数据集介绍

随着语音大模型（如 Whisper、wav2vec2.0、Bark）、跨模态模型（如 GPT-4V、多语言S2T模型）以及智能语音交互系统的快速发展，对大规模、高质量、语音-文本对齐的语音数据需求急剧上升。

本数据集以大量高质量英文公开演讲为基础，采集并整理了约 5000 小时语音音频，并配套逐句字幕对齐文本，内容覆盖多个真实领域，语言表达自然、语速变化丰富，是用于训练语音识别、语音翻译、语音合成等模型的重要资源。

音频内容源于真实的公开演讲、教育传播、访谈讲述等语音场景，语言表达自然、语调丰富，远优于朗读类语料，更贴近实际应用需求。数据总时长达 5000 小时，，更具规模优势。所有音频均配有逐句对齐的英文字幕文本，可用于训练语音识别、语音翻译、TTS 等多任务模型。数据支持标准格式输出（如 WAV + JSON/TXT），也可提供句子级音频切分，极大降低买方训练准备成本。整体内容覆盖广泛主题领域，便于提升模型的语言理解广度与口语泛化能力，是构建新一代语音AI模型的理想基础数据。