Shaip Vatsal Ghiya 的聯合創始人兼首席執行官分享了一些關於音頻註釋重要性的關鍵技術解釋,以及它如何幫助虛擬助手、聊天機器人和語音搜索系統理解您所說的內容,然後提取相關信息。
文章的要點是——
- 我們經常向虛擬助手、語音搜索和機器人提出開放性問題。 首先將問題集成到系統中,理解其意圖,然後將相關信息共享回來,這需要集成機器學習 (ML) 和 NLP 等技術。
- 而理解不同語言的音頻和語音需要使用音頻標註技術。 音頻註釋機器被用來理解用戶表達的問題、情緒、情緒和意圖,然後通過音頻標記技術進行教學。
- 註釋中的音頻標籤是一項關鍵技術,如果使用正確的數據集和標籤,它可以幫助開發聊天機器人、虛擬助手、實時翻譯系統、呼叫審計系統等。 擁有音頻註釋技術可以讓機器學習模型更好地識別不同的音頻元素,並在無需人工干預的情況下進行訓練。
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https://timebusinessnews.com/understanding-audio-annotation-its-advantages/