近年来，基于大语言模型的AI行业竞争日趋白热化，大规模高质量汉语语料库已成为提升我国AI技术性能、优化其应用效果的核心支撑要素。在AI技术不断取得创新突破的背景下，大规模高质量汉语口语语料库作为语料基础建设的关键组成，既是补齐我国语言资源短板的迫切需求，更是支撑大语言模型创新、助力汉语国际传播的战略支点。

　　受自然口语语料收集难度大、处理流程复杂等因素制约，我国现有的汉语口语语料库在规模和数量上与汉语书面语语料库存在显著差距，近年来公开建设并发布的大规模高质量汉语口语语料库仍属稀缺。不仅如此，受学术伦理与版权等因素制约，现有汉语口语语料库开放共享程度较低，学术界实际使用率不高，直接阻碍了统一的口语转写规范的落地形成。因此，要加快补齐口语资源短板，主动推动大规模高质量汉语口语语料库建设，既为汉语口语研究的深化与教学实践的优化提供支持，也为大语言模型迭代与AI技术革新提供规范、优质且多元的自然口语训练数据。

　　在全球化浪潮与数字技术革新的双重驱动下，社会发展的速度与广度正以前所未有的态势向前推进，而媒介形态作为信息传播的核心载体，也随之进入了持续迭代的快车道。从早期的纸质媒介、广播电视，到如今的移动互联网、社交媒体平台，传播渠道的变革不仅重塑了人们工作、生活中的信息获取方式，更深刻影响了语言的传播路径。日常语言不再局限于面对面的交流场景，而是不断向教育、商业、娱乐、社交等多个领域延伸拓展，呈现出“全方位渗透、多场景融合”的特征。因而，汉语口语语料库既要系统收录影视剧、新闻报道、电视访谈、相声小品等传统语境中的口语素材，亦要全面涵盖微短剧、短视频、直播带货、播客、脱口秀、真人秀等新兴媒介口语表达，确保语料的广泛性与代表性。既要遵循传统语言规范的正式表述，也要有充满网络特色的新兴流行语、缩略语等，甚至还可以包含衍生出的结合表情符号、语音语调变化的“跨模态口语表达”。

　　与此同时，中外交流持续深化催生的特殊口语资源——外籍人士在华生活期间及网络平台上的汉语口语产出（如短视频、播客、国内汉语综艺节目等），已成为观察汉语习得规律与跨文化语言互动的宝贵资源。从汉语习得角度来看，外籍人士的汉语口语表达往往带有母语迁移的特征，如语音语调的偏差、语法结构的不规范、词汇选择的独特性等，这些中介语现象正是研究汉语作为第二语言习得规律的重要依据，可以为对外汉语教学提供针对性的参考；从跨文化互动角度来看，外籍人士在使用汉语进行交流时，往往会将本国的文化背景、思维方式融入语言表达中，形成“跨文化语言碰撞”，如用汉语讲述本国的民俗故事、用汉语讨论中外文化差异等，这些表达不仅展现了语言与文化的紧密关联，更反映了全球化背景下语言交流的多元性。因此，汉语口语语料库需要考虑将此类中介语口语纳入汉语口语语料收集范畴，凸显语言生活的丰富度、多元性和学术研究价值。

　　值得注意的是，数智时代孕育了AI生成语言这一新兴资源，打破了“人类真实口语是语料库唯一来源”的传统认知，为汉语口语语料库建设打开全新格局。在此基础上，大语言模型凭借卓越的语言理解与生成能力，能够产出与人类口语高度相似的对话文本，显著拓展了口语语料的来源范畴。现阶段，由于人类真实语言数据采集的滞后性，AI生成语言已突破场景限制，渗透到语言研究、国际中文教学等领域，真实语言与AI生成语言的边界逐渐淡化。面对这一现状，如何科学认识并应对AI生成语言给语料库建设带来的机遇与挑战，成为汉语口语语料库建设者需要面对的新课题。对此，“双轨并行”路径可提供有效破解思路：一方面，要有针对性地构建专门的AI生成口语语料库，系统收录不同场景下的AI口语产出成果，为AI语言的动态监测和科学治理筑牢基础资源支撑；另一方面，要持续推进大规模高质量汉语自然口语语料库建设，切实保障语言资源的真实性和代表性，为大语言模型研发提供优质训练数据。这不仅有助于为大语言模型迭代与语言学研究提供双重参照，也可以进一步深化对人类自然语言本质特征的理解。

　　此外，高质量的汉语口语语料库还需要同步建设系统、全面的高质量口语转写体系。在汉语口语语料库建设过程中，语料的转写工作是连接“原始口语素材”与“可研究语料资源”的核心纽带。这不仅是将语音符号转化为文字符号的基础操作，更是决定语料库数据质量高低与研究价值大小的核心环节。其系统性是否完备、准确性是否达标，直接关系到语料库能否精准还原汉语口语的真实特征，深刻影响着汉语口语语料库在语言研究与教学、大语言模型训练等多元场景中的应用效能。首先，要制定系统的汉语口语转写体系，以统一规范的书面形式如实转写多样化的汉语口语语料。这是保障语料“可比较、可分析”的基础前提。因为汉语口语本身具有复杂性与多样性特征，若转写时随意删减或不规范记录，将导致语料失真，影响后续研究结论的准确性。其次，应制定规范的操作标准，通过系统培训转写人员、实行交叉校对与抽样检查等方式，从流程上确保转写结果的一致性与准确性，避免因人为因素导致的转写偏差。转写工作并非简单的“听声写字”，而是需要转写人员具备一定的汉语语言学知识、方言识别能力与语境理解能力，若人员能力参差不齐或操作流程不规范，将严重影响语料库的可靠性。最后，可以采用“人工为主、工具为辅”的转写模式，兼顾效率与准确率。工具主要承担“初步转写”任务，即利用语音识别技术将原始口语转化为初步的文字草稿，快速完成“语音到文字”的基础转换，减少人工逐字记录的重复劳动；人工则承担“精准修正与补充”任务，在工具生成草稿的基础上，核对纠正。总之，转写体系的规范性和系统性是保障语料库质量的核心前提。唯有建立起完善的转写体系，才能将零散的原始口语资源转化为兼具真实性、完整性与可靠性的高质量语料，为汉语口语语料库的建设夯实根基，使其真正成为支撑语言研究深化、推动应用创新落地的核心资源。

　　大规模高质量汉语口语语料库建设，既是对国家语言文字信息化发展战略的积极响应，更是赋能语言学研究、AI技术创新、国际中文教学实践与国际传播的重要载体。这不仅可以记录当代鲜活的汉语语言生活，更能够为我国在全球AI竞争中抢占语言资源制高点、推动汉语国际传播与文化互鉴提供坚实基础。

　　（作者系浙江外国语学院外语教育研究中心副研究员；浙江外国语学院外语教育研究中心副研究员）