Common Voice Spontaneous Speech 3.0 - French
License:
CC0-1.0
Steward:
Common VoiceTask: ASR
Release Date: 3/20/2026
Format: MP3
Size: 32.01 MB
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Description
A collection of spontaneous responses to questions in French (Français).
Specifics
Considerations
Restrictions/Special Constraints
None provided.
Forbidden Usage
It is forbidden to attempt to determine the identity of speakers in the Common Voice datasets. It is forbidden to re-host or re-share this dataset.
Processes
Intended Use
This dataset is intended to be used for training and evaluating automatic speech recognition (ASR) models. It may also be used for applications relating to computer-aided language learning (CALL) and language or heritage revitalisation.
Metadata
Français — French (fr)
This datasheet is for sps-corpus-3.0-2026-03-09 of the Mozilla Common Voice Spontaneous Speech dataset for French [Français - fr]. The dataset contains 445 clips representing 1.64 hours of recorded speech (0.59 hours validated) from 46 speakers.
Language
French is a Romance language. It is the official language of 26 countries and is spoken across around 50 countries.
Data splits for modelling
The dataset clips are categorised by transcription status and training-set assignment. The following tables summarise the distribution.
Audio clips
| Bucket | Clips | % |
|---|---|---|
| Transcribed & Validated | 152 | 34.2% |
| Transcribed & Pending | 0 | 0.0% |
| Not transcribed | 293 | 65.8% |
Training splits
| Bucket | Clips | % |
|---|---|---|
| Train | 0 | 0.0% |
| Dev | 0 | 0.0% |
| Test | 0 | 0.0% |
| Unassigned | 445 | 100.0% |
Training split coverage: 0 of 152 transcribed & validated clips (0.0%)
Transcriptions
Transcription status
| Bucket | Clips | % |
|---|---|---|
| Validated | 152 | 100.0% |
| Pending | 0 | 0.0% |
| Edited | 34 | 22.4% |
Writing system
The French language uses the 26 letters of the Latin alphabet with the addition of two ligatures (æ, œ) and five diacritics.
Symbol table
a à â æ b c ç d e é è ê ë f g h i î ï j k l m n ô œ p q r s t u ù û ü v w x y ÿ z
Samples
Questions
There follows a randomly selected sample of questions used in the corpus.
Quel est votre emploi de rêve ?
Elle a pris un médicament, de l’alcool, quelque chose ?
Quels types d'entreprises aimeriez-vous voir davantage dans votre communauté ?
Quel est votre rapport à la lecture et pourquoi ?
Comment les écoles et les parents peuvent-ils travailler ensemble pour les enfants ?
Responses
There follows a randomly selected sample of transcribed responses from the corpus.
Je suis pas sûr de comprendre la question mais j'ai l'impression qu'oui, après c'est, c'est très difficile l'apprentissage des langues en français en général, parce que c'est assez, ouais, c'est plutôt la merde en général.
Ha ! J'ai modélisé l'entièreté du niveau terreur de "Monstres et compagnie" dans Blender. C'était, du coup, assez rigolo parce que c'était une occasion pour moi d'apprendre la 3D. Et c'était très agréable parce que c'est mon film préféré. Donc voilà.
Alors, ce n'est peut-être pas la bonne réponse mais, là, la personne qui me vient, c'est l'actrice qui joue Hermione Granger dans Harry Potter, qui s'appelle, qui s'appelle Emma Watson, euh, parce que c'est une très bonne personne au delà de son rôle, du personnage qu'elle a joué. C'est quelqu'un, mais avec... comme tout le "cast", toute l'équipe des acteurs de Harry Potter qui ont grandi et sont devenus des personnes vraiment très respectueuses, très droites, très humbles et qui, qui cherchent à faire le bien dans le monde, notamment en faisant des interventions auprès de l'ONU ou en faisant la promotion d’œuvres caritatives.
Je suis beaucoup trop vieux pour me souvenir d'un devoir que j'ai eu du mal à faire.
Nous pouvons nous en assurer en interrogeant les enfants, eh bien... et, et en leur demandant si leurs camarades sont, sont sympas avec eux, si, s'il n'y a pas de, de problème, notamment dans la cour de récréation.
Recommended post-processing
The transcripts contain two different apostrophes, ’ and ', which should be normalized.
Fields
Each row of a tsv file represents a single audio clip, and contains the following information:
client_id- hashed UUID of a given useraudio_id- numeric id for audio fileaudio_file- audio file nameduration_ms- duration of audio in millisecondsprompt_id- numeric id for promptprompt- question for usertranscription- transcription of the audio responsevotes- number of people that who approved a given transcriptage- age of the speaker1gender- gender of the speaker1language- language namesplit- for data modelling, which subset of the data does this clip pertain tochar_per_sec- how many characters of transcription per second of audioquality_tags- some automated assessment of the transcription--audio pair, separated by|transcription-length- character per second under 3 characters per secondspeech-rate- characters per second over 30 characters per secondshort-audio- audio length under 2 secondslong-audio- audio length over 5 minutes
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Discussions
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Licence
This dataset is released under the Creative Commons Zero (CC-0) licence. By downloading this data you agree to not determine the identity of speakers in the dataset.
Footnotes
For a full list of age, gender, and accent options, see the demographics spec. These will only be reported if the speaker opted in to provide that information. ↩ ↩2