Zvuková anotace

Co je zvuková / řečová anotace s příkladem

Všichni jsme položili Alexovi (nebo jiným hlasovým asistentům) několik otevřených otázek.

Alexo, je otevřená nejbližší pizzerie?

Alexo, která restaurace v mé lokalitě nabízí bezplatné doručení na mou adresu?

Nebo něco podobného.

Jako lidé spolu mluvíme pomocí otevřených otázek, ale takovou hovorovou otázku klademe a virtuální asistentka nezní to jako chytrá věc.

Přesto Alexa přichází se správnou odpovědí – pokaždé. Jak? V našem případě musí AI zpracovat polohu, pochopit, že pizzerie ve skutečnosti není místo (jako ve městě), a pak přijít s přesnou odpovědí.

Díky zvukové anotaci – podmnožině označování dat – dokáže systém strojového učení identifikovat podobné otázky a získat správné informace. Takže, co přesně je zvuková anotace a proč je vyžadována?

Co je to zvuková anotace?

Zvuková anotace zahrnuje klasifikaci audio komponent ve strojově srozumitelném formátu. Zvuková anotace se liší od zvukový přepis, kde transkripce převádí mluvená slova do psané podoby.

Ve zvukové anotaci jsou také uvedeny další důležité informace o zvukovém souboru – jako jsou sémantická, morfologická, fonetické a diskurzní data. Zvuková anotace může také obsahovat metadata o celém audio souboru, spíše než popisovat jednotlivé anotace.

Proč je vyžadována zvuková anotace?

Trh NLP má růst 14krát větší v roce 2025 ve srovnání s rokem 2017. Globální tržní hodnota NLP byla v roce 3 2017 miliardy USD a předpokládá se, že tato hodnota v roce 43 astronomicky vzroste na 2025 miliard USD.

Sběr dat a anotace jsou zásadní pro vývoj chatbotů, systémů rozpoznávání hlasu a virtuálních asistentů. Navíc jsou potřeba k rozvoji NLP rozpoznávání řeči modely a trénovat algoritmy strojového učení.

Stroje jsou cvičeny pomocí různých přesně anotovaných audio soubory identifikovat, porozumět a vhodně reagovat na otázky, emoce, záměry a pocity.

Po anotaci zvuku a klasifikaci zvukových klipů je vložen do systému, takže stroj může zachytit složitosti spojené s lidským jazykem bez ohledu na přízvuk, tón, dialekt, výslovnost a jazyk.

Vysoce kvalitní datové sady zvuku / řeči pro trénování vašeho modelu konverzace AI

Případy použití a aplikace

Zvukovou anotaci používá několik průmyslových odvětví již několik let. Začněme tím nejviditelnějším – virtuálními asistenty.

  • Virtuální asistenti

    Školení virtuálních asistentů na různých zvukových anotovaných datových sadách, aby bylo možné vyvinout hlasového asistenta, který dokáže přesně zpracovat požadavek a rychle reagovat pro lepší zákaznickou zkušenost. do roku 2020 třetina britských a amerických domácností měl alespoň jeden chytrý reproduktor s vestavěným virtuálním asistentem.

  • Moduly převodu textu na řeč

    Tato technologie musí být vyškolena na anotovaných zvukových souborech, aby se vyvinul modul převodu textu na řeč, který dokáže plynule převádět digitální text na řeč v přirozeném jazyce.

  • Chatbots

    Chatboti jsou nedílnou součástí zákaznické podpory. Chatboti by měli být vyškoleni k interpretaci slov a frází uživatelů pomocí anotovaných zvukových souborů k simulaci a přirozený rozhovor s lidmi.

  • Automatické rozpoznávání řeči (ASR)

    Jde o přepis mluveného slova do psaného textu. Samotné „rozpoznávání řeči“ odkazuje na proces převodu mluvených slov do textu; nicméně rozpoznávání hlasu a identifikace mluvčího mají za cíl identifikovat jak mluvený obsah, tak identitu mluvčího. Přesnost ASR je určena různými parametry, tj. hlasitostí reproduktoru, hlukem pozadí, záznamovým zařízením a dalšími.

Jak Shaip pomáhá?

Pokud máte na mysli prvotřídní projekt audio/řečových anotací, nepochybně potřebujete spolehlivého partnera pro označování a anotaci. Pokud hledáte spolehlivost a přesnost, věříme, že Shaip je partnerem, kterého potřebujete.

Zvukové anotační služby
Shaip je od samého počátku v popředí služeb označování a anotací zvuku, videa a obrázků. Naše odborné znalosti přesahují poskytování základních řešení pro označování řeči. Díky vysoce zkušeným a kvalifikovaným anotátorům máme šířku pásma, abychom mohli poskytnout velké množství vícejazyčných anotovaných zvukových souborů. Mezi naše služby patří přepis zvuku, označování řeči, řeč na text, diarizace řečníka, fonetický přepis, klasifikace zvuku, vícejazyčné služby zvukových dat, promluva v přirozeném jazyce, anotace více štítky.

  • Přepis zvuku

    Pomáháme vyvíjet špičkové modely NLP tím, že poskytujeme přesně anotované zvukové soubory pro všechny typy projektů. Klientům umožňujeme výběr z různých typů a formátů zvuku – standardní formát, doslovný i nedoslovný přepis.

  • Označování řeči

    Shaipovi odborníci oddělují zvuky v zvukový záznam a označit každý soubor. Tato technika zahrnuje identifikaci podobných zvuků ve zvukovém souboru, jejich oddělení a přesné anotování pro vývoj tréninková data.

  • Řeč k textu

    Převod řeči na text je kritickou součástí vývoje modelu NLP. Pomocí této techniky je nahraná řeč převedena na text. Je tedy důležité zaměřit se na výslovnost, slova a věty v různých dialektech.

  • Diarizace reproduktorů

    Při dializaci reproduktorů je zvukový soubor rozdělen do několika zvukových segmentů podle zdroje zvuku. Hranice reproduktorů jsou identifikovány a klasifikovány do segmentů, aby se určil celkový počet reproduktorů. Mezi zdroje patří hluk na pozadí, hudba, ticho a další.

  • Fonetický přepis

    Naše služby fonetického přepisu jsou velmi vyhledávané technologickými partnery. Vynikáme v převodu zvuku na konkrétní slova pomocí fonetických symbolů.

  • Klasifikace zvuku

    Náš odborný tým anotátorů zařazuje zvukový záznam do předem nastavených kategorií. Některé kategorie zahrnují hluk na pozadí, záměr uživatele, počet reproduktorů, sémantické členění a další.

  • Vícejazyčné zvukové datové služby

    Je to další vysoce preferovaná služba Shaip. Vzhledem k tomu, že máme různorodou skupinu kvalifikovaných anotátorů, můžeme poskytnout vynikající řečová anotace služby pro několik jazyků a dialektů.

  • Přirozený jazyk

    Promluvy v přirozeném jazyce se dobře hodí pro trénování chatbotů nebo virtuálních asistentů, kteří vám pomohou anotovat to nejmenší lidská řeč, jako je stres, dialekty, sémantika a kontext.

  • Anotace více štítků

    Jeden zvukový soubor může patřit do více tříd a jako takový je důležité poskytnout víceznačkovou anotaci, která pomůže modelům ML rozlišit dva zdroje zvuku.

Proč Shaip?

Věříme, že při rozhodování o správném poskytovateli služeb máte větší šanci na úspěch, když si vyberete někoho, kdo má zkušenosti a trvale udržuje standardy vysoké kvality.

Shaip je nesporným lídrem na trhu v poskytování zvukové anotační služby, protože máme vysoce oddanou skupinu anotátorů, kteří byli vyškoleni, aby splňovali standardy kvality klienta.

Kromě toho můžeme odstranit vnitřní zaujatost, protože máme různé úrovně anotátorů a kontrolorů kvality. Naše zkušenosti fungují ve prospěch našeho klienta, protože poskytujeme škálovatelné služby včas.

Sociální sdílení