techiaith/banc-trawsgrifiadau-bangor

See below for English

Banc Trawsgrifiadau Bangor

Dyma fanc o 71 awr o segmentau o leferydd naturiol dros hanner cant o gyfranwyr ar ffurf ffeiliau mp3, ynghyd â thrawsgrifiadau 'verbatim' cyfatebol o’r lleferydd. Mae'r mwyafrif o'r lleferydd yn leferydd digymell, naturiol. Dosbarthwn y deunydd hwn o dan drwydded agored CC0.

Fersiwn 26.10 (Hydref 2026) yw hon. Gweler y tabl fersiynau isod am hanes y banc.

Pwrpas

Pwrpas y trawsgrifiadau hyn yw gweithredu fel data hyfforddi ar gyfer modelau adnabod lleferydd, gan gynnwys ein modelau adnabod lleferydd Cymraeg ar Hugging Face. Ar gyfer y diben hwnnw, dewiswyd trawsgrifio'n fwy verbatim nag a welir mewn trawsgrifiadau traddodiadol ac mewn isdeitlau, fel bod y testun yn adlewyrchu'n agosach yr hyn a ddywedwyd mewn gwirionedd. Mae hynny'n caniatáu gwerthuso modelau yn erbyn yr hyn a ddywedwyd, yn hytrach nag yn erbyn fersiwn wedi'i thacluso. Gellir hefyd normaleiddio trawsgrifiad verbatim i arddull lanach yn ddiweddarach, ond ni ellir adfer yr hyn a hepgorwyd o drawsgrifiad glân. Datblygwyd confensiwn arbennig ar gyfer y gwaith trawsgrifio (gweler isod).

Strwythur y Data

Mae dau gyfluniad (config) i'r set ddata.

default

Y trawsgrifiadau verbatim, wedi'u rhannu'n dair set:

Set	Clipiau	Hyd
train	56,303	63:23:58
validation	3,901	4:00:56
test	3,899	3:58:31
Cyfanswm	64,103	71:23:25

Crëwyd y setiau validation a test er mwyn darparu setiau safonol sy'n caniatáu i ddefnyddwyr gymharu modelau gan wahanol hyfforddwyr yn deg, hynny yw at bwrpas meincnodi. Maent wedi'u rhewi ers fersiwn 25.10; ychwanegir deunydd newydd at y set train yn unig.

Maes	Esboniad
audio	Y clip sain (mp3; caiff ei ddatgodio ar 16kHz wrth ei lwytho)
sentence	Y trawsgrifiad verbatim o'r lleferydd

Dyma enghreifftiau o drawsgrifiadau:

post industrial yym a gyda yy dwi'n ca'l deud

sut i ymdopio felly, wedyn erbyn hyn mae o nôl yn y cartra

Felly ma' hon hefyd yn ddogfen fydd yn trosglwyddo gyda'r plant bobol ifanc o un cam i'r llall ac hefyd erbyn hyn i'r coleg 'lly.

translations

Is-set o 500 o glipiau y cyfieithwyd eu trawsgrifiadau i'r Saesneg, ar gyfer gwerthuso modelau lleferydd-i-destun-cyfieithiedig. Un set (test) sydd i'r cyfluniad hwn, ac yma y cyfieithiad Saesneg sydd yn y maes sentence. Sylwer bod y clipiau hyn yn dod o bob un o dair set y cyfluniad default, gan gynnwys train.

Maes	Esboniad
audio	Y clip sain Cymraeg
sentence	Y cyfieithiad Saesneg o'r lleferydd

Er enghraifft:

Lleferydd (Cymraeg)	sentence
fel oedden ni odd yym <anadlu> odd pob pennod yn troi mewn i Ben-Hur rywfaint ag yn yy, odd hi'n eitha anodd	as we were um <breath> every episode turned into Ben-Hur, somewhat, and was er, it was quite difficult
pan ddechreuon ni'r podlediad yma y bwriad odd i ga'l un pennod bob bythefnos <anadlu> ond yy, wrth i ni fynd ymlaen	when we started this podcast the intention was to have one episode every two weeks <breath> but er, as we go on

Defnyddio'r Data

Mae angen cyfrif Hugging Face a chytuno i'r cyfyngiadau isod cyn cael mynediad at y data.

from datasets import load_dataset

banc = load_dataset("techiaith/banc-trawsgrifiadau-bangor")

# fersiwn benodol
banc = load_dataset("techiaith/banc-trawsgrifiadau-bangor", revision="26.10")

# y cyfieithiadau
cyfieithiadau = load_dataset("techiaith/banc-trawsgrifiadau-bangor", "translations")

Y Broses o Greu’r Adnodd

Casglwyd y ffeiliau sain yn bennaf o bodlediadau Cymraeg gyda chaniatâd eu perchnogion yn ogystal â'r cyfranwyr unigol. Rydym yn ddiolchgar tu hwnt i’r bobl yna. Yn ogystal, crewyd rhywfaint o sgriptiau ar batrwm eitemau newyddion ac erthyglau a'u darllen gan ymchwilwyr yr Uned Technolegau Iaith er mwyn sicrhau bod cynnwys o'r math hwnnw yn y banc.

Gyrrwyd y ffeiliau sain trwy ein trawsgrifiwr awtomataidd mewnol i segmentu’r sain a chreu trawsgrifiadau amrwd. Defnyddiwyd pecyn trawsgrifio Elan 6.4 (ar gael o https://archive.mpi.nl/tla/elan) gan drawsgrifwyr profiadol i wrando ar a chywiro’r trawsgrifiad amrwd.

Nodyn Ynghylch Anonymeiddio’r Cynnwys

Er tegwch i’r cyfranwyr, rydyn ni wedi anonymeiddio’r trawsgrifiadau. Penderfynwyd anonymeiddio nid yn unig enwau pobl unigol, ond hefyd unrhyw Wybodaeth Bersonol Adnabyddadwy (PII) gan gynnwys, ond nid yn gyfunedig i:

• Rhif ffôn
• Teitlau swyddi/galwedigaethau
• Gweithleoedd
• Enwau mannau cyhoeddus
• Lleoliad daearyddol
• Dyddiadau/amseroedd

Wrth drawsgrifio marciwyd pob segment oedd yn cynnwys PII gyda’r tag <PII>, yna wnaethom hidlo allan pob segment oedd yn cynnwys tag <PII> er mwyn sicrhau nad oedd unrhyw wybodaeth bersonol yn cael eu cyhoeddi fel rhan o’r adnodd hwn.

Rydym hefyd wedi newid trefn trawsgrifiadau i fod ar hap, felly nid ydynt wedi'u cyhoeddi yn y drefn y maent yn eu ymddangos yn y ffeiliau sain gwreiddiol.

Confensiynau Trawsgrifio

Datblygwyd y confensiynau trawsgrifio hyn er mwyn sicrhau fod y trawsgrifiadau nid yn unig yn verbatim ond hefyd yn gyson. Fe’u datblygwyd trwy gyfeirio at gonfensiynau a ddefnyddir gan yr Uned yn y gorffennol, confensiynau eraill megis y rhai a defnyddiwyd yng nghorpora CorCenCC, Siarad, CIG1 a CIG2, a hefyd trwy broses o ddatblygu parhaol wrth i’r tîm ymgymryd â’r dasg o drawsgrifio.

NODWCH - gan ein bod wedi datblygu’r egwyddorion trawsgrifio yn rhannol wrth ymgymryd â’r dasg o drawsgrifio nid yw’r trawsgrifiadau cynnar o reidrwydd yn dilyn yr egwyddorion cant y cant. Bwriadwn wirio’r trawsgrifiadau wedi i ni fireinio’r confensiynau.

Collnodau

Ni ddefnyddiwyd collnodau i marcio pob un llythyren a hepgorwyd gan siaradwyr. Er enghraifft, gwitho (sef ynganiad o gweithio) sy’n gywir, nid gw’ith’o

Yn hytrach, defnyddiwyd collnodau i wahaniaethu rhwng gwahanol eiriau oedd yn cael eu sillafu'r union yr un fath fel arall. Er enghraifft rydym yn defnyddio collnod o flaen ’ma (sef yma) i wahaniaethu rhyngddo â ma’ (sef mae), gor’o’ i wahaniaethu rhwng gorfod a ffurf trydydd person unigol amser dibynnol presennol gori, a pwysa’ i wahaniaethu rhwng ffurf luosog pwys a nifer o ffurfiau berfol posib pwyso.

Fodd bynnag, ceir eithriad i’r rheol hon, a hynny pan fo sillafu gair heb gollnod yn newid sŵn y llythyren cyn neu ar ôl y collnod, ac felly Cymra’g sy’n gywir, nid Cymrag.

Tagiau

Wrth drawsgrifio, defnyddiwyd y tagiau hyn i recordio elfennau oedd y tu hwnt i leferydd yr unigolion:

• <anadlu>
• <anadlu i mewn yn sydyn>
• <aneglur>
• <cerddoriaeth>
• <chwerthin>
• <chwibanu>
• <chwythu allan>
• <clapio>
• <clirio gwddf>
• <cusanu>
• <distawrwydd>
• <ochneidio>
• <PII>
• <peswch>
• <sniffian>
• <twtian>

Rhagwelwn y bydd y rhestr hon yn chwyddo wrth i ni drawsgrifio mwy o leferydd ac wrth i ni daro ar draws mwy o elfennau sydd y tu hwnt i leferydd unigolion.

Synau nad ydynt yn eiriol

Ymdrechwyd i drawsgrifio synau nad ydynt yn eiriol yn gyson. Er enghraifft, defnyddiwyd yy bob tro (yn hytrach nag yrr, yr neu err neu gymysgedd o’r rheiny) i gynrychioli neu adlewyrchu’r sŵn a wnaethpwyd pan oedd siaradwr yn ceisio meddwl neu oedi wrth siarad.

Defnyddiwyd y canlynol wrth drawsgrifio:

• yy
• yym
• hmm
• m-hm

Eto, rhagwelwn y bydd y rhestr hon yn chwyddo wrth i ni drawsgrifio mwy o leferydd ac wrth i ni daro ar draws mwy o synau nad ydynt yn eiriol.

Geiriau Saesneg

Rydym wedi amgylchynu bob gair neu ymadrodd Saesneg gyda sêr, er enghraifft:

Dwi’n deall *sort of*.

Cymreigio berfenwau

Pan fo siaradwyr yn defnyddio geiriau Saesneg fel berfenwau (trwy ychwanegu io ar ddiwedd y gair er enghraifft) rydym wedi ymdrechu i sillafu’r gair gan ddefnyddio confensiynau sillafu Cymreig yn hytrach nag ychwanegu io at sillafiad Saesneg o’r gair. Er enghraifft rydym wedi trawsgrifio heitio yn hytrach na hateio, a lyfio yn hytrach na loveio.

Cywiro cam-siarad

I sicrhau ein bod ni’n glynu at egwyddorion trawsgrifio verbatim penderfynwyd na ddylem gywiro cam-siarad neu gam-ynganu siaradwyr. Er enghraifft, yn y frawddeg ganlynol:

enfawr fel y diffyg o fwyd yym efallu cam-drin

mae'n amlwg mai’r gair efallai sydd dan sylw mewn gwirionedd, ond fe’i trawsgrifiwyd fel ei glywir.

Atalnodi

Defnyddiwyd atalnodau llawn, marciau cwestiwn ac ebychnodau wrth drawsgrifio’r lleferydd.

Rydym wedi amgylchynu bob gair neu ymadrodd sydd wedi ei dyfynnu gyda ”, er enghraifft:

Dywedodd hi ”Dwi’n mynd” ond aeth hi ddim.

Nodyn ynghylch ein defnydd o gomas

Gan mai confensiwn ysgrifenedig yw coma yn y bôn, ni ddefnyddiwyd comas cymaint wrth drawsgrifio. Byddai defnyddio coma lle y disgwylir i’w weld mewn testun ysgrifenedig ddim o reidrwydd wedi adlewyrchu lleferydd yr unigolyn. Dylid cadw hynny mewn cof wrth ddarllen y trawsgrifiadau.

Sillafu llythrennau

Sillafwyd llythrennau unigol yn hytrach na thrawsgrifio’r llythrennau unigol yn unig.

Hynny yw, hyn sy’n gywir:

Roedd ganddo ow si di

ac nid:

Roedd ganddo O C D

na chwaith:

Roedd ganddo OCD

Rhifau

Trawsgrifiwyd rhifau fel geiriau yn hytrach na digidau, hynny yw hyn sy’n gywir:

Y flwyddyn dwy fil ac ugain

ac nid:

Y flwyddyn 2020

Gorffen gair ar ei hanner

Marciwyd gair oedd wedi ei orffen ar ei hanner gyda -. Er enghraifft:

Ma’n rhaid i mi ca- cael diod.

Gorffen brawddeg ar ei hanner/ailddechrau brawddeg

Marciwyd brawddeg oedd wedi ei gorffen ar ei hanner gyda .... Er enghraifft:

Ma’n rhaid i mi ca’l... Ma’ rhaid i mi brynu diod.

Siaradwr yn torri ar draws siaradwr arall

Ceir yn y data llawer o enghreifftiau o siaradwr yn torri ar draws y prif leferydd gan ddefnyddio synau nad ydynt yn eiriol, geiriau neu ymadroddion (megis m-hm, ie, ydi, yn union ac ati). Pan oedd y ddau siaradwr i'w clywed yn glir ag ar wahân, rhoddwyd ... ar ddiwedd rhan gyntaf y lleferydd toredig, a ... arall ar ddechrau ail ran y lleferydd toredig, fel yn yr enghraifft ganlynol:

Ond y peth yw... M-hm. ...mae’r ddau yn wir

Pan nad oedd y ddau siaradwyr i'w clywed yn glir ag ar wahân, fe hepgorwyd y lleferydd o’r data.

Rhegfeydd

Dylid nodi ein bod ni heb hepgor rhegfeydd wrth drawsgrifio.

Fersiynau

Caiff pob fersiwn newydd ei thagio ar Hugging Face, felly gellir llwytho fersiwn benodol gyda revision=.

Fersiwn	Dyddiad	Cyfanswm hyd
22.10*	Hydref 2022	8:05:56
23.03	Mawrth 2023	20:06:49
23.06*	Mehefin 2023	25:34:24
23.10	Hydref 2023	30:20:41
24.01	Ionawr 2024	35:39:53
24.07	Gorffennaf 2024	40:05:44
24.10	Hydref 2024	45:21:24
25.03	Mawrth 2025	48:15:03
25.06	Mehefin 2025	52:32:03
25.10	Hydref 2025	56:17:02
26.03	Mawrth 2026	60:48:17
26.07	Gorffennaf 2026	65:16:56
26.10	Hydref 2026	71:23:25

* Dim tag ar Hugging Face; ar gael o https://git.techiaith.bangor.ac.uk/data-porth-technolegau-iaith/banc-trawsgrifiadau-bangor yn unig.

Y Dyfodol

Caiff y banc ei ehangu'n rheolaidd â thrawsgrifiadau newydd. Bwriadwn hefyd barhau i fireinio a chysoni'r trawsgrifiadau presennol wrth i'r confensiynau ddatblygu.

Cyfyngiadau

Er mwyn parchu'r cyfrannwyr, wrth lwytho'r data hwn i lawr rydych yn cytuno i beidio â cheisio adnabod y siaradwyr yn y data.

Diolchiadau

Diolchwn i'r cyfrannwyr am eu caniatâd i ddefnyddio'u lleferydd. Rydym hefyd yn ddiolchgar i Lywodraeth Cymru am ariannu’r gwaith hwn fel rhan o broject Technoleg Testun, Lleferydd a Chyfieithu ar gyfer yr Iaith Gymraeg.

---

Bangor Transcription Bank

This resource is a bank of 71 hours of segments of natural speech from over 50 contributors in mp3 file format, together with corresponding 'verbatim' transcripts of the speech. The majority of the speech is spontaneous, natural speech. We distribute this material under a CC0 open license.

This is version 26.10 (October 2026). See the versions table below for the bank's history.

Purpose

The purpose of these transcripts is to act as training data for speech recognition models, including our Welsh speech recognition models on Hugging Face. For that purpose, the transcriptions are more verbatim than traditional transcriptions or subtitles, so that the text reflects more closely what was actually said. This allows models to be evaluated against what was said rather than against a tidied-up version. A verbatim transcript can also be normalised into a cleaner style later, but what a clean transcript omits cannot be recovered. A bespoke set of conventions was developed for the transcription work (see below).

Data Structure

The dataset has two configurations (configs).

default

The verbatim transcripts, divided into three splits:

Split	Clips	Duration
train	56,303	63:23:58
validation	3,901	4:00:56
test	3,899	3:58:31
Total	64,103	71:23:25

The validation and test splits were created to provide standard sets that allow users to compare models trained by different trainers fairly, i.e. for benchmarking. They have been frozen since version 25.10; new material is added to the train split only.

Field	Explanation
audio	The audio clip (mp3; decoded at 16kHz on loading)
sentence	The verbatim transcript of the speech

Some example transcripts:

post industrial yym a gyda yy dwi'n ca'l deud

sut i ymdopio felly, wedyn erbyn hyn mae o nôl yn y cartra

Felly ma' hon hefyd yn ddogfen fydd yn trosglwyddo gyda'r plant bobol ifanc o un cam i'r llall ac hefyd erbyn hyn i'r coleg 'lly.

translations

A subset of 500 clips whose transcripts have been translated into English, for evaluating speech-to-translated-text models. This config has a single test split, and here the sentence field holds the English translation. Note that these clips are drawn from all three splits of the default config, including train.

Field	Explanation
audio	The Welsh audio clip
sentence	The English translation of the speech

For example:

Speech (Welsh)	sentence
fel oedden ni odd yym <anadlu> odd pob pennod yn troi mewn i Ben-Hur rywfaint ag yn yy, odd hi'n eitha anodd	as we were um <breath> every episode turned into Ben-Hur, somewhat, and was er, it was quite difficult
pan ddechreuon ni'r podlediad yma y bwriad odd i ga'l un pennod bob bythefnos <anadlu> ond yy, wrth i ni fynd ymlaen	when we started this podcast the intention was to have one episode every two weeks <breath> but er, as we go on

Using the Data

A Hugging Face account and agreement to the restrictions below are required to access the data.

from datasets import load_dataset

banc = load_dataset("techiaith/banc-trawsgrifiadau-bangor")

# a specific version
banc = load_dataset("techiaith/banc-trawsgrifiadau-bangor", revision="26.10")

# the translations
translations = load_dataset("techiaith/banc-trawsgrifiadau-bangor", "translations")

The Process of Creating the Resource

The audio files were mainly collected from Welsh podcasts, after having gained the consent of the podcast owners and individual contributors to do so. We are extremely grateful to those people. In addition, some scripts were created which mimicked the pattern of news items and articles. These scripts were then read by Language Technologies Unit researchers in order to ensure that content of that type was included in the bank. The audio files were run through our in-house automated transcriber to segment the audio and create raw transcripts. Using Elan 6.4 (available from https://archive.mpi.nl/tla/elan), experienced transcribers listened to and corrected the raw transcript.

A Note About Content Anonymization

Out of respect to the contributors, we have anonymised all transcripts. It was decided to anonymize not only the names of individual people, but also any other Personally Identifiable Information (PII) including, but not limited to:

• Phone number
• Job titles/occupations
• Workplaces
• Names of public places
• Geographical location
• Dates/times When transcribing, all segments containing PII were marked with the <PII> tag, we then filtered out all segments containing a <PII> tag to ensure no personal information was published as part of this resource.

We have also randomized the order of the segments so that they are not published in the order they appeared in the original audio files.

Transcription Conventions

These transcription conventions were developed to ensure that the transcriptions were not only verbatim but also consistent. They were developed by referring to conventions used by the Unit in the past, conventions such as those used in the CorCenCC, Siarad, CIG1 and CIG2 corpora, and also through a process of ongoing development as the team undertook the task of transcription. NOTE - as we have partially developed the conventions at the same time as undertaking the task of transcription the early transcriptions may not follow the latest principles faithfully. We intend to check the transcripts after we have refined the conventions.

Apostrophes

Apostrophes were not used to mark every single letter omitted by speakers. For example, gwitho (which is a pronunciation of gweithio) is correct, not gw’ith'o.

Rather, apostrophes were used to distinguish between different words that were otherwise spelled identically. For example we use an apostrophe in front of 'ma (a pronunciation of yma) to distinguish it from ma' (a pronunciation of mae), gor'o' to distinguish between gorfod and the third person singular form of the present dependent tense gori, and pwysa' to distinguish between the plural form of pwys and a number of possible verb forms of pwyso.

However, there is an exception to this rule, that being when spelling a word without an apostrophe would change the sound of the letter before or after the apostrophe, thus Cymra'g is correct, not Cymrag.

Tags

When transcribing, these tags were used to record elements that were external to the speech of the individuals:

• <anadlu>
• <anadlu i mewn yn sydyn>
• <aneglur>
• <cerddoriaeth>
• <chwerthin>
• <chwibanu>
• <chwythu allan>
• <clapio>
• <clirio gwddf>
• <cusanu>
• <distawrwydd>
• <ochneidio>
• <PII>
• <peswch>
• <sniffian>
• <twtian>

We anticipate that this list will grow as we transcribe more speech and as we come across more elements that are external to the speech of individuals.

Non-verbal sounds

Efforts were made to transcribe non-verbal sounds consistently. For example, yy was always used (rather than yrr, yr or err, or a mixture of those) to represent or reflect the sound made when a speaker was trying to think or paused in speaking.

The following were used in transcription:

• yy
• yym
• hmm
• m-hm

Again, we anticipate that this list will grow as we transcribe more speech and as we encounter more non-verbal sounds.

English words

We have surrounded each English word or phrase with asterixis, for example:

Dwi’n deall *sort of*.

Adapting English words as Welsh language infinitives

When speakers use English words as infinitives (by adding io at the end of the word for example) we have endeavoured to spell the word using Welsh spelling conventions rather than adding io to the English spelling of the word. For example we have transcribed heitio instead of hateio, and lyfio instead of loveio.

Correction of mis-pronunciations

To ensure that we adhere to the principles of verbatim transcription it was decided that we should not correct speakers' mis-pronunciations. For example, in the following sentence:

enfawr fel y diffyg o fwyd yym efallu cam-drin

it is clear that efallai is the intended word, but it is transcribed as it is heard.

Punctuation

Full stops, question marks and exclamation marks were used when transcribing the speech.

We have surrounded all quoted words or phrases with ”, for example:

Dywedodd hi ”Dwi’n mynd” ond aeth hi ddim.

A note about our use of commas

As a comma is essentially a convention used for written text, commas were not used prolifically in transcription. Using a comma where one would expected to see it in a written text during transcription would not necessarily have reflected the individual's speech. This should be borne in mind when reading the transcripts.

Individual letters

Individual letters were spelled out rather than being transcribed as individual letters.

That is, this is correct:

Roedd ganddo ow si di

not:

Roedd ganddo O C D

nor:

Roedd ganddo OCD

Numbers

Numbers were transcribed as words rather than digits, thus this is correct:

Y flwyddyn dwy fil ac ugain

rather than:

Y flwyddyn 2020

Half-finished words

Half-finished words are marked with a -. For example:

Ma’n rhaid i mi ca- cael diod.

Half-finished/restarted sentences

Half-finished sentences are marked with a .... For example:

Ma’n rhaid i mi ca’l... Ma’ rhaid i mi brynu diod.

Speaker interruptions

There are many examples of a speaker interrupting another speaker by using non-verbal sounds, words or phrases (such as m-hm, ie, ydi, yn union etc.) in the data. When the two speakers could be heard clearly and distinctly, a ... was placed at the end of the first part of the broken speech, and another ... at the beginning of the second part of the broken speech, as in the following example:

Ond y peth yw... M-hm. ...mae’r ddau yn wir

When the two speakers could not be heard clearly and distinctly, the speech was omitted from the data.

Swearwords

It should be noted that we have not omitted swearwords when transcribing.

Versions

Every new version is tagged on Hugging Face, so a specific version can be loaded with revision=.

Version	Date	Total duration
22.10*	October 2022	8:05:56
23.03	March 2023	20:06:49
23.06*	June 2023	25:34:24
23.10	October 2023	30:20:41
24.01	January 2024	35:39:53
24.07	July 2024	40:05:44
24.10	October 2024	45:21:24
25.03	March 2025	48:15:03
25.06	June 2025	52:32:03
25.10	October 2025	56:17:02
26.03	March 2026	60:48:17
26.07	July 2026	65:16:56
26.10	October 2026	71:23:25

* No tag on Hugging Face; available only from https://git.techiaith.bangor.ac.uk/data-porth-technolegau-iaith/banc-trawsgrifiadau-bangor.

The future

The bank is expanded regularly with new transcripts. We also intend to keep refining and harmonising the existing transcripts as the conventions develop.

Restrictions

In order to respect the contributors, by downloading this data you agree not to attempt to identify the speakers in the data.

Acknowledgements

We thank the contributors for their permission to use their speech. We are also grateful to the Welsh Government for funding this work as part of the Text, Speech and Translation Technology project for the Welsh Language.