端到端语音大模型高质量数据集

推荐单位：青岛市大数据发展管理局

申报单位：标贝（青岛）科技有限公司

一、背景

语音大模型在实际应用过程中普遍面临多语言数据稀缺、方言覆盖不足、场景适配能力弱等问题。标贝科技基于“多源采集+生成增强+智能管线”架构体系，构建总时长超130万小时的高质量端到端语音大模型数据集，覆盖全球30余种语种及方言，广泛适配多领域跨场景语音任务。该方案显著提升模型训练与部署效率，端到端训练收敛速度提升40%，模型迭代周期缩短60%，研发成本降低30%，有效推动人工智能技术从实验室阶段向实际应用场景快速转化，构筑显著差异化技术壁垒。

全链路智能语音数据生产管线

二、方案和成效

一是构建多源数据融合技术架构，夯实全球化语音交互基座。通过整合公开数据、自建数据、行业数据以及合成数据等多元信息，成功构建超100万小时预训练数据集与30万小时监督微调（SFT）数据集，形成覆盖全球30余种语种及方言的大规模语音语料资源底座，突破传统数据集语言单一局限，为跨模态语音交互提供高覆盖度、强场景化的数据支撑。

三是自研端到端智能数据生产管线，驱动数据生产效能跃升。依托自研多模态数据平台，构建覆盖数据采集、清洗、标注、测评、调优全流程的智能化生产管线。通过AI预标注与人工校对协同机制，结合数据增强策略，实现端到端训练收敛速度提升40%，模型迭代周期缩短60%，交付效率提升3倍，研发成本降低30%。

三、创新点

一是多层次数据生产基础设施驱动降本增效。搭建语料设计、合成生产等数据管线及多模态数据平台等基础设施，依托“多源采集+生成增强+智能管线”架构，突破传统数据集场景限制，支持管线灵活配置，全面提升生产效率和资源利用率。

二是端到端闭环训练体系提升模型适配能力。基于全链路闭环体系实现数据输入到模型输出的端到端协同优化。建立迭代反馈机制，形式“训练－验证－优化”闭环，强化复杂场景鲁棒性，构建数据与模型协同优化的良性循环。

三是“基地+API”产业化机制加速技术落地。在青岛、长春、天津等地建立标注基地，同步开放标准化API接口，形成“基地+API”服务模式，实现数据处理、模型训练、部署应用有机衔接，推动多行业语音技术规模化商用落地。