在語音大模型從“能識別”向“懂語境”跨越的關(guān)鍵階段，高質(zhì)量場景化語音數(shù)據(jù)已成為制約技術(shù)突破的核心瓶頸。傳統(tǒng)語音識別數(shù)據(jù)集采用孤立標注，在語音-文本轉(zhuǎn)寫中存在信息割裂、上下文缺失及誤差累積問題，導(dǎo)致模型在多輪對話、噪聲環(huán)境及語義理解方面表現(xiàn)不佳。

相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集僅關(guān)注語音-文本的單點轉(zhuǎn)寫，端到端語音交互數(shù)據(jù)集強調(diào)在真實多輪對話場景下的全維度信息保留。

其核心特征體現(xiàn)在三方面：其一，覆蓋語音交互全流程，同步捕捉指令采集、意圖解析、上下文關(guān)聯(lián)、背景音分離及非標準口語（如口頭禪、重復(fù)、打斷）；其二，通過上下文關(guān)聯(lián)標注技術(shù)實現(xiàn)跨輪次語義連貫性建模，緩解長對話語境遺忘問題；其三，采用情感-語境雙維度標注體系，量化多語種/方言的發(fā)音特征、情感色彩及語境差異，構(gòu)建可量化評估的訓(xùn)練基線。

標貝科技積極響應(yīng)市場需求，已系統(tǒng)構(gòu)建了涵蓋多風(fēng)格、多情感的高質(zhì)量方言與外語自然對話數(shù)據(jù)矩陣。

在方言維度，覆蓋河南、上海、東北、陜西等典型方言區(qū)，精確捕捉各區(qū)域發(fā)音特點、口音輕重及方言特有表達；在多語種維度，涵蓋泰語、印尼語、菲律賓語、日語、葡萄牙語、墨西哥語、越南語、馬來語等語種，形成跨文化交際場景下的全真對話語料庫。所有數(shù)據(jù)集均基于自然聊天場景采集，完整保留多輪對話的語境連續(xù)性、情感動態(tài)變化，滿足專業(yè)級語音大模型對發(fā)音多樣性、情感豐富度及語境復(fù)雜度的訓(xùn)練需求。

基于對語音交互前沿趨勢的持續(xù)洞察與技術(shù)預(yù)判，標貝科技于近期進一步推出兩大專項數(shù)據(jù)集產(chǎn)品：

01 端到端語音大模型數(shù)據(jù)集

該數(shù)據(jù)集專為語音大模型預(yù)訓(xùn)練設(shè)計，總時長約8000小時，以“全維度多樣性”為核心，構(gòu)建模型對復(fù)雜語音場景的基礎(chǔ)認知能力：

說話人多樣性：數(shù)據(jù)集由約7200名發(fā)音人參與錄制，年齡層面覆蓋10-79歲全年齡段，性別比例均衡，完整捕捉不同年齡階段的語音特征。

場景全覆蓋：涵蓋日常交流、電商咨詢、客服對話等細分領(lǐng)域。涉及旅游、交通、運動、娛樂、健康、游戲、美食等話題。

精細標注體系：除提供高準確率的語音文本轉(zhuǎn)寫外，還包含中英文特殊符號、語氣詞、數(shù)字規(guī)整化以及口音特征保留等多維度標注，助力模型捕捉真實人聲表達細節(jié)和語音風(fēng)格變異。

02對話指令詞數(shù)據(jù)集

該數(shù)據(jù)集以“優(yōu)化對話系統(tǒng)自然交互能力”為目標，聚焦中文普通話對話指令的情感表達與語義關(guān)聯(lián)，構(gòu)建"指令理解-情感響應(yīng)"的閉環(huán)訓(xùn)練體系，總時長約1000小時：

說話人多樣：約1000名發(fā)音人參與錄制，年齡跨度覆蓋兒童至老年全階段，性別比例均衡，保障情感響應(yīng)的普適性。

指令類型完備：語料既包含直接表達的顯性指令（如“請用高興的語氣說…”），直接規(guī)定語氣與內(nèi)容邊界；也涵蓋需意圖推斷的隱式指令（如“你聲音太小了，我聽不太清楚”），有效訓(xùn)練模型對用戶隱含意圖的感知與上下文推理能力。

情感維度豐富：語料設(shè)計包含弱情緒對話，如開心、生氣、驚訝、尷尬、緊張、吐槽等，及情緒表現(xiàn)突出的強指令對話，涵蓋多類別、多強度的情感狀態(tài)，適用于生成富有表現(xiàn)力且上下文吻合的語音合成與交互系統(tǒng)。

審核編輯 黃宇