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+---
+dataset_info:
+  features:
+  - name: id
+    dtype: int64
+  - name: num_samples
+    dtype: int64
+  - name: transcription
+    dtype: string
+  - name: raw_transcription
+    dtype: string
+  - name: gender
+    dtype: int64
+  - name: path
+    dtype: string
+  - name: language
+    dtype: string
+  - name: audio
+    struct:
+    - name: bytes
+      dtype: binary
+    - name: path
+      dtype: string
+license: cc-by-4.0
+task_categories:
+- automatic-speech-recognition
+- audio-classification
+tags:
+- speech
+- audio
+- fleurs
+- flac
+- lossless
+- speech-recognition
+size_categories:
+- 100G<n<1T
+---
+
+# FLEURS-FLAC: Losslessly FLAC-Compressed Google FLEURS Dataset
+
+`roro128/fleurs-flac`은 Google의 **FLEURS (Few-shot Learning Evaluation of Universal Representations of Speech)** 오디오 데이터셋(102개 언어)을 원본 음질 손상 없이 **FLAC (PCM24 무손실) 포맷으로 압축**하고 **500MB Parquet 샤드** 단위로 최적화하여 배포하는 데이터셋입니다.
+
+## 🚀 주요 특징 (Key Features)
+
+- **FLAC 무손실 압축**: 원본 오디오 샘플 해시 및 PCM 무손실 검증 완료.
+- **고속 디코딩 및 스트리밍**: 학습 및 추론 시 오디오 해제/읽기 속도를 극대화.
+- **500MB Parquet Sharding**: 메모리 및 네트워크 대역폭에 최적화된 샤드 단위 관리.
+- **102개 전체 언어 완벽 지원**: `train`, `validation`, `test` 분할 완벽 수록.
+
+## 💻 사용법 (Usage)
+
+Hugging Face `datasets` 라이브러리를 사용하여 간편하게 로드할 수 있습니다:
+
+```python
+from datasets import load_dataset
+
+# 특정 언어 로드 (예: 한국어 'ko_kr')
+dataset = load_dataset("roro128/fleurs-flac", "ko_kr")
+
+# 데이터셋 분할 접근
+train_data = dataset["train"]
+print(train_data[0])
+```
+
+### 오디오 디코딩 사용예시
+```python
+from datasets import Audio, load_dataset
+
+dataset = load_dataset("roro128/fleurs-flac", "ko_kr")
+
+# 오디오 기능 디코딩 설정
+dataset = dataset.cast_column("audio", Audio())
+sample = dataset["train"][0]
+
+print("Sample Rate:", sample["audio"]["sampling_rate"])
+print("Audio Array:", sample["audio"]["array"])
+```
+
+## 📊 데이터셋 구조 (Dataset Structure)
+
+| Column | Type | Description |
+| :--- | :--- | :--- |
+| `id` | `int64` | 샘플 식별 고유 ID |
+| `num_samples` | `int64` | PCM 샘플 개수 |
+| `raw_transcription` | `string` | 원본 전사 텍스트 |
+| `transcription` | `string` | 정제된 전사 텍스트 |
+| `gender` | `int64` | 성별 (0: MALE, 1: FEMALE) |
+| `path` | `string` | 오디오 상대 경로 |
+| `language` | `string` | 언어 코드 (예: `af_za`, `ko_kr`) |
+| `audio` | `dict` | `{"bytes": binary, "path": string}` FLAC 오디오 데이터 |
+
+## 🌐 지원 언어 목록 (102 Languages)
+
+`af_za`, `am_et`, `ar_eg`, `as_in`, `ast_es`, `az_az`, `be_by`, `bg_bg`, `bn_in`, `bs_ba`, `ca_es`, `ceb_ph`, `ckb_iq`, `cmn_hans_cn`, `cs_cz`, `cy_gb`, `da_dk`, `de_de`, `el_gr`, `en_us`, `es_419`, `et_ee`, `fa_ir`, `ff_sn`, `fi_fi`, `fil_ph`, `fr_fr`, `ga_ie`, `gl_es`, `gu_in`, `ha_ng`, `he_il`, `hi_in`, `hr_hr`, `hu_hu`, `hy_am`, `id_id`, `ig_ng`, `is_is`, `it_it`, `ja_jp`, `jv_id`, `ka_ge`, `kam_ke`, `kea_cv`, `kk_kz`, `km_kh`, `kn_in`, `ko_kr`, `ky_kg`, `lb_lu`, `lg_ug`, `ln_cd`, `lo_la`, `lt_lt`, `luo_ke`, `lv_lv`, `mi_nz`, `mk_mk`, `ml_in`, `mn_mn`, `mr_in`, `ms_my`, `mt_mt`, `my_mm`, `nb_no`, `ne_np`, `nl_nl`, `nso_za`, `ny_mw`, `oc_fr`, `om_et`, `or_in`, `pa_in`, `pl_pl`, `ps_af`, `pt_br`, `ro_ro`, `ru_ru`, `sd_in`, `sk_sk`, `sl_si`, `sn_zw`, `so_so`, `sq_al`, `sr_rs`, `sv_se`, `sw_ke`, `ta_in`, `te_in`, `tg_tj`, `th_th`, `tr_tr`, `uk_ua`, `ur_pk`, `uz_uz`, `vi_vn`, `wo_sn`, `xh_za`, `yo_ng`, `yue_hant_hk`, `zu_za`.
+
+## 📜 라이선스 (License)
+
+원본 데이터셋과 동일하게 **CC-BY-4.0** 라이선스를 따릅니다.