【發布】可商用日語說話者分離語音數據集｜高精度、大規模、可獲取樣本

在日語 AI 模型開發中，最大的挑戰在於「確保高品質的訓練數據」。特別是為了提高語音識別 (ASR) 和自然語言處理 (NLP) 的準確度，不僅需要朗讀數據，還必須具備接近真實環境的對話數據，以及經過適當標記的實體數據。

為了解決這些問題，我們介紹 2026 年最新的 3 款自研日語語音數據集。所有數據集均經過高精度標註，並可提供樣本數據。希望這能為您選擇最適合 AI 開發需求的數據集提供參考。

### 重現真實環境對話：205 小時日語說話者分離自然對話數據集 **應用場景**：說話者分離模型、語音助理、客戶中心分析、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，包含降噪與壓縮效果。 - **說話者分離與雙向對應**：由於兩名說話者的聲音記錄在不同軌道上，因此對話中的插話與重疊發音均被完整記錄，確保了開發對話系統所需的資訊。 - **多樣化的說話者屬性**：共 234 名參與者（男性 102 名，女性 132 名）。年齡層涵蓋 18 歲至 60 歲，可構建偏差較小的數據。 - **高精度標註**：文字識別準確度達 98% 以上。附帶時間戳、說話者 ID 及性別資訊，易於識別發話區間。

### 專注於實體識別：100 小時日語實體朗讀數據集 **應用場景**：語音輸入表單、NER（實體識別）、個人資訊提取。

這是一款專為語音識別中要求高準確度的「實體（姓名、地址、金額等）」而設計的數據集。雖然是基於腳本的朗讀數據，但因附帶實用的實體標籤，可用於訓練資訊提取模型。

**特點與優勢**： - **豐富的實體標籤**：針對商業場景中重要的要素，如人名、電話號碼、地址、電子郵件、商品型號、金額等進行了標記（例如：[PHO], [LOC], [MONEY]）。 - **包含真實環境噪音**：除了完全無聲的環境外，還混合了「不影響識別程度的噪音」環境，有助於提高模型的穩健性。 - **智慧型手機錄製**：設定為 16kHz 音質，預設用於實際行動裝置，與行動應用程式開發高度相容。 - **結構化轉錄**：不僅僅是文字轉錄，還明確標示了實體位置，可大幅降低後處理成本。

### 高音質、大規模：48kHz 500 小時日語說話者分離對話語音數據集 **應用場景**：高精度語音識別基礎模型、研發、專業服務。

這是一款為追求「量」與「質」平衡的開發者所設計的大規模數據集。採用 48kHz/32bit 的高音質規格錄製，適合訓練需要捕捉細微聲學特徵的高階 AI 模型。

**特點與優勢**： - **專業音質**：採用 48kHz 取樣率與 32bit 深度的格式。非常適合需要精細聲學處理的專案，如高精度說話者識別。 - **大規模語料庫**：擁有 500 小時的有效時長，對深度學習模型的預訓練 (Pre-training) 及提升通用效能有顯著貢獻。 - **詳細的標註規格**：針對不當發言、噪音及隱私資訊（電話號碼等）標記了 [IVS]、[PIL] 等標籤，便於數據清洗。

### 多語言語音數據集 Nexdata 隨時掌握全球研究趨勢，迅速開發並提供能加速客戶研發的訓練數據集。特別是在語音數據集方面，我們擁有豐富的產品線，包括單人/多人、無監督學習語料庫、自然對話、專有名詞（實體）、領域專用型等，涵蓋 60 多種語言，總計超過 100 萬小時的數據。除了新收集與標註外，也提供現有數據集的客製化服務。

除了日語外，我們還擁有豐富的英語、韓語、泰語等亞洲語言及歐洲語言的多語言說話者分離語音數據集。最快可於 1 週內交付。歡迎隨時諮詢。

所有數據集均為自有版權，可安心使用。包含個人資訊（電話號碼、卡號等）的部分已明確標記 [PIL] 標籤，且語音檔案已進行遮罩處理，無需擔心安全風險。

### Nexdata 的努力 作為世界頂尖的 AI 訓練數據供應商，Nexdata 自 2011 年起便致力於銷售可商用的 AI 開發數據集、數據收集、標註及提供服務，目前擁有約 4.5PB 規模的訓練數據。透過向全球 AI 企業供應語音、圖像、影片、文字、點雲等多樣化數據集，我們正致力於解決 AI 產業面臨的最大挑戰：「數據的品質與數量」。