Punjabi (India) Call Center Speech Dataset for Healthcare

The audio dataset comprises call center conversations for the Healthcare domain, featuring native Punjabi 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

Machine learning audio data for Healthcare call center in Odia (India)
Download
Download Icon

About this Off-the-shelf Speech Dataset

Card Head Line

Introduction

Welcome to the Punjabi Call Center Speech Dataset for the Healthcare domain designed to enhance the development of call center speech recognition models specifically for the Healthcare 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 scenarios related to the Healthcare domain, designed to build robust and accurate customer service speech technology.

  • •Participant Diversity:
  • •
    Speakers: 60 expert native Punjabi speakers from the FutureBeeAI Community.
  • •
    Regions: Different regions of Punjab, ensuring a balanced representation of Punjabi 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:
  • •Appointment Scheduling
  • •New Patient Registration
  • •Surgery Consultation
  • •Consultation regarding Diet, and many more
  • •Outbound Calls:
  • •Appointment Reminder
  • •Health and Wellness Subscription Programs
  • •Lab Tests Results
  • •Health Risk Assessments
  • •Preventive Care Reminders, 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 Healthcare domain call center conversational AI and ASR models for the Punjabi 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 Punjabi 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 Healthcare domain. Potential use cases include:

  • •
    Speech Recognition Models: Training and fine-tuning speech recognition models for Punjabi.
  • •
    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 Healthcare sector.
  • •
    Smart Assistants and Chatbots: Developing conversational agents and virtual assistants for customer service in the Healthcare 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 Healthcare 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 Healthcare 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

    CHANNEL 1CHANNEL 2FORMAT
    Male(44)Female(44)wav, json

    TRANSCRIPTION

    LABEL
    START
    END
    CHANNEL
    TRANSCRIPT
    Speech
    0.350
    1.925
    16751738
    <lang:Foreign>Hello futurebee</lang:Foreign>
    Speech
    3.325
    4.650
    59255455
    [noise] <lang:Foreign>Hello futurebee</lang:Foreign>
    Speech
    7.900
    9.800
    59255455
    <lang:Foreign>Hello<initial>ABC</initial>health care center</lang:Foreign>
    Speech
    9.800
    12.775
    16751738
    <lang:Foreign>Hello<initial>ABC</initial>health care</lang:Foreign> ਤੋਂ ਕੌਣ ਬੋਲ ਰਹੇ ਹੋ <lang:Foreign>ma'am</lang:Foreign>
    Speech
    14.775
    17.250
    59255455
    ਹਾਂਜੀ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> ਮੈਂ ਰਿਨੂ ਬੋਲਦੀ ਪਈ ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕੌਣ ਬੋਲ ਰਹੇ ਹੋ?
    Speech
    17.622
    23.697
    16751738
    #ਅਹ <lang:Foreign>ma'am</lang:Foreign> #ਅਹ ਰਿਤੂ <lang:Foreign>ma'am</lang:Foreign> ਰਿਨੂ <lang:Foreign>ma'am</lang:Foreign> ਮੈਂ ਜਸਪ੍ਰੀਤ ਸਿੰਘ ਬੋਲਦਾ ਪਿਆ, ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਕਰਨਾ ਸੀ ਮੈਨੂੰ
    Speech
    24.304
    31.129
    16751738
    ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਬੁਖ਼ਾਰ ਹੈ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਮੈਂ ਪਤਾ ਕਰਨਾ ਸੀ ਮੈਂ ਕਦੋਂ ਕਿੱਦਾਂ ਆਪਣਾ ਉਹ <lang:Foreign>routine</lang:Foreign> #ਅਹ <lang:Foreign>appointment book</lang:Foreign> ਕਰਵਾ ਸਕਦਾ ਇੱਥੇ।
    Speech
    34.482
    35.107
    59255455
    ਅੱਛਾ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign>
    Speech
    35.819
    41.237
    59255455
    ਠੀਕ ਹੈ #ਅਹ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ <lang:Foreign>fever</lang:Foreign> ਦੇ ਵਾਸਤੇ <lang:Foreign>general physician</lang:Foreign> ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਕੋਈ ਹੋਰ <lang:Foreign>issue</lang:Foreign> ਹੈ?
    Speech
    40.074
    40.899
    16751738
    ਹਾਂ ਹਾਂ ਮੈਨੂੰ
    Speech
    41.449
    44.724
    16751738
    ਨਹੀਂ ਹੋਰ ਕੋਈ <lang:Foreign>issue</lang:Foreign> ਨਹੀਂ ਹੈ ਮੈਨੂੰ ਦੋ ਚਾਰ ਦਿਨਾਂ ਤੋਂ ਬੁਖ਼ਾਰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਰਿਹਾ।
    Noise
    43.681
    44.006
    -
    -
    Speech
    45.969
    51.369
    16751738
    ਤੇ ਮੈਂ ਦਵਾਈ ਵੀ ਖਾ ਰਿਹਾ ਪਰ ਮੈਨੂੰ ਹੋ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ ਮੇਰਾ [noise] #ਅਹ ਬੁਖ਼ਾਰ ਥੱਲੇ ਨਹੀਂ ਆ ਰਿਹਾ <lang:Foreign>temperature</lang:Foreign> ਵੱਧ ਹੀ ਜਾ ਰਿਹਾ।
    Speech
    47.293
    48.043
    59255455
    ਅੱਛਾ ਜੀ।
    Noise
    52.009
    52.484
    -
    -
    Speech
    54.903
    55.578
    59255455
    ਅੱਛਾ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign>
    Speech
    55.224
    58.599
    16751738
    ਹਾਂਜੀ ਮੈਂ <lang:Foreign>local</lang:Foreign> ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਵਿਖਾਇਆ ਸੀ ਪਰ ਮੈਨੂੰ ਉਹਦਾ ਫ਼ਰਕ ਪਿਆ ਨਹੀਂ।
    Speech
    56.112
    57.812
    59255455
    [noise] ਹਾਂਜੀ।
    Noise
    58.701
    59.201
    -
    -
    Speech
    60.641
    66.641
    59255455
    <lang:Foreign>okay sir</lang:Foreign> ਤੇ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਤੁਹਾਡਾ ਜਿਹੜਾ <lang:Foreign>appointment</lang:Foreign> ਹੈ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ <lang:Foreign>physician</lang:Foreign> ਸਾਡੇ <lang:Foreign>doctor physician</lang:Foreign> ਆਉਂਦੇ ਨੇ
    Speech
    67.227
    69.352
    59255455
    ਕੱਲ੍ਹ <lang:Foreign>morning</lang:Foreign> ਦਾ <lang:Foreign>appointment</lang:Foreign> ਹੈ
    Speech
    67.669
    68.244
    16751738
    ਜੀ।
    Speech
    70.367
    74.767
    59255455
    ਹਾਂਜੀ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> ਤੇ ਉਹ ਨੋਂ ਵਜੇ ਤੋਂ ਬੈਠਦੇ ਨੇ ਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਪੰਦਰਵਾਂ <lang:Foreign>number</lang:Foreign> ਲੱਗੇਗਾ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign>
    Speech
    70.905
    71.855
    16751738
    ਠੀਕ ਹੈ ਜੀ।
    Speech
    76.449
    78.499
    59255455
    ਤੇ ਤੁਸੀਂ <lang:Foreign>please</lang:Foreign> ਖਾਲੀ ਪੇਟ ਆਉਣਾ।
    Speech
    76.985
    78.710
    16751738
    ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦੇ [noise]
    Speech
    79.704
    80.304
    16751738
    ਹਾਂਜੀ।
    Speech
    80.324
    81.074
    59255455
    ਹਾਂਜੀ।
    Speech
    81.923
    84.198
    16751738
    ਹੋਰ #ਅਹ ਕ, ਕਿੰਨਾ <lang:Foreign>time</lang:Foreign> ਲੱਗੇਗਾ ਮਤਲਬ
    Speech
    83.748
    85.323
    59255455
    ਪੁੱਛੋ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਸੀ।
    Speech
    84.747
    89.022
    16751738
    ਕਿ ਮੈਂ ਪੁੱਛ ਰਿਹਾ ਸੀ ਕਿ ਕਿੰਨਾ <lang:Foreign>time</lang:Foreign> ਕਿਹੜੇ <lang:Foreign>time</lang:Foreign> (()) ਪੰਦਰਵਾਂ <lang:Foreign>number</lang:Foreign> ਮੇਰਾ ਲੱਗ ਜਾਏਗਾ।
    Noise
    89.558
    89.983
    -
    -
    Speech
    89.696
    93.121
    16751738
    ਇਹ ਗਿਆਰਾਂ ਵੱਜ ਜਾਣਗੇ ਜਾਂ ਮਤਲਬ ਉਹ ਉਹਦੇ ਹਿਸਾਬ ਨਾਲ ਮੈਂ ਆਉਣਾ ਫਿਰ।
    Speech
    91.908
    92.633
    59255455
    ਹਾਂਜੀ।
    Speech
    95.432
    106.077
    59255455
    #ਅਹ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> ਤੁਸੀਂ <lang:Foreign>please</lang:Foreign> ਨੋਂ ਵਜੇ ਤੋਂ ਸਾਡੇ <lang:Foreign>doctor</lang:Foreign> ਆ ਜਾਂਦੇ ਨੇ [noise] ਤੁਸੀਂ <lang:Foreign>please</lang:Foreign> ਨੋਂ ਵਜੇ ਤੱਕ ਆ ਜਾਣਾ ਕਿਉਂਕਿ ਕੁਛ <lang:Foreign>test</lang:Foreign> ਹੁੰਦੇ ਨੇ ਜਿਹੜੇ ਤੁਹਾਡੇ #ਅਹ <lang:Foreign>fasting</lang:Foreign> ਦੇ ਵਿੱਚ ਹੋਣਗੇ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੁਛ <lang:Foreign>blood</lang:Foreign> ਦਾ ਹੋਏਗਾ।
    Speech
    98.602
    99.177
    16751738
    ਜੀ।
    Speech
    106.778
    119.903
    59255455
    ਔਰ <lang:Foreign>urine</lang:Foreign> ਦਾ <lang:Foreign>test</lang:Foreign> ਹੋਏਗਾ <lang:Foreign>because</lang:Foreign> ਤੁਸੀਂ ਜਿਵੇਂ ਦੱਸ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ <lang:Foreign>fever</lang:Foreign> ਹੈ ਤੇ ਕੁਛ <lang:Foreign>test</lang:Foreign> ਹੋਣਗੇ ਤੇ ਫਿਰ ਉਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ <lang:Foreign>appointment</lang:Foreign> ਕਰਕੇ [noise] ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾ ਕੇ ਫਿਰ ਕੁਛ <lang:Foreign>report</lang:Foreign> ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸੇ ਵੇਲੇ ਮਿਲ ਜਾਣਗੀਆਂ ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ <lang:Foreign>doctor</lang:Foreign> ਨਾਲ <lang:Foreign>consult</lang:Foreign> ਕਰਵਾ ਦੇਵਾਂਗੇ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign>
    Speech
    121.101
    126.851
    16751738
    <lang:Foreign>okay madam</lang:Foreign> #ਅਹ ਰਿਨੂ <lang:Foreign>ma'am</lang:Foreign> ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਪੁੱਛਣਾ ਸੀ ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਂ <lang:Foreign>diabetes</lang:Foreign> ਦਾ <lang:Foreign>patient</lang:Foreign> ਹੈਗਾ ਤਾਂ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ
    Noise
    121.255
    121.630
    -
    -
    Speech
    127.481
    136.106
    16751738
    ਤਾਂ (()) #ਅਹ ਖਾਲੀ ਪੇਟ ਰਹਿ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦੇਰ ਤਾਂ ਜਦੋਂ ਮੇਰਾ ਸਾਰੇ <lang:Foreign>test</lang:Foreign> ਹੋ ਜਾਣਗੇ ਤਾਂ ਮੈਂ ਕੁਛ ਖਾ ਸਕਦਾ ਉੱਥੇ ਕੋਈ <lang:Foreign>problem</lang:Foreign> ਤਾਂ ਨਹੀਂ ਆਉਣੀ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਨਾਲ ਲੈ ਆਵਾਂਗਾ
    Speech
    137.050
    137.775
    16751738
    ਖਾਣ ਲਈ।
    Speech
    138.633
    141.483
    16751738
    ਤਾਂ ਟੈ, <lang:Foreign>test</lang:Foreign> ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਮੈਂ ਖਾ ਸਕਦਾ ਨਾ ਫਿਰ।
    Speech
    138.893
    139.343
    59255455
    ਹਾਂਜੀ।
    Speech
    139.958
    140.558
    59255455
    <lang:Foreign>okay</lang:Foreign>
    Speech
    142.579
    162.400
    59255455
    [noise] ਹਾਂਜੀ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰਿਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨੋਂ ਵਜੇ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਕਿ <lang:Foreign>doctor</lang:Foreign> ਸਾਹਬ ਆਉਣਗੇ [noise] ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਸਵੇਰੇ ਅੱਠ ਵਜੇ ਆ ਜਾਣਾ, ਸਾਡੀ <lang:Foreign>lab</lang:Foreign> ਖੁੱਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ <lang:Foreign>path lab</lang:Foreign> [noise] ਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਅੱਠ ਵਜੇ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤੁਸੀਂ ਦੱਸਿਆ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ <lang:Foreign>fasting</lang:Foreign> ਦਾ <lang:Foreign>issue</lang:Foreign> ਹੈ ਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਪਹਿਲਾਂ ਕਰਵਾ ਕੇ <lang:Foreign>fasting</lang:Foreign> (()) [noise] ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਅਗਰ <lang:Foreign>breakfast carry</lang:Foreign> ਕਰੋਗੇ ਤਾਂ ਠੀਕ ਹੈ <lang:Foreign>otherwise</lang:Foreign> ਸਾਡਾ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> ਇੱਥੇ <lang:Foreign>cafeteria</lang:Foreign> ਵੀ ਹੈਗਾ ਹੈ।
    Speech
    142.580
    143.780
    16751738
    (())
    Speech
    162.926
    167.576
    59255455
    ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਉੱਥੇ <lang:Foreign>breakfast</lang:Foreign> ਕਰ ਲਇਓ ਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ <lang:Foreign>on priority doctor</lang:Foreign> ਸਾਹਬ ਦੇ ਨਾਲ ਮਿਲਵਾ ਦੇਵਾਂਗੇ।
    Noise
    168.589
    169.089
    -
    -
    Speech
    169.028
    171.653
    16751738
    ਠੀਕ ਹੈ ਠੀਕ ਹੈ ਤਾਂ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ (())
    Speech
    170.626
    172.201
    59255455
    ਹਾਂਜੀ [noise] ਤੇ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign>
    Speech
    172.451
    173.576
    16751738
    ਹਾਂਜੀ ਹਾਂਜੀ ਦੱਸੋ ਜੀ।
    Speech
    174.804
    189.229
    59255455
    ਹਾਂਜੀ <lang:Foreign>sir request</lang:Foreign> ਹੈ ਜਿਹੜੀ ਤੁਸੀਂ ਦਵਾਈਆਂ ਖਾਧੀਆਂ ਹੈ ਨਾ ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਦਿਖਾ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਖਾ ਕੇ ਆਏ ਹੋ ਕਿਸੇ <lang:Foreign>doctor</lang:Foreign> ਨੂੰ ਦਿਖਾਇਆ ਸੀ <lang:Foreign>local</lang:Foreign> [noise] <lang:Foreign>please</lang:Foreign> ਉਹ ਨਾ <lang:Foreign>detail carry</lang:Foreign> ਕਰਿਓ ਤੁਸੀਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਹੜੀ ਦਵਾਈ ਖਾ ਰਹੇ ਹੋ ਤੇ ਕਦੋਂ ਦਿਖਾਇਆ ਸੀ [noise] ਤੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਥਰਮਾ ਮੀਟਰ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ
    Speech
    181.952
    182.727
    16751738
    ਹਾਂ ਹਾਂ।
    Speech
    189.863
    193.663
    59255455
    ਜਿਹੜਾ <lang:Foreign>temperature</lang:Foreign> ਹੈ <lang:Foreign>body</lang:Foreign> ਦਾ ਉਹ <lang:Foreign>check</lang:Foreign> ਕਰ ਲਇਓ ਕਿ ਇਸ ਵੇਲੇ ਕਿੰਨਾ <lang:Foreign>fever</lang:Foreign> ਹੈ
    Speech
    194.308
    197.956
    59255455
    ਤੇ ਰਾਤ ਨੂੰ ਵੀ ਇੱਕ ਵਾਰੀ <lang:Foreign>check</lang:Foreign> ਕਰ ਲਇਓ ਤੇ ਇੱਕ ਵਾਰੀ ਸਵੇਰੇ ਵੀ <lang:Foreign>check</lang:Foreign> ਕਰ ਲਇਓ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> [noise]
    Speech
    195.941
    196.816
    16751738
    ਠੀਕ ਹੈ ਜੀ।
    Speech
    198.088
    201.863
    16751738
    ਹਾਂਜੀ ਹਾਂਜੀ ਉਹ ਤਾਂ ਮੈਂ ਰੱਖਦਾ ਵਾਂ ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਹੈਗਾ ਉਹ ਪੂਰਾ, ਮੈਂ ਲੈ ਕੇ ਆ ਜਾਂਦਾ ਨਾਲ।
    Noise
    200.282
    200.657
    -
    -
    Speech
    201.799
    202.274
    59255455
    #ਹਮ
    Speech
    202.794
    206.044
    16751738
    ਤੇ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਮੈਨੂੰ ਇਹ ਚੀਜ਼ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਕਿ ਫ਼ੀਸ ਕਿੰਨੀ ਲੱਗੇਗੀ <lang:Foreign>ma'am</lang:Foreign>
    Speech
    203.286
    204.486
    59255455
    ਹਾਂਜੀ ਹਾਂਜੀ।
    Speech
    207.886
    209.986
    16751738
    ਇਹ ਸਭ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਚ ਖ਼ਰਚਾ ਕਿੰਨਾ ਆ ਜਾਏਗਾ (())
    Speech
    208.599
    209.874
    59255455
    ਹਾਂਜੀ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> ਤੇ
    Speech
    211.726
    230.401
    59255455
    ਹਾਂਜੀ <lang:Foreign>sir first time consultation</lang:Foreign> ਤੁਹਾਡੀ <lang:Foreign>twenty five hundred</lang:Foreign> ਲੱਗੇਗੀ, ਪਹਿਲੀ ਵਾਰੀ ਤੁਸੀਂ <lang:Foreign>doctor</lang:Foreign> ਨੂੰ ਦਿਖਾਓਗੇ [noise] ਬਾਕੀ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> ਸਾਡਾ ਜਿਹੜਾ <lang:Foreign>test</lang:Foreign> ਵਗ਼ੈਰਾ ਜਿਹੜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜੋ <lang:Foreign>suggest</lang:Foreign> ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ [noise] ਤੇ ਤੁਹਾਡਾ <lang:Foreign><initial>BP</initial>check</lang:Foreign> ਹੋਏਗਾ ਔਰ ਤੁਹਾਡੇ <lang:Foreign>blood check</lang:Foreign> ਹੋਏਗਾ ਔਰ <lang:Foreign>urine test</lang:Foreign> ਹੋਏਗਾ <lang:Foreign>before fasting</lang:Foreign> [noise] ਤੇ ਉਹ ਸਾਡਾ <lang:Foreign>sir fifteen hundred</lang:Foreign> ਦਾ <lang:Foreign>package</lang:Foreign> ਹੈ।
    Noise
    216.039
    216.389
    -
    -
    Speech
    218.034
    218.759
    16751738
    ਠੀਕ ਹੈ।
    Speech
    230.932
    238.832
    59255455
    ਤੇ ਅਗਰ ਉਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕੋਈ <lang:Foreign>doctor</lang:Foreign> ਸਾਹਬ ਦੱਸਣਗੇ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲ ਲਓਗੇ ਤਾਂ ਉਹ ਤਾਂ ਦੱਸਣਗੇ #ਅਹ ਜਿਹੜਾ <lang:Foreign>minimum</lang:Foreign> ਉਹ ਤੇ ਇਹ ਹੈ।
    Speech
    240.171
    246.096
    16751738
    ਠੀਕ ਹੈ ਠੀਕ ਹੈ ਜੀ, ਇਹ ਤਾਂ ਚਲੋ ਵਧੀਆ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਕੁਛ ਹੋ ਜਾਣਗੇ (()) ਕਿਤੇ ਜਾਣਾ ਨਹੀਂ ਪਏਗਾ ਹੋਰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ।
    Speech
    246.629
    250.729
    16751738
    ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਬੁਖ਼ਾਰ ਮੈਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਰਿਹਾ ਤੁਸੀਂ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਨੀ ਮੈਂ ਬਹੁਤ ਪਰੇਸਾਨ ਹੋ ਰਿਹਾ।
    Speech
    248.136
    249.386
    59255455
    [noise] ਹਾਂਜੀ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign>
    Speech
    251.405
    252.905
    16751738
    ਪਰ ਚਲੋ ਠੀਕ ਹੈ ਮੈਂ ਆ ਜਾਊ।
    Speech
    252.469
    253.328
    59255455
    ਨਹੀਂ ਮੈਂ ਸਮਝ
    Speech
    253.416
    258.916
    16751738
    ਕੱਲ੍ਹ ਮੈਂ ਆ ਕੇ ਫਿਰ ਮੈਂ ਆਪਣਾ <lang:Foreign>appointment</lang:Foreign> (()) ਮੈਂ ਅੱਠ ਵਜੇ ਆਉਣਾ ਪੈਣਾ ਨਾ ਤੁਸੀਂ ਅੱਠ ਵਜੇ ਦੱਸਿਆ।
    Speech
    253.829
    255.266
    59255455
    [noise] ਹਾਂਜੀ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign>
    Speech
    258.644
    277.618
    59255455
    [noise] ਹਾਂਜੀ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> ਤੁਸੀਂ ਹਾਂਜੀ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> ਤੁਸੀਂ ਅੱਠ ਵਜੇ ਆ ਜਾਓ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਡੀ <lang:Foreign>path lab</lang:Foreign> ਵੀ ਇੱਥੇ ਹੈਗੀ ਹੈ [noise] ਤੇ ਮੈਂ ਤੁਹਾਡੀ ਜਿਹੜੀ <lang:Foreign>detail</lang:Foreign> ਹੈ ਹੁਣੇ ਮੈਂ ਉੱਥੇ <lang:Foreign>path lab</lang:Foreign> 'ਚ ਸ, ਛੱਡ ਦਿੰਦੀ ਹਾਂ [noise] ਤੇ ਤੁਸੀਂ <lang:Foreign>please</lang:Foreign> ਜਦੋਂ ਸਵੇਰੇ ਆਓਗੇ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੀ <lang:Foreign>priority</lang:Foreign> ਤੇ ਕਰਵਾ ਲੈਣਾ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਿਵੇਂ ਦੱਸ ਰਹੇ ਹੋ ਨਾ ਤੁਸੀਂ <lang:Foreign>diabetic</lang:Foreign> ਹੋ ਤਾਂ ਖਾਲੀ ਪੇਟ ਨਹੀਂ ਰਹਿ ਸਕਦੇ [noise] ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ <lang:Foreign>breakfast</lang:Foreign> ਕਰ ਲੈਣਾ।
    Speech
    278.166
    283.566
    59255455
    ਤਦ ਤੱਕ ਨੋਂ ਵਜੇ ਤੱਕ ਤੁਹਾਡੀ <lang:Foreign>fasting</lang:Foreign> ਵਾਲੀ <lang:Foreign>report</lang:Foreign> ਵੀ ਆ ਜਾਏਗੀ ਤੇ <lang:Foreign>doctor</lang:Foreign> ਸਾਹਬ ਨਾ ਉਹ ਵੀ ਦੇਖ ਲੈਣਗੇ।
    Speech
    278.481
    279.531
    16751738
    ਠੀਕ ਹੈ ਜੀ।
    Speech
    284.771
    289.746
    16751738
    ਠੀਕ ਹੈ ਜੀ ਉਹ #ਅਹ ਜੋ [noise] <lang:Foreign>number</lang:Foreign> ਆਇਆ ਹੈਗਾ ਮੇਰਾ ਪੰਦਰਵਾਂ <lang:Foreign>number</lang:Foreign> ਹੈਗਾ ਨਾ ਜੀ।
    Noise
    285.156
    285.656
    -
    -
    Speech
    286.228
    287.203
    59255455
    ਹਾਂਜੀ [noise]
    Speech
    291.134
    298.359
    59255455
    ਹਾਂਜੀ ਹਾਂਜੀ ਨਹੀਂ ਮੈਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸਿਆ ਨਾ ਤੁਹਾਨੂੰ <lang:Foreign>priority</lang:Foreign> ਤੇ ਦਿਖਾ ਦੇਵਾਂਗੇ ਤੁਸੀਂ ਨਿਸ਼ਚਿੰਤ ਰਹੋ ਤੁਹਾਨੂੰ <lang:Foreign>fever</lang:Foreign> ਹੈ ਨਾ, ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋ ਰਿਹਾ ਤੁਹਾਨੂੰ <lang:Foreign>priority</lang:Foreign> ਤੇ ਦਿਖਾ ਦੇਵਾਂਗੇ।
    Speech
    291.421
    292.321
    16751738
    (())
    Speech
    294.809
    295.534
    16751738
    ਠੀਕ ਹੈ ਜੀ।
    Speech
    296.251
    296.801
    16751738
    ਠੀਕ ਹੈ।
    Speech
    298.302
    298.752
    16751738
    ਠੀਕ ਹੈ।
    Speech
    299.391
    301.541
    59255455
    ਹਾਂਜੀ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> ਤੇ ਕੋਈ ਹੋਰ <lang:Foreign>help</lang:Foreign> ਚਾਹੀਦੀ ਤੁਹਾਨੂੰ?
    Speech
    300.189
    301.539
    16751738
    ਠੀਕ ਹੈ ਜੀ (()) [noise]
    Speech
    302.452
    304.927
    16751738
    ਨਹੀਂ ਨਹੀਂ ਬਸ ਇਹ ਹੀ ਚਾਹੀਦਾ ਬਸ <lang:Foreign>thank you ma'am</lang:Foreign>
    Speech
    304.386
    310.311
    59255455
    ਠੀਕ ਹੈ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਤੇ <lang:Foreign>please sir</lang:Foreign> ਆਪਣਾ <lang:Foreign>feedback</lang:Foreign> ਜ਼ਰੂਰ <lang:Foreign>fill</lang:Foreign> ਕਰਨਾ ਇਸ <lang:Foreign>call</lang:Foreign> ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਿਲੇਗਾ ਇੱਕ।
    Speech
    311.616
    312.941
    16751738
    ਠੀਕ ਹੈ, ਠੀਕ ਹੈ ਜੀ।
    Speech
    313.016
    315.991
    59255455
    <lang:Foreign>okay sir</lang:Foreign> ਤੁਹਾਡਾ ਦਿਨ ਸੁੱਭ ਹੋਵੇ <lang:Foreign>sir</lang:Foreign> [noise]
    Speech
    313.916
    314.916
    16751738
    (()) [noise]

    Dataset Details

    Card Head Line

    Language

    Punjabi

    Language code

    pa-in

    Country

    India

    Accents

    Saraiki, Hindko ...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

    Stereo

    Audio file duration

    5-15 minutes

    Read the License Terms
    Browse FAQs

    Download Sample Dataset

    Download a free sample of this dataset to get more clarity about this set! OR get in touch with one of our expert to get hands on experience 📨

    Prompt Bg

    Similar to Call Center Conversation Speech Datasets

    Card Head Line
    Arabic (Algeria) Speech to text dataset for Healthcare call center
    Arabic (Algeria)

    Algerian Arabic Healthcare CC Speech Data

    Healthcare call center audio data in Algerian Arabic.

    30 Speech Hours
    60 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    Machine learning speech data for Healthcare call center in Russian (Russia)
    Spanish (Mexico)

    Mexican Spanish Healthcare CC Speech Data

    Healthcare call center audio data in Mexican Spanish.

    30 Speech Hours
    60 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    Audio data in Czech (Czech Republic) for Healthcare call center
    Czech (Czech Republic)

    Czech Healthcare CC Speech Data

    Healthcare call center audio data in Czech

    30 Speech Hours
    60 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    AI voice dataset for Healthcare in Gujarati (India)
    Japanese (Japan)

    Japanese Healthcare CC Speech Data

    Healthcare call center audio data in Japanese.

    40 Speech Hours
    80 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    view all

    View All

    More in Punjabi (india)

    Card Head Line
    Machine learning audio data for BFSI call center in Odia (India)
    Punjabi (India)

    Punjabi BFSI CC Speech Data

    BFSI call center audio data in Punjabi.

    30 Speech Hours
    60 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    Machine learning audio data for Delivery and logistics call center in Odia (India)
    Punjabi (India)

    Punjabi Delivery & Lgc CC Speech Data

    Delivery & Logistics call center audio data in Punjabi.

    30 Speech Hours
    60 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    Machine learning audio data for Realestate call center in Odia (India)
    Punjabi (India)

    Punjabi Real Estate CC Speech Data

    Real Estate call center audio data in Punjabi.

    30 Speech Hours
    60 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    Machine learning audio data for Travel call center in Odia (India)
    Punjabi (India)

    Punjabi Travel CC Speech Data

    Travel call center audio data in Punjabi.

    30 Speech Hours
    60 People

    Call Center Conversational AI

    ASR

    view all

    View All

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

    Contact Us
    Prompt 2 Bg