在語(yǔ)音大模型從“能識(shí)別”向“懂語(yǔ)境”跨越的關(guān)鍵階段，高質(zhì)量場(chǎng)景化語(yǔ)音數(shù)據(jù)已成為制約技術(shù)突破的核心瓶頸。傳統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別數(shù)據(jù)集采用孤立標(biāo)注，在語(yǔ)音-文本轉(zhuǎn)寫中存在信息割裂、上下文缺失及誤差累積問(wèn)題，導(dǎo)致模型在多輪對(duì)話、噪聲環(huán)境及語(yǔ)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(yǔ)音-文本的單點(diǎn)轉(zhuǎn)寫，端到端語(yǔ)音交互數(shù)據(jù)集強(qiáng)調(diào)在真實(shí)多輪對(duì)話場(chǎng)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(yǔ)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(biāo)準(zhǔn)口語(yǔ)（如口頭禪、重復(fù)、打斷）；其二，通過(guò)上下文關(guān)聯(lián)標(biāo)注技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨輪次語(yǔ)義連貫性建模，緩解長(zhǎng)對(duì)話語(yǔ)境遺忘問(wèn)題；其三，采用情感-語(yǔ)境雙維度標(biāo)注體系，量化多語(yǔ)種/方言的發(fā)音特征、情感色彩及語(yǔ)境差異，構(gòu)建可量化評(píng)估的訓(xùn)練基線。

標(biāo)貝科技積極響應(yīng)市場(chǎng)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(yǔ)自然對(duì)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(diǎn)、口音輕重及方言特有表達(dá)；在多語(yǔ)種維度，涵蓋泰語(yǔ)、印尼語(yǔ)、菲律賓語(yǔ)、日語(yǔ)、葡萄牙語(yǔ)、墨西哥語(yǔ)、越南語(yǔ)、馬來(lái)語(yǔ)等語(yǔ)種，形成跨文化交際場(chǎng)景下的全真對(duì)話語(yǔ)料庫(kù)。所有數(shù)據(jù)集均基于自然聊天場(chǎng)景采集，完整保留多輪對(duì)話的語(yǔ)境連續(xù)性、情感動(dòng)態(tài)變化，滿足專業(yè)級(jí)語(yǔ)音大模型對(duì)發(fā)音多樣性、情感豐富度及語(yǔ)境復(fù)雜度的訓(xùn)練需求。

基于對(duì)語(yǔ)音交互前沿趨勢(shì)的持續(xù)洞察與技術(shù)預(yù)判，標(biāo)貝科技于近期進(jìn)一步推出兩大專項(xiàng)數(shù)據(jù)集產(chǎn)品：

01 端到端語(yǔ)音大模型數(shù)據(jù)集

該數(shù)據(jù)集專為語(yǔ)音大模型預(yù)訓(xùn)練設(shè)計(jì)，總時(shí)長(zhǎng)約8000小時(shí)，以“全維度多樣性”為核心，構(gòu)建模型對(duì)復(fù)雜語(yǔ)音場(chǎng)景的基礎(chǔ)認(rèn)知能力：

說(shuō)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(yǔ)音特征。

場(chǎng)景全覆蓋：涵蓋日常交流、電商咨詢、客服對(duì)話等細(xì)分領(lǐng)域。涉及旅游、交通、運(yùn)動(dòng)、娛樂(lè)、健康、游戲、美食等話題。

精細(xì)標(biāo)注體系：除提供高準(zhǔn)確率的語(yǔ)音文本轉(zhuǎn)寫外，還包含中英文特殊符號(hào)、語(yǔ)氣詞、數(shù)字規(guī)整化以及口音特征保留等多維度標(biāo)注，助力模型捕捉真實(shí)人聲表達(dá)細(xì)節(jié)和語(yǔ)音風(fēng)格變異。

02對(duì)話指令詞數(shù)據(jù)集

該數(shù)據(jù)集以“優(yōu)化對(duì)話系統(tǒng)自然交互能力”為目標(biāo)，聚焦中文普通話對(duì)話指令的情感表達(dá)與語(yǔ)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(shí)長(zhǎng)約1000小時(shí)：

說(shuō)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(yǔ)料既包含直接表達(dá)的顯性指令（如“請(qǐng)用高興的語(yǔ)氣說(shuō)…”），直接規(guī)定語(yǔ)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(tīng)不太清楚”），有效訓(xùn)練模型對(duì)用戶隱含意圖的感知與上下文推理能力。

情感維度豐富：語(yǔ)料設(shè)計(jì)包含弱情緒對(duì)話，如開(kāi)心、生氣、驚訝、尷尬、緊張、吐槽等，及情緒表現(xiàn)突出的強(qiáng)指令對(duì)話，涵蓋多類別、多強(qiáng)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(yǔ)音合成與交互系統(tǒng)。

審核編輯 黃宇