Audio -aantekening vir intelligente AI's
Ontwikkel gespreks- en waarneembare, volgende generasie AI's met bekwame klankaantekeningdienste
Elimineer nou die knelpunte in jou oudiodatapyplyn
Voorgestelde kliënte
Waarom is klank- / spraakaantekeningdienste nodig vir NLP?
Van navigasies in die motor tot interaktiewe VA's, spraak-geaktiveerde stelsels het die afgelope tyd die program aangebied. Vir hierdie vindingryke en outonome opstellings om akkuraat en doeltreffend te presteer, moet hulle egter met gesnyde, gesegmenteerde en saamgestelde data gevoer word.
Alhoewel die versameling van klank- / spraakdata sorg vir die beskikbaarheid van insigte, sou die modelle blindelings nie veel vir die modelle help nie, tensy dit die konteks raak. Dit is waar klank- / spraaketikettering of -aantekening handig te pas kom, om te verseker dat die voorheen versamelde datastelle perfek gemerk word en bemagtig is om spesifieke gebruiksgevalle te bestuur, wat stemhulp, navigasieondersteuning, vertaling of meer kan insluit.
Eenvoudig gestel, klank-/ spraakaantekening vir NLP gaan alles oor die etikettering van opnames in 'n formaat wat daarna verstaan word deur die instellings vir masjienleer. Byvoorbeeld, stemassistente soos Cortana en Siri is aanvanklik gevoed met groot hoeveelhede geannoteerde klank sodat hulle die konteks van ons navrae, emosies, sentimente, semantiek en ander nuanses kon verstaan.
Spraak- en oudio-aantekeningnutsmiddel aangedryf deur menslike intelligensie
Ondanks die lang insameling van data, word daar nie verwag dat masjienleermodelle konteks en relevansie op sigself sal verstaan nie. Wel, hulle kan, maar ons sal vir eers nie oor die selfleer AI's praat nie. Maar selfs al sou selfleer-NLP-modelle ontplooi word, sou die aanvanklike fase van opleiding of eerder onder toesig leer vereis dat hulle gevoed word met metadata-gelaagde klankbronne.
Dit is waar Shaip ter sprake kom deur die nuutste datastelle beskikbaar te stel om AI- en ML-opstellings op te lei, volgens die standaard gebruiksgevalle. Met ons aan u sy, hoef u nie die idee van 'n model te raai nie, aangesien ons professionele werkers en 'n span kundige aantekenaars altyd besig is om spraakdata in relevante bewaarplekke te benoem en te kategoriseer.
- Skaal die vermoëns van u NLP -model
- Verryk die opstel van natuurlike taalverwerkings met gedetailleerde klankdata
- Ervaar persoonlike en afstandsaantekeninggeriewe
- Ontdek die beste tegnieke om ruis te elimineer, soos multi-label annotasie, prakties
Ons kundigheid
Aangepaste klanketikettering / -aantekening is nie meer 'n verre droom nie
Spraak- en oudio-etiketteringsdienste is sedert die begin 'n forte van Shaip. Ontwikkel, lei en verbeter gespreks-KI, kletsbotte en spraakherkenningsenjins met ons moderne klank- en spraaketiketteringsoplossings. Ons netwerk van gekwalifiseerde taalkundiges regoor die wêreld met 'n ervare projekbestuurspan kan ure se veeltalige oudio insamel en groot volumes data annoteer om stemgeaktiveerde toepassings op te lei. Ons transkribeer ook oudiolêers om betekenisvolle insigte wat in oudioformate beskikbaar is, te onttrek. Kies nou die oudio- en spraaketiketteringstegniek wat die beste by jou doel pas en laat dinkskrums en tegniese aspekte aan Shaip oor.
Oudio-transkripsie
Ontwikkel intelligente NLP -modelle deur vragmotors presies getranskribeerde spraak-/ klankdata in te voer. By Shaip laat ons u kies uit 'n groter reeks keuses, insluitend standaard klank, woordeliks en veeltalige transkripsie. Boonop kan u die modelle oplei met ekstra luidspreker-identifiseerders en tydstempingsdata.
Spraaketikettering
Spraak- of klanketikettering is 'n standaard aantekeningstegniek wat handel oor die skeiding van klanke en etikettering met spesifieke metadata. Die essensie van hierdie tegniek behels die ontologiese identifisering van klanke uit 'n stuk klank en die aantekening daarvan akkuraat om die opleidingsdatastelle meer inklusief te maak
Klankindeling
Dit word deur spraakaantekeningmaatskappye gebruik om die KI's tot perfeksie op te lei, met betrekking tot die ontleding van oudio-opnames, volgens die inhoud. Met oudio-klassifikasies kan masjiene stemme en klanke identifiseer, terwyl hulle tussen die twee kan onderskei, as deel van 'n meer proaktiewe opleidingsregime.
Veeltalige klankdatadienste
Die versameling van meertalige klankdata is slegs nuttig as die aantekenaars dit kan etiketteer en segmenteer. Dit is hier waar veeltalige klankdatadienste handig te pas kom, aangesien dit betrekking het op die aantekening van spraak op grond van die diversiteit van die taal, wat deur die relevante KI's geïdentifiseer en perfek ontleed moet word.
Natuurlike taal
woord
NLU het betrekking op die aantekening van menslike spraak vir die klassifikasie van die kleinste besonderhede, soos semantiek, dialekte, konteks, spanning en meer. Hierdie vorm van geannoteerde data is sinvol om virtuele assistente en chatbots beter op te lei.
Multi-etiket
Body
Dit is belangrik om klankdata aan te meld deur gebruik te maak van verskeie etikette om modelle te help om oorvleuelende klankbronne te onderskei. In hierdie benadering kan 'n klankdatastel tot een of meer klasse behoort, wat uitdruklik aan die model oorgedra moet word vir beter besluitneming.
Luidspreker se dagboek
Dit behels die verdeling van 'n insette klanklêer in homogene segmente wat met individuele sprekers geassosieer word. Diarisering beteken om luidsprekergrense te identifiseer en die oudiolêers in segmente te groepeer om die aantal afsonderlike sprekers te bepaal. Hierdie proses help om gespreksontleding en transkripsie van oproepsentrumdialoog, mediese en regsgesprekke en vergaderings te outomatiseer.
Fonetiese transkripsie
In teenstelling met gewone transkripsie wat oudio in 'n reeks woorde omskakel, merk 'n fonetiese transkripsie op hoe woorde uitgespreek word en stel die klanke visueel voor met behulp van fonetiese simbole. Fonetiese transkripsie maak dit makliker om die verskil in uitspraak van dieselfde taal in verskeie dialekte op te let.
Tipes oudioklassifikasie
Dit poog om klanke of oudioseine in voorafbepaalde klasse te kategoriseer gebaseer op die omgewing waarin die oudio opgeneem is. Die oudiodata-annoteerders moet die opnames klassifiseer deur te identifiseer waar hulle opgeneem is, soos skole, huise, kafees, openbare vervoer, ens. Hierdie tegnologie help om spraakherkenningsagteware, virtuele assistente, oudiobiblioteke vir multimedia en oudio-gebaseerde toesig te ontwikkel stelsels.
Dit is 'n kritieke deel van die klankherkenningstegnologie waar die klanke herken en geklassifiseer word op grond van die omgewings wat hulle ontstaan. Dit is moeilik om omgewingsklankgebeure te identifiseer aangesien hulle nie statiese patrone soos musiek, ritmes of semantiese foneme volg nie. Byvoorbeeld, die geluide van toeters, sirenes of kinders wat speel. Hierdie stelsel help om verbeterde sekuriteitstelsels te ontwikkel om inbrake, geweerskote en voorspellende instandhouding te herken.
Musiekklassifikasie ontleed en klassifiseer musiek outomaties op grond van die genre, instrumente, bui en ensemble. Dit help ook om musiekbiblioteke te ontwikkel vir verbeterde organisering en herwinning van geannoteerde musiekstukke. Hierdie tegnologie word toenemend gebruik om gebruikersaanbevelings te verfyn, musikale ooreenkomste te identifiseer en musikale voorkeure te verskaf.
NLU is 'n deurslaggewende deel van die natuurlike taalverwerkingstegnologie wat masjiene help om menslike spraak te verstaan. Die twee hoofkonsepte van NLU is bedoeling en uitsprake. NLU klassifiseer klein besonderhede van menslike spraak soos dialek, betekenis en semantiek. Hierdie tegnologie help om gevorderde kletsbotte en virtuele assistente te ontwikkel om menslike spraak beter te verstaan.
Redes om Shaip te kies as u betroubare klanknotasvennoot
Mense
Toegewyde en opgeleide spanne:
- 30,000+ medewerkers vir die skep van data, etikettering en QA
- Gesertifiseerde projekbestuurspan
- Ervare produkontwikkelingspan
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
proses
Die hoogste doeltreffendheid van die proses word verseker deur:
- Robuuste 6 Sigma Stage-Gate-proses
- 'N Toegewyde span van 6 Sigma swart gordels - Belangrike prosesseienaars en voldoening aan gehalte
- Deurlopende verbetering en terugvoerlus
platform
Die gepatenteerde platform bied voordele:
- Web-gebaseerde end-to-end platform
- Onberispelike kwaliteit
- Vinniger TAT
- Naadloze aflewering
Mense
Toegewyde en opgeleide spanne:
- 30,000+ medewerkers vir die skep van data, etikettering en QA
- Gesertifiseerde projekbestuurspan
- Ervare produkontwikkelingspan
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
proses
Die hoogste doeltreffendheid van die proses word verseker deur:
- Robuuste 6 Sigma Stage-Gate-proses
- 'N Toegewyde span van 6 Sigma swart gordels - Belangrike prosesseienaars en voldoening aan gehalte
- Deurlopende verbetering en terugvoerlus
platform
Die gepatenteerde platform bied voordele:
- Web-gebaseerde end-to-end platform
- Onberispelike kwaliteit
- Vinniger TAT
- Naadloze aflewering
Waarom u die etikettering / aantekening van klankdata moet uitkontrakteer?
Toewy span
Daar word beraam dat data -wetenskaplikes meer as 80% van hul tyd spandeer in die opruiming en voorbereiding van data. Met uitkontraktering kan u span datawetenskaplikes daarop fokus om voort te gaan met die ontwikkeling van robuuste algoritmes wat die vervelige deel van die taak aan ons oorlaat.
Skaalbaarheid
Selfs 'n gemiddelde Machine Learning (ML) -model sal groot hoeveelhede data moet etiketteer, wat vereis dat ondernemings hulpbronne van ander spanne insamel. Met konsultante soos ons, bied ons domeinkenners aan wat toegewyd aan u projekte werk en die bedrywighede maklik kan skaal namate u onderneming groei.
Beter gehalte
Toegewyde domeinkenners, wat dag-tot-dag-aantekeninge aanteken, sal-elke dag-beter werk vergeleke met 'n span wat aantekeningstake in hul besige skedules moet akkommodeer. Nodeloos om te sê, dit lei tot beter uitset.
Elimineer interne vooroordeel
Die rede waarom AI -modelle misluk, is omdat spanne wat aan data -insameling en aantekeninge werk, onbedoeld vooroordeel inbring, die eindresultaat skeef trek en die akkuraatheid beïnvloed. Die verskaffer van data -aantekeninge lewer egter 'n beter taak om die data aan te teken vir verbeterde akkuraatheid deur aannames en vooroordeel uit te skakel.
dienste wat aangebied word
Die versameling van deskundige beelddata is nie alles in die hande vir uitgebreide AI-opstellings nie. By Shaip kan u selfs die volgende dienste oorweeg om modelle meer algemeen as gewoonlik te maak:
Teksaantekening
Dienste
Ons spesialiseer daarin om tekstuele data -opleiding gereed te maak deur volledige inligtingstelle aan te teken, met behulp van entiteitsaantekening, teksklassifikasie, sentimentaantekening en ander relevante instrumente.
Beeldaantekening
Dienste
Ons is trots op die etikettering van gesegmenteerde beelddatastelle om rekenaarvisiemodelle op te lei. Sommige van die relevante tegnieke sluit grensherkenning en beeldklassifikasie in.
Video-aantekening
Dienste
Shaip bied uitstekende videomerkingsdienste vir die opleiding van rekenaarvisie-modelle. Die doel is om datastelle bruikbaar te maak met instrumente soos patroonherkenning, voorwerpopsporing en meer.
Aanbevole bronne
Kopergids
Kopersgids vir Gespreks-KI
Die kletsbot waarmee jy gesels het, loop op 'n gevorderde gespreks-KI-stelsel wat opgelei, getoets en gebou is met behulp van tonne spraakherkenningdatastelle
offers
Spraakdata-insamelingsdienste vir jou KI's
Shaip bied end-tot-end spraak-/klankdata-insamelingsdienste in meer as 150 tale om stemgeaktiveerde tegnologieë in staat te stel om aan 'n diverse stel gehore regoor die wêreld te voldoen.
Nuus
Wat is oudio-/spraakaantekening met voorbeeld
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?
Berei nou goed nagevorsde, korrelvormige, gesegmenteerde en multi-benoemde klankdatastelle voor vir intelligente AI's
Algemene vrae (FAQ)
'N Klankaantekenaar is óf 'n persoon óf 'n intuïtiewe koppelvlak wat klankinhoud help kategoriseer deur dit met metadata te benoem.
Om 'n klanklêer aan te teken, moet u dit verwerk met behulp van die voorkeur -aantekeningprogrammatuur. U kan eenvoudig die tydsraamwerk van die aantekening kies, die etiket wat die beste by die fragment pas, en die vlakke waarvolgens die klanklêer geannoteer moet word. Vanuit 'n eenvoudiger perspektief behels die benadering om spesifieke klankelemente in die lêer te vind, soos geraas, spraak, musiek en meer, en dit te etiketteer volgens die gegewe klas om modelle beter op te lei.
Een maklik verstaanbare voorbeeld van toespraakaantekening is om dieselfde te onderwerp aan aktiewe lees via 'n annotator. Sodra die proses geaktiveer is, kan u sekere elemente van die toespraak vir semantiek en dialekte benoem, wat dan in die VA's en chatbots ingevoer kan word om voorspellingsvermoëns te verbeter.
Klank-/ spraakaantekening in die verwerking van natuurlike taal gaan oor die voorbereiding van die versamelde datastelle, deur dit beter te etiketteer en te segmenteer, veral vanuit 'n doelspesifieke oogpunt.
Masjienleer het betrekking op opleidingsmodelle met outomatiese insigte. Alhoewel die versamelde data in hierdie verband 'n belangrike rol speel, sorg klankaantekening vir gestruktureerde leer deur die modelle te help om die aard van spraak, akoestiek, klank en die gepaardgaande patroon beter te verstaan.