Wszyscy zadaliśmy Alexie (lub innym asystentom głosowym) kilka pytań otwartych.
Alexa, czy najbliższa pizzeria jest otwarta?
Alexa, która restauracja w mojej lokalizacji oferuje bezpłatną dostawę na mój adres?
Albo coś podobnego.
Jako ludzie rozmawiamy ze sobą za pomocą pytań otwartych, ale zadając takie potoczne pytanie Wirtualny asystent nie brzmi jak mądra rzecz.
Jednak Alexa znajduje właściwą odpowiedź – za każdym razem. Jak? W naszym przypadku sztuczna inteligencja musi przetworzyć lokalizację, zrozumieć, że pizzeria nie jest w rzeczywistości miejscem (jak w mieście), a następnie znaleźć dokładną odpowiedź.
Dzięki adnotacji dźwiękowej — podzbiorowi etykietowania danych — system uczenia maszynowego może identyfikować tego typu pytania i uzyskiwać właściwe informacje. Czym dokładnie jest adnotacja dźwiękowa i dlaczego jest wymagana?
Co to są adnotacje dźwiękowe?
Adnotacja dźwiękowa obejmuje klasyfikację komponentów audio w formacie zrozumiałym dla maszyn. Adnotacja dźwiękowa różni się od transkrypcja audio, gdzie transkrypcja przekształca wypowiedziane słowa na formę pisemną.
W adnotacji dźwiękowej podawane są również dodatkowe krytyczne informacje o pliku dźwiękowym — takie jak dane semantyczne, morfologiczne, fonetyczne i dyskursu. Adnotacja dźwiękowa może również zawierać metadane dotyczące całego pliku dźwiękowego, zamiast opisywać poszczególne adnotacje.
Dlaczego wymagana jest adnotacja dźwiękowa?
Rynek NLP ma się rozwijać 14 razy większy w 2025 r. w porównaniu do 2017 r. Wartość globalnego rynku NLP wyniosła w 3 r. 2017 miliardy dolarów, a przewiduje się, że liczba ta wzrośnie astronomicznie do 43 miliardów dolarów w 2025 r.
Zbieranie danych i adnotacja mają kluczowe znaczenie dla rozwoju chatbotów, systemów rozpoznawania głosu i wirtualnych asystentów. Ponadto są potrzebne do rozwijania NLP rozpoznawanie mowy modele i trenować algorytmy uczenia maszynowego.
Maszyny są szkolone przy użyciu różnych, dokładnie oznaczonych pliki audio identyfikować, rozumieć i odpowiednio odpowiadać na pytania, emocje, intencje i sentymenty.
Po dodaniu adnotacji do dźwięku i sklasyfikowaniu klipów dźwiękowych jest on wprowadzany do systemu, aby maszyna mogła wychwycić zawiłości związane z ludzkim językiem i niezależnie od akcentu, tonu, dialektu, wymowy i języka.
Wysokiej jakości zestawy danych audio / mowy do trenowania modelu konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Przypadki użycia i aplikacje
Adnotacje dźwiękowe są już od kilku lat wykorzystywane przez kilka branż. Zacznijmy od najbardziej oczywistego – wirtualnych asystentów.
Wirtualni asystenci
Szkolenie wirtualnych asystentów na różnych zestawach danych z adnotacjami dźwiękowymi, aby umożliwić opracowanie asystenta głosowego, który może dokładnie przetworzyć żądanie i szybko odpowiedzieć, aby zapewnić lepszą obsługę klienta. W 2020, jedna trzecia gospodarstw domowych w Wielkiej Brytanii i USA miał co najmniej jeden inteligentny głośnik z wbudowanym wirtualnym asystentem.
Moduły zamiany tekstu na mowę
Technologia musi zostać przeszkolona na plikach audio z adnotacjami, aby opracować moduł zamiany tekstu na mowę, który może bezproblemowo konwertować tekst cyfrowy na mowę w języku naturalnym.
Chatbots
Chatboty są integralną częścią obsługi klienta. Chatboty powinny być przeszkolone w interpretowaniu słów i fraz użytkowników za pomocą plików audio z adnotacjami, aby symulować naturalna rozmowa z ludźmi.
Automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR)
Chodzi o transkrypcję wypowiadanych słów na tekst pisany. Samo „rozpoznawanie mowy” odnosi się do procesu przekształcania wypowiadanych słów na tekst; jednak rozpoznawanie głosu i identyfikacja mówcy ma na celu identyfikację zarówno treści mówionych, jak i tożsamości mówcy. Dokładność ASR jest określana przez różne parametry, tj. głośność głośnika, hałas w tle, sprzęt nagrywający i inne.
Jak pomaga Shaip?
Jeśli masz na myśli pierwszorzędny projekt adnotacji audio/mowy, bez wątpienia potrzebujesz niezawodnego partnera w zakresie etykietowania i adnotacji. Jeśli szukasz rzetelności i dokładności, wierzymy, że Shaip jest partnerem, którego potrzebujesz.
Shaip od samego początku jest liderem w usługach oznaczania i adnotacji audio, wideo i obrazów. Nasza wiedza wykracza poza dostarczanie podstawowych rozwiązań w zakresie etykietowania mowy. Dzięki wysoce doświadczonym i wykwalifikowanym adnotatorom mamy przepustowość, aby zapewnić dużą ilość wielojęzycznych plików audio z adnotacjami. Nasze usługi obejmują transkrypcję audio, etykietowanie mowy, zamianę mowy na tekst, dializę mówcy, transkrypcję fonetyczną, klasyfikację dźwięku, wielojęzyczne usługi danych audio, wypowiadanie w języku naturalnym, adnotacje na wielu etykietach.
Transkrypcja audio
Pomagamy opracowywać najwyższej klasy modele NLP, dostarczając dokładnie opatrzone adnotacjami pliki audio dla wszystkich rodzajów projektów. Umożliwiamy klientom wybór spośród różnych typów i formatów dźwięku – format standardowy, dosłowna i niewerbalna transkrypcja.
Etykietowanie mowy
Eksperci Shaipa oddzielają dźwięki w nagrywanie dźwięku i oznacz każdy plik. Ta technika polega na identyfikowaniu podobnych dźwięków w pliku audio, oddzielaniu ich i dokładnych adnotacjach w celu wywołania dane treningowe.
Mowa do tekstu
Zamiana mowy na tekst jest kluczową częścią rozwoju modelu NLP. Dzięki tej technice nagrana mowa jest konwertowana na tekst. Dlatego ważne jest, aby skupić się na wymowie, słowach i zdaniach w różnych dialektach.
Diaryzacja mówcy
W dializie głośnika plik audio jest podzielony na kilka segmentów audio w oparciu o źródło dźwięku. Granice mówców są identyfikowane i klasyfikowane w segmenty w celu określenia całkowitej liczby mówców. Źródła obejmują hałas w tle, muzykę, ciszę i inne.
Fonetyczna transkrypcja
Nasze usługi transkrypcji fonetycznej są bardzo poszukiwane przez partnerów technologicznych. Specjalizujemy się w konwersji dźwięku na określone słowa za pomocą symboli fonetycznych.
Klasyfikacja dźwięku
Nasz zespół ekspertów zajmujących się adnotacjami klasyfikuje nagranie audio do wstępnie ustawionych kategorii. Niektóre kategorie obejmują hałas w tle, zamiar użytkownika, liczbę mówców, segmentację semantyczną i inne.
Wielojęzyczne usługi danych audio
Jest to kolejna bardzo preferowana usługa Shaip. Ponieważ mamy zróżnicowaną grupę wykwalifikowanych adnotatorów, możemy zapewnić doskonałe adnotacja mowy usługi dla kilku języków i dialektów.
Wypowiedź w języku naturalnym
Wypowiedzi w języku naturalnym doskonale nadają się do szkolenia chatbotów lub wirtualnych asystentów, aby pomóc w notowaniu najdrobniejszych minut ludzka mowa, takich jak stres, dialekty, semantyka i kontekst.
Adnotacja z wieloma etykietami
Pojedynczy plik audio może należeć do wielu klas, dlatego ważne jest, aby zapewnić wieloetykietową adnotację, aby pomóc modelom ML rozróżnić dwa źródła dźwięku.
Dlaczego Shaip?
Wierzymy, że przy wyborze odpowiedniego usługodawcy masz większe szanse na sukces wybierając kogoś, kto ma doświadczenie i konsekwentnie utrzymuje wysokie standardy jakości.Shaip jest niekwestionowanym liderem rynku w dostarczaniu usługi adnotacji dźwiękowych, ponieważ mamy wysoce oddaną grupę adnotatorów, którzy zostali przeszkoleni w celu spełnienia standardów jakości klienta.
Co więcej, możemy pozbyć się błędów wewnętrznych, ponieważ mamy różne poziomy adnotatorów i kontrolerów jakości. Nasze doświadczenie działa na korzyść naszego klienta, ponieważ wykonaliśmy skalowalne usługi na czas.
