Kami semua telah bertanya kepada Alexa (atau pembantu suara lain) beberapa soalan terbuka.
Alexa, adakah tempat pizza terdekat dibuka?
Alexa, restoran manakah di lokasi saya yang menawarkan penghantaran percuma ke alamat saya?
Atau sesuatu yang serupa.
Sebagai manusia, kita bercakap antara satu sama lain menggunakan soalan terbuka, tetapi menanyakan soalan biasa kepada pembantu maya kedengaran bukan perkara yang bijak untuk dilakukan.
Namun, Alexa datang dengan jawapan yang betul - setiap masa. Bagaimana? Dalam kes kami, AI perlu memproses lokasi, memahami bahawa tempat piza sebenarnya bukan tempat (seperti di bandar), dan kemudian menghasilkan jawapan yang tepat.
Terima kasih kepada anotasi audio– subset pelabelan data – sistem pembelajaran mesin boleh mengenal pasti soalan seperti ini dan mendapatkan maklumat yang betul. Jadi, apakah sebenarnya anotasi audio, dan mengapa ia diperlukan?
Apakah Anotasi Audio?
Anotasi audio melibatkan pengelasan komponen audio dalam format yang boleh difahami oleh mesin. Anotasi audio berbeza daripada transkripsi audio, di mana transkripsi menukar perkataan yang dituturkan ke dalam bentuk bertulis.
Dalam anotasi audio, maklumat kritikal tambahan tentang fail audio juga disediakan - seperti data semantik, morfologi, fonetik dan wacana. Anotasi audio mungkin juga termasuk metadata tentang keseluruhan fail audio dan bukannya menerangkan anotasi individu.
Mengapa anotasi audio diperlukan?
Pasaran NLP dijangka berkembang 14 kali lebih besar pada 2025 berbanding 2017. Nilai pasaran global NLP ialah $ 3 bilion pada 2017, dan angka itu diramalkan meningkat secara astronomi kepada $ 43 bilion pada 2025.
Pengumpulan data dan anotasi adalah penting untuk membangunkan chatbots, sistem pengecaman suara dan pembantu maya. Di samping itu, mereka diperlukan untuk membangunkan NLP pengenalan suara model dan melatih algoritma pembelajaran mesin.
Mesin dilatih menggunakan pelbagai anotasi yang tepat fail audio untuk mengenal pasti, memahami dan bertindak balas dengan sewajarnya kepada soalan, emosi, niat dan sentimen.
Selepas menganotasi audio dan mengklasifikasikan klip audio, ia dimasukkan ke dalam sistem supaya mesin boleh mengambil selok-belok yang berkaitan dengan bahasa manusia dan tanpa mengira loghat, nada, dialek, sebutan dan bahasa.
Set Data Audio / Pertuturan Berkualiti Tinggi untuk Melatih Model AI Perbualan Anda
Gunakan kes dan aplikasi
Anotasi audio telah digunakan oleh beberapa industri selama beberapa tahun sekarang. Mari kita mulakan dengan yang paling jelas – pembantu maya.
Pembantu maya
Melatih pembantu maya pada pelbagai set data beranotasi audio untuk membolehkan anda membangunkan pembantu suara yang boleh memproses permintaan dengan tepat dan bertindak balas dengan cepat untuk pengalaman pelanggan yang lebih baik. Menjelang 2020, satu pertiga daripada isi rumah UK dan AS mempunyai sekurang-kurangnya satu pembesar suara pintar dengan pembantu maya terbina dalam.
Modul teks ke pertuturan
Teknologi ini perlu dilatih pada fail audio beranotasi untuk membangunkan modul teks ke pertuturan yang boleh menukar teks digital kepada pertuturan bahasa semula jadi dengan lancar.
Chatbots
Chatbots adalah sebahagian daripada sokongan pelanggan. Chatbots harus dilatih untuk mentafsir perkataan dan frasa pengguna menggunakan fail audio beranotasi untuk mensimulasikan a perbualan semula jadi dengan manusia.
Pengecaman Ucapan Automatik (ASR)
Ini semua tentang menyalin perkataan yang dituturkan ke dalam teks bertulis. "Pengiktirafan Ucapan" sendiri merujuk kepada proses menukar perkataan yang dituturkan ke dalam teks; namun, pengecaman suara & pengenalpastian pembesar suara bertujuan untuk mengenal pasti kedua-dua kandungan yang dituturkan dan identiti penutur. Ketepatan ASR ditentukan oleh parameter yang berbeza iaitu, volum pembesar suara, bunyi latar belakang, peralatan rakaman dan banyak lagi.
Bagaimanakah Shaip Membantu?
Jika anda mempunyai projek anotasi audio/pertuturan kelas pertama dalam fikiran, anda sudah pasti memerlukan rakan kongsi pelabelan dan anotasi yang boleh dipercayai. Jika kebolehpercayaan dan ketepatan adalah sesuatu yang anda cari, kami percaya Shaip ialah rakan kongsi yang anda perlukan.
Shaip telah berada di barisan hadapan dalam perkhidmatan pelabelan dan anotasi audio, video dan imej sejak awal lagi. Kepakaran kami melangkaui menyediakan penyelesaian pelabelan pertuturan asas. Dengan anotasi yang sangat berpengalaman dan berkelayakan, kami mempunyai lebar jalur untuk menyediakan sejumlah besar fail audio beranotasi berbilang bahasa. Perkhidmatan kami termasuk Transkripsi Audio, Pelabelan Pertuturan, Pertuturan ke teks, Diarisasi Pembesar Suara, Transkripsi Fonetik, Klasifikasi Audio, Perkhidmatan Data Audio Berbilang Bahasa, Ujaran Bahasa Asli, Anotasi Berbilang Label.
Transkripsi Audio
Kami membantu membangunkan model NLP terkemuka dengan menyediakan fail audio beranotasi dengan tepat untuk semua jenis projek. Kami membenarkan pelanggan memilih daripada pelbagai jenis dan format audio – format standard, verbatim dan transkripsi bukan verbatim.
Pelabelan Ucapan
Pakar Shaip memisahkan bunyi dalam rakaman audio dan labelkan setiap fail. Teknik ini melibatkan mengenal pasti bunyi yang serupa dalam fail audio, mengasingkannya dan membuat anotasi dengan tepat untuk dibangunkan data latihan.
Ucapan ke teks
Ucapan-ke-teks ialah bahagian penting dalam pembangunan model NLP. Dengan teknik ini, ucapan yang dirakam ditukar kepada teks. Jadi, adalah penting untuk memberi tumpuan kepada sebutan, perkataan, dan ayat dalam pelbagai dialek.
Diarizasi Penceramah
Dalam diarisasi pembesar suara, fail audio dibahagikan kepada beberapa segmen audio berdasarkan sumber bunyi. Sempadan pembesar suara dikenal pasti dan dikelaskan kepada segmen untuk menentukan jumlah bilangan pembesar suara. Sumber termasuk bunyi latar belakang, muzik, senyap dan banyak lagi.
Transkripsi Fonetik
Perkhidmatan transkripsi fonetik kami sangat dicari oleh rakan kongsi teknologi. Kami cemerlang dalam menukar audio kepada perkataan tertentu menggunakan simbol fonetik.
Pengelasan Audio
Pasukan pakar annotator kami mengklasifikasikan rakaman audio ke dalam kategori yang telah ditetapkan. Sesetengah kategori termasuk bunyi latar belakang, niat pengguna, bilangan pembesar suara, pembahagian semantik dan banyak lagi.
Perkhidmatan Data Audio Berbilang Bahasa
Ia adalah satu lagi perkhidmatan yang sangat digemari oleh Shaip. Memandangkan kami mempunyai kumpulan anotasi berkelayakan yang pelbagai, kami boleh memberikan yang terbaik anotasi ucapan perkhidmatan untuk beberapa bahasa dan dialek.
Pengucapan Bahasa Semula Jadi
Pertuturan bahasa semula jadi sangat sesuai untuk melatih chatbots atau pembantu maya untuk membantu menganotasi pertuturan manusia, seperti tekanan, dialek, semantik dan konteks.
Anotasi Pelbagai Label
Fail audio tunggal boleh tergolong dalam berbilang kelas, dan oleh itu, adalah penting untuk menyediakan anotasi berbilang label untuk membantu model ML membezakan antara dua sumber audio.
Kenapa Shaip?
Apabila membuat keputusan tentang pembekal perkhidmatan yang betul, kami percaya anda mempunyai peluang yang lebih baik untuk berjaya apabila memilih seseorang yang mempunyai pengalaman dan secara konsisten mengekalkan standard kualiti tinggi.
Shaip adalah peneraju yang tidak dapat dipertikaikan dalam pasaran dalam menyediakan perkhidmatan anotasi audio, kerana kami mempunyai kumpulan annotator yang berdedikasi tinggi yang telah dilatih untuk memenuhi piawaian kualiti pelanggan.
Selain itu, kita boleh menghapuskan berat sebelah dalaman kerana kita mempunyai pelbagai peringkat anotasi dan pengawal kualiti. Pengalaman kami memihak kepada pelanggan kami kerana kami telah menyediakan perkhidmatan berskala tepat pada masanya.
