最值得信賴的 AI 語音數據收集服務
使用我們的音頻和語音數據收集服務,使用高質量的對話數據訓練您的 NLP 模型、VA、TTS 原型等
發現無瓶頸的音訊資料管道
特色客戶
專業音訊/語音資料擷取服務
任何科目。 任何場景。
在 Shaip,我們的專長在於創建專為各種 AI/ML 要求而設計的高品質語音資料集。我們提供廣泛的語言和不同環境的記錄,使我們的資料集全面且適應性強。我們的重點是在盡可能短的時間內為模型提供最大量的自訂語音資料。與我們一起,您可以期待:

- 策劃高品質的多語言音訊/語音數據以提高準確性
- 針對不同場景設定的最高可能等級的領域特異性
- 擴展您的 ML 模型以適應不同的人口統計和垂直行業
- 錄音環境: 工作室品質, 具有水晶般清晰的音頻和最小的背景噪音,以及 自然環境,其中錄音結合了環境聲音來模仿現實世界的情況。
語音數據
8 / 16 / 44 / 48 kHz
採樣率
我們的專長
對齊音訊資料以獲得更聰明的 NLP 模型
Shaip 提供 100 多種語言的端到端語音/音頻數據收集服務,使支持語音的技術能夠迎合全球不同的受眾群體。 我們可以從事任何範圍和規模的項目; 從許可現有的現成音頻數據集到管理自定義音頻數據收集,再到音頻轉錄和註釋。 無論您的語音數據採集項目有多大,我們都可以根據您的需求定制音頻採集服務,以構建針對方言、音調和語言的高質量 NLP 數據集。 從我們廣泛的語音數據集和音頻數據收集資源中進行選擇,以實現支持語音的智能設置。
劇本獨白和即興演講
它專注於處理來自單一說話者的語音。利用腳本提示輸入單通道音訊文件,確保捕捉到特定於該人的獨特語音模式、語氣和細微差別。
腳本對話和即興演講
兩人互動,透過雙通道檔案和轉錄資源複製現實世界的對話和多語言接觸的對話。
團體/多方
對話
多人討論,捕捉團體動態、重疊、語調變化,準確訓練語音模型。
喚醒詞/關鍵短語/話語集合
訓練人工智慧使用多樣化、豐富且真實的話語來識別關鍵短語或喚醒詞或具有相似含義的話語,以實現高級自然語言處理和理解。
聲學數據
保養系列
我們可以專業錄製工作室品質的音訊數據,無論是在餐廳、辦公室或家庭,或來自各種環境和語言,同時涵蓋更廣泛的聲學範圍(綜合聲音數據集)。
自動語音識別 (ASR)
通過訪問來自廣泛人口統計數據的最先進的多樣化語音/音頻數據集,提高自動語音識別 (ASR) 系統的準確性。
多語言語音/音頻訓練數據
我們遍佈全球的熟練語言專業人員提供各種語言和方言的多語言音訊/語音資料。這項努力促進了全球溝通並消除了語言障礙,有助於打造更具包容性和更有效的人工智慧解決方案。
文本到語音轉換
(語音合成)
在我們全球員工的幫助下建立文字轉語音 (TTS) 多語言模型,他們幫助您收集 150 多種語言和方言的語音數據,以增強您的 AI 模型,從車載控製到聊天機器人和學習解決方案,高品質的音訊數據。
呼叫中心
對話
代理商與客戶之間的真實交流,支援西班牙語、德語、美式英語、孟加拉語、日語、中文、印地語等多種語言。
成功案例
對話式 AI 資料集,包含 3 種語言的超過 8 小時的數據
為了建立一個印度語言的多語言平台,該客戶與 Shaip 合作,收集、分割和轉錄多種印度語言的大型資料集。這將有助於開發有效的語音模型,為客戶的創新新平台提供動力。
問題: 以 3,000 種印度語言收集超過 8 小時的音訊數據,進行分段和轉錄以開發自動語音辨識。
解決方案: 我們提供資料收集、分段、轉錄,並提供帶有元資料的 JSON 檔案。我們為客戶的語音技術專案大規模收集了 3000 種印度語言的 8 小時的音訊資料。
選擇 Shaip 作為您值得信賴的語音數據收集合作夥伴的原因
我們的團隊
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
系統
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
現成的語音/音頻數據集
想要構建自己的音頻數據集?
與我們的內部語音數據收集專家聯繫,建立最適合您要求的音頻存儲庫
常見問題
ML 模型的語音數據收集是指收集口語錄音的過程。 該集合有助於訓練和完善機器學習算法,特別是那些以理解和處理人類聲音為中心的算法。
當旨在收集自動語音識別 (ASR) 的音頻數據時,您應該首先定義項目的特定需求,包括所需的語言、口音和語音類型。 設置這些參數後,請確保您獲得尊重用戶隱私的所有必要權限。 然後,使用適當的錄音設備或軟件捕獲清晰的音頻樣本。 每個錄音都應仔細註釋其轉錄或其他相關元數據,並系統存儲以便輕鬆訪問。
機器學習中的語音數據集對於訓練、測試和驗證專門用於識別、轉錄或解釋口語的模型至關重要。 此類數據集為從語音助手和轉錄服務到語音生物識別技術的無數應用程序鋪平了道路。
為了從不同的語言和口音中收集精確的數據,與所需語言背景的母語人士的合作至關重要。 旨在獲得多樣化且具有代表性的樣本,以涵蓋廣泛的人口統計差異。 在統一環境下使用標準化錄音設備,確保音頻一致性。 重要的是,用詳細的轉錄和元數據註釋每個數據片段,表示特定的語言和口音。