diff --git a/docs/source/ja/tasks/audio_classification.md b/docs/source/ja/tasks/audio_classification.md
index aa38d12d4e..3b33d1b604 100644
--- a/docs/source/ja/tasks/audio_classification.md
+++ b/docs/source/ja/tasks/audio_classification.md
@@ -128,7 +128,7 @@ DatasetDict({
 >>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base")
 ```
 
-MInDS-14 データセットのサンプリング レートは 8000khz です (この情報は [データセット カード](https://huggingface.co/datasets/PolyAI/minds14) で確認できます)。つまり、データセットを再サンプリングする必要があります。事前トレーニングされた Wav2Vec2 モデルを使用するには、16000kHz に設定します。
+MInDS-14 データセットのサンプリング レートは 8khz です (この情報は [データセット カード](https://huggingface.co/datasets/PolyAI/minds14) で確認できます)。つまり、データセットを再サンプリングする必要があります。事前トレーニングされた Wav2Vec2 モデルを使用するには、16kHz に設定します。
 
 ```py
 >>> minds = minds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=16_000))
diff --git a/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md b/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md
index 936b4eb198..2defa691ed 100644
--- a/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md
+++ b/docs/source/ko/tasks/audio_classification.md
@@ -128,7 +128,7 @@ DatasetDict({
 >>> feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base")
 ```
 
-MinDS-14 데이터 세트의 샘플링 속도는 8000khz이므로(이 정보는 [데이터세트 카드](https://huggingface.co/datasets/PolyAI/minds14)에서 확인할 수 있습니다), 사전 훈련된 Wav2Vec2 모델을 사용하려면 데이터 세트를 16000kHz로 리샘플링해야 합니다:
+MinDS-14 데이터 세트의 샘플링 속도는 8khz이므로(이 정보는 [데이터세트 카드](https://huggingface.co/datasets/PolyAI/minds14)에서 확인할 수 있습니다), 사전 훈련된 Wav2Vec2 모델을 사용하려면 데이터 세트를 16kHz로 리샘플링해야 합니다:
 
 ```py
 >>> minds = minds.cast_column("audio", Audio(sampling_rate=16_000))