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醫療保健AI 由醫療保健專家收集、去標識化和註釋大型數據集。
對話式AI 使用豐富的結構化多語言數據集本地化支持 AI 的語音模型。
生成式人工智能 利用生成式 AI 的力量將復雜數據轉化為可操作的情報。
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人工智能數據服務
數據採集 創建和收集來自全球的音頻、圖像、文本和視頻。
數據註釋和標籤 準確註釋數據,讓 AI 和 ML 思考得更快、更聰明。
數據去標識化 確保與經過認證和認證的領域專家合規。
數據轉錄 AI 驅動的基於雲的轉錄支持 150 多種語言。
買家指南:數據註釋/標籤
買家指南:對話式AI
現成的數據目錄和許可
醫療數據集黃金標準、高質量、去標識化的醫療保健數據。
醫生聽寫數據集
轉錄病歷
電子健康記錄 (EHR)
CT 掃描圖像數據集
X 射線圖像數據集
語音/音頻數據集以 50 多種語言獲取、轉錄和註釋的語音數據。
紐約英語數據集
繁體中文數據集
西班牙語(墨西哥)數據集
加拿大法語數據集
阿拉伯數據集
計算機視覺數據集用於加速 ML 開發的圖像和視頻數據集。
銀行對賬單數據集
損壞的汽車圖像數據集
面部識別數據集
地標圖像數據集
工資單數據集
解决方案
行業
銀行與金融 改進 ML 模型以創建安全的用戶體驗。
車用電子應用 用於自動駕駛汽車的高度準確的訓練和驗證數據。
零售 使用最上下文和最相關的訓練數據訓練您的 AI 模型。
用例
醫療數據標註訓練機器學習算法以開發醫療保健領域的人工智能模型。
人臉辨識簽到 根據面部標誌自動檢測一張或多張人臉。
車輛損壞評估 識別和識別損壞程度以預測和估算成本。
自然語言處理 了解人類對話背後的意圖或情感。
計算機視覺 使用一流的 AI 數據訓練 ML 模型,以理解視覺世界。
光學字符識別(OCR) 使用高質量的 OCR 訓練數據優化數據數字化。
多種語言的現成語音/語音/音頻數據集,可快速啟動您的自動語音識別 (ASR) 模型
呼叫中心、媒體音頻
編號時間: 365
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一般對話、媒體音頻
編號時間: 1,026
一般對話,腳本獨白
編號時間: 2,239
呼叫中心、一般對話、媒體音頻
編號時間: 200
編號時間: 302
腳本獨白
編號時間: 1,222
編號時間: 418
編號時間: 2,762
編號時間: 1,028
一般對話、媒體音頻、腳本獨白
編號時間: 3,615
編號時間: 1,205
編號時間: 473
呼叫中心、IVR
編號時間: 264
編號時間: 826
編號時間: 3,126
編號時間: 424
編號時間: 367
編號時間: 1,139
一般對話
編號時間: 192
編號時間: 2,335
呼叫中心、媒體音頻、腳本獨白
編號時間: 2,266
編號時間: 610
編號時間: 350
編號時間: 548
媒體音頻、腳本獨白
編號時間: 1,751
編號時間: 2,398
編號時間: 292
編號時間: 465
編號時間: 512
編號時間: 1,492
編號時間: 495
編號時間: 528
編號時間: 1,201
編號時間: 356
編號時間: 2,027
醒來的話
歌唱音頻
編號時間: 20
編號時間: 552
編號時間: 278
語音/音頻數據集是音頻文件和相關數據的集合,主要用於與聲音相關的機器學習任務的訓練和測試。
此類數據集通常包括口語單詞、短語、環境聲音、音樂、註釋,有時還包括有關錄製條件的轉錄或元數據。
語音/音頻數據集訓練 AI 模型來識別、生成或轉換聲音模式,從而實現語音識別、聲音分類和音頻合成等任務。
通過高分辨率錄音、降噪、一致的標籤以及針對既定基準的驗證來確保質量。
這些數據集訓練語音助手或聊天機器人理解和生成人類語音,從而促進通過語音進行交互和命令執行。
元數據提供上下文,例如錄音條件或演講者人口統計數據,增強數據集的可用性並允許更精細的模型訓練和分析。