智能 AI 的音頻註釋
開發具有強大音頻註釋服務的對話式和感知型下一代 AI
立即消除音頻數據管道中的瓶頸
特色客戶
為什麼 NLP 需要音頻/語音註釋服務？
從車載導航到交互式 VA，語音激活系統最近一直在運行。 然而，為了讓這些創造性和自主的設置準確有效地執行，它們必須提供分段、分段和策劃的數據。
雖然音頻/語音數據收集負責洞察力的可用性，但盲目地提供數據集對模型沒有多大幫助，除非它們了解上下文。 這是音頻/語音標籤或註釋派上用場的地方，確保先前收集的數據集被標記為完美，並有權管理特定用例，其中可能包括語音輔助、導航支持、翻譯等。
簡而言之，NLP 的音頻/語音註釋就是以一種隨後被機器學習設置理解的格式標記錄音。 例如，Cortana 和 Siri 等語音助手最初接受了大量帶註釋的音頻，以便他們能夠理解我們查詢的上下文、情緒、情感、語義和其他細微差別。
由人類智能提供支持的語音和音頻註釋工具
儘管收集了大量數據，但預計機器學習模型不會自行理解上下文和相關性。 嗯，他們可以，但我們現在不討論自學 AI。 但即使要部署自學習 NLP 模型，訓練的初始階段或更確切地說是監督學習也需要向它們提供元數據分層音頻資源。
根據標準用例，這就是 Shaip 通過提供最先進的數據集來訓練 AI 和 ML 設置而發揮作用的地方。 有我們在您身邊，您無需再猜測模型構想，因為我們的專業團隊和專家註釋團隊始終致力於在相關存儲庫中標記和分類語音數據。
- 擴展 NLP 模型的功能
- 使用精細的音頻數據豐富自然語言處理設置
- 體驗面對面和遠程註釋設施
- 探索最佳降噪技術，如多標籤註釋、動手實踐
我們的專長
自定義音頻標籤/註釋不再是遙不可及的夢想
從一開始，語音和音頻標籤服務就是 Shaip 的強項。 使用我們最先進的音頻和語音標籤解決方案開發、訓練和改進對話式 AI、聊天機器人和語音識別引擎。 我們遍布全球的合格語言專家網絡和經驗豐富的項目管理團隊可以收集數小時的多語言音頻並對大量數據進行註釋，以訓練支持語音的應用程序。 我們還轉錄音頻文件以提取音頻格式中可用的有意義的見解。 現在選擇最適合您目標的音頻和語音標記技術，並將頭腦風暴和技術細節留給 Shaip。
音頻轉錄
通過輸入大量精確轉錄的語音/音頻數據來開發智能 NLP 模型。 在 Shaip，我們讓您從更廣泛的選擇中進行選擇，包括標準音頻、逐字記錄和多語言轉錄。 此外，您可以使用額外的說話者標識符和時間戳數據來訓練模型。
語音標籤
語音或音頻標籤是一種標準註釋技術，涉及分離聲音並使用特定元數據進行標記。 該技術的本質涉及從一段音頻中對聲音進行本體識別，並對其進行準確註釋，使訓練數據集更具包容性
音頻分類
語音註釋公司使用它來訓練 AI 使其完美，涉及根據內容分析錄音。 通過音頻分類，機器可以識別聲音和聲音，同時能夠區分兩者，作為更主動的培訓制度的一部分。
多語言音頻數據服務
只有當註釋者可以相應地標記和分割它們時，收集多語言音頻數據才有用。 這是多語言音頻數據服務派上用場的地方，因為它們涉及基於語言的多樣性對語音進行註釋，由相關的 AI 進行完美的識別和解析
自然語言
發聲
NLU 涉及註釋人類語音以對最小的細節進行分類，如語義、方言、上下文、壓力等。 這種帶註釋的數據形式在更好地訓練虛擬助手和聊天機器人方面很有意義。
多標籤
註解
通過使用多個標籤來註釋音頻數據對於幫助模型區分重疊的音頻源很重要。 在這種方法中，音頻數據集可能屬於一個或多個類，需要明確地傳達給模型以進行更好的決策。
說話人分類
它涉及將輸入音頻文件拆分為與各個揚聲器相關的同質片段。 分類意味著識別揚聲器邊界並將音頻文件分組為段以確定不同揚聲器的數量。 此過程有助於自動化對話分析和呼叫中心對話、醫療和法律對話以及會議的轉錄。
音標
與將音頻轉換為單詞序列的常規轉錄不同，語音轉錄會記錄單詞的發音方式，並使用音標在視覺上表示聲音。 音標可以更容易地註意到幾種方言中同一語言的發音差異。
音頻分類的類型
它嘗試根據錄製音頻的環境將聲音或音頻信號分類為預定義的類別。 音頻數據註釋器必須通過識別錄音的位置來對錄音進行分類，例如學校、家庭、咖啡館、公共交通等。該技術有助於開發語音識別軟件、虛擬助手、多媒體音頻庫和基於音頻的監控系統。
它是音頻識別技術的關鍵部分，根據聲音產生的環境對聲音進行識別和分類。 識別環境聲音事件很困難，因為它們不遵循音樂、節奏或語義音素等靜態模式。 例如，喇叭、警報器或兒童玩耍的聲音。 該系統有助於開發增強的安全系統，以識別闖入、槍擊和預測性維護。
音樂分類根據流派、樂器、情緒和合奏自動分析和分類音樂。 它還有助於開發音樂庫，以增強對帶註釋的音樂的組織和檢索。 這項技術越來越多地用於微調用戶推薦、識別音樂相似性和提供音樂偏好。
NLU 是自然語言處理技術的重要組成部分，可幫助機器理解人類語音。 NLU 的兩個主要概念是意圖和話語。 NLU 對人類語音的次要細節進行分類，例如方言、含義和語義。 該技術有助於開發高級聊天機器人和虛擬助手，以更好地理解人類語言。
選擇 Shaip 作為您值得信賴的音頻註釋合作夥伴的理由
員工
專門和訓練有素的團隊：
- 30,000 多名數據創建、標籤和 QA 協作者
- 有資質的項目管理團隊
- 經驗豐富的產品開發團隊
- 人才庫採購和入職團隊
過程
通過以下方式確保最高的流程效率：
- 穩健的 6 Sigma Stage-Gate 工藝
- 一個由 6 Sigma 黑帶組成的專門團隊——關鍵流程負責人和質量合規
- 持續改進和反饋循環
平台
獲得專利的平台具有以下優勢：
- 基於網絡的端到端平台
- 無可挑剔的品質
- 更快的 TAT
- 無縫交付
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為什麼你應該外包音頻數據標籤/註釋
敬業的團隊
據估計，數據科學家將超過 80% 的時間花在數據清理和數據準備上。 通過外包，您的數據科學家團隊可以專注於繼續開發強大的算法，將繁瑣的工作交給我們。
可擴展性
即使是普通的機器學習 (ML) 模型也需要標記大量數據，這需要公司從其他團隊中獲取資源。 借助像我們這樣的數據註釋顧問，我們提供領域專家，他們專注於您的項目，並且可以隨著您的業務增長輕鬆擴展運營。
更好的質量
與需要在繁忙的日程安排中適應註釋任務的團隊相比，日復一日地進行註釋的專門領域專家將 - 任何一天 - 都做得更好。 不用說，它會產生更好的輸出。
消除內部偏差
AI 模型失敗的原因是，從事數據收集和註釋的團隊無意中引入了偏見，從而扭曲了最終結果並影響了準確性。 但是，數據註釋供應商通過消除假設和偏見，在註釋數據以提高準確性方面做得更好。
現在為智能人工智能準備經過充分研究的、精細的、分段的和多標籤的音頻數據集
常見問題
音頻註釋器是一個人或一個直觀的界面，它通過用元數據標記音頻內容來幫助對音頻內容進行分類。
要註釋音頻文件，您需要使用首選的註釋軟件對其進行處理。 您可以簡單地選擇註釋的時間範圍、最適合片段的標籤以及音頻文件需要註釋的層級。 從更簡單的角度來看，該方法涉及在文件中查找特定的音頻元素，如噪聲、語音、音樂等，並根據給定的類對它們進行標記，以便更好地訓練模型。
語音註釋的一個易於理解的示例是通過註釋器對其進行主動閱讀。 激活該過程後，您可以為語義和方言標記語音的某些元素，然後將其輸入 VA 和聊天機器人以提高預測能力。
自然語言處理中的音頻/語音註釋就是為了更好地準備收集的數據集，通過更好地標記和分割它們，尤其是從特定目標的角度來看。
機器學習涉及具有自動化洞察力的訓練模型。 雖然收集的數據在這方面發揮著重要作用，但音頻註釋通過幫助模型更好地理解語音、聲學、音頻和相關模式的性質來處理結構化學習。