Perkhidmatan Anotasi Audio & Pelabelan Pertuturan untuk AI Suara

Set data audio sedia untuk pengeluaran dalam 150+ bahasa — pelabelan pertuturan, transkripsi, diarisasi penutur dan penandaan peristiwa akustik, disampaikan oleh anotator pakar

Hubungi Kami
Anotasi audio

Apakah Anotasi Audio?

Anotasi audio ialah proses melabelkan perkataan, bunyi, pembesar suara, emosi dan peristiwa akustik yang dituturkan dalam fail audio supaya model pembelajaran mesin — pengecaman pertuturan automatik (ASR), pembantu suara, AI perbualan dan AI suara generatif — boleh mentafsir bunyi dunia sebenar. Shaip menyediakan anotasi audio sebagai perkhidmatan terurus merentasi 150+ bahasa, menggabungkan anotasi ahli bahasa terlatih dengan perkakasan berbantukan AI dan rangka kerja kualiti 6-Sigma.

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

Transkripsi Pertuturan & Pengecapan Masa

Transkripsi verbatim, bukan verbatim dan fonetik dengan ID penutur dan cap masa peringkat perkataan, sedia untuk latihan model ASR dan STT. Output dalam JSON, TextGrid, ELAN, CTM dan skema tersuai, untuk set data gred pengeluaran.

Pelabelan pertuturan

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

Pengelasan Peristiwa & Bunyi Akustik

Label audio bukan pertuturan — penggera, batuk, tembakan, bunyi mesin, lalu lintas, tapak kaki — untuk pengecaman bunyi persekitaran, pengawasan, penyelenggaraan ramalan dan AI pernafasan klinikal. Label tunggal atau berbilang label, dengan taksonomi tersuai yang diselaraskan dengan skema klien dan eksport serasi AudioSet.

Perkhidmatan data audio berbilang bahasa

Anotasi Audio Berbilang Bahasa

Anotator penutur asli merentasi 150+ bahasa dan dialek — termasuk bahasa sumber rendah dan bahasa Indik — mengendalikan rakaman penukaran kod, loghat serantau dan terminologi khusus budaya. Berguna apabila penggunaan AI suara global memerlukan liputan linguistik yang tidak dapat dikekalkan oleh vendor bahasa Inggeris sahaja atau vendor tempat tunggal.

Pertuturan bahasa semula jadi

Pengucapan Bahasa Semula Jadi (NLU) & Anotasi Niat

Penandaan niat, entiti dan slot pada bahasa lisan, dengan lapisan dialek, semantik dan sentimen. Format set data ini memperkasakan chatbot, sistem IVR, pembantu suara dan ejen suara generatif yang dilatih untuk mengendalikan perbualan sebenar, termasuk penukaran kod merentasi dua atau lebih bahasa dalam satu ujaran.

Anotasi berbilang label

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.

Diariisasi pembesar suara

Diari & Pengenalpastian Penceramah

Pengesanan sempadan yang membahagikan rakaman bentuk panjang — perbualan pusat panggilan, konsultasi klinikal, mesyuarat — kepada segmen homogen bagi setiap penutur. Termasuk jantina, jalur umur dan penandaan bahasa di tempat yang diperlukan oleh kes penggunaan, membantu model mengaitkan pertuturan dengan tepat dalam persekitaran berbilang penutur.

Transkripsi fonetik

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.

Anotasi Audio untuk AI Generatif & Multimodal

Pelabelan pakar untuk AI suara generatif, RLHF untuk output audio, data latihan multimodal yang menggabungkan pertuturan dengan teks atau video dan penyediaan set data TTS. Termasuk pasangan audio gesaan-respons, kedudukan keutamaan dan label gaya/nada untuk penalaan halus model perbualan dan pengklonan suara.

Jenis Klasifikasi Audio

Klasifikasi Data Akustik

Bunyi dikelaskan mengikut persekitaran rakaman — sekolah, rumah, kafe, pengangkutan awam, kenderaan — untuk melatih pengecaman pertuturan, pembantu maya, perpustakaan audio dan sistem pengawasan yang perlu mengecam konteks, bukan hanya perkataan.

Peristiwa bunyi bukan muzik dan bukan pertuturan — hon, siren, tembakan, pecahan kaca, kanak-kanak bermain, jentera — dilabelkan untuk AI keselamatan, penyelenggaraan ramalan dan penggunaan bandar pintar yang mana pengelasan berasaskan corak tidak terpakai.

 Label genre, instrumen, mood, tempo dan ensembel untuk perpustakaan muzik, sistem cadangan, pengesanan hak cipta dan penyederhanaan kandungan. Termasuk penandaan berbilang label untuk trek yang merangkumi genre atau mood.

Niat dan makna diekstrak pada peringkat ujaran — dialek, semantik, tekanan, nada — untuk memperkasakan chatbot, pembantu suara dan AI perbualan yang bertindak balas terhadap cara sesuatu dikatakan, bukan hanya apa yang dikatakan.

Alat Anotasi Pertuturan & Audio Dikuasakan oleh Kepintaran Manusia

Walaupun telah mengumpul data secara terperinci, model pembelajaran mesin tidak dijangka memahami konteks dan kerelevanan secara bersendirian. Walaupun model NLP pembelajaran kendiri perlu digunakan, fasa awal latihan atau lebih tepatnya pembelajaran yang diselia memerlukannya diberi sumber audio berlapis metadata.

Di sinilah Shaip memainkan peranan dengan menyediakan set data canggih untuk melatih persediaan AI dan ML, mengikut kes penggunaan standard. Tenaga kerja profesional kami dan pasukan anotator pakar sentiasa bertugas untuk melabel dan mengkategorikan data pertuturan dalam repositori yang berkaitan.

Anotasi ucapan
  • 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

Sebab untuk memilih Shaip sebagai Rakan Anotasi Audio yang Boleh Dipercayai

Warga Kami

Warga Kami

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

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

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.

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.

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.

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 Anotasi Teks

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.

Maklumat Lanjut
Anotasi gambar

Perkhidmatan Anotasi Imej

Kami bangga dengan melabel, kumpulan data gambar yang tersegmentasi untuk melatih model penglihatan komputer yang arif. Beberapa teknik yang berkaitan merangkumi pengecaman sempadan & klasifikasi gambar.

Maklumat Lanjut
Anotasi video

Perkhidmatan Anotasi Video

Shaip menawarkan perkhidmatan pelabelan video mewah untuk melatih model Penglihatan Komputer.
Matlamat di sini ialah untuk menjadikan set data boleh digunakan dengan alatan seperti pengecaman corak, pengesanan objek dan banyak lagi.

Maklumat Lanjut

Sumber Disyorkan

Perbualan ai
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

Maklumat Lanjut
Pengumpulan data ucapan
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.

Maklumat Lanjut
Perkhidmatan anotasi audio
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?

Maklumat Lanjut

Pelanggan Pilihan

Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.

Dapatkan Pakar Anotasi Audio On-board.

Sekarang sediakan kumpulan data audio yang diteliti dengan baik, berbutir, tersegmentasi, dan pelbagai label untuk AI pintar

Hubungi Kami
Anotasi audio ialah proses melabelkan perkataan, bunyi, pembesar suara, emosi dan peristiwa akustik yang dituturkan dalam fail audio supaya model pembelajaran mesin dapat mentafsir bunyi dunia sebenar. Transkripsi hanya menukar pertuturan kepada teks — anotasi lebih lanjut dengan menanda siapa yang bercakap, bahasa apa yang mereka gunakan, emosi atau bunyi latar belakang apa yang hadir dan di mana dalam audio setiap peristiwa berlaku. Pembantu suara, sistem ASR dan AI perbualan semuanya memerlukan audio yang dianotasi, bukan hanya ditranskripsikan.
Shaip menyediakan transkripsi pertuturan dengan penetapan masa, diarisasi dan pengenalpastian penutur, pengelasan peristiwa dan bunyi akustik, pengucapan bahasa semula jadi (NLU) dan anotasi niat, transkripsi fonetik, anotasi berbilang label untuk sumber audio yang bertindih, anotasi audio berbilang bahasa dalam 150+ bahasa dan pelabelan pakar untuk AI suara generatif termasuk kedudukan keutamaan RLHF dan penyediaan set data TTS. Anotasi disampaikan sebagai perkhidmatan terurus dengan pasukan khusus pilihan.
 
Shaip menyokong anotasi audio untuk penjagaan kesihatan dan AI suara klinikal (termasuk pengesanan peristiwa pernafasan dan imlak doktor), AI perbualan dan pembantu suara, ASR/STT untuk persekitaran berbilang bahasa dan bising, analitik pusat panggilan, suara dalam kabin automotif dan AI suara generatif termasuk TTS dan pengklonan suara. Setiap vertikal disokong oleh anotasi berpengalaman domain dan, jika perlu, pematuhan rangka kerja bernama seperti HIPAA untuk beban kerja klinikal.
 
Anotasi audio di Shaip dijalankan di bawah rangka kerja kualiti peringkat 6-Sigma dengan semakan berbilang peringkat: semakan kendiri anotator, semakan rakan sebaya, audit pakar dan persampelan statistik. Persetujuan antara anotator diukur dan biasanya dipegang pada 95%+ bergantung pada kerumitan tugas. Anotator penutur asli digunakan untuk setiap bahasa, pra-anotasi bantuan AI mengurangkan varians dan pasukan khusus tali pinggang hitam 6-Sigma memiliki pematuhan proses dan gelung penambahbaikan berterusan.
 
Rangkaian anotator Shaip merangkumi lebih 150 bahasa dan dialek, termasuk semua bahasa utama Eropah, Asia Timur dan Timur Tengah, bahasa Indik, bahasa Afrika dan beberapa bahasa sumber rendah. Rakaman penukaran kod — yang mana dua bahasa berselang-seli dalam satu ujaran — dikendalikan oleh anotator berbilang bahasa, yang penting untuk penggunaan AI suara global yang menawarkan perkhidmatan kepada pengguna dwibahasa atau berbilang bahasa.
 
Ya. Aliran kerja anotasi audio dijalankan di bawah sistem pengurusan keselamatan maklumat yang diperakui ISO 27001, sedia HIPAA untuk maklumat kesihatan yang dilindungi termasuk penyuntingan PHI dan mematuhi GDPR untuk subjek data pemastautin EU. Kawalan akses dan log audit diselaraskan dengan SOC 2 dan pasukan anotasi khusus atau anotasi di premis yang terikat dengan NDA boleh diatur untuk set data yang paling sensitif.
AI suara generatif dan model suara besar memerlukan data melangkaui transkripsi standard. Shaip menyediakan pasangan audio tindak balas segera, kedudukan keutamaan RLHF pada output suara, korpora berlabel berbilang pembesar suara untuk pengklonan suara, penandaan gaya suara dan emosi, dan penyediaan set data TTS. Output disampaikan dalam format yang serasi dengan saluran penalaan halus biasa, dengan kepelbagaian linguistik dan budaya dikawal merentasi pembesar suara untuk mengurangkan bias model.
 
Ya. Saluran anotasi Shaip menampung tindanan hingar latar belakang, penukaran kod, keadaan rakaman medan dan terminologi khusus domain — perubatan, perundangan, kewangan, automotif dan perindustrian. Taksonomi peristiwa akustik boleh disesuaikan dengan kes penggunaan klien, daripada peristiwa pernafasan klinikal (batuk, berdehit) kepada bunyi perindustrian (penggera, jentera) kepada peristiwa berkaitan keselamatan (tembakan, pecahan kaca), dengan eksport tersuai atau serasi dengan AudioSet.
 

Ia menyediakan data berlabel untuk membantu sistem mengenal pasti perkataan, aksen dan niat, meningkatkan transkripsi dan pemahaman.

Cabaran termasuk mengendalikan loghat dan dialek. Shaip menguruskan ini dengan ahli bahasa global dan proses berskala.