Vi har alla ställt några öppna frågor till Alexa (eller andra röstassistenter).
Alexa, är närmaste pizzaställe öppet?
Alexa, vilken restaurang på min plats erbjuder gratis leverans till min adress?
Eller något liknande.
Som människor pratar vi med varandra med öppna frågor, men ställer en sådan vardaglig fråga till en virtuell assistent låter inte som en smart sak att göra.
Ändå kommer Alexa med rätt svar – varje gång. På vilket sätt? I vårt fall måste AI:n bearbeta platsen, förstå att pizzastället faktiskt inte är en plats (som i en stad) och sedan komma med ett korrekt svar.
Tack vare ljudkommentarer – en delmängd av datamärkning – kan maskininlärningssystemet identifiera frågor som dessa och hämta rätt information. Så, vad exakt är ljudkommentarer, och varför krävs det?
Vad är ljudkommentarer?
Ljudkommentar innebär klassificering av ljudkomponenter i ett maskinförståeligt format. Ljudkommentarer skiljer sig från ljudtranskription, där transkription omvandlar de talade orden till skriftlig form.
I ljudkommentarer tillhandahålls också ytterligare viktig information om ljudfilen – såsom semantisk, morfologisk, fonetisk och diskursdata. Ljudkommentarer kan också innehålla metadata om hela ljudfilen snarare än att beskriva enskilda kommentarer.
Varför krävs ljudkommentarer?
NLP-marknaden väntas växa 14 gånger större 2025 jämfört med 2017. Det globala marknadsvärdet för NLP var 3 miljarder USD 2017, och siffran förutspås växa astronomiskt till 43 miljarder USD 2025.
Datainsamling och anteckning är avgörande för att utveckla chatbots, röstigenkänningssystem och virtuella assistenter. Dessutom behövs de för att utveckla NLP taligenkänning modeller och träna maskininlärningsalgoritmer.
Maskinerna tränas med hjälp av olika exakt kommenterade ljudfiler att identifiera, förstå och svara på frågor, känslor, avsikter och känslor.
Efter att ha kommenterat ljud och klassificerat ljudklipp matas det in i systemet så att maskinen kan uppfatta krångligheter som är förknippade med mänskligt språk och oavsett accent, ton, dialekt, uttal och språk.
Användningsfall och applikationer
Ljudkommentarer har använts av flera branscher sedan några år tillbaka. Låt oss börja med den mest uppenbara – virtuella assistenter.
Virtuella assistenter
Utbilda de virtuella assistenterna på olika ljudkommenterade datamängder för att göra det möjligt att utveckla en röstassistent som kan behandla förfrågan korrekt och svara snabbt för en bättre kundupplevelse. Senast 2020, en tredjedel av hushållen i Storbritannien och USA hade minst en smart högtalare med en inbyggd virtuell assistent.
Text-till-tal-moduler
Tekniken måste tränas på kommenterade ljudfiler för att utveckla en text-till-tal-modul som sömlöst kan konvertera digital text till naturligt språk.
Chatbots
Chatbots är en integrerad del av kundsupporten. Chatbots bör tränas i att tolka användarnas ord och fraser med hjälp av kommenterade ljudfiler för att simulera en naturliga samtal med människor.
Automatisk taligenkänning (ASR)
Det handlar om att transkribera talade ord till skriven text. "Taligenkänning" i sig syftar på processen att omvandla talade ord till texten; dock syftar röstigenkänning & talaridentifiering till att identifiera både talat innehåll och talarens identitet. ASR:s noggrannhet bestäms av olika parametrar, dvs högtalarvolym, bakgrundsljud, inspelningsutrustning med mera.
Hur hjälper Shaip?
Om du har ett förstklassigt ljud-/talkommentarprojekt i åtanke behöver du utan tvekan en pålitlig märknings- och anteckningspartner. Om tillförlitlighet och noggrannhet är något du letar efter tror vi att Shaip är den partner du behöver.
Shaip har legat i framkanten av ljud-, video- och bildmärknings- och anteckningstjänster sedan början. Vår expertis går utöver att tillhandahålla grundläggande talmärkningslösningar. Med mycket erfarna och kvalificerade kommentatorer har vi bandbredden för att tillhandahålla en stor volym flerspråkiga kommenterade ljudfiler. Våra tjänster inkluderar ljudtranskription, talmärkning, tal till text, högtalardiarisering, fonetisk transkription, ljudklassificering, flerspråkiga ljuddatatjänster, naturligt språkuttalande, anteckningar med flera etiketter.
Ljudtranskription
Vi hjälper till att utveckla förstklassiga NLP-modeller genom att tillhandahålla korrekt kommenterade ljudfiler för alla typer av projekt. Vi tillåter kunder att välja mellan olika ljudtyper och format – standardformat, ordagrant och icke-ordagrant transkription.
Talmärkning
Shaips experter separerar ljuden i ljudinspelning och märk varje fil. Denna teknik innebär att man identifierar liknande ljud i en ljudfil, separerar dem och kommenterar korrekt för att utvecklas träningsdata.
Tal till text
Tal-till-text är en kritisk del av utvecklingen av NLP-modellen. Med denna teknik omvandlas inspelat tal till text. Så det är viktigt att fokusera på uttal, ord och meningar på olika dialekter.
Speaker Diarization
Vid högtalardiarisering är ljudfilen uppdelad i flera ljudsegment baserat på ljudkällan. Högtalargränserna identifieras och klassificeras i segment för att bestämma det totala antalet talare. Källorna inkluderar bakgrundsljud, musik, tystnad och mer.
Fonetisk transkription
Våra fonetiska transkriptionstjänster är mycket eftertraktade av tekniska partners. Vi utmärker oss i att konvertera ljud till specifika ord med hjälp av fonetiska symboler.
Ljudklassificering
Vårt expertteam av kommentatorer klassificerar ljudinspelningen i förinställda kategorier. Vissa kategorier inkluderar bakgrundsljud, användaravsikt, antal högtalare, semantisk segmentering och mer.
Flerspråkiga ljuddatatjänster
Det är en annan mycket föredragen tjänst från Shaip. Eftersom vi har en mångsidig grupp av kvalificerade kommentatorer kan vi tillhandahålla utmärkta talkommentar tjänster för flera språk och dialekter.
Naturligt språkuttryck
Naturliga språkyttringar är väl lämpade för att träna chatbotar eller virtuella assistenter för att hjälpa till att kommentera de minsta mänskligt tal, såsom stress, dialekter, semantik och sammanhang.
Flera etiketter
En enskild ljudfil kan tillhöra flera klasser, och som sådan är det viktigt att tillhandahålla flera etiketter för att hjälpa ML-modellerna att skilja mellan två ljudkällor.
Varför Shaip?
När du bestämmer dig för rätt tjänsteleverantör tror vi att du har bättre chanser att lyckas när du väljer någon som har erfarenheten och konsekvent har upprätthållit höga kvalitetsstandarder.Shaip är den obestridliga ledaren på marknaden när det gäller att tillhandahålla tjänster för ljudkommentarer, eftersom vi har en mycket dedikerad grupp annotatorer som har utbildats för att möta kundens kvalitetsstandarder.
Dessutom kan vi göra oss av med intern fördom eftersom vi har olika nivåer av annotatorer och kvalitetskontrollanter. Vår erfarenhet fungerar till vår kunds fördel då vi har tillhandahållit skalbara tjänster i tid.
