設計一種更加自適應的數據構建過程，可以考慮以下幾個方面：
動態特徵選擇：根據不同的語音任務，動態選擇和提取相關的語音特徵。例如，對於情感識別任務，可以重點提取情感相關的特徵（如音調、語速等），而對於語者識別任務，則可以重點提取語者的聲音特徵（如音色、口音等）。
自動化數據標註：利用自動化工具和算法來標註數據，減少人工標註的偏差和成本。可以使用現有的語音識別模型來生成初步的標註，然後再進行人工校正，以提高標註的準確性和一致性。
增強學習：通過增強學習的方法，讓模型在訓練過程中自動調整其數據構建策略。模型可以根據其在特定任務上的表現，動態調整所需的數據特徵和數據量，從而更好地捕捉不同語音特徵的重要性。
多任務學習：設計一個多任務學習框架，使模型能夠同時學習多個語音任務。這樣可以促進不同任務之間的知識共享，從而提高模型對不同語音特徵的理解和捕捉能力。