大模型时代的新燃料：大规模拟真多风格语音合成数据集

以大模型技术为核心驱动力的人工智能变革浪潮中，语音交互领域正迎来广阔的成长空间，应用场景持续拓宽与延伸。

其中，数据作为驱动语音大模型进化的关键要素，重要性愈发凸显。丰富多样的高质量数据能够让语音大模型充分学习到语音的发音规律、语义特征、语境等信息，从而提升语音识别、语音合成等关键能力，提供更加准确、自然、智能的语音交互体验。

语音大模型发展面临数据难题

然而，当前语音大模型的发展正面临多重数据挑战。

首先，现有语音数据以纯中文或纯英文数据为主，中英混合语料供给不足，导致模型在跨语言交互场景下泛化能力受限；其次，主流大模型单次训练即需消耗TB至PB级数据，且需求呈指数级增长，传统数据供给模式已难以满足大模型的“数据饥饿”；第三，网络爬取数据普遍存在背景噪音、发音失准、语义模糊等问题，模型训练易出现偏差，影响性能表现。

此外，随着全球数据保护法规持续收紧，真实数据采集与使用面临严苛合规约束，也推高了数据获取的合规门槛与成本投入。

在此背景下，合成数据作为真实数据的重要补充，提供了一种灵活且可控的数据生成途径，为化解数据困境提供了新的方案。

合成数据 大模型训练和应用的新路径

合成数据是通过先进的算法、强大的生成模型或模拟技术等人工手段精心生成的拟真数据集。其核心优势在于既能满足模型训练对数据规模与质量的需求，又能通过参数化生成机制彻底规避隐私泄露风险，同时突破传统数据在多样性和场景覆盖上的局限性。

事实上，合成数据的效率和成本优势正在日益扩大，国内外众多科技头部企业已经开始广泛使用合成数据来训练其AI模型。

例如，Meta发布的LLaMA3.1模型，在监督微调阶段大量应用合成数据优化训练效果；微软的开源模型Phi-4仅用了40%合成数据配比，即实现超越同规模模型的性能表现，尤其在数学推理和代码生成等复杂任务中，展现出与双倍参数量模型相当的竞争力。

标贝科技打造语音合成数据新标杆

作为AI数据服务领域的标杆企业，标贝科技始终致力于以技术为驱动，持续为行业提供高质量数据解决方案。

此前，我们凭借强大的数据挖掘与清洗能力，从全网海量音频资源中筛选、处理，成功推出数十万小时的语音大模型预训练数据集。该数据集以真实网络音频为基础，经过严格的数据清洗和处理，确保了数据的真实性和有效性，为模型训练提供坚实的数据支撑。

面对行业对语音数据更高维度的需求，我们再次引领技术创新，于近期率先发布超大规模的拟真多风格语音合成数据集，为AI语音技术发展注入全新动力。

大规模拟真多风格语音合成数据集

区别于传统的真人录音数据集，此次标贝科技推出的拟真合成语音数据集基于自研的高音质语音合成系统生成。数据规模达上万小时，包括各种常见的中英混合场景，如自然对话、客服助手、视频配音等，有效解决了中英混语料稀缺的难题，提升语音大模型在中英混合场景下的性能表现。

（1）大模型声音复刻技术

该数据集基于算法团队精心打磨的大模型声音复刻技术以及32kHz高保真音频采样率加持，能够更加精准地捕捉语音的细节和特征，生成的语音在自然度、流畅度和清晰度等方面都达到了行业领先水平。

（2）多音色矩阵

数据集包括数百个发音人，覆盖超百种风格，数十种情感维度及全年龄段声线，且都有授权。并细分标准普通话、自然口语对话、特色声线（御姐音、霸道总裁音、仿蜡笔小新）等音色，满足不同产品对个性化声音的需求。

（3）全情绪覆盖

数据集囊括了高兴、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶、温柔、严肃等多种常见情绪，以及混合情绪状态，使语音能够精准传达各种情感，为情感交互场景提供丰富的情感表达素材。

（4）全场景适配

凭借丰富的多样性，该数据集适用于情感合成、风格迁移、语音生成模型训练等前沿任务，深度赋能多领域AI应用。例如，在虚拟偶像、数字人等元宇宙场景中，支持实时语音生成与情感交互；配音场景中，可快速生成多角色、多情绪的语音内容等。

除了本次推出的大规模拟真多风格语音合成数据集，标贝科技还可以针对客户需求，提供多样化的风格数据定制服务。根据具体业务场景、应用目标和风格偏好，定制语音数据，真正实现数据与业务的深度融合。以100%参数化可控生成、0隐私合规风险、无限场景扩展性，为语音大模型提供“开箱即用”的多风格语音生成资源。

人机实时双向交互时代已开启，数据质量将成为决定模型终局排位的重要因素。标贝科技将坚持以高质量的数据为基石，加大在AI数据领域的研发投入，持续优化和升级我们的数据产品和服务，创造更智能、更自然、更个性化的语音交互体验。

欢迎联系我们了解更多解决方案。

审核编辑 黄宇