端到端语音交互数据 精准赋能语音大模型进阶

在语音大模型从“能识别”向“懂语境”跨越的关键阶段，高质量场景化语音数据已成为制约技术突破的核心瓶颈。传统语音识别数据集采用孤立标注，在语音-文本转写中存在信息割裂、上下文缺失及误差累积问题，导致模型在多轮对话、噪声环境及语义理解方面表现不佳。

相较于传统数据集仅关注语音-文本的单点转写，端到端语音交互数据集强调在真实多轮对话场景下的全维度信息保留。

其核心特征体现在三方面：其一，覆盖语音交互全流程，同步捕捉指令采集、意图解析、上下文关联、背景音分离及非标准口语（如口头禅、重复、打断）；其二，通过上下文关联标注技术实现跨轮次语义连贯性建模，缓解长对话语境遗忘问题；其三，采用情感-语境双维度标注体系，量化多语种/方言的发音特征、情感色彩及语境差异，构建可量化评估的训练基线。

标贝科技积极响应市场需求，已系统构建了涵盖多风格、多情感的高质量方言与外语自然对话数据矩阵。

在方言维度，覆盖河南、上海、东北、陕西等典型方言区，精确捕捉各区域发音特点、口音轻重及方言特有表达；在多语种维度，涵盖泰语、印尼语、菲律宾语、日语、葡萄牙语、墨西哥语、越南语、马来语等语种，形成跨文化交际场景下的全真对话语料库。所有数据集均基于自然聊天场景采集，完整保留多轮对话的语境连续性、情感动态变化，满足专业级语音大模型对发音多样性、情感丰富度及语境复杂度的训练需求。

基于对语音交互前沿趋势的持续洞察与技术预判，标贝科技于近期进一步推出两大专项数据集产品：

01 端到端语音大模型数据集

该数据集专为语音大模型预训练设计，总时长约8000小时，以“全维度多样性”为核心，构建模型对复杂语音场景的基础认知能力：

说话人多样性：数据集由约7200名发音人参与录制，年龄层面覆盖10-79岁全年龄段，性别比例均衡，完整捕捉不同年龄阶段的语音特征。

场景全覆盖：涵盖日常交流、电商咨询、客服对话等细分领域。涉及旅游、交通、运动、娱乐、健康、游戏、美食等话题。

精细标注体系：除提供高准确率的语音文本转写外，还包含中英文特殊符号、语气词、数字规整化以及口音特征保留等多维度标注，助力模型捕捉真实人声表达细节和语音风格变异。

02 对话指令词数据集

该数据集以“优化对话系统自然交互能力”为目标，聚焦中文普通话对话指令的情感表达与语义关联，构建"指令理解-情感响应"的闭环训练体系，总时长约1000小时：

说话人多样：约1000名发音人参与录制，年龄跨度覆盖儿童至老年全阶段，性别比例均衡，保障情感响应的普适性。

指令类型完备：语料既包含直接表达的显性指令（如“请用高兴的语气说…”），直接规定语气与内容边界；也涵盖需意图推断的隐式指令（如“你声音太小了，我听不太清楚”），有效训练模型对用户隐含意图的感知与上下文推理能力。

情感维度丰富：语料设计包含弱情绪对话，如开心、生气、惊讶、尴尬、紧张、吐槽等，及情绪表现突出的强指令对话，涵盖多类别、多强度的情感状态，适用于生成富有表现力且上下文吻合的语音合成与交互系统。