Ons het almal vir Alexa (of ander stemassistente) 'n paar oop vrae gevra.
Alexa, is die naaste pizza-plek oop?
Alexa, watter restaurant in my plek bied gratis aflewering by my adres aan?
Of iets soortgelyks.
As mense praat ons met mekaar deur oop vrae te gebruik, maar om so 'n omgangsvraag aan 'n virtuele assistent klink nie na 'n slim ding om te doen nie.
Tog kom Alexa met die regte antwoord – elke keer. Hoe? In ons geval moet die KI die ligging verwerk, verstaan dat die pizzaplek nie eintlik 'n plek is nie (soos in 'n stad) en dan met 'n akkurate antwoord vorendag kom.
Danksy oudio-aantekeninge – 'n subset van data-etikettering – kan die masjienleerstelsel vrae soos hierdie identifiseer en die regte inligting herwin. So, wat presies is klankannotasie, en hoekom is dit nodig?
Wat is oudio-aantekening?
Oudio-aantekening behels die klassifikasie van oudiokomponente in 'n masjienverstaanbare formaat. Oudio-aantekening verskil van klank transkripsie, waar transkripsie die gesproke woorde in geskrewe vorm omskakel.
In oudio-annotasie word addisionele kritieke inligting oor die oudiolêer ook verskaf – soos semantiese, morfologiese, fonetiese en diskoersdata. Oudio-aantekeninge kan ook metadata oor die hele oudiolêer insluit eerder as om individuele aantekeninge te beskryf.
Waarom word oudio-aantekeninge vereis?
Die NLP-mark gaan na verwagting groei 14 keer groter in 2025 vergeleke met 2017. Die globale markwaarde van NLP was $3 miljard in 2017, en die syfer sal na verwagting astronomies groei tot $43 miljard in 2025.
Data-insameling en annotasie is krities vir die ontwikkeling van chatbots, stemherkenningstelsels en virtuele assistente. Daarbenewens is hulle nodig om NLP te ontwikkel spraakherkenning modelle en lei masjienleeralgoritmes op.
Die masjiene word opgelei met behulp van verskeie akkuraat geannoteerde klank lêers om vrae, emosies, bedoelings en sentimente te identifiseer, te verstaan en gepas daarop te reageer.
Nadat oudio annoteer is en oudiosnitte geklassifiseer is, word dit in die stelsel ingevoer sodat die masjien ingewikkeldhede wat met menslike taal geassosieer word, kan optel en ongeag die aksent, toon, dialek, uitspraak en taal.
Gebruik gevalle en toepassings
Oudio-annotasie word nou al 'n paar jaar deur verskeie industrieë gebruik. Kom ons begin met die mees voor die hand liggende een – virtuele assistente.
Virtuele assistente
Opleiding van die virtuele assistente op verskeie oudio geannoteerde datastelle om dit moontlik te maak om 'n stem assistent te ontwikkel wat die versoek akkuraat kan verwerk en vinnig kan reageer vir 'n beter kliënt ervaring. Teen 2020, 'n derde van die Britse en Amerikaanse huishoudings het ten minste een slimluidspreker met 'n ingeboude virtuele assistent gehad.
Teks-na-spraak-modules
Die tegnologie moet opgelei word op geannoteerde oudiolêers om 'n teks-na-spraak-module te ontwikkel wat digitale teks naatloos in natuurlike taalspraak kan omskakel.
chatbots
Chatbots is 'n integrale deel van kliëntediens. Chatbots moet opgelei word om gebruikers se woorde en frases te interpreteer deur geannoteerde oudiolêers te gebruik om 'n natuurlike gesprek met mense.
Outomatiese spraakherkenning (ASR)
Dit gaan alles oor die transkripsie van gesproke woorde in geskrewe teks. "Spraakherkenning" self verwys na die proses om gesproke woorde in die teks om te skakel; stemherkenning en sprekeridentifikasie het egter ten doel om beide gesproke inhoud en die spreker se identiteit te identifiseer. ASR se akkuraatheid word bepaal deur verskillende parameters, bv. luidsprekervolume, agtergrondgeraas, opnametoerusting, en meer.
Hoe help Shaip?
As jy 'n eersterangse oudio-/spraakaantekeningprojek in gedagte het, het jy ongetwyfeld 'n betroubare etiket- en annotasievennoot nodig. As betroubaarheid en akkuraatheid iets is waarna jy soek, glo ons Shaip is die vennoot wat jy nodig het.
Shaip is van die begin af aan die voorpunt van oudio-, video- en beeldetiketterings- en annotasiedienste. Ons kundigheid strek verder as die verskaffing van basiese oplossings vir spraaketikettering. Met hoogs ervare en gekwalifiseerde annoteerders, het ons die bandwydte om 'n groot volume veeltalige geannoteerde oudiolêers te verskaf. Ons dienste sluit in oudiotranskripsie, spraaketikettering, spraak na teks, luidsprekerdiarisering, fonetiese transkripsie, oudioklassifikasie, veeltalige oudiodatadienste, natuurlike taaluitspraak, multi-etiket-annotasie.
Oudio-transkripsie
Ons help om top-notch NLP-modelle te ontwikkel deur akkuraat geannoteerde oudiolêers vir alle soorte projekte te verskaf. Ons laat kliënte toe om uit verskeie oudiotipes en -formate te kies – standaardformaat, woordelikse en nie-woordelike transkripsie.
Spraaketikettering
Shaip se kenners skei die klanke in die klankopname en benoem elke lêer. Hierdie tegniek behels die identifisering van soortgelyke klanke in 'n oudiolêer, skeiding daarvan en akkuraat annoteer om te ontwikkel opleidingsdata.
Spraak na teks
Spraak-tot-teks is 'n kritieke deel van die NLP-modelontwikkeling. Met hierdie tegniek word opgeneemde spraak in teks omgeskakel. Dit is dus belangrik om te fokus op die uitspraak, woorde en sinne in verskeie dialekte.
Luidspreker se dagboek
In spreker-diarisering word die oudiolêer in verskeie oudiosegmente verdeel, gebaseer op die klankbron. Die sprekergrense word geïdentifiseer en in segmente geklassifiseer om die totale aantal sprekers te bepaal. Die bronne sluit agtergrondgeraas, musiek, stilte en meer in.
Fonetiese transkripsie
Ons fonetiese transkripsiedienste is baie gesog deur tegniese vennote. Ons presteer in die omskakeling van klank in spesifieke woorde deur fonetiese simbole te gebruik.
Klankindeling
Ons kundige span annoteerders klassifiseer die oudio-opname in voorafopgestelde kategorieë. Sommige kategorieë sluit in agtergrondgeraas, gebruikersvoorneme, aantal sprekers, semantiese segmentering, en meer.
Veeltalige klankdatadienste
Dit is nog 'n hoogs voorkeurdiens van Shaip. Aangesien ons 'n diverse groep gekwalifiseerde annoteerders het, kan ons uitstekend voorsien spraakaantekening dienste vir verskeie tale en dialekte.
Natuurlike taaluitspraak
Natuurlike taaluitsprake is goed geskik vir die opleiding van kletsbotte of virtuele assistente om te help om die kleinste van menslike spraak, soos klem, dialekte, semantiek en konteks.
Multi-label aantekening
'n Enkele oudiolêer kan aan verskeie klasse behoort, en as sodanig is dit belangrik om multi-etiket-annotasie te verskaf om die ML-modelle te help om tussen twee oudiobronne te onderskei.
Hoekom Shaip?
Wanneer jy op die regte diensverskaffer besluit, glo ons dat jy beter kanse op sukses het wanneer jy iemand kies wat die ervaring het en konsekwent hoë gehalte standaarde handhaaf.Shaip is die onbetwisbare leier in die mark in die verskaffing oudio-aantekeningdienste, aangesien ons 'n hoogs toegewyde groep annoteerders het wat opgelei is om aan die kliënt se kwaliteitstandaarde te voldoen.
Boonop kan ons wegdoen met interne vooroordeel aangesien ons verskillende vlakke van annoteerders en kwaliteitbeheerders het. Ons ondervinding werk in ons kliënt se guns aangesien ons betyds skaalbare dienste gelewer het.
