以大模型技術為核心驅動力的人工智能變革浪潮中，語音交互領域正迎來廣闊的成長空間，應用場景持續拓寬與延伸。

其中，數據作為驅動語音大模型進化的關鍵要素，重要性愈發凸顯。豐富多樣的高質量數據能夠讓語音大模型充分學習到語音的發音規律、語義特征、語境等信息，從而提升語音識別、語音合成等關鍵能力，提供更加準確、自然、智能的語音交互體驗。

語音大模型發展面臨數據難題

然而，當前語音大模型的發展正面臨多重數據挑戰。

首先，現有語音數據以純中文或純英文數據為主，中英混合語料供給不足，導致模型在跨語言交互場景下泛化能力受限；其次，主流大模型單次訓練即需消耗TB至PB級數據，且需求呈指數級增長，傳統數據供給模式已難以滿足大模型的“數據饑餓”；第三，網絡爬取數據普遍存在背景噪音、發音失準、語義模糊等問題，模型訓練易出現偏差，影響性能表現。

此外，隨著全球數據保護法規持續收緊，真實數據采集與使用面臨嚴苛合規約束，也推高了數據獲取的合規門檻與成本投入。

在此背景下，合成數據作為真實數據的重要補充，提供了一種靈活且可控的數據生成途徑，為化解數據困境提供了新的方案。

合成數據 大模型訓練和應用的新路徑

合成數據是通過先進的算法、強大的生成模型或模擬技術等人工手段精心生成的擬真數據集。其核心優勢在于既能滿足模型訓練對數據規模與質量的需求，又能通過參數化生成機制徹底規避隱私泄露風險，同時突破傳統數據在多樣性和場景覆蓋上的局限性。

事實上，合成數據的效率和成本優勢正在日益擴大，國內外眾多科技頭部企業已經開始廣泛使用合成數據來訓練其AI模型。

例如，Meta發布的LLaMA3.1模型，在監督微調階段大量應用合成數據優化訓練效果；微軟的開源模型Phi-4僅用了40%合成數據配比，即實現超越同規模模型的性能表現，尤其在數學推理和代碼生成等復雜任務中，展現出與雙倍參數量模型相當的競爭力。

標貝科技打造語音合成數據新標桿

作為AI數據服務領域的標桿企業，標貝科技始終致力于以技術為驅動，持續為行業提供高質量數據解決方案。

此前，我們憑借強大的數據挖掘與清洗能力，從全網海量音頻資源中篩選、處理，成功推出數十萬小時的語音大模型預訓練數據集。該數據集以真實網絡音頻為基礎，經過嚴格的數據清洗和處理，確保了數據的真實性和有效性，為模型訓練提供堅實的數據支撐。

面對行業對語音數據更高維度的需求，我們再次引領技術創新，于近期率先發布超大規模的擬真多風格語音合成數據集，為AI語音技術發展注入全新動力。

大規模擬真多風格語音合成數據集

區別于傳統的真人錄音數據集，此次標貝科技推出的擬真合成語音數據集基于自研的高音質語音合成系統生成。數據規模達上萬小時，包括各種常見的中英混合場景，如自然對話、客服助手、視頻配音等，有效解決了中英混語料稀缺的難題，提升語音大模型在中英混合場景下的性能表現。

（1）大模型聲音復刻技術

該數據集基于算法團隊精心打磨的大模型聲音復刻技術以及32kHz高保真音頻采樣率加持，能夠更加精準地捕捉語音的細節和特征，生成的語音在自然度、流暢度和清晰度等方面都達到了行業領先水平。

（2）多音色矩陣

數據集包括數百個發音人，覆蓋超百種風格，數十種情感維度及全年齡段聲線，且都有授權。并細分標準普通話、自然口語對話、特色聲線（御姐音、霸道總裁音、仿蠟筆小新）等音色，滿足不同產品對個性化聲音的需求。

（3）全情緒覆蓋

數據集囊括了高興、悲傷、憤怒、恐懼、驚訝、溫柔、嚴肅等多種常見情緒，以及混合情緒狀態，使語音能夠精準傳達各種情感，為情感交互場景提供豐富的情感表達素材。

（4）全場景適配

憑借豐富的多樣性，該數據集適用于情感合成、風格遷移、語音生成模型訓練等前沿任務，深度賦能多領域AI應用。例如，在虛擬偶像、數字人等元宇宙場景中，支持實時語音生成與情感交互；配音場景中，可快速生成多角色、多情緒的語音內容等。

除了本次推出的大規模擬真多風格語音合成數據集，標貝科技還可以針對客戶需求，提供多樣化的風格數據定制服務。根據具體業務場景、應用目標和風格偏好，定制語音數據，真正實現數據與業務的深度融合。以100%參數化可控生成、0隱私合規風險、無限場景擴展性，為語音大模型提供“開箱即用”的多風格語音生成資源。

人機實時雙向交互時代已開啟，數據質量將成為決定模型終局排位的重要因素。標貝科技將堅持以高質量的數據為基石，加大在AI數據領域的研發投入，持續優化和升級我們的數據產品和服務，創造更智能、更自然、更個性化的語音交互體驗。

歡迎聯系我們了解更多解決方案。

審核編輯 黃宇