--- language: - ru license: cc-by-4.0 task_categories: - text-to-speech pretty_name: RUSLAN with Word Stress Marks size_categories: - 10K **English / Русский** --- ## English ### What is this? A drop-in replacement for the metadata of the **RUSLAN** Russian single-speaker TTS corpus, with **word-stress marks added to every multi-syllabic Russian word** in the transcripts. Audio is bundled unchanged. The motivation is to train Russian TTS models (e.g. Kokoro, Tacotron, VITS, StyleTTS, XTTS) that pronounce words with **correct lexical stress**. Vanilla Russian text does not encode stress, and stress placement is one of the hardest things for a TTS model to learn from raw orthography alone — especially for **homographs** (`за́мок` "castle" vs `замо́к` "lock", `му́ка` "torment" vs `мука́` "flour", etc.). Training on stress-annotated text removes that ambiguity and dramatically improves prosody. ### Source - **Audio + original transcripts:** the [RUSLAN corpus](https://ruslan-corpus.github.io/) by Lenar Gabdrakhmanov, Rustem Garaev and Evgenii Razinkov (Interspeech 2019), released under **CC BY 4.0**. - **Stress annotation:** added by Anthropic Claude Opus via the Claude Code CLI, followed by automatic validation (vowel-position check, text-integrity check) and small targeted fixes for proper-name typos. ### Contents ``` metadata.csv # 22,200 lines, pipe-delimited: filename|text_with_stress wavs_part_001.tar # samples 000000…007399 (≈2.1 GB) — wav + paired txt wavs_part_002.tar # samples 007400…014799 (≈3.2 GB) — wav + paired txt wavs_part_003.tar # samples 014800…022199 (≈4.2 GB) — wav + paired txt ``` The data is laid out in the **WebDataset** convention: each sample consists of a `.wav` and a `.txt` sharing the same key (`000123_RUSLAN.wav` ↔ `000123_RUSLAN.txt`), both stored together inside the same `.tar` shard. The HuggingFace dataset viewer pairs them automatically. `metadata.csv` is provided as a convenience for users who only want the text; it is the exact concatenation of all `.txt` files (`filename|text` per line). The audio is split into three uncompressed `.tar` shards instead of being uploaded as 22,200 individual files (HuggingFace rate-limits per-file commits on free tier). After download, extract every shard to get a flat folder with matched `.wav`/`.txt` pairs: ```bash mkdir -p data for f in wavs_part_*.tar; do tar -xf "$f" -C data; done ``` Total: 22,200 mono 22 kHz WAV files (≈31 hours of speech) + matching `.txt` transcripts with stress marks. ### Stress format - The stress mark is **U+0301 COMBINING ACUTE ACCENT**, placed *immediately after* the stressed vowel (so a single grapheme cluster `а́`, `е́`, `о́`, etc.). - **Every** multi-syllabic word is stressed. Single-syllable words (including pronouns/prepositions like `я́`, `мне́`, `что́`, `на́`) are also marked. - The letter **`ё`** is implicitly stressed and is **not** combined with U+0301 (we keep `ё`, never `ё́`). - Numbers, abbreviations and Latin-script tokens are left without stress. - Homographs are disambiguated from sentence context by the model. ### Loading example ```python from datasets import load_dataset ds = load_dataset("stilletto/ruslan-stressed", split="train") print(ds[0]) # {'filename': '000000_RUSLAN', 'text': 'С тре́вожным чу́вством беру́сь я́ за́ перо́.', 'audio': {...}} ``` Or directly from CSV: ```python import csv with open("metadata.csv", encoding="utf-8") as f: for line in f: fn, text = line.rstrip("\n").split("|", 1) # fn → wavs/{fn}.wav ``` ### License **CC BY 4.0**, inherited from the original RUSLAN corpus. When using this dataset please cite the original RUSLAN paper: ``` @inproceedings{gabdrakhmanov2019ruslan, title={RUSLAN: Russian Spoken Language Corpus for Speech Synthesis}, author={Gabdrakhmanov, Lenar and Garaev, Rustem and Razinkov, Evgenii}, booktitle={Interspeech 2019}, year={2019} } ``` ### Known limitations - Stress was placed by an LLM. While ≥99.9 % of lines pass automated validation (correct vowel position, text integrity), occasional homograph errors are possible and should be expected at training scale. - Audio is unchanged from the original RUSLAN release; no extra cleanup or re-segmentation has been done. --- ## Русский ### Что это? Это датасет на базе русского однодикторного TTS-корпуса **RUSLAN**, в котором к транскрипциям **добавлены ударения для всех многосложных русских слов**. Аудио прикладывается без изменений. Цель — обучение русских TTS-моделей (Kokoro, Tacotron, VITS, StyleTTS, XTTS и т. п.), которые произносят слова с **правильным ударением**. В обычном русском тексте ударение никак не кодируется, и для модели это одна из самых сложных вещей, особенно для **омографов** (`за́мок` vs `замо́к`, `му́ка` vs `мука́` и т. д.). Обучение на размеченном тексте снимает эту неоднозначность и заметно улучшает просодию. ### Источник данных - **Аудио и оригинальные транскрипции** — [корпус RUSLAN](https://ruslan-corpus.github.io/) (Ленар Габдрахманов, Рустем Гараев, Евгений Разинков, Interspeech 2019), лицензия **CC BY 4.0**. - **Разметка ударений** — выполнена моделью Anthropic Claude Opus через Claude Code CLI с последующей автоматической валидацией (проверка позиции ударения относительно гласной, проверка целостности текста) и точечной правкой опечаток в именах собственных. ### Состав ``` metadata.csv # 22 200 строк, формат filename|текст_с_ударениями (разделитель |) wavs_part_001.tar # сэмплы 000000…007399 (≈2,1 ГБ) — wav + парный txt wavs_part_002.tar # сэмплы 007400…014799 (≈3,2 ГБ) — wav + парный txt wavs_part_003.tar # сэмплы 014800…022199 (≈4,2 ГБ) — wav + парный txt ``` Данные оформлены по соглашению **WebDataset**: один сэмпл состоит из `.wav` и `.txt` с одинаковым ключом (`000123_RUSLAN.wav` ↔ `000123_RUSLAN.txt`), оба лежат **внутри одного и того же tar-шарда**. HF dataset viewer склеивает их автоматически и показывает текст рядом с аудио. `metadata.csv` приложен как удобство для тех, кому нужен только текст; он содержит ровно те же строки, что и `.txt` файлы (`filename|текст` в строку). Аудио сложено в три tar-шарда (без сжатия) вместо 22 200 отдельных файлов — бесплатный тариф HuggingFace ограничивает коммиты пофайлово. После скачивания распакуйте все шарды в общую папку: ```bash mkdir -p data for f in wavs_part_*.tar; do tar -xf "$f" -C data; done ``` Итого: 22 200 моно WAV-файлов 22 кГц (≈31 час речи) + соответствующие `.txt` транскрипции с ударениями. ### Формат ударений - Ударение — символ **U+0301 COMBINING ACUTE ACCENT**, ставится *сразу после* ударной гласной (один графемный кластер: `а́`, `е́`, `о́` и т. д.). - Ударение проставлено **во всех** многосложных словах. Односложные слова (включая местоимения и предлоги: `я́`, `мне́`, `что́`, `на́`) тоже размечены. - Буква **`ё`** ударная по определению, U+0301 после неё **не** ставится (пишем `ё`, не `ё́`). - Числа, аббревиатуры и латиница оставлены без ударений. - Омографы расставлены моделью по контексту предложения. ### Лицензия **CC BY 4.0**, унаследована от оригинального RUSLAN. При использовании ссылайтесь на оригинальную статью: ``` @inproceedings{gabdrakhmanov2019ruslan, title={RUSLAN: Russian Spoken Language Corpus for Speech Synthesis}, author={Gabdrakhmanov, Lenar and Garaev, Rustem and Razinkov, Evgenii}, booktitle={Interspeech 2019}, year={2019} } ``` ### Известные ограничения - Ударения проставлены LLM. Несмотря на то что ≥99,9 % строк проходят автоматическую валидацию (корректная позиция, целостность текста), при обучении на полном объёме возможны единичные ошибки на омографах. - Аудио не подвергалось переразметке или дополнительной очистке относительно исходного релиза RUSLAN.