TTS走向拟人化时代：数据堂高质量语音资源全面支撑模型升级

与此同时，用户对语音合成的需求也发生了深刻变化，从过去追求“听得清”，转向如今更注重“听起来真”。他们期待语音不仅清晰可辨，还能体现出个性、情感和地域特色。这种转变对TTS系统的训练数据提出了更高要求。

·个性化表达需求增强

语音合成不再局限于基本的信息传递功能，而是逐步向“拟人性”演进。用户期望语音能够表现出不同的性格特征，如温柔、干练、幽默或权威感。这对TTS模型提出了更高的表达力要求，也意味着训练数据需要涵盖多种语音风格和情绪状态。

·多语言、多方言支持成为刚需

在全球化背景下，企业对多语种语音合成的需求持续增长。同时，在中国市场，方言已成为提升用户亲和力的重要工具，特别是在潮汕、川渝、江浙等地方文化浓厚的区域。如何通过本地化语音拉近与用户的距离，是当前语音产品设计的重要考量。

·自然对话模拟能力备受重视

真实的人机交互往往包含打断、犹豫、语气词、重复等副语言现象。TTS系统若无法模拟这些细节，就难以实现自然流畅的语音交互。因此，对具有高度还原性的自然对话语料的需求日益增长。

随着虚拟人、数字员工等应用场景的发展，语音需与表情、口型、动作同步，形成完整的交互体验。这进一步推动了语音与视频数据结合的标注需求，为TTS系统带来新的挑战与机遇。

丰富的样音资源不仅是模型训练的基础，更是决定最终语音质量与用户体验的关键因素。数据堂凭借多年在语音数据领域的深耕积累，已建立起覆盖多种风格、语言、场景的全品类语音资源库，全面满足各类TTS系统的训练需求。

✦ 中文个性化语音资源

数据堂提供包括霸道总裁音、华妃腔、纪录片解说风、小说主播风等多种风格语音样本，可有效提升语音模型的表现力与沉浸感，从而显著优化用户交互体验。

同时，数据堂已储备超过2000名专业发音人资源，涵盖声优、播音员、配音演员及影视表演人才等多个领域从业者。发音人库覆盖青年、中年、老年及儿童等多个年龄层，并具备丰富的声音类型与演绎风格，如传统播音腔、年轻甜美音色、成熟御姐音、活力青年音、沉稳知性音等，能够满足从新闻播报到虚拟角色塑造的多样化语音建模需求。

✦ 中文方言语音资源

数据堂方言语音资源覆盖全国各个地区的地级市和部分县级市，每种方言均储备60+熟悉当地语言文化的本土发音人，可结合地方特色设计台词脚本。各语系都有语言专家深度参与项目，保证数据质量。所有方言语音均经过韵律词、韵律短语、语调短语、句末四个层级的韵律结构标注，确保语音节奏自然、表达地道。

✦ 外语语音资源

数据堂在全球范围内设有多个专业语音采集基地，涵盖日语、英语、阿拉伯语等30余种语言，其中包括墨西哥西班牙语、巴西葡萄牙语、古吉拉特语等区域性小语种，全面满足多语种语音合成的多样化需求。

此外，数据堂储备超过500名母语级别的外语发音人资源，涵盖来自不同国家和文化背景的专业配音演员、语言专家及表演团队。团队具备丰富的语音录制经验，还可灵活应对多样化的语音风格与情感表达要求，为高质量外语语音模型的研发提供坚实的数据支撑。

✦ 唇形多模态语音数据

在虚拟人、数字员工等新兴场景中，语音需与面部表情、口型、动作高度同步。数据堂邀请专业主持人模特，演绎多情感多模态数据，并支持唇动标注、表情标签、姿态信息等辅助标注内容，助力构建多模态语音-视觉联合模型，提升整体交互效果。

采集环境包括室内自然光线场景和室内日光灯场景。采集设备为手机。采集多样性涵盖多种场景、不同年龄、13种拍摄角度。语言为中文普通话。录制内容为通用领域，内容不限。数据可用于语音图像领域的多模态学习算法研究。

·155小时唇形同步多模态视频数据

249人参与录制语音以及相匹配的唇语视频，多设备同步录制，通过脉冲信号进行精准对齐，准确性高。可用于语音图像领域的多模态学习算法研究。

语音合成系统的竞争力，正从算法性能逐渐转向背后的数据质量和多样性。只有建立在真实、多元、富有表现力的语音资源基础上，才能真正打造出“听起来像人”的语音合成系统，实现从“听得清”到“听起来真”的跨越。数据堂凭借多年积累，持续构建覆盖风格、语言、场景的多样化语音资源体系，为客户提供丰富、高质量、符合实际应用需求的语音数据。