Update README.md

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+language:
+- pt
+pretty_name: Datasets de Áudios em Português
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+- automatic-speech-recognition
+tags:
+- ASR
+- Speech
+- Portuguese
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+- 1M<n<10M
 dataset_info:
 - config_name: cetuc
   features:
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     dtype: float64
   splits:
   - name: train
-    num_bytes: 163568316.0
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 - config_name: common-voice-22
   features:
   - name: audio_filename
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   - name: validation
-    num_bytes: 297534890.0
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   - name: test
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     dtype: float64
   splits:
   - name: train
-    num_bytes: 103794148.0
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     num_examples: 700
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 - config_name: mls
   features:
   - name: audio_filename
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   - name: test
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     dtype: float64
   splits:
   - name: train
-    num_bytes: 71093523.0
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     num_examples: 760
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+  dataset_size: 71093523
 - config_name: yodas-granary
   features:
   - name: audio_filename
@@ -440,3 +451,103 @@ configs:
   - split: train
     path: youtube-commons-granary/train-*
 ---
+# 📚 Datasets de Áudio em Português (PT-BR)
+
+Este repositório reúne **diversos corpora públicos de fala em português do Brasil**, combinados em um único dataset para facilitar treinamentos e pesquisas em **ASR (Automatic Speech Recognition)**.
+O objetivo é fornecer um recurso amplo, padronizado e de fácil acesso para a comunidade.
+
+---
+
+## 📂 Datasets Integrados
+
+A tabela abaixo lista todos os datasets incluídos, com suas informações:
+
+| Dataset | Config Name | **TOTAL** | train | test | validation | Speaker | Fonte |
+|---|---|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:| :---: |
+| Todos os Datasets | - | **15774.98 h** | 15650.38 h | 79.75 h | 44.85 h | - | - |
+| YODAS-Granary | yodas-granary | **13423.68 h** | 13423.68 h | - | - | ❌ | [Fonte](https://huggingface.co/datasets/nvidia/Granary) |
+| YouTube-Commons-Granary | youtube-commons-granary | **806.54 h** | 806.54 h | - | - | ❌ | [Fonte](https://huggingface.co/datasets/nvidia/Granary) |
+| CORAA MuPe | coraa-mupe | **365.04 h** | 319.90 h | 32.90 h | 12.25 h | ✅ | [Fonte](https://huggingface.co/datasets/nilc-nlp/CORAA-MUPE-ASR) |
+| CORAA v1.1 | coraa-v1.1 | **290.53 h** | 273.38 h | 11.24 h | 5.91 h | ❌ | [Fonte](https://github.com/nilc-nlp/CORAA) |
+| CORAA NURC-SP | coraa-nurc-sp | **239.23 h** | 224.40 h | 10.23 h | 4.60 h | ❌ | [Fonte](https://huggingface.co/datasets/nilc-nlp/CORAA-NURC-SP-Audio-Corpus) |
+| MLS | mls | **168.35 h** | 160.96 h | 3.74 h | 3.64 h | ✅ | [Fonte](https://www.openslr.org/94) |
+| TEDx | tedx | **155.91 h** | 152.55 h | 1.82 h | 1.54 h | ✅ | [Fonte](https://www.openslr.org/100) |
+| CETUC | cetuc | **144.66 h** | 144.66 h | - | - | ✅ | [Fonte](https://igormq.github.io/datasets) |
+| CML | cml | **85.36 h** | 78.09 h | 3.68 h | 3.59 h | ✅ | [Fonte](https://www.openslr.org/146) |
+| Common Voice 22 | common-voice-22 | **51.32 h** | 26.38 h | 12.90 h | 12.04 h | ✅ | [Fonte](https://commonvoice.mozilla.org/pt/datasets) |
+| Fleurs | fleurs | **14.71 h** | 10.18 h | 3.24 h | 1.29 h | ❌ | [Fonte](https://huggingface.co/datasets/google/fleurs) |
+| TTS Portuguese Corpus | tts-portuguese-corpus | **10.48 h** | 10.48 h | - | - | ❌ | [Fonte](https://github.com/Edresson/TTS-Portuguese-Corpus) |
+| Constituição Federal | constituicao-federal | **8.97 h** | 8.97 h | - | - | ❌ | [Fonte](https://gitlab.com/fb-audio-corpora/constituicao16k) |
+| Sidney | sidney | **7.28 h** | 7.28 h | - | - | ✅ | [Fonte](https://igormq.github.io/datasets) |
+| Código de Defesa do Consumidor | codigo-de-defesa-do-consumidor | **1.42 h** | 1.42 h | - | - | ❌ | [Fonte](https://gitlab.com/fb-audio-corpora/codigodefesaconsumidor16k) |
+| LapsBM | lapsbm | **0.90 h** | 0.90 h | - | - | ✅ | [Fonte](https://igormq.github.io/datasets) |
+| VoxForge | voxforge | **0.62 h** | 0.62 h | - | - | ✅ | [Fonte](https://igormq.github.io/datasets) |
+
+---
+
+## 🗂️ Estrutura do Dataset
+
+O dataset está organizado em configs, onde cada config corresponde a um dataset ou corpora específico. Dentro de cada config, os dados estão divididos nos splits:
+
+* `train`
+* `test`
+* `validation`
+
+⚠️ **Importante**: Apenas os splits originais dos datasets foram mantidos, nem todos os datasets possuem splits de `test` e `validation`.
+
+Cada amostra contém os seguintes campos:
+
+* `audio_filename`: nome original do arquivo
+* `speaker`: identificador do falante, presente apenas quando a informação está disponível no dataset original
+* `audio`: conteúdo do áudio
+* `transcription`: transcrição do áudio
+* `duration`: duração em segundos
+
+---
+
+## 🚀 Como Utilizar
+
+O dataset pode ser carregado pelo [🤗 Hugging Face Datasets](https://huggingface.co/docs/datasets):
+
+### Listar todas as configurações disponíveis
+
+```python
+from datasets import get_dataset_config_names
+
+configs = get_dataset_config_names("opedromartins/ASR-datasets-ptbr")
+print(configs)
+```
+
+### Carregar uma configuração específica
+
+```python
+from datasets import load_dataset
+
+# Exemplo: carregar todos os splits do CORAA v1.1
+ds = load_dataset("opedromartins/ASR-datasets-ptbr", name="coraa-v1.1")
+
+# Apenas o split de treino
+ds_train = load_dataset("opedromartins/ASR-datasets-ptbr", name="coraa-v1.1", split="train")
+```
+
+### Uso em modo [streaming](https://huggingface.co/docs/datasets/stream)
+
+```python
+from datasets import load_dataset
+
+ds_stream = load_dataset(
+    "opedromartins/ASR-datasets-ptbr",
+    name="coraa-v1.1",
+    split="train",
+    streaming=True
+)
+print(next(iter(ds_stream)))
+```
+
+---
+
+## ⚖️ Licenciamento
+
+Cada dataset mantém **sua licença original**.
+É responsabilidade do usuário verificar e respeitar os termos de uso de cada corpus.
+Consulte os links das fontes listadas na [tabela](#📂-datasets-integrados) para mais detalhes.