Współzałożyciel i dyrektor generalny Shaip Vatsal Ghiya podzielił się kilkoma kluczowymi wyjaśnieniami technologicznymi na temat znaczenia adnotacji dźwiękowych oraz tego, jak pomagają one wirtualnym asystentom, chatbotom i systemom wyszukiwania głosowego zrozumieć, co mówisz, a następnie wyciągają odpowiednie informacje.
Kluczowe wnioski z artykułu to:
- Często zadajemy pytania otwarte wirtualnym asystentom, wyszukiwarkom głosowym i botom. Najpierw zintegrowanie pytania z systemem, zrozumienie jego intencji, a następnie ponowne udostępnienie odpowiednich informacji wymaga integracji technologii, takich jak uczenie maszynowe (ML) i NLP.
- A zrozumienie dźwięku i głosu w różnych językach wymaga zastosowania technik adnotacji dźwiękowych. Maszyny do adnotacji dźwiękowych zostały stworzone, aby zrozumieć, jakie pytania, emocje, uczucia i intencje wyrażają użytkownicy, a następnie nauczono tego za pomocą technik etykietowania dźwiękowego.
- Etykietowanie dźwiękowe w adnotacjach jest kluczową techniką, a jeśli zostanie wykonane z odpowiednim zestawem danych i tagami, może pomóc w opracowaniu chatbotów, wirtualnych asystentów, systemów tłumaczeń w czasie rzeczywistym, systemów kontroli połączeń i innych. Dzięki technikom adnotacji dźwiękowych modele uczenia maszynowego mogą lepiej identyfikować różne elementy dźwiękowe i trenować je bez ręcznej interwencji.
Przeczytaj cały artykuł tutaj:
https://timebusinessnews.com/understanding-audio-annotation-its-advantages/
