语音识别是指将语音信号转换成文本或者其他数字信号形式的过程，随着人工智能在人们日常工作生活中的普及，语音识别技术也被广泛的应用在智能家居、智能会议、智能客服、智能驾驶等领域，以语音识别技术在智能会议系统中的应用为例，语音识别技术为会议参与者提供更加便捷、高效、智能的服务体验，并帮助会议组织者更好地管理和控制会议进程。语语音识别技术可以自动记录会议的语音内容，并将其转换成文字，并与自然语言处理技术相

标贝科技聚合数据大模型、语音大模型、行业大模型底座能力，打造“三位一体”的烘焙师大模型能力平台，以模型和服务为载体，全面支持个性化语音生产、语言理解、知识问答、逻辑推理等多种任务，提供从底层数据、到核心技术，再到场景应用的全流程服务，为智能客服、智慧金融、新零售、媒体娱乐等多个领域提供强大支持。作为AIGC产业深耕者，标贝科技坚持以“数据+技术”为引擎，以强大的技术研发能力和丰富的实践积累，将“数

在多语种维度，涵盖泰语、印尼语、菲律宾语、日语、葡萄牙语、墨西哥语、越南语、马来语等语种，形成跨文化交际场景下的全真对话语料库。其核心特征体现在三方面：其一，覆盖语音交互全流程，同步捕捉指令采集、意图解析、上下文关联、背景音分离及非标准口语（如口头禅、重复、打断）；情感维度丰富：语料设计包含弱情绪对话，如开心、生气、惊讶、尴尬、紧张、吐槽等，及情绪表现突出的强指令对话，涵盖多类别、多强度的情感状态

在多语种维度，涵盖泰语、印尼语、菲律宾语、日语、葡萄牙语、墨西哥语、越南语、马来语等语种，形成跨文化交际场景下的全真对话语料库。其核心特征体现在三方面：其一，覆盖语音交互全流程，同步捕捉指令采集、意图解析、上下文关联、背景音分离及非标准口语（如口头禅、重复、打断）；情感维度丰富：语料设计包含弱情绪对话，如开心、生气、惊讶、尴尬、紧张、吐槽等，及情绪表现突出的强指令对话，涵盖多类别、多强度的情感状态

多模态标注指对包含图像、文本、音频、视频等多种模态的数据进行同步关联标注的过程，旨在构建跨模态语义对齐的数据集。与传统单一模态标注相比，其核心突破在于跨模态语义融合—— 例如将CT影像中的结节位置与诊断报告中的 “直径 5mm 磨玻璃影”描述关联，或在自动驾驶场景中同步标注激光雷达点云与摄像头图像的目标坐标。多模态标注是指对文本、图像、语音、视频、点云等异构数据进行跨模态语义关联的标注过程，通过建

报告共分五个章节，系统梳理了数据标注产业的发展现状，深入分析了其在技术创新、行业赋能、生态培育、标准应用、人才培养与安全保障六大核心要素方面的实践成果与现存挑战，并对未来趋势作出前瞻判断，提出一系列推动我国数据标注产业健康、可持续发展的可行性建议。随着人工智能技术不断演进，数据服务正朝着专业化与精细化的方向快速发展。打造了一整套面向大模型训练的数据解决方案，全面覆盖语音、图像、视频、点云、4D-B

在新闻资讯平台，需要将海量的新闻文章标注为不同的主题类别，如政治、体育、科技、财经等，以便于内容的组织、推荐和检索。平台集成先进的标注工具、智能预标注模型及高效项目管理功能于一体，以高可用、高可靠、高安全为核心，满足大规模、多行业、多场景、多模态、多租户等专业细分领域的企业级应用需求。可提供精准评估、多维评价、多轮对话、打分排序、问答标注等服务，通过平台化运营，实现数据标注流程的一站式管理，降低数

随着不同大模型在语言理解及生成等领域的出色表现，大模型别后的规模规律不断强化数据在要提升AI性能上的关键作用，AI数据服务可加速高质量数据的获取与标注，推动AI算法的创新与持续优化，是AI产业发展的基础。加速高质量数据的获取与标注，推动AI算法的创新与持续优化，是未来人工智能行业发展的大势所趋。

大模型训练的本质，是从海量数据中挖掘规律与模式的过程，而数据标注则是赋予原始数据语义、类别和注释等关键信息的关键环节，直接决定大模型的性能上限。大模型数据标注作为人工智能进化的基石，其多元的标注类型与针对性的行业场景标注方案，正不断推动大模型技术创新与应用拓展。包括语音识别、语音合成、图像、文本、多模态等领域，涉及智慧金融、智慧医疗、自动驾驶、虚拟数字人等行业，内容丰富，适配性强，可用于大模型在预

大模型训练的本质，是从海量数据中挖掘规律与模式的过程，而数据标注则是赋予原始数据语义、类别和注释等关键信息的关键环节，直接决定大模型的性能上限。大模型数据标注作为人工智能进化的基石，其多元的标注类型与针对性的行业场景标注方案，正不断推动大模型技术创新与应用拓展。包括语音识别、语音合成、图像、文本、多模态等领域，涉及智慧金融、智慧医疗、自动驾驶、虚拟数字人等行业，内容丰富，适配性强，可用于大模型在预