audiollm-evals

This evaluation set contains ~100 questions in both text and audio format in Bengali, Gujarati, Hindi, Kannada, Malayalam, Marathi, Odia, Punjabi, Tamil, and Telugu. We use this dataset internally at Sarvam to evaluate the performance of our audio models. We open-source this data to enable the research community to replicate the results mentioned in our [Shuka blog](https://www.sarvam.ai/blogs/shuka-v1).

By deisgn, the questions are sometimes vague, and the audio has noise and other inconsistencies, to measure the robustness of models.

本评测数据集涵盖孟加拉语（Bengali）、古吉拉特语（Gujarati）、印地语（Hindi）、卡纳达语（Kannada）、马拉雅拉姆语（Malayalam）、马拉地语（Marathi）、奥里亚语（Odia）、旁遮普语（Punjabi）、泰米尔语（Tamil）与泰卢固语（Telugu）共10种语言，包含约100道兼具文本与音频格式的题目。本团队于Sarvam内部使用该数据集评估自研音频模型的性能。我们开源此数据集，以支持研究社区复现我们在[Shuka博客（https://www.sarvam.ai/blogs/shuka-v1）]中提及的研究成果。

为了评估模型的鲁棒性，本数据集在设计上刻意设置部分题目带有模糊性，且音频样本包含噪声与其他不一致性问题。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含约100个问题，以文本和音频格式提供，涵盖孟加拉语、古吉拉特语、印地语等多种印度语言，由Sarvam公司开源用于评估音频模型的性能。其设计包含模糊问题和带有噪声的音频，旨在测试模型的鲁棒性。