Sprachverstehen (Spoken Language Understanding, SLU) leitet semantische Bedeutung direkt aus Audiodaten ab und verspricht damit, Fehlerfortpflanzung und Missverständnisse in Anwendungen für Endnutzer zu reduzieren. Allerdings sind öffentlich verfügbare SLU-Ressourcen bisher begrenzt. In diesem Paper stellen wir SLURP vor, ein neues SLU-Paket, das folgende Komponenten enthält: (1) Eine neue, anspruchsvolle Datensammlung auf Englisch, die 18 Domänen abdeckt und erheblich größer sowie linguistisch vielfältiger ist als bestehende Datensätze; (2) Wettbewerbsfähige Baselines, die auf modernsten NLU- und ASR-Systemen basieren; (3) Eine neue transparente Metrik für die Entitätsmarkierung, die eine detaillierte Fehleranalyse ermöglicht und potenzielle Verbesserungsbereiche identifiziert. SLURP ist unter https://github.com/pswietojanski/slurp verfügbar.