【發佈】可商用日語語者分離語音資料集｜高精度、大規模、提供範例下載

在日語 AI 模型開發中，最大的挑戰在於「獲取高品質的訓練數據」。特別是為了提升語音辨識（ASR）和自然語言處理（NLP）的精度，不僅需要簡單的朗讀數據，更不可或缺的是接近真實環境的對話數據以及經過適當實體標註的數據。

為了協助解決這些挑戰，我們介紹三款 2026 年最新自研日語語音資料集。這些資料集均經過高精度標註，並提供範例數據。希望這能成為您根據 AI 開發課題選擇最合適資料集的參考。

### 重現真實環境對話：205 小時日語語者分離自然對話資料集
**活用場景**：語者分離模型、語音助手、客服中心分析、自然對話模型

**特點與優勢**：
- **實機錄製的通用性**：使用智慧型手機錄製，具備接近真實用戶環境的聲學特性（如降噪與壓縮）。
- **語者分離與雙向對應**：將兩名說話者記錄在不同音軌中，因此對話中的插嘴或發話重疊都能完整記錄，確保擷取到開發對話系統所需的資訊。
- **多樣化的語者屬性**：合計 234 名受試者（男性 102 名、女性 132 名）。年齡層涵蓋 18 歲至 60 歲，可構建低偏誤的數據。
- **高精度標註**：文字辨識準確率達 98% 以上。附帶時間戳記、語者 ID、性別資訊，易於定位發話區間。

### 專攻實體辨識：100 小時日語實體朗讀資料集
**活用場景**：語音輸入表單、NER（實體辨識）、個人資訊擷取

這是專門針對語音辨識中特別要求精度的「實體（姓名、地址、金額等）」所設計的資料集。雖然是基於劇本的朗讀數據，但由於附帶了實用的實體標籤，非常適合用於訓練資訊擷取模型。

**特點與優勢**：
- **豐富的實體標籤**：針對商務場景中的重要元素，如人名、電話號碼、地址、電子郵件、產品型號、金額等分別進行了標籤化（例如：[PHO], [LOC], [MONEY]）。
- **包含真實環境噪音**：除了完全安靜的環境，也混入了「不影響辨識程度的噪音」環境，有助於提高模型的強健性。
- **智慧型手機錄製**：音質設定（16kHz）考量了實際行動裝置的使用需求，與行動應用程式開發具備高相容性。
- **結構化轉錄**：不僅是簡單的文字轉錄，更明確標註了實體內容，能大幅減少後處理成本。