近期，近千家車企參加上海車展，電動化和智能化是各家車企“秀肌肉”的標配，特別汽車的智能化如智能座艙、自動駕駛、智能車云服務、智能電動等功能，描繪著智能車的未來圖景。

據統計，預計2025年全球智能聯網汽車數量將接近7400萬臺，其中中國的智能聯網汽車數量將達到2800萬輛，我國智能汽車行業迎來發展黃金期。

要想這些AI功能真正落地，在車內環境下實現人機智能交互，需要在語音識別、語音合成、自然語言理解等算法應用領域，提供底層的算法和算力支撐。而支撐這些算法的，是大量場景匹配度高，精準性好的智能車載對話式訓練數據。如果說汽車電動化的燃料是電力，那么汽車智能化的燃料便是數據。

為了幫助智能車載系統的落地和優化，近期在MagicHub.io數據開源社區，更新開源了可用于車載系統的數據集：車載噪音數據集和車載普通話朗讀數據集。

車載噪音數據集

數據合規采集于行車過程中產生的各種噪音，例如輪胎摩擦噪聲、發動機噪聲、收音機噪聲、人聲等。

車載普通話朗讀數據集

本次開源的車載普通話朗讀數據集，內容主要是車內場景中的命令和查詢，數據集包含在汽車場景下的10個說話人貢獻的5948句話。值得一提的是，在采集該數據時，車內設置了兩個麥克風，一個在汽車遮光板上，一個在座位前排乘客座椅上，靠近采集人的地方。所以，數據記錄了同步的雙重聲音。

接下來，MagicHub.io數據開源社區將持續上傳更多多維度、多場景的標準化數據集，供更AI多開發者下載和使用。