Zvuková anotace pro inteligentní AI
Rozvíjejte konverzační a vnímavé AI příští generace s kompetentními službami zvukové anotace
Odstraňte úzká hrdla ve svém kanálu audio dat již nyní
Vybraní klienti
Proč jsou pro NLP potřebné služby zvukových anotací?
Od navigací v autě až po interaktivní VA v poslední době přehlídku ovládají systémy aktivované řečí. Aby však tato invenční a autonomní nastavení fungovala přesně a efektivně, musí být napájena sekčními, segmentovanými a kurátorovými daty.
Zatímco shromažďování zvukových / řečových dat se stará o dostupnost vhledu, slepé podávání datových sad slepě by modelům příliš nepomohlo, pokud by nezasáhly do kontextu. V tomto případě přichází vhod označení zvuku / řeči nebo anotace, které zajistí, že dříve shromážděné datové sady budou označeny k dokonalosti a budou moci spravovat konkrétní případy použití, které mohou zahrnovat hlasovou asistenci, navigační podporu, překlad nebo další.
Jednoduše řečeno, zvuková/ řečová anotace pro NLP je o označování nahrávek ve formátu, kterému následně rozumějí nastavení strojového učení. Například hlasoví asistenti jako Cortana a Siri byli zpočátku krmeni obrovskými objemy komentovaného zvuku, aby porozuměli kontextu našich dotazů, emocí, sentimentů, sémantiky a dalších nuancí.
Nástroj pro anotaci řeči a zvuku poháněný lidskou inteligencí
Navzdory dlouhému shromažďování dat se neočekává, že by modely strojového učení samy chápaly kontext a relevanci. Mohou, ale prozatím nebudeme mluvit o umělé inteligenci. Ale i kdyby tam byly nasazeny samoučící se modely NLP, počáteční fáze školení nebo spíše učení pod dohledem by vyžadovalo, aby byli zásobeni zvukovými zdroji s vrstvami metadat.
To je místo, kde Shaip vstupuje do hry tím, že poskytuje nejmodernější datové sady k trénování nastavení AI a ML podle standardních případů použití. S námi po vašem boku nemusíte hádat modelové myšlenky, protože naše profesionální pracovní síla a tým odborných anotátorů jsou vždy připraveni označit a kategorizovat data řeči v příslušných úložištích.
- Rozšiřte možnosti svého modelu NLP
- Obohaťte nastavení zpracování přirozeného jazyka o granulární zvuková data
- Vyzkoušejte si zařízení pro osobní a vzdálené poznámky
- Prozkoumejte nejlepší techniky eliminující hluk, jako je anotace více štítků, praktické použití
Naše odbornost
Vlastní zvukové označování / anotace už není vzdálený sen
Speech & Audio štítkovací služby byly silnou stránkou Shaip od počátku. Vyvíjejte, trénujte a vylepšujte konverzační umělou inteligenci, chatboty a nástroje pro rozpoznávání řeči pomocí našich nejmodernějších řešení pro označování zvuku a řeči. Naše síť kvalifikovaných lingvistů po celém světě se zkušeným týmem projektového managementu dokáže shromáždit hodiny vícejazyčného zvuku a anotovat velké objemy dat pro trénování aplikací s podporou hlasu. Přepisujeme také zvukové soubory, abychom získali smysluplné informace dostupné ve zvukových formátech. Nyní si vyberte techniku označování zvuku a řeči, která nejlépe vyhovuje vašemu cíli, a nechte brainstorming a technické záležitosti na Shaipovi.
Přepis zvuku
Vyvíjejte inteligentní modely NLP vkládáním nákladu přesně přepsaných dat řeči/ zvuku. Ve společnosti Shaip vám dáváme na výběr z širší sady možností, včetně standardního zvukového, doslovného a vícejazyčného přepisu. Navíc můžete trénovat modely s dalšími identifikátory reproduktorů a údaji o časovém razítku.
Označování řeči
Označování řeči nebo zvuku je standardní anotační technika, která se týká oddělení zvuků a označování konkrétními metadaty. Podstata této techniky zahrnuje ontologickou identifikaci zvuků ze zvukového záznamu a jejich přesné anotování, aby byly tréninkové datové sady inkluzivnější
Klasifikace zvuku
Používají ho společnosti zabývající se anotací řeči k vycvičení AI k dokonalosti, pokud jde o analýzu zvukových nahrávek podle obsahu. Díky klasifikaci zvuku mohou stroje identifikovat hlasy a zvuky, přičemž jsou schopny je rozlišit, jako součást proaktivnějšího tréninkového režimu.
Vícejazyčné zvukové datové služby
Shromažďování vícejazyčných zvukových dat je užitečné pouze tehdy, pokud je mohou anotátoři odpovídajícím způsobem označit a segmentovat. Zde se hodí vícejazyčné zvukové datové služby, které se týkají anotace řeči na základě rozmanitosti jazyka, kterou mají příslušná umělá inteligence dokonale identifikovat a analyzovat
Přirozený jazyk
Promluva
NLU se zabývá anotováním lidské řeči za účelem klasifikace těch nejmenších detailů, jako je sémantika, dialekty, kontext, stres a další. Tato forma anotovaných dat má smysl při lepším školení virtuálních asistentů a chatbotů.
Multi-Label
Anotace
Přidávání poznámek ke zvukovým datům pomocí několika štítků je důležité, aby modely mohly rozlišovat překrývající se zvukové zdroje. V tomto přístupu může audio datový soubor patřit do jedné nebo mnoha tříd, které je třeba explicitně předat modelu pro lepší rozhodování.
Diarizace reproduktorů
Zahrnuje rozdělení vstupního zvukového souboru do homogenních segmentů spojených s jednotlivými reproduktory. Diarizace znamená identifikaci hranic reproduktorů a seskupování zvukových souborů do segmentů pro určení počtu odlišných reproduktorů. Tento proces pomáhá automatizovat analýzu konverzace a přepis dialogů call centra, lékařských a právních rozhovorů a schůzek.
Fonetický přepis
Na rozdíl od běžného přepisu, který převádí zvuk na sekvenci slov, fonetický přepis zaznamenává, jak se slova vyslovují, a vizuálně reprezentuje zvuky pomocí fonetických symbolů. Fonetický přepis usnadňuje zaznamenání rozdílu ve výslovnosti stejného jazyka v několika dialektech.
Typy klasifikace zvuku
Pokouší se kategorizovat zvuky nebo zvukové signály do předem definovaných tříd na základě prostředí, ve kterém byl zvuk nahrán. Anotátoři zvukových dat musí nahrávky klasifikovat tak, že identifikují, kde byly nahrány, jako jsou školy, domy, kavárny, veřejná doprava atd. Tato technologie pomáhá vyvíjet software pro rozpoznávání řeči, virtuální asistenty, zvukové knihovny pro multimédia a sledování založené na zvuku. systémy.
Jde o kritickou součást technologie rozpoznávání zvuku, kde jsou zvuky rozpoznávány a klasifikovány na základě prostředí, z něhož pocházejí. Identifikace zvukových událostí v prostředí je obtížná, protože nesledují statické vzorce, jako je hudba, rytmy nebo sémantické fonémy. Například zvuky klaksonů, sirén nebo hrajících si dětí. Tento systém pomáhá vyvíjet vylepšené bezpečnostní systémy pro rozpoznání vloupání, výstřelů a prediktivní údržby.
Klasifikace hudby automaticky analyzuje a klasifikuje hudbu na základě žánru, nástrojů, nálady a souboru. Pomáhá také rozvíjet hudební knihovny pro lepší organizaci a vyhledávání anotovaných skladeb. Tato technologie se stále více používá při dolaďování uživatelských doporučení, identifikaci hudebních podobností a poskytování hudebních preferencí.
NLU je klíčovou součástí technologie zpracování přirozeného jazyka, která pomáhá strojům porozumět lidské řeči. Dva hlavní koncepty NLU jsou záměr a výroky. NLU klasifikuje drobné detaily lidské řeči, jako je dialekt, význam a sémantika. Tato technologie pomáhá vyvíjet pokročilé chatboty a virtuální asistenty, aby lépe rozuměli lidské řeči.
Důvody, proč si vybrat Shaip jako důvěryhodného partnera pro anotaci zvuku
Lidé
Specializované a vyškolené týmy:
- Více než 30,000 XNUMX spolupracovníků pro vytváření, označování a kontrolu dat
- Tým pověřeného řízení projektů
- Zkušený tým vývoje produktů
- Tým získávání a přihlašování talentů
Proces
Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:
- Robustní 6stupňový proces sigma-gate
- Specializovaný tým 6 černých pásů Sigma - klíčoví vlastníci procesů a dodržování kvality
- Neustálé zlepšování a zpětná vazba
Plošina
Patentovaná platforma nabízí výhody:
- Webová platforma typu end-to-end
- Bezvadná kvalita
- Rychlejší TAT
- Bezproblémové doručení
Lidé
Specializované a vyškolené týmy:
- Více než 30,000 XNUMX spolupracovníků pro vytváření, označování a kontrolu dat
- Tým pověřeného řízení projektů
- Zkušený tým vývoje produktů
- Tým získávání a přihlašování talentů
Proces
Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:
- Robustní 6stupňový proces sigma-gate
- Specializovaný tým 6 černých pásů Sigma - klíčoví vlastníci procesů a dodržování kvality
- Neustálé zlepšování a zpětná vazba
Plošina
Patentovaná platforma nabízí výhody:
- Webová platforma typu end-to-end
- Bezvadná kvalita
- Rychlejší TAT
- Bezproblémové doručení
Proč byste měli outsourcovat označování / anotaci zvukových dat
Věnujte tým
Odhaduje se, že vědci v oblasti dat tráví více než 80% času úklidem dat a přípravou dat. Díky outsourcingu se váš tým datových vědců může soustředit na pokračování vývoje robustních algoritmů, které nechají únavnou část práce na nás.
Škálovatelnost
I průměrný model Machine Learning (ML) by vyžadoval značení velkých kusů dat, což vyžaduje, aby společnosti čerpaly zdroje od jiných týmů. S poradci pro anotaci dat, jako jsme my, nabízíme doménové experty, kteří se specializují na vaše projekty a mohou snadno škálovat operace, jak vaše firma roste.
Lepší kvalita
Specializovaní doménoví experti, kteří komentují den a den, budou-každý den-dělat vynikající práci ve srovnání s týmem, který potřebuje přizpůsobit úkoly anotací ve svých nabitých plánech. Není třeba říkat, že to má za následek lepší výstup.
Odstraňte vnitřní zaujatost
Důvodem, proč modely AI selhávají, je to, že týmy pracující na sběru dat a anotaci neúmyslně zavádějí zkreslení, zkreslují konečný výsledek a ovlivňují přesnost. Dodavatel anotací dat však dělá lepší práci při anotování dat pro lepší přesnost tím, že eliminuje předpoklady a předpojatost.
Nabízené služby
Expertní sběr obrazových dat není pro komplexní nastavení AI vše v ruce. Ve společnosti Shaip můžete dokonce zvážit následující služby, díky nimž budou modely mnohem rozšířenější než obvykle:
Textová anotace
Služby
Specializujeme se na přípravu školení textových dat anotováním vyčerpávajících datových sad, pomocí anotace entit, klasifikace textu, anotace sentimentu a dalších relevantních nástrojů.
Anotace obrázku
Služby
Jsme pyšní na označování, segmentované datové sady obrázků pro trénování modelů počítačového vidění. Některé z relevantních technik zahrnují rozpoznávání hranic a klasifikaci obrazu.
Video anotace
Služby
Shaip nabízí špičkové služby označování videa pro školení modelů Computer Vision. Cílem je učinit datové sady použitelné pomocí nástrojů, jako je rozpoznávání vzorů, detekce objektů a další.
Doporučené zdroje
Průvodce kupujícím
Průvodce kupujícího pro konverzační umělou inteligenci
Chatbot, se kterým jste mluvili, běží na pokročilém konverzačním systému umělé inteligence, který je trénovaný, testovaný a vytvořený pomocí spousty datových sad pro rozpoznávání řeči.
Nabídky
Služby sběru dat řeči pro vaše AI
Shaip nabízí komplexní služby shromažďování řečových/audio dat ve více než 150 jazycích, aby umožnil technologiím s podporou hlasu uspokojit různorodou skupinu publika po celém světě.
Blog
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?
Nyní připravte dobře prozkoumané, granulované, segmentované a víceznačené zvukové datové sady pro inteligentní AI
Často kladené otázky (FAQ)
Zvukový anotátor je buď osoba, nebo intuitivní rozhraní, které pomáhá kategorizovat zvukový obsah tím, že jej označí metadaty.
Chcete -li opatřit poznámkami zvukový soubor, musíte jej zpracovat pomocí upřednostňovaného softwaru pro poznámky. Můžete jednoduše vybrat časový rámec anotace, štítek, který nejlépe odpovídá fragmentu, a úrovně, podle kterých je třeba zvukový soubor opatřit poznámkami. Z jednodušší perspektivy tento přístup zahrnuje nalezení konkrétních zvukových prvků v souboru, jako je hluk, řeč, hudba a další, a jejich označení podle dané třídy pro lepší tréninkové modely.
Jedním snadno srozumitelným příkladem anotace řeči je podrobit ji aktivnímu čtení prostřednictvím anotátoru. Jakmile je proces aktivován, můžete označit určité prvky řeči pro sémantiku a dialekty, které pak mohou být přidány do VA a chatbotů pro zlepšení prediktivních schopností.
Anotace zvuku/ řeči ve zpracování přirozeného jazyka je o lepší přípravě shromážděných datových sad tím, že je lépe označíte a segmentujete, zejména z hlediska konkrétního cíle.
Strojové učení se týká tréninkových modelů s automatizovanými přehledy. Shromážděná data v tomto ohledu hrají hlavní roli, zvuková anotace se stará o strukturované učení tím, že pomáhá modelům lépe porozumět povaze řeči, akustiky, zvuku a souvisejícímu vzoru.