Adnotacje dźwiękowe dla inteligentnych AI
Opracuj konwersacyjne i spostrzegawcze AI nowej generacji z kompetentnymi usługami adnotacji dźwiękowych
Wyeliminuj teraz wąskie gardła w strumieniu danych audio
Wyróżnieni klienci
Dlaczego do NLP potrzebne są usługi adnotacji audio/mowy?
Od nawigacji samochodowej po interaktywne VA, ostatnio w programie działały systemy aktywowane mową. Jednak, aby te innowacyjne i autonomiczne konfiguracje działały dokładnie i wydajnie, muszą być zasilane danymi podzielonymi na segmenty, segmentowanymi i wyselekcjonowanymi.
Podczas gdy gromadzenie danych audio/mowy dba o dostępność wglądu, ślepe karmienie zestawów danych nie byłoby zbyt pomocne dla modeli, chyba że są wtajemniczone w kontekst. W tym miejscu przydaje się etykietowanie lub adnotacje audio / mowy, zapewniając, że wcześniej zebrane zestawy danych są znakowane do perfekcji i umożliwiają zarządzanie konkretnymi przypadkami użycia, które mogą obejmować pomoc głosową, obsługę nawigacji, tłumaczenie itp.
Mówiąc prościej, adnotacja audio/mowa dla NLP polega na oznaczaniu nagrań w formacie, który jest następnie rozumiany przez konfiguracje uczenia maszynowego. Na przykład asystenci głosowi, tacy jak Cortana i Siri, byli początkowo karmieni ogromnymi tomami audio z adnotacjami, aby mogli zrozumieć kontekst naszych zapytań, emocji, nastrojów, semantyki i innych niuansów.
Narzędzie do adnotacji mowy i dźwięku oparte na ludzkiej inteligencji
Mimo długiego gromadzenia danych modele uczenia maszynowego nie powinny samodzielnie rozumieć kontekstu i trafności. Cóż, mogą, ale na razie nie będziemy rozmawiać o samouczących się AI. Ale nawet gdyby wdrożono samouczące się modele NLP, początkowa faza uczenia, a raczej uczenia nadzorowanego, wymagałaby zasilania ich zasobami audio z warstwami metadanych.
W tym miejscu Shaip wkracza do gry, udostępniając najnowocześniejsze zestawy danych do trenowania konfiguracji AI i ML, zgodnie ze standardowymi przypadkami użycia. Mając po Twojej stronie, nie potrzebujesz drugiego pomysłu na model, ponieważ nasi profesjonalni pracownicy i zespół ekspertów zajmujących się komentatorami są zawsze w pracy, aby oznaczać i kategoryzować dane mowy w odpowiednich repozytoriach.
- Skaluj możliwości swojego modelu NLP
- Wzbogać konfiguracje przetwarzania języka naturalnego o szczegółowe dane audio
- Korzystaj z funkcji adnotacji osobistych i zdalnych
- Poznaj najlepsze techniki eliminowania szumów, takie jak adnotacje z wieloma etykietami, ćwiczenia praktyczne
Nasza wiedza
Niestandardowe etykiety audio / adnotacje nie są już odległym marzeniem
Usługi etykietowania mowy i dźwięku były mocną stroną firmy Shaip od samego początku. Opracowuj, trenuj i ulepszaj konwersacyjną sztuczną inteligencję, chatboty i silniki rozpoznawania mowy dzięki naszym najnowocześniejszym rozwiązaniom do etykietowania dźwięku i mowy. Nasza sieć wykwalifikowanych lingwistów na całym świecie wraz z doświadczonym zespołem zarządzającym projektami może gromadzić godziny wielojęzycznych nagrań i dodawać adnotacje do dużych ilości danych w celu szkolenia aplikacji obsługujących głos. Dokonujemy również transkrypcji plików audio, aby wyodrębnić istotne spostrzeżenia dostępne w formatach audio. Teraz wybierz technikę etykietowania dźwięku i mowy, która najlepiej odpowiada Twoim celom, i zostaw Shaipowi burzę mózgów i kwestie techniczne.
Transkrypcja audio
Opracuj inteligentne modele NLP, dostarczając mnóstwo precyzyjnie przepisanych danych mowy/dźwięku. W Shaip umożliwiamy Ci wybór z szerszego zestawu opcji, w tym standardowego dźwięku, dosłownej i wielojęzycznej transkrypcji. Dodatkowo możesz trenować modele za pomocą dodatkowych identyfikatorów głośników i danych znaczników czasu.
Etykietowanie mowy
Etykietowanie mowy lub dźwięku to standardowa technika adnotacji, która dotyczy oddzielania dźwięków i oznaczania określonymi metadanymi. Istota tej techniki polega na identyfikacji ontologicznej dźwięków z fragmentu audio i dokładnym opisaniu ich, aby zbiory danych treningowych były bardziej inkluzywne
Klasyfikacja dźwięku
Jest używany przez firmy zajmujące się adnotacjami mowy do perfekcyjnego szkolenia AI, dotyczy analizy nagrań audio, zgodnie z treścią. Dzięki klasyfikacji dźwiękowej maszyny mogą identyfikować głosy i dźwięki, jednocześnie będąc w stanie je rozróżnić, w ramach bardziej proaktywnego reżimu treningowego.
Wielojęzyczne usługi danych audio
Zbieranie wielojęzycznych danych dźwiękowych jest przydatne tylko wtedy, gdy adnotatorzy mogą je odpowiednio oznaczyć i podzielić na segmenty. Tutaj przydają się wielojęzyczne usługi danych dźwiękowych, ponieważ dotyczą one adnotacji mowy w oparciu o różnorodność języka, które mają być doskonale identyfikowane i analizowane przez odpowiednie AI
Język naturalny
Wypowiedź
NLU dotyczy adnotacji ludzkiej mowy w celu sklasyfikowania najmniejszych szczegółów, takich jak semantyka, dialekty, kontekst, stres i inne. Ta forma danych z adnotacjami ma sens w lepszym szkoleniu wirtualnych asystentów i chatbotów.
Wiele etykiet
Adnotacja
Adnotowanie danych dźwiękowych poprzez odwoływanie się do wielu etykiet jest ważne, aby pomóc modelom w rozróżnianiu nakładających się źródeł dźwięku. W tym podejściu zestaw danych audio może należeć do jednej lub wielu klas, które muszą być wyraźnie przekazane do modelu w celu lepszego podejmowania decyzji.
Diaryzacja mówcy
Polega na podzieleniu wejściowego pliku audio na jednorodne segmenty związane z poszczególnymi głośnikami. Diaryzacja oznacza identyfikowanie granic głośników i grupowanie plików audio w segmenty w celu określenia liczby różnych głośników. Proces ten pomaga zautomatyzować analizę rozmów i transkrypcję dialogów w call center, rozmów medycznych i prawnych oraz spotkań.
Fonetyczna transkrypcja
W przeciwieństwie do zwykłej transkrypcji, która konwertuje dźwięk na sekwencję słów, transkrypcja fonetyczna odnotowuje wymowę słów i wizualnie przedstawia dźwięki za pomocą symboli fonetycznych. Transkrypcja fonetyczna ułatwia zauważenie różnicy w wymowie tego samego języka w kilku dialektach.
Rodzaje klasyfikacji dźwięku
Próbuje kategoryzować dźwięki lub sygnały audio na predefiniowane klasy w oparciu o środowisko, w którym dźwięk został nagrany. Adnotatorzy danych dźwiękowych muszą klasyfikować nagrania, określając, gdzie zostały nagrane, np. szkoły, domy, kawiarnie, transport publiczny itp. Technologia ta pomaga w tworzeniu oprogramowania do rozpoznawania mowy, wirtualnych asystentów, bibliotek audio dla multimediów i nadzoru audio systemy.
Jest to kluczowa część technologii rozpoznawania dźwięku, w której dźwięki są rozpoznawane i klasyfikowane na podstawie środowiska, z którego pochodzą. Identyfikacja zdarzeń dźwiękowych otoczenia jest trudna, ponieważ nie podążają one za statycznymi wzorami, takimi jak muzyka, rytmy lub fonemy semantyczne. Na przykład dźwięki klaksonów, syren czy bawiących się dzieci. Ten system pomaga opracować ulepszone systemy bezpieczeństwa, które rozpoznają włamania, strzały i konserwację predykcyjną.
Klasyfikacja muzyczna automatycznie analizuje i klasyfikuje muzykę na podstawie gatunku, instrumentów, nastroju i zespołu. Pomaga również w tworzeniu bibliotek muzycznych w celu lepszego organizowania i wyszukiwania utworów muzycznych z adnotacjami. Technologia ta jest coraz częściej wykorzystywana do dostrajania rekomendacji użytkowników, identyfikowania podobieństw muzycznych i zapewniania preferencji muzycznych.
NLU to kluczowa część technologii przetwarzania języka naturalnego, która pomaga maszynom rozumieć ludzką mowę. Dwie główne koncepcje NLU to intencja i wypowiedzi. NLU klasyfikuje drobne szczegóły ludzkiej mowy, takie jak dialekt, znaczenie i semantyka. Technologia ta pomaga rozwijać zaawansowane chatboty i wirtualnych asystentów, aby lepiej rozumieć ludzką mowę.
Powody, dla których warto wybrać firmę Shaip jako godnego zaufania partnera w zakresie adnotacji dźwiękowych
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie tworzenia danych, etykietowania i kontroli jakości Q
- Uznany Zespół Zarządzania Projektami
- Doświadczony zespół rozwoju produktu
- Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów
Przetwarzanie
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
- Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
- Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
- Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego
Platforma
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie tworzenia danych, etykietowania i kontroli jakości Q
- Uznany Zespół Zarządzania Projektami
- Doświadczony zespół rozwoju produktu
- Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów
Przetwarzanie
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
- Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
- Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
- Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego
Platforma
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
Dlaczego powinieneś zlecić etykietowanie danych audio / adnotacje na zewnątrz?
Dedykuj zespół
Szacuje się, że naukowcy zajmujący się danymi spędzają ponad 80% czasu na czyszczeniu i przygotowywaniu danych. Dzięki outsourcingowi Twój zespół analityków danych może skoncentrować się na dalszym rozwoju niezawodnych algorytmów, pozostawiając nam żmudną część pracy.
Skalowalność
Nawet przeciętny model uczenia maszynowego (ML) wymagałby etykietowania dużych porcji danych, co wymaga od firm ściągania zasobów z innych zespołów. Dzięki konsultantom ds. adnotacji danych, takim jak my, oferujemy ekspertów domenowych, którzy z zaangażowaniem pracują nad Twoimi projektami i mogą łatwo skalować operacje wraz z rozwojem Twojej firmy.
Lepsza jakość
Dedykowani eksperci domenowi, którzy codziennie dodają adnotacje, będą – każdego dnia – wykonywać lepszą pracę w porównaniu z zespołem, który musi uwzględnić zadania związane z adnotacjami w swoich napiętych harmonogramach. Nie trzeba dodawać, że skutkuje to lepszą wydajnością.
Wyeliminuj uprzedzenia wewnętrzne
Powodem, dla którego modele sztucznej inteligencji zawodzą, jest to, że zespoły pracujące nad zbieraniem danych i adnotacjami nieumyślnie wprowadzają stronniczość, zniekształcając wynik końcowy i wpływając na dokładność. Jednak dostawca adnotacji danych lepiej radzi sobie z dodawaniem adnotacji do danych, aby zwiększyć dokładność, eliminując założenia i stronniczość.
Usługi oferowane
Zbieranie danych obrazu przez ekspertów to nie wszystko, co trzeba zrobić, jeśli chodzi o kompleksowe konfiguracje sztucznej inteligencji. W Shaip możesz nawet rozważyć następujące usługi, aby modele były bardziej rozpowszechnione niż zwykle:
Adnotacja tekstowa
Usługi
Specjalizujemy się w przygotowywaniu szkoleń dotyczących danych tekstowych poprzez dodawanie adnotacji do wyczerpujących zestawów danych, korzystanie z adnotacji encji, klasyfikacji tekstu, adnotacji tonacji i innych odpowiednich narzędzi.
Adnotacja obrazu
Usługi
Jesteśmy dumni z etykietowania, segmentowanych zbiorów danych obrazu w celu trenowania modeli widzenia komputerowego. Niektóre z odpowiednich technik obejmują rozpoznawanie granic i klasyfikację obrazów.
Adnotacja wideo
Usługi
Shaip oferuje wysokiej klasy usługi etykietowania wideo do szkolenia modeli komputerowych. Celem jest uczynienie zestawów danych użytecznymi za pomocą narzędzi takich jak rozpoznawanie wzorców, wykrywanie obiektów i nie tylko.
Zalecane zasoby
Przewodnik kupującego
Przewodnik kupującego dotyczący konwersacyjnej sztucznej inteligencji
Chatbot, z którym rozmawiałeś, działa na zaawansowanym konwersacyjnym systemie sztucznej inteligencji, który jest wytrenowany, przetestowany i zbudowany przy użyciu mnóstwa zestawów danych rozpoznawania mowy
Oferty
Usługi gromadzenia danych mowy dla sztucznej inteligencji
Shaip oferuje kompleksowe usługi gromadzenia danych głosowych/dźwiękowych w ponad 150 językach, aby umożliwić technologiom głosowym zaspokojenie potrzeb zróżnicowanej grupy odbiorców na całym świecie.
Blog
Co to jest adnotacja dźwiękowa/mowa z przykładem
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?
Teraz przygotuj dobrze zbadane, szczegółowe, podzielone na segmenty i wieloetykietowane zestawy danych audio dla inteligentnych AI
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Adnotator audio to osoba lub intuicyjny interfejs, który pomaga kategoryzować treści audio poprzez oznaczanie ich metadanymi.
Aby dodać adnotacje do pliku audio, musisz go przetworzyć za pomocą preferowanego oprogramowania do adnotacji. Możesz po prostu wybrać ramy czasowe adnotacji, etykietę, która najlepiej pasuje do fragmentu, oraz poziomy, według których plik audio ma być opatrzony adnotacją. Z prostszego punktu widzenia podejście polega na znalezieniu określonych elementów audio w pliku, takich jak hałas, mowa, muzyka i inne, i oznaczeniu ich zgodnie z daną klasą w celu lepszego uczenia modeli.
Jednym z łatwo zrozumiałych przykładów adnotacji mowy jest poddanie jej aktywnemu czytaniu za pomocą adnotatora. Po uruchomieniu procesu możesz oznaczyć pewne elementy mowy jako semantykę i dialekty, które następnie można wprowadzić do VA i chatbotów w celu poprawy zdolności predykcyjnych.
Adnotacja dźwiękowa/mowa w przetwarzaniu języka naturalnego polega na lepszym przygotowaniu zebranych zbiorów danych poprzez lepsze ich etykietowanie i segmentację, zwłaszcza z punktu widzenia konkretnego celu.
Uczenie maszynowe dotyczy modeli szkoleniowych z automatycznymi wglądami. Podczas gdy zebrane dane odgrywają główną rolę w tym względzie, adnotacje dźwiękowe dbają o ustrukturyzowane uczenie się, pomagając modelom lepiej zrozumieć naturę mowy, akustyki, dźwięku i powiązanych wzorców.