Anotasi Audio untuk AI Pintar
Kembangkan percakapan dan persepsi AI generasi berikutnya dengan perkhidmatan anotasi audio yang kompeten
Hilangkan kesesakan dalam saluran paip data audio anda sekarang
Pelanggan Pilihan
Mengapa Perkhidmatan Anotasi Audio / Ucapan diperlukan untuk NLP?
Dari navigasi dalam kereta hingga VA interaktif, sistem yang diaktifkan pertuturan sejak akhir-akhir ini menjalankan rancangan ini. Namun, untuk penyediaan inventif dan autonomi ini agar dapat dilakukan dengan tepat dan efisien, mereka harus diberi data yang dibagi, disegmentasi, dan disusun.
Walaupun pengumpulan data audio / pertuturan mengurus ketersediaan wawasan, pemberian data set secara membuta tuli tidak akan banyak membantu model, kecuali jika mereka mengetahui konteksnya. Di sinilah pelabelan atau anotasi audio / pertuturan berguna, memastikan bahawa set data yang dikumpulkan sebelumnya ditandai dengan sempurna dan diberi kuasa untuk menguruskan kes penggunaan tertentu, yang mungkin termasuk bantuan suara, sokongan navigasi, terjemahan, atau banyak lagi.
Sederhananya, penjelasan audio / pertuturan untuk NLP adalah mengenai rakaman pelabelan dalam format yang kemudian difahami oleh persediaan pembelajaran mesin. Sebagai contoh, pembantu suara seperti Cortana dan Siri pada awalnya diberi volume audio beranotasi yang besar agar mereka dapat memahami konteks pertanyaan, emosi, sentimen, semantik, dan nuansa kami yang lain.
Alat Anotasi Pertuturan & Audio Dikuasakan oleh Kepintaran Manusia
Walaupun mengumpulkan data secara panjang lebar, model pembelajaran mesin tidak diharapkan dapat memahami konteks dan relevansinya sendiri. Baiklah, mereka boleh tetapi kita tidak akan membicarakan AI pembelajaran kendiri buat masa ini. Tetapi walaupun model NLP pembelajaran kendiri ada untuk digunakan, fasa awal latihan atau pembelajaran yang diawasi lebih tepat memerlukan mereka diberi sumber audio yang berlapis metadata.
Di sinilah Shaip berperanan dengan menyediakan set data canggih untuk melatih penyediaan AI dan ML, sesuai dengan kes penggunaan biasa. Dengan kami di sisi anda, anda tidak perlu menggunakan idea tekaan kedua kerana tenaga kerja profesional kami dan sekumpulan penjelasan pakar sentiasa berusaha untuk melabel dan mengkategorikan data ucapan di repositori yang berkaitan.
- Skala kemampuan model NLP anda
- Memperkayakan persediaan pemprosesan bahasa semula jadi dengan data audio berbutir
- Alami kemudahan anotasi secara peribadi dan jauh
- Terokai teknik penghapusan bunyi terbaik seperti anotasi pelbagai label, langsung
Kepakaran kami
Pelabelan / Anotasi Audio Kustom bukan lagi impian yang jauh
Perkhidmatan pelabelan pertuturan & Audio telah menjadi kemahiran Shaip sejak awal. Membangunkan, melatih & meningkatkan AI perbualan, chatbots dan enjin pengecaman pertuturan dengan penyelesaian pelabelan audio & pertuturan kami yang terkini. Rangkaian ahli bahasa bertauliah kami di seluruh dunia dengan pasukan pengurusan projek yang berpengalaman boleh mengumpul berjam-jam audio berbilang bahasa dan menganotasi volum data yang besar untuk melatih aplikasi berdaya suara. Kami juga menyalin fail audio untuk mengekstrak cerapan bermakna yang tersedia dalam format audio. Sekarang pilih teknik pelabelan audio & pertuturan yang paling sesuai dengan matlamat anda dan serahkan sumbangsaran dan teknikal kepada Shaip.
Transkripsi Audio
Kembangkan model NLP yang cerdas dengan memberi makan trak data ucapan / audio yang ditranskripsikan dengan tepat. Di Shaip, kami membiarkan anda memilih dari sekumpulan pilihan yang lebih luas, termasuk transkripsi audio standard, verbatim, dan multibahasa. Selain itu, anda boleh melatih model dengan pengecam pembesar suara tambahan dan data cap masa.
Pelabelan Ucapan
Label Ucapan atau Audio adalah teknik anotasi standard yang berkaitan dengan pemisahan bunyi dan pelabelan dengan metadata tertentu. Inti dari teknik ini melibatkan pengenalpastian ontologi bunyi dari sekeping audio dan penjelasannya dengan tepat untuk menjadikan set data latihan lebih inklusif
Pengelasan Audio
Ia digunakan oleh syarikat anotasi pertuturan untuk melatih AI kepada kesempurnaan, kebimbangan menganalisis rakaman audio, mengikut kandungan. Dengan klasifikasi audio, mesin boleh mengenal pasti suara dan bunyi, sambil dapat membezakan antara keduanya, sebagai sebahagian daripada rejim latihan yang lebih proaktif.
Perkhidmatan Data Audio Berbilang Bahasa
Mengumpulkan data audio pelbagai bahasa hanya berguna jika penjelasan dapat melabel dan membahagikannya dengan sewajarnya. Di sinilah perkhidmatan data audio multibahasa berguna kerana mereka menyangkut ucapan anotasi berdasarkan kepelbagaian bahasa, untuk dikenali dan dihurai dengan sempurna oleh AI yang berkaitan
Bahasa Semula jadi
Ucapan
NLU menyangkut anotasi ucapan manusia kerana mengklasifikasikan butiran terkecil, seperti semantik, dialek, konteks, tekanan dan banyak lagi. Bentuk data beranotasi ini masuk akal dalam melatih pembantu maya dan chatbots menjadi lebih baik.
Pelbagai Label
Anotasi
Memberi anotasi data audio dengan menggunakan beberapa label adalah penting untuk membantu model membezakan sumber audio yang bertindih. Dalam pendekatan ini, kumpulan data audio mungkin termasuk dalam satu atau banyak kelas, yang perlu disampaikan secara eksplisit kepada model untuk membuat keputusan yang lebih baik.
Diarizasi Penceramah
Ia melibatkan pemisahan fail audio input kepada segmen homogen yang dikaitkan dengan pembesar suara individu. Diarisasi bermaksud mengenal pasti sempadan pembesar suara dan mengumpulkan fail audio ke dalam segmen untuk menentukan bilangan pembesar suara yang berbeza. Proses ini membantu mengautomasikan analisis perbualan dan transkripsi dialog pusat panggilan, perbualan perubatan dan undang-undang serta mesyuarat.
Transkripsi Fonetik
Tidak seperti transkripsi biasa yang menukar audio kepada urutan perkataan, transkripsi fonetik mencatatkan cara perkataan disebut dan mewakili bunyi secara visual menggunakan simbol fonetik. Transkripsi fonetik memudahkan untuk melihat perbezaan dalam sebutan bahasa yang sama dalam beberapa dialek.
Jenis Klasifikasi Audio
Ia cuba mengkategorikan bunyi atau isyarat audio ke dalam kelas yang dipratentukan berdasarkan persekitaran di mana audio itu dirakam. Anotasi data audio perlu mengklasifikasikan rakaman dengan mengenal pasti tempat rakaman itu, seperti sekolah, rumah, kafe, pengangkutan awam, dll. Teknologi ini membantu membangunkan perisian pengecaman pertuturan, pembantu maya, perpustakaan audio untuk multimedia dan pengawasan berasaskan audio sistem.
Ia merupakan bahagian penting dalam teknologi pengecaman audio di mana bunyi itu dikenal pasti dan dikelaskan berdasarkan persekitaran asalnya. Mengenal pasti peristiwa bunyi persekitaran adalah sukar kerana ia tidak mengikut corak statik seperti muzik, irama atau fonem semantik. Contohnya, bunyi hon, siren, atau kanak-kanak bermain. Sistem ini membantu membangunkan sistem keselamatan yang dipertingkatkan untuk mengenali pecah masuk, tembakan dan penyelenggaraan ramalan.
Klasifikasi muzik secara automatik menganalisis dan mengklasifikasikan muzik berdasarkan genre, instrumen, mood dan ensembel. Ia juga membantu membangunkan perpustakaan muzik untuk penyusunan dan mendapatkan semula kepingan muzik beranotasi yang dipertingkatkan. Teknologi ini semakin digunakan dalam memperhalusi syor pengguna, mengenal pasti persamaan muzik dan menyediakan pilihan muzik.
NLU ialah bahagian penting dalam teknologi Pemprosesan Bahasa Semulajadi yang membantu mesin memahami pertuturan manusia. Dua konsep utama NLU ialah niat dan ujaran. NLU mengklasifikasikan butiran kecil pertuturan manusia seperti dialek, makna dan semantik. Teknologi ini membantu membangunkan chatbot termaju dan pembantu maya untuk memahami pertuturan manusia dengan lebih baik.
Sebab untuk memilih Shaip sebagai Rakan Anotasi Audio yang Boleh Dipercayai
orang
Pasukan yang berdedikasi dan terlatih:
- 30,000+ kolaborator untuk Pembuatan Data, Pelabelan & QA
- Pasukan Pengurusan Projek yang diperakui
- Pasukan Pembangunan Produk yang berpengalaman
- Pasukan Penyediaan Bakat & Pasukan Bakat
Proses
Kecekapan proses tertinggi dijamin dengan:
- Proses Gerbang Tahap Sigma 6 yang kuat
- Pasukan khusus 6 tali pinggang hitam Sigma - Pemilik proses utama & Pematuhan kualiti
- Gelung Penambahbaikan & Maklum Balas yang Berterusan
platform
Platform yang dipatenkan menawarkan faedah:
- Platform hujung ke hujung berasaskan web
- Kualiti yang sempurna
- TAT lebih pantas
- Penghantaran lancar
orang
Pasukan yang berdedikasi dan terlatih:
- 30,000+ kolaborator untuk Pembuatan Data, Pelabelan & QA
- Pasukan Pengurusan Projek yang diperakui
- Pasukan Pembangunan Produk yang berpengalaman
- Pasukan Penyediaan Bakat & Pasukan Bakat
Proses
Kecekapan proses tertinggi dijamin dengan:
- Proses Gerbang Tahap Sigma 6 yang kuat
- Pasukan khusus 6 tali pinggang hitam Sigma - Pemilik proses utama & Pematuhan kualiti
- Gelung Penambahbaikan & Maklum Balas yang Berterusan
platform
Platform yang dipatenkan menawarkan faedah:
- Platform hujung ke hujung berasaskan web
- Kualiti yang sempurna
- TAT lebih pantas
- Penghantaran lancar
Mengapa anda mesti menggunakan Pelabelan / Anotasi Data Audio
Pasukan Dedikasi
Dianggarkan bahawa saintis data menghabiskan lebih dari 80% masa mereka dalam pembersihan data dan penyediaan data. Dengan penyumberan luar, pasukan saintis data anda dapat memberi tumpuan untuk meneruskan pengembangan algoritma yang kuat dan menyerahkan bahagian yang membosankan kepada kami.
Skalabiliti
Bahkan model Pembelajaran Mesin (ML) rata-rata memerlukan label data yang banyak, yang memerlukan syarikat menarik sumber dari pasukan lain. Dengan perunding anotasi data seperti kami, kami menawarkan pakar domain yang secara berdedikasi mengerjakan projek anda dan dapat meningkatkan operasi dengan mudah ketika perniagaan anda berkembang.
Kualiti yang lebih baik
Pakar domain yang berdedikasi, yang memberi penjelasan dari hari ke hari - setiap hari - akan melakukan pekerjaan yang lebih baik jika dibandingkan dengan pasukan, yang perlu menampung tugas anotasi dalam jadual sibuk mereka. Tidak perlu dikatakan, ia menghasilkan output yang lebih baik.
Menghilangkan Bias Dalaman
Sebab mengapa model AI gagal, adalah kerana pasukan yang mengerjakan pengumpulan data dan anotasi secara tidak sengaja memperkenalkan bias, menyimpang hasil akhirnya dan mempengaruhi ketepatan. Walau bagaimanapun, vendor anotasi data melakukan pekerjaan yang lebih baik dalam memberi anotasi data untuk meningkatkan ketepatan dengan menghilangkan andaian dan bias.
Perkhidmatan yang Ditawarkan
Pengumpulan data gambar pakar tidak mudah digunakan untuk penyediaan AI yang komprehensif. Di Shaip, anda juga boleh mempertimbangkan perkhidmatan berikut untuk menjadikan model menjadi lebih meluas daripada biasa:
Anotasi Teks
Perkhidmatan
Kami pakar dalam membuat latihan data teks siap dengan memberi penjelasan mengenai set data lengkap, menggunakan anotasi entiti, klasifikasi teks, anotasi sentimen, dan alat lain yang relevan.
Anotasi Imej
Perkhidmatan
Kami bangga dengan melabel, kumpulan data gambar yang tersegmentasi untuk melatih model penglihatan komputer. Beberapa teknik yang berkaitan merangkumi pengecaman sempadan & pengelasan gambar.
Anotasi Video
Perkhidmatan
Shaip menawarkan perkhidmatan pelabelan video mewah untuk melatih model Computer Vision. Tujuannya adalah untuk menjadikan set data dapat digunakan dengan alat seperti pengecaman corak, pengesanan objek, & banyak lagi.
Sumber Disyorkan
Panduan Pembeli
Panduan Pembeli untuk AI Perbualan
Chatbot yang anda berbual berjalan pada sistem AI perbualan lanjutan yang dilatih, diuji dan dibina menggunakan banyak set data pengecaman pertuturan
Tawaran
Perkhidmatan Pengumpulan Data Pertuturan untuk AI anda
Shaip menawarkan perkhidmatan pengumpulan data pertuturan/audio hujung ke hujung dalam lebih 150+ bahasa untuk membolehkan teknologi yang didayakan suara memenuhi kumpulan khalayak yang pelbagai di seluruh dunia.
Blog
Apakah itu Anotasi Audio / Pertuturan Dengan Contoh
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?
Sekarang sediakan kumpulan data audio yang diteliti dengan baik, berbutir, tersegmentasi, dan pelbagai label untuk AI pintar
Soalan-soalan yang kerap ditanya (FAQ)
Anotator audio adalah orang atau antara muka intuitif yang membantu mengkategorikan kandungan audio dengan melabelkannya dengan metadata.
Untuk membuat anotasi fail audio, anda perlu memprosesnya menggunakan perisian anotasi pilihan. Anda boleh memilih jangka masa anotasi, label yang paling sesuai dengan serpihan, dan tahap mengikut mana fail audio perlu diberi penjelasan. Dari perspektif yang lebih sederhana, pendekatan melibatkan mencari elemen audio tertentu dalam fail, seperti bunyi bising, ucapan, muzik, dan banyak lagi, dan melabelkannya mengikut kelas yang diberikan agar model latihan lebih baik.
Salah satu contoh anotasi pertuturan yang mudah difahami adalah menjadikannya sama dengan pembacaan aktif melalui anotator. Setelah proses diaktifkan, anda dapat melabel elemen ucapan tertentu untuk semantik dan dialek, yang kemudian dapat dimasukkan ke dalam VA dan chatbots untuk meningkatkan kemampuan ramalan.
Anotasi audio / pertuturan dalam pemprosesan bahasa semula jadi adalah mengenai mempersiapkan kumpulan data yang dikumpulkan dengan lebih baik, dengan melabel dan menyegmentasikannya dengan lebih baik, terutama dari sudut pandang khusus matlamat.
Pembelajaran mesin berkaitan dengan model latihan dengan pandangan automatik. Walaupun data yang dikumpulkan memainkan peranan utama dalam hal ini, anotasi audio mengurus pembelajaran terstruktur dengan membantu model memahami sifat pertuturan, akustik, audio, dan corak yang berkaitan dengan lebih baik.