# Kazakh Traditional Audio Archive

## 🇰🇿 Қазақша

**Бұл жинақ – қазақтың дәстүрлі дыбыстық мұрасын сақтау және машиналық оқыту модельдерін дамытуға арналған ашық дерекқор.**

### Мазмұны:
- Күйлер (инструменталды)
- Жыр-термелер (поэзия, әнмен оқу)
- Халық әндері және халық композиторларының шығармалары
- Ертегілер (аудио нұсқада)
- Бесік жырлары
- Ретро әндер (1950–1990)

### Форматтар:
- WAV (PCM), 44.1 кГц
- MOНО
- `metadata.jsonl` арқылы сипаттама берілген

### Қолдану мүмкіндіктері:
- ASR (дыбысты мәтінге айналдыру)
- TTS (мәтінді дауыстап оқу)
- Музыкалық классификация
- Қазақ мәдениетін зерттеу

### Лицензия:
**CC BY-NC 4.0** — тек коммерциялық емес мақсатта пайдалануға болады.

---

## 🇷🇺 Русский

**Открытый датасет казахского звукового наследия для задач машинного обучения и лингвистических исследований.**

### Содержит:
- Кюи (инструментальные пьесы)
- Жыр-термелер (поэтические песнопения)
- Песни народных и самодеятельных композиторов
- Аудио-сказки
- Колыбельные песни
- Ретро-музыка (1950–1990 гг.)

### Форматы:
- WAV (PCM), 44.1 кГц
- Моно
- Метаданные — в `metadata.jsonl`

### Возможности использования:
- Распознавание речи (ASR)
- Синтез речи (TTS)
- Классификация музыки
- Культурные исследования

### Лицензия:
**CC BY-NC 4.0** — только некоммерческое использование.

---

## 🇬🇧 English

**An open dataset of Kazakh traditional audio recordings for ML, TTS/ASR, and cultural research.**

### Includes:
- Kui (instrumental folk music)
- Zhyr/Terme (sung poetry)
- Folk songs and songs by national composers
- Fairy tales (spoken word)
- Lullabies
- Retro music (1950–1990)

### Formats:
- WAV (PCM), 44.1 kHz
- Mono
- Metadata in `metadata.jsonl`

### Use Cases:
- Automatic Speech Recognition (ASR)
- Text-to-Speech (TTS)
- Music classification
- Kazakh ethnocultural research

### License:
**CC BY-NC 4.0** — non-commercial use only.

---

## 📦 Repo Structure
```
data/
├── kui/
├── zhyr_terme/
├── an_kompozitor/
├── ertegi/
├── besik/
├── retro/
metadata.jsonl
README.md
```

---

**Contacts & Contributions:**
Pull requests are welcome. Contact open@rtrk.kz for contributions or questions.