ಆಯ್ತು.
    250.325 - 257.019
    ಇವತ್ತು <lang:Foreign>eighth day</lang:Foreign> ಗೆ <lang:Foreign>pick up option</lang:Foreign> ನ ಇದ್ ಮಾಡಿದ್ದಿನಿ. ಇವತ್ತು <lang:Foreign>before five pm</lang:Foreign> ಹಾಂ ಅವ್ರ್ ಬಂದ್ಬುಟ್ಟು <lang:Foreign>pick up</lang:Foreign> ಮಾಡ್ತಾರೆ. ಒಂದು <lang:Foreign>time</lang:Foreign> ಅವ್ರ್ <lang:Foreign>pick up</lang:Foreign> ಮಾಡಿ. ಅದುನ್ನ <lang:Foreign>verify</lang:Foreign> ಮಾಡಿದ್ಮೇಲೆ <lang:Foreign>product</lang:Foreign> ನ.
    257.509 - 261.229
    ಒಂದು <lang:Foreign>time</lang:Foreign> ಅವ್ರ್ <lang:Foreign>pick up</lang:Foreign> ಮಾಡಿ. ಅದುನ್ನ <lang:Foreign>verify</lang:Foreign> ಮಾಡಿದ್ಮೇಲೆ <lang:Foreign>product</lang:Foreign> ನ.
    261.934 - 269.183
    ಏನ್ <lang:Foreign>defect</lang:Foreign> ಅಂತ ಎಲ್ಲ <lang:Foreign>update</lang:Foreign> ಮಾಡಿದ್ಮೇಲೆ, ನಿಮ್ಮ <lang:Foreign>refund initiation</lang:Foreign> ಆಗುತ್ತೆ <lang:Foreign>mam, refund prosas initiation start</lang:Foreign> ಆಗುತ್ತೆ.
    269.153 - 269.744
    <lang:Foreign>with in. </lang:Foreign> ಎಸ್ಟ್, ಎಸ್ಟ್ ದಿನದಲ್ಲಿ <lang:Foreign>refund</lang:Foreign> ಬರ್ಬೌದು.
    270.473 - 272.333
    ಎಸ್ಟ್, ಎಸ್ಟ್ ದಿನದಲ್ಲಿ <lang:Foreign>refund</lang:Foreign> ಬರ್ಬೌದು.
    272.738 - 277.039
    <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ಅದು <lang:Foreign>product hub</lang:Foreign> ಗೆ <lang:Foreign>reach</lang:Foreign> ಅದ ತಕ್ಷಣ ನಿಮಿಗೆ <lang:Foreign>amount reach</lang:Foreign> ಆಗುತ್ತೆ <lang:Foreign>mam. </lang:Foreign>
    278.379 - 281.543
    ಹಾಂ, ಸರಿ ಆಯ್ತು ಅಂದ್ರೆ <lang:Foreign>with in two, three days</lang:Foreign> ಅಲ್ಲಿ ಆಗುತ್ತ?
    282.543 - 283.374
    ಹಾಂ, <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ಆಗುತ್ತೆ. ಸ್ವಲ್ಪ ಬೇಗಾನು ಆಗ್ಬೌದು <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ಕೆಲವೊಂದು <lang:Foreign>time</lang:Foreign> ಆದುಕ್ಕಿಂತ ಬೇಗಾನು ಆಗುತ್ತೆ.
    284.512 - 288.057
    ಸ್ವಲ್ಪ ಬೇಗಾನು ಆಗ್ಬೌದು <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ಕೆಲವೊಂದು <lang:Foreign>time</lang:Foreign> ಆದುಕ್ಕಿಂತ ಬೇಗಾನು ಆಗುತ್ತೆ.
    284.697 - 285.702
    ಸರಿ <lang:Foreign>madam</lang:Foreign> ಆಯ್ತು.
    289.592 - 290.057
    <lang:Foreign>ok</lang:Foreign>
    290.337 - 290.987
    ಹಾಂ <lang:Foreign>ok</lang:Foreign> <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ನಾವು ಇದುನ್ನ <lang:Foreign>immediate</lang:Foreign> ಆಗಿ <lang:Foreign>insert</lang:Foreign> ಮಾಡ್ತಿದ್ದಿವಿ. ನಿಮ್ಗೆ <lang:Foreign>amount</lang:Foreign> ಬರುತ್ತೆ. ಇವತ್ತು <lang:Foreign>eighth date and before five pm</lang:Foreign> ಬಂದ್ಬುಟ್ಟು ನಿಮ್ <lang:Foreign>pick app order</lang:Foreign> ತಗೋತಾರೆ.
    291.642 - 300.881
    <lang:Foreign>mam</lang:Foreign> ನಾವು ಇದುನ್ನ <lang:Foreign>immediate</lang:Foreign> ಆಗಿ <lang:Foreign>insert</lang:Foreign> ಮಾಡ್ತಿದ್ದಿವಿ. ನಿಮ್ಗೆ <lang:Foreign>amount</lang:Foreign> ಬರುತ್ತೆ. ಇವತ್ತು <lang:Foreign>eighth date and before five pm</lang:Foreign> ಬಂದ್ಬುಟ್ಟು ನಿಮ್ <lang:Foreign>pick app order</lang:Foreign> ತಗೋತಾರೆ.
    292.547 - 292.917
    <lang:Foreign>ok</lang:Foreign>
    302.396 - 308.516
    ಆಮೇಲೆ <lang:Foreign>refund process insert</lang:Foreign> ಆಗುತ್ತೆ <lang:Foreign>mam. </lang:Foreign> ನಿಮ್ಗೆ <lang:Foreign>information usefull</lang:Foreign> ಆಗಿದ್ರೆ ನಾನು ಒಂದು <lang:Foreign>link</lang:Foreign> ಕಳುಸ್ತೀನಿ ಅದ್ರಲ್ಲಿ <lang:Foreign>rating</lang:Foreign> ಕೊಡಿ.
    304.486 - 304.716
    ಸರಿ.
    306.846 - 307.096
    ಸರಿ.
    309.051 - 309.636
    <lang:Foreign>thank you mam. </lang:Foreign>
    310.511 - 321.980
    ಸರಿ <lang:Foreign>madam link, link</lang:Foreign> ಕಳ್ಸಿ ನಾನು <lang:Foreign>rating</lang:Foreign> ಅನ್ನೊದು ಕೊಡ್ತಿನಿ. <lang:Foreign>but next time</lang:Foreign> ಯಾರಿಗೂ ಈ ತರ <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> ಆಗ್ದೇ ಇರೋ ತರ ನೋಡ್ಕೊಳಿ. ನನ್ ತರನೆ ತುಂಬ ಜನ ಮೋಸ ಹೋಗೊರು ಇರ್ತಾರೆ. ಅವ್ರ್ಗು ಸ್ವಲ್ಪ ಒಳ್ಳೇದಾಗ್ಲಿ.
    322.330 - 328.460
    ಈ ತರ <lang:Foreign>offers</lang:Foreign> ಅಂತ ಸುಮ್ ಸುಮ್ನೆ ಹೇಳ್ಬಿಟ್ಟು ಅವ್ರ್ಗೆ <lang:Foreign>loss</lang:Foreign> ಆಗೋ ತರ ಮಾಡ್ಬೇಡಿ. ನಿಮ್ಗು <lang:Foreign>loss</lang:Foreign> ಆಗಿ ನಮ್ಗು <lang:Foreign>loss</lang:Foreign> ಆಗೋ ತರ ಮಾಡ್ಬೇಡಿ.
    323.444 - 323.635
    <lang:Foreign>ok</lang:Foreign>
    330.459 - 334.080
    (())
    332.663 - 333.094
    <lang:Foreign>thank you.. </lang:Foreign> <lang:Foreign>thank you. </lang:Foreign>
    333.615 - 334.110
    <lang:Foreign>thank you. </lang:Foreign>

    Dataset Details

    Card Head Line

    Language

    Kannada

    Language code

    kn-in

    Country

    India

    Accents

    Mangalore Kannada, Halakki ...more

    Gender Distribution

    M:60, F:40

    Age Group

    18-70 Years

    File Details

    Card Head Line

    Environment

    Silent, Noisy

    Bit Depth

    16 bit

    Format

    wav

    Sample rate

    8khz & 16khz

    Channel

    Stereo (dual-channel, separated speakers)

    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