來源：互聯網

在快速發展的人工智能領域，技術突破與用戶體驗提升正引領著語音對話模型邁向新的高度。從最初的簡單問答到如今復雜多變的對話場景，人機交互正經歷著前所未有的深刻變革。傳統的訓練數據已難以適應當前的需求，現代交互要求系統不僅能理解語言的上下文，還需快速識別用戶的需求并作出恰當反饋。

在此背景下，晴數智慧聯合中國科學院聲學研究所，共同開源了“雙工自然對話語音數據集_中文”，為語音對話模型提供更加真實、細膩的訓練數據。通過對每位說話者語音的獨立分析，該數據集讓語音對話模型能夠洞察對話中的上下文變化、語調起伏以及情感波動，從而生成更加自然、準確的回應。同時，雙工分離數據讓端到端模型的構建更為精準，反饋速度更快。

數據集描述

晴數智慧開發的多通道自然對話語音數據集，旨在解決當前語音對話模型面臨的兩大問題：一是如何在復雜對話環境中準確捕捉并區分每位說話者的語音信息；二是如何使AI模型更好地理解并適應自然對話中的打斷、交互等動態過程。

上圖為雙工語音交互模型架構圖。雙工語音交互模型（如 dGSLM [1]、Moshi [2]和SLIDE [3]）突破了傳統單工語音交互模型一問一答的僵化響應模式，實現了同步聽說以及在交互過程中自然的打斷與插話。然而，這些模型的訓練高度依賴雙工自然對話語音數據。而此類數據的稀缺，尤其是在中文領域，嚴重限制了上述模型的性能提升。

為解決這些問題，我們采取了創新的數據采集與處理策略。首先，通過獨立采集每位說話者的音軌，并單獨對每個說話人做分類標注，完整的保留了對話過程中自然的打斷，交互等過程。其次，通過將每位說話者的音頻分離，我們能夠提供更清晰、更精準的訓練數據，使模型更專注于理解和響應自然說話的交互過程。

為了讓大家更直觀地了解我們的多通道數據，我們特別選取了5小時的對話內容作為本次開源數據集。本數據可以用于模型的微調或者測試使用（非商用）。

數據集優勢與亮點

自然度：捕捉真實場景下的自然對話，確保數據的高度自然流暢；

領域多樣性：覆蓋多個行業與話題，滿足跨領域應用需求；

地域多樣性：融入不同地域的語音特征，增強模型的泛化能力；

副語言標簽：特別標注副語言信息，如語氣、停頓等，為深度情感分析與交互體驗升級提供有力支持。

除了中文雙工對話數據開源之外，我們同樣開源了英語雙工對話數據，對英語雙工數據感興趣的朋友，歡迎通過以下鏈接下載并使用，探索更多可能～