Аудио анотация за интелигентни AI

Разработете разговорни и проницателни ИИ от следващо поколение с компетентни услуги за аудио анотации

Елиминирайте тесните места във вашия канал за аудио данни сега

Препоръчани клиенти

Защо са необходими услуги за аудио/говорни анотации за НЛП?

От автомобилните навигации до интерактивните VA, системите, активирани с реч, напоследък са водещи. Въпреки това, за да могат тези изобретателни и автономни настройки да работят точно и ефективно, те трябва да бъдат захранвани със секционирани, сегментирани и курирани данни.

Въпреки че събирането на аудио/говорни данни се грижи за наличността на прозрения, подаването на набори от данни сляпо не би било от голяма полза за моделите, освен ако не станат запознати с контекста. Това е мястото, където аудио/речево етикетиране или анотация идва на помощ, като се гарантира, че събраните преди това набори от данни са маркирани до съвършенство и са упълномощени да управляват специфични случаи на употреба, което може да включва гласова помощ, поддръжка за навигация, превод или повече.

Казано по-просто, аудио/речевата анотация за NLP е свързана с етикетиране на записи във формат, който впоследствие се разбира от настройките за машинно обучение. Например гласови асистенти като Cortana и Siri първоначално бяха захранвани с огромни обеми анотирано аудио, за да могат да разберат контекста на нашите запитвания, емоции, чувства, семантика и други нюанси.

Инструмент за говорни и аудио анотации, захранван от човешкия интелект

Въпреки обстойното събиране на данни, не се очаква моделите за машинно обучение да разбират контекста и уместността сами по себе си. Е, могат, но засега няма да говорим за самообучаващи се ИИ. Но дори и самообучаващите се модели на НЛП да бъдат разгърнати, първоначалната фаза на обучението или по-скоро контролираното обучение ще изисква те да бъдат захранвани с аудио ресурси на ниво метаданни.

Това е мястото, където Shaip влиза в игра, като предоставя най-съвременни набори от данни за обучение на AI и ML настройки, според стандартните случаи на употреба. С нас до вас не е нужно да предполагате идея за модела, тъй като нашата професионална работна сила и екип от експертни анотатори са винаги на работа, за да етикетират и категоризират речеви данни в съответните хранилища.

Увеличете възможностите на вашия НЛП модел
Обогатете настройките за обработка на естествен език с подробни аудио данни
Насладете се на съоръженията за лични и дистанционни пояснения
Разгледайте практически най-добрите техники за елиминиране на шума, като анотация с множество етикети

Нашите експертизи

Персонализираното аудио етикетиране/анотация вече не е далечна мечта

Услугите за етикетиране на реч и аудио са силна страна на Shaip от самото начало. Разработвайте, обучавайте и подобрявайте AI за разговори, чатботове и машини за разпознаване на реч с нашите най-съвременни решения за етикетиране на аудио и реч. Нашата мрежа от квалифицирани лингвисти по целия свят с опитен екип за управление на проекти може да събира с часове многоезично аудио и да анотира големи обеми данни, за да обучи приложения с активиран глас. Ние също така транскрибираме аудио файлове, за да извлечем смислени прозрения, налични в аудио формати. Сега изберете техниката за етикетиране на аудио и реч, която най-добре отговаря на вашата цел, и оставете мозъчната атака и техническите подробности на Shaip.

Аудио транскрипция

Разработвайте интелигентни НЛП модели, като подавате в камиони прецизно транскрибирани говорни/аудио данни. В Shaip ви позволяваме да избирате от по-широк набор от възможности за избор, включително стандартно аудио, дословна и многоезична транскрипция. Освен това можете да обучите моделите с допълнителни идентификатори на високоговорителите и данни за маркиране на времето.

Етикетиране на речта

Етикетирането на реч или аудио е стандартна техника за анотиране, която се отнася до разделяне на звуци и етикетиране със специфични метаданни. Същността на тази техника включва онтологична идентификация на звуци от парче аудио и точното им анотиране, за да направят наборите от данни за обучение по-приобщаващи

Аудио класификация

Използва се от компании за анотации на реч, за да обучат AI до съвършенство, засягайки анализирането на аудиозаписи, според съдържанието. С аудио класификациите машините могат да идентифицират гласове и звуци, като същевременно могат да разграничават двете, като част от по-проактивен режим на обучение.

Многоезични аудио данни

Събирането на многоезични аудио данни е полезно само ако анотаторите могат да ги етикетират и сегментират по съответния начин. Това е мястото, където услугите за многоезични аудио данни са полезни, тъй като се отнасят до анотиране на реч въз основа на разнообразието на езика, за да бъдат идентифицирани и анализирани перфектно от съответните AI

Мулти-етикет
анотация

Анотирането на аудио данни чрез прибягване до множество етикети е важно, за да помогне на моделите да разграничат припокриващите се аудио източници. При този подход набор от аудио данни може да принадлежи към един или много класове, които трябва да бъдат изрично предадени на модела за по-добро вземане на решения.

Диаризация на говорещите

Това включва разделяне на входен аудио файл на хомогенни сегменти, свързани с отделни високоговорители. Диаризацията означава идентифициране на границите на високоговорителите и групиране на аудио файловете в сегменти, за да се определи броят на отделните високоговорители. Този процес помага за автоматизиране на анализа на разговори и транскрибиране на диалози в кол център, медицински и правни разговори и срещи.

Фонетична транскрипция

За разлика от обикновената транскрипция, която преобразува звука в поредица от думи, фонетичната транскрипция отбелязва как се произнасят думите и визуално представя звуците с помощта на фонетични символи. Фонетичната транскрипция улеснява забелязването на разликата в произношението на един и същи език в няколко диалекта.

Видове аудио класификация

Класификация на акустичните данни

Той се опитва да категоризира звуци или аудио сигнали в предварително дефинирани класове въз основа на средата, в която е записано аудиото. Анотаторите на аудио данни трябва да класифицират записите, като идентифицират къде са записани, като училища, домове, кафенета, обществен транспорт и др. Тази технология помага за разработването на софтуер за разпознаване на реч, виртуални асистенти, аудио библиотеки за мултимедия и аудио базирано наблюдение системи.

Класификация на звука на околната среда

Това е критична част от технологията за аудио разпознаване, при която звуците се разпознават и класифицират въз основа на средата, от която произхождат. Идентифицирането на звукови събития от околната среда е трудно, тъй като те не следват статични модели като музика, ритми или семантични фонеми. Например звуците на клаксони, сирени или игра на деца. Тази система помага за разработването на подобрени системи за сигурност за разпознаване на взломи, изстрели и предсказуема поддръжка.

Музикална класификация

Музикалната класификация автоматично анализира и класифицира музика въз основа на жанр, инструменти, настроение и ансамбъл. Той също така помага за разработването на музикални библиотеки за подобрено организиране и извличане на анотирани музикални парчета. Тази технология все повече се използва за фина настройка на потребителските препоръки, идентифициране на музикални прилики и предоставяне на музикални предпочитания.

Класификация на изказванията на естествен език

NLU е важна част от технологията за обработка на естествен език, която помага на машините да разбират човешката реч. Двете основни концепции на NLU са намерение и изказвания. NLU класифицира второстепенни детайли на човешката реч като диалект, значение и семантика. Тази технология помага за разработването на усъвършенствани чатботове и виртуални асистенти за по-добро разбиране на човешката реч.

Причини да изберете Shaip като ваш надежден партньор за аудио анотация

Хора

Специализирани и обучени екипи:

30,000+ сътрудници за създаване на данни, етикетиране и QA
Упълномощен екип за управление на проекти
Опитен екип за разработка на продукти
Екип за набиране и адаптиране на екип от таланти

Процес

Най-високата ефективност на процеса се осигурява с:

Здрав 6 Sigma Stage-Gate процес
Специален екип от 6 черни колани Сигма – собственици на ключови процеси и съответствие с качеството
Непрекъснато подобрение и обратна връзка

платформа

Патентованата платформа предлага предимства:

Уеб-базирана платформа от край до край
Безупречно качество
По-бърз TAT
Безпроблемна доставка

Защо трябва да възложите етикетиране/анотиране на аудио данни

Посветен екип

Изчислено е, че учените по данни прекарват над 80% от времето си в почистване и подготовка на данни. С аутсорсинг вашият екип от специалисти по данни може да се съсредоточи върху продължаването на разработването на стабилни алгоритми, оставяйки досадната част от работата на нас.

По-добро качество

Специализираните експерти по домейни, които анотират всеки ден, ще вършат превъзходна работа в сравнение с екип, който трябва да поеме анотационни задачи в техните натоварени графици. Излишно е да казвам, че това води до по-добър резултат.

мащабируемост

Дори среден модел на машинно обучение (ML) би изисквал етикетиране на големи части от данни, което изисква компаниите да привличат ресурси от други екипи. С консултанти за анотиране на данни като нас ние предлагаме експерти по домейни, които всеотдайно работят по вашите проекти и могат лесно да мащабират операциите с разрастването на вашия бизнес.

Премахване на вътрешното пристрастие

Причината, поради която AI моделите се провалят, е, че екипите, работещи върху събирането на данни и анотацията, неволно въвеждат пристрастия, изкривявайки крайния резултат и засягайки точността. Въпреки това, доставчикът на анотация на данни върши по-добра работа при анотирането на данните за подобрена точност чрез елиминиране на предположения и пристрастия.

Предлагани услуги

Експертното събиране на данни за изображения не е ръчна работа за цялостни настройки на AI. В Shaip можете дори да разгледате следните услуги, за да направите моделите много по-разпространени от обикновено:

Препоръчителни ресурси

Ръководство на купувача

Ръководство за купувача за разговорен AI

Чатботът, с който сте разговаряли, работи на усъвършенствана разговорна AI система, която е обучена, тествана и създадена с помощта на тонове набори от данни за разпознаване на реч

Предложения

Услуги за събиране на речеви данни за вашия AI

Shaip предлага услуги за събиране на реч/аудио данни от край до край на над 150 езика, за да даде възможност на гласово активираните технологии да обслужват разнообразна аудитория по целия свят.

Блог

Какво е аудио/говорна анотация с пример

Всички сме задавали на Alexa (или други гласови асистенти) някои отворени въпроси. Алекса, най-близката пицария отворена ли е? Алекса, кой ресторант в моето местоположение предлага безплатна доставка до моя адрес?

Вземете експерти по аудио анотация на борда.

Сега подгответе добре проучени, гранулирани, сегментирани и многомаркирани набори от аудио данни за интелигентни AI

Свържи се с нас

Често задавани въпроси (често задавани въпроси)

1. Кой/какво е аудио анотатор?

Аудио анотаторът е или човек, или интуитивен интерфейс, който помага за категоризирането на аудио съдържание, като го обозначава с метаданни.

2. Как да анотирате аудио файл?

За да анотирате аудио файл, трябва да го обработите с помощта на предпочитания софтуер за анотиране. Можете просто да изберете времевата рамка на анотацията, етикет, който най-добре отговаря на фрагмента, и нивата, според които аудиофайлът трябва да бъде анотиран. От по-проста гледна точка, подходът включва намиране на специфични аудио елементи във файла, като шум, реч, музика и други, и етикетирането им според дадения клас за по-добро обучение на модели.

3. Какво е пример за анотация на реч / гласова анотация?

Един лесно разбираем пример за речева анотация е да я подложите на активно четене чрез анотатор. След като процесът е активиран, можете да маркирате определени елементи от речта за семантика и диалекти, които след това могат да бъдат въведени в VA и chatbots за подобряване на възможностите за предсказване.

4. Какво е аудио/говорна анотация в НЛП?

Аудио/речевата анотация при обработката на естествен език е свързана с по-добрата подготовка на събраните набори от данни, като се етикетират и сегментират по-добре, особено от гледна точка на конкретната цел.

5. Защо аудио анотацията е важна за машинното обучение?

Машинното обучение се отнася до модели на обучение с автоматизирани прозрения. Въпреки че събраните данни играят основна роля в това отношение, аудио анотацията се грижи за структурираното обучение, като помага на моделите да разберат по-добре естеството на речта, акустиката, аудиото и свързания модел.