Error code:   JWTInvalidSignature
Exception:    InvalidSignatureError
Message:      Signature verification failed
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/libs/libapi/src/libapi/jwt_token.py", line 286, in validate_jwt
                  decoded = jwt.decode(
                      jwt=token,
                  ...<2 lines>...
                      options=options,
                  )
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/jwt/api_jwt.py", line 368, in decode
                  decoded = self.decode_complete(
                      jwt,
                  ...<8 lines>...
                      leeway=leeway,
                  )
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/jwt/api_jwt.py", line 265, in decode_complete
                  decoded = self._jws.decode_complete(
                      jwt,
                  ...<3 lines>...
                      detached_payload=detached_payload,
                  )
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/jwt/api_jws.py", line 270, in decode_complete
                  self._verify_signature(
                  ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
                      signing_input,
                      ^^^^^^^^^^^^^^
                  ...<4 lines>...
                      options=merged_options,
                      ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                  )
                  ^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/jwt/api_jws.py", line 417, in _verify_signature
                  raise InvalidSignatureError("Signature verification failed")
              jwt.exceptions.InvalidSignatureError: Signature verification failed

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dialect-to-standard-ja-speech

方言音声（関西弁・熊本弁）→ 標準語「テキスト＋音声」を同時生成するモデルの学習データセット。

Hack the Liquid WAY 2026 — Track 2 / チーム山口

dialect-to-standard-ja （方言音声→標準語テキストのみ）の発展版。各ペアの標準語ラベルに、テキストに加えて edge-tts で合成した標準語音声を持たせ、InterleavedSegment （テキストと音声フレームを交互配置する専用データ型）として liquid-audio の generate_interleaved の出力パターンと一致する形式に前処理済み（モデル学習にそのまま投入できる Arrow 形式、 LFM2.5-Audio-1.5B-JP のトークナイザ・Mimi コーデックでエンコード済み）。

データ構成

大阪弁 + 熊本弁 = 計2,600件
分割: train 2,077 / val 260 / test 258（seed=42、dialect-to-standard-ja と同一split）
形式: HuggingFace Datasets（Arrow、前処理済みテンソル）

カラム

カラム	説明
`text`	トークンID列（システムプロンプト＋方言テキスト＋標準語テキストを含む対話）
`audio_in`	入力（方言）音声の特徴量
`audio_in_lens`	入力音声の長さ
`audio_out`	出力（標準語）音声の Mimi コードブック列（8系統、`InterleavedSegment` でテキストと交互配置）
`modality_flag`	各トークン位置がテキスト/音声のどちらかを示すフラグ
`supervision_mask`	損失計算の対象トークンを示すマスク

テキストペア（方言テキスト → 標準語テキスト）は dialect-to-standard-ja の dialect_standard_pairs.jsonl と共通です。標準語音声はそのテキストを edge-tts（ja-JP-NanamiNeural）で合成したものです。

元データ出典

標準語テキストは Qwen3-32B、標準語音声は edge-tts（data/prepare_conversion_audio2audio.py）で自動生成しました。

Models trained or fine-tuned on YujiYamaguchi/dialect-to-standard-ja-speech

YujiYamaguchi/lfm25-audio-jp-dialect-audio2audio-lora

Updated Jun 7

dialect-to-standard-ja-speech

データ構成

カラム

元データ出典

関連リソース

Models trained or fine-tuned on YujiYamaguchi/dialect-to-standard-ja-speech