大模型時(shí)代的新燃料|標(biāo)貝科技推出大規(guī)模擬真多風(fēng)格語音合成數(shù)據(jù)集
以大模型技術(shù)為核心驅(qū)動(dòng)力的人工智能變革浪潮中，語音交互領(lǐng)域正迎來廣闊的成長(zhǎng)空間，應(yīng)用場(chǎng)景持續(xù)拓寬與延伸。
其中，數(shù)據(jù)作為驅(qū)動(dòng)語音大模型進(jìn)化的關(guān)鍵要素，重要性愈發(fā)凸顯。豐富多樣的高質(zhì)量數(shù)據(jù)能夠讓語音大模型充分學(xué)習(xí)到語音的發(fā)音規(guī)律、語義特征、語境等信息，從而提升語音識(shí)別、語音合成等關(guān)鍵能力，提供更加準(zhǔn)確、自然、智能的語音交互體驗(yàn)。
語音大模型發(fā)展面臨數(shù)據(jù)難題
然而，當(dāng)前語音大模型的發(fā)展正面臨多重?cái)?shù)據(jù)挑戰(zhàn)。
首先，現(xiàn)有語音數(shù)據(jù)以純中文或純英文數(shù)據(jù)為主，中英混合語料供給不足，導(dǎo)致模型在跨語言交互場(chǎng)景下泛化能力受限；其次，主流大模型單次訓(xùn)練即需消耗TB至PB級(jí)數(shù)據(jù)，且需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)供給模式已難以滿足大模型的“數(shù)據(jù)饑餓”；第三，網(wǎng)絡(luò)爬取數(shù)據(jù)普遍存在背景噪音、發(fā)音失準(zhǔn)、語義模糊等問題，模型訓(xùn)練易出現(xiàn)偏差，影響性能表現(xiàn)。
此外，隨著全球數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)持續(xù)收緊，真實(shí)數(shù)據(jù)采集與使用面臨嚴(yán)苛合規(guī)約束，也推高了數(shù)據(jù)獲取的合規(guī)門檻與成本投入。
在此背景下，合成數(shù)據(jù)作為真實(shí)數(shù)據(jù)的重要補(bǔ)充，提供了一種靈活且可控的數(shù)據(jù)生成途徑，為化解數(shù)據(jù)困境提供了新的方案。
合成數(shù)據(jù) 大模型訓(xùn)練和應(yīng)用的新路徑
合成數(shù)據(jù)是通過先進(jìn)的算法、強(qiáng)大的生成模型或模擬技術(shù)等人工手段精心生成的擬真數(shù)據(jù)集。其核心優(yōu)勢(shì)在于既能滿足模型訓(xùn)練對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)模與質(zhì)量的需求，又能通過參數(shù)化生成機(jī)制徹底規(guī)避隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)突破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)在多樣性和場(chǎng)景覆蓋上的局限性。
事實(shí)上，合成數(shù)據(jù)的效率和成本優(yōu)勢(shì)正在日益擴(kuò)大，國(guó)內(nèi)外眾多科技頭部企業(yè)已經(jīng)開始廣泛使用合成數(shù)據(jù)來訓(xùn)練其AI模型。
例如，Meta發(fā)布的LLaMA3.1模型，在監(jiān)督微調(diào)階段大量應(yīng)用合成數(shù)據(jù)優(yōu)化訓(xùn)練效果；微軟的開源模型Phi-4僅用了40%合成數(shù)據(jù)配比，即實(shí)現(xiàn)超越同規(guī)模模型的性能表現(xiàn)，尤其在數(shù)學(xué)推理和代碼生成等復(fù)雜任務(wù)中，展現(xiàn)出與雙倍參數(shù)量模型相當(dāng)?shù)母?jìng)爭(zhēng)力。
標(biāo)貝科技打造語音合成數(shù)據(jù)新標(biāo)桿
作為AI數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域的標(biāo)桿企業(yè)，標(biāo)貝科技始終致力于以技術(shù)為驅(qū)動(dòng)，持續(xù)為行業(yè)提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)解決方案。
此前，我們憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘與清洗能力，從全網(wǎng)海量音頻資源中篩選、處理，成功推出數(shù)十萬小時(shí)的語音大模型預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集以真實(shí)網(wǎng)絡(luò)音頻為基礎(chǔ)，經(jīng)過嚴(yán)格的數(shù)據(jù)清洗和處理，確保了數(shù)據(jù)的真實(shí)性和有效性，為模型訓(xùn)練提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)支撐。
面對(duì)行業(yè)對(duì)語音數(shù)據(jù)更高維度的需求，我們?cè)俅我I(lǐng)技術(shù)創(chuàng)新，于近期率先發(fā)布超大規(guī)模的擬真多風(fēng)格語音合成數(shù)據(jù)集，為AI語音技術(shù)發(fā)展注入全新動(dòng)力。
大規(guī)模擬真多風(fēng)格語音合成數(shù)據(jù)集
區(qū)別于傳統(tǒng)的真人錄音數(shù)據(jù)集，此次標(biāo)貝科技推出的擬真合成語音數(shù)據(jù)集基于自研的高音質(zhì)語音合成系統(tǒng)生成。數(shù)據(jù)規(guī)模達(dá)上萬小時(shí)，包括各種常見的中英混合場(chǎng)景，如自然對(duì)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(chǎng)景下的性能表現(xiàn)。
（1）大模型聲音復(fù)刻技術(shù)
該數(shù)據(jù)集基于算法團(tuán)隊(duì)精心打磨的大模型聲音復(fù)刻技術(shù)以及32kHz高保真音頻采樣率加持，能夠更加精準(zhǔn)地捕捉語音的細(xì)節(jié)和特征，生成的語音在自然度、流暢度和清晰度等方面都達(dá)到了行業(yè)領(lǐng)先水平。
（2）多音色矩陣
數(shù)據(jù)集包括數(shù)百個(gè)發(fā)音人，覆蓋超百種風(fēng)格，數(shù)十種情感維度及全年齡段聲線，且都有授權(quán)。并細(xì)分標(biāo)準(zhǔn)普通話、自然口語對(duì)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(chǎn)品對(duì)個(gè)性化聲音的需求。
（3）全情緒覆蓋
數(shù)據(jù)集囊括了高興、悲傷、憤怒、恐懼、驚訝、溫柔、嚴(yán)肅等多種常見情緒，以及混合情緒狀態(tài)，使語音能夠精準(zhǔn)傳達(dá)各種情感，為情感交互場(chǎng)景提供豐富的情感表達(dá)素材。
（4）全場(chǎng)景適配
憑借豐富的多樣性，該數(shù)據(jù)集適用于情感合成、風(fēng)格遷移、語音生成模型訓(xùn)練等前沿任務(wù)，深度賦能多領(lǐng)域AI應(yīng)用。例如，在虛擬偶像、數(shù)字人等元宇宙場(chǎng)景中，支持實(shí)時(shí)語音生成與情感交互；配音場(chǎng)景中，可快速生成多角色、多情緒的語音內(nèi)容等。
除了本次推出的大規(guī)模擬真多風(fēng)格語音合成數(shù)據(jù)集，標(biāo)貝科技還可以針對(duì)客戶需求，提供多樣化的風(fēng)格數(shù)據(jù)定制服務(wù)。根據(jù)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景、應(yīng)用目標(biāo)和風(fēng)格偏好，定制語音數(shù)據(jù)，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的深度融合。以100%參數(shù)化可控生成、0隱私合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)、無限場(chǎng)景擴(kuò)展性，為語音大模型提供“開箱即用”的多風(fēng)格語音生成資源。
人機(jī)實(shí)時(shí)雙向交互時(shí)代已開啟，數(shù)據(jù)質(zhì)量將成為決定模型終局排位的重要因素。標(biāo)貝科技將堅(jiān)持以高質(zhì)量的數(shù)據(jù)為基石，加大在AI數(shù)據(jù)領(lǐng)域的研發(fā)投入，持續(xù)優(yōu)化和升級(jí)我們的數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)，創(chuàng)造更智能、更自然、更個(gè)性化的語音交互體驗(yàn)。
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