在智能金融语音助手、银行语音客服、金融风控AI系统广泛应用的背景下,训练具有行业术语理解能力、英语语言适配性、语音交互真实度的语音识别模型成为关键技术任务。
本数据集基于英语金融领域真实或准真实的语音内容(如理财咨询、客户服务、业务讲解、风险说明等),完成了音频切割(3–20秒)与人工转写,形成标准的“音频 + 文本对”语料结构,适用于直接训练或微调英语语音识别系统(ASR)、语音合成(TTS)、语音翻译(S2TT)等模型,是智能金融语音AI应用落地的关键基础数据。