Ljudkommentar för intelligenta AI: er
Utveckla konversations- och insiktsfulla, nästa generations AI: er med kompetenta ljudannoteringstjänster
Eliminera flaskhalsarna i din audiodatapipeline nu
Utvalda klienter
Varför behövs ljud-/talkommentartjänster för NLP?
Från navigering i bilen till interaktiva VA-system, talaktiverade system har på senare tid kört showen. Men för att dessa uppfinningsrika och autonoma inställningar ska fungera exakt och effektivt måste de matas med sektionerade, segmenterade och kuraterade data.
Medan insamling av ljud/taldata tar hand om tillgängligheten av insikter, skulle det inte vara mycket hjälp för modellerna att mata datauppsättningar i blindo, om de inte blir insatta i sammanhanget. Det är här ljud-/talmärkning eller anteckning kommer till användning, vilket säkerställer att de tidigare insamlade datamängderna är märkta till perfektion och befogenhet att hantera specifika användningsfall, som kan inkludera rösthjälp, navigeringsstöd, översättning eller mer.
Enkelt uttryckt handlar ljud-/ talannotering för NLP om att märka inspelningar i ett format som senare förstås av maskininlärningsinställningarna. Till exempel matades röstassistenter som Cortana och Siri inledningsvis med gigantiska volymer av kommenterat ljud för att de skulle kunna förstå sammanhanget med våra frågor, känslor, känslor, semantik och andra nyanser.
Tal- och ljudanteckningsverktyg som drivs av Human Intelligence
Trots att man samlar in data i längden förväntas inte maskininlärningsmodeller förstå kontext och relevans på egen hand. Det kan de, men vi ska inte tala om de självlärande AI: n för tillfället. Men även om självlärande NLP-modeller skulle installeras, skulle den inledande fasen av utbildning eller snarare övervakad inlärning kräva att de matades med metadataskiktade ljudresurser.
Det är här Shaip spelar in genom att göra toppmoderna datauppsättningar tillgängliga för att träna AI- och ML-inställningar, enligt de vanliga användningsfallen. Med oss vid din sida behöver du inte gissa modellidéer eftersom vår professionella arbetskraft och ett team av expertkommentarer alltid är på plats för att märka och kategorisera taldata i relevanta arkiv.
- Skala möjligheterna i din NLP -modell
- Berika bearbetningsinställningar för naturligt språk med granulär ljuddata
- Upplev personliga och fjärranmälningsanläggningar
- Utforska de bästa brusreducerande teknikerna som annotering med flera etiketter, hands-on
Vår expertis
Anpassad ljudmärkning/kommentar är inte längre en avlägsen dröm
Tal- och ljudmärkningstjänster har varit Shaips starka sida sedan starten. Utveckla, träna och förbättra konversations-AI, chatbots och taligenkänningsmotorer med våra toppmoderna ljud- och talmärkningslösningar. Vårt nätverk av kvalificerade lingvister över hela världen med ett erfaret projektledningsteam kan samla timmar av flerspråkigt ljud och kommentera stora mängder data för att träna röstaktiverade applikationer. Vi transkriberar också ljudfiler för att extrahera meningsfulla insikter som är tillgängliga i ljudformat. Välj nu den teknik för märkning av ljud och tal som passar ditt mål bäst och lämna brainstorming och tekniska detaljer till Shaip.
Ljudtranskription
Utveckla intelligenta NLP -modeller genom att mata in lastbilar med exakt transkriberade tal/ ljuddata. På Shaip låter vi dig välja från en bredare uppsättning val, inklusive standardljud, ordagrant och flerspråkig transkription. Dessutom kan du träna modellerna med ytterligare högtalaridentifierare och tidsstämplingsdata.
Talmärkning
Tal- eller ljudmärkning är en vanlig annoteringsteknik som gäller att skilja ljud och märkning med specifika metadata. Kärnan i denna teknik innefattar ontologisk identifiering av ljud från ett ljudstycke och att korrekt kommentera dem för att göra utbildningsdatauppsättningarna mer inkluderande
Ljudklassificering
Det används av talkommentarföretag för att träna AI:erna till perfektion, det gäller att analysera ljudinspelningar enligt innehållet. Med ljudklassificeringar kan maskiner identifiera röster och ljud, samtidigt som de kan skilja mellan de två, som en del av ett mer proaktivt träningsprogram.
Flerspråkiga ljuddatatjänster
Att samla in flerspråkig ljuddata är bara användbart om annotatorerna kan märka och segmentera dem i enlighet därmed. Det är här flerspråkiga ljuddatatjänster kommer till nytta eftersom de gäller att kommentera tal baserat på språkets mångfald, som ska identifieras och analyseras perfekt av relevanta AI: er
Naturligt språk
Yttrande
NLU handlar om att kommentera mänskligt tal för att klassificera de minsta detaljerna, som semantik, dialekter, sammanhang, stress och mer. Den här formen av annoterade data är meningsfull när det gäller att utbilda virtuella assistenter och chatbots bättre.
Multi-Label
anteckning
Att kommentera ljuddata genom att använda flera etiketter är viktigt för att hjälpa modeller att skilja överlappande ljudkällor. I detta tillvägagångssätt kan en ljuddatauppsättning tillhöra en eller flera klasser, som måste uttryckligen överföras till modellen för bättre beslutsfattande.
Speaker Diarization
Det innebär att dela upp en ingångsljudfil i homogena segment associerade med enskilda högtalare. Diarisering innebär att identifiera högtalargränser och gruppera ljudfilerna i segment för att bestämma antalet distinkta högtalare. Denna process hjälper till att automatisera konversationsanalys och transkribering av callcenterdialoger, medicinska och juridiska samtal och möten.
Fonetisk transkription
Till skillnad från vanlig transkription som omvandlar ljud till en sekvens av ord, noterar en fonetisk transkription hur ord uttalas och representerar visuellt ljuden med fonetiska symboler. Fonetisk transkription gör det lättare att notera skillnaden i uttal av samma språk i flera dialekter.
Typer av ljudklassificering
Den försöker kategorisera ljud eller ljudsignaler i fördefinierade klasser baserat på miljön där ljudet spelades in. Ljuddataannotatorerna måste klassificera inspelningarna genom att identifiera var de spelades in, såsom skolor, hem, kaféer, kollektivtrafik, etc. Denna teknik hjälper till att utveckla taligenkänningsprogram, virtuella assistenter, ljudbibliotek för multimedia och ljudbaserad övervakning system.
Det är en kritisk del av ljudigenkänningstekniken där ljuden känns igen och klassificeras utifrån de miljöer de kommer från. Det är svårt att identifiera miljöljudshändelser eftersom de inte följer statiska mönster som musik, rytmer eller semantiska fonem. Till exempel ljudet av horn, sirener eller lekande barn. Detta system hjälper till att utveckla förbättrade säkerhetssystem för att känna igen inbrott, skottlossning och förutsägande underhåll.
Musikklassificering analyserar och klassificerar automatiskt musik baserat på genre, instrument, humör och ensemble. Det hjälper också till att utveckla musikbibliotek för förbättrad organisering och hämtning av kommenterade musikstycken. Denna teknik används i allt större utsträckning för att finjustera användarrekommendationer, identifiera musikaliska likheter och tillhandahålla musikaliska preferenser.
NLU är en avgörande del av Natural Language Processing-teknologin som hjälper maskiner att förstå mänskligt tal. De två huvudkoncepten för NLU är avsikt och yttranden. NLU klassificerar mindre detaljer av mänskligt tal som dialekt, betydelse och semantik. Denna teknik hjälper till att utveckla avancerade chatbots och virtuella assistenter för att förstå mänskligt tal bättre.
Anledningar att välja Shaip som din pålitliga Audio Annotation Partner
Personer
Dedikerade och utbildade team:
- 30,000+ medarbetare för dataskapande, märkning och kvalitetssäkring
- Godkänd projektledningsteam
- Erfaren produktutvecklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandla
Högsta processeffektivitet säkerställs med:
- Robust 6 Sigma Stage-Gate-process
- Ett dedikerat team med 6 Sigma-svarta bälten - Viktiga processägare och kvalitetskrav
- Kontinuerlig förbättring och återkopplingsslinga
plattform
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
- Webbaserad end-to-end-plattform
- Oklanderlig kvalitet
- Snabbare TAT
- Sömlös leverans
Personer
Dedikerade och utbildade team:
- 30,000+ medarbetare för dataskapande, märkning och kvalitetssäkring
- Godkänd projektledningsteam
- Erfaren produktutvecklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandla
Högsta processeffektivitet säkerställs med:
- Robust 6 Sigma Stage-Gate-process
- Ett dedikerat team med 6 Sigma-svarta bälten - Viktiga processägare och kvalitetskrav
- Kontinuerlig förbättring och återkopplingsslinga
plattform
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
- Webbaserad end-to-end-plattform
- Oklanderlig kvalitet
- Snabbare TAT
- Sömlös leverans
Varför ska du lägga ut märkning / annotering av ljuddata?
Dediker team
Det uppskattas att datavetenskapsmän lägger över 80% av sin tid på datastädning och dataförberedelse. Med outsourcing kan ditt team av datavetenskapare fokusera på att fortsätta utvecklingen av robusta algoritmer som lämnar den tråkiga delen av jobbet åt oss.
Skalbarhet
Även en genomsnittlig Machine Learning (ML) -modell skulle kräva märkning av stora bitar data, vilket kräver att företag drar in resurser från andra team. Med datakommentarer som vi, erbjuder vi domänexperter som dedikerat arbetar med dina projekt och enkelt kan skala verksamheten när ditt företag växer.
Bättre kvalité
Dedikerade domänsexperter som kommenterar dag in och dag ut kommer-vilken dag som helst-att göra ett överlägset jobb jämfört med ett team, som måste rymma annoteringsuppgifter i sina upptagna scheman. Det behöver inte sägas att det ger bättre utdata.
Eliminera intern fördom
Anledningen till att AI -modeller misslyckas är att team som arbetar med datainsamling och annotering oavsiktligt introducerar partiskhet, snedställer slutresultatet och påverkar noggrannheten. Datanoteringsleverantören gör dock ett bättre jobb med att kommentera data för förbättrad noggrannhet genom att eliminera antaganden och fördomar.
Erbjudna tjänster
Expert insamling av bilddata är inte all-hands-on-deck för omfattande AI-inställningar. På Shaip kan du till och med överväga följande tjänster för att göra modeller betydligt mer utbredda än vanligt:
Textnotering
Tjänster
Vi är specialiserade på att göra textdataträning redo genom att kommentera uttömmande datamängder, använda enhetsannotering, textklassificering, sentimentannotering och andra relevanta verktyg.
Bildanmärkning
Tjänster
Vi är stolta över att märka, segmenterade bilddatauppsättningar för att träna datorseendemodeller. Några av de relevanta teknikerna inkluderar gränsigenkänning och bildklassificering.
Videonotering
Tjänster
Shaip erbjuder avancerade videomärkningstjänster för utbildning av datorseendemodeller. Syftet är att göra datauppsättningar användbara med verktyg som mönsterigenkänning, objektdetektering och mer.
Rekommenderade resurser
Köparhandboken
Köparguide för konversations-AI
Chatboten du pratade med körs på ett avancerat konversations-AI-system som är tränat, testat och byggt med hjälp av massor av taligenkänningsdataset
offer~~POS=TRUNC
Taldatainsamlingstjänster för dina AI:er
Shaip erbjuder end-to-end tal-/ljuddatainsamlingstjänster på över 150+ språk för att möjliggöra röstaktiverad teknik för att tillgodose en mångfald av publik över hela världen.
Blogg
Vad är ljud-/talkommentar med exempel
Vi har alla ställt Alexa (eller andra röstassistenter) några öppna frågor. Alexa, är närmaste pizzaställe öppet? Alexa, vilken restaurang på min plats erbjuder gratis leverans till min adress?
Förbered nu väl undersökta, granulära, segmenterade och multi-märkta ljuddataset för intelligenta AI:er
Vanliga frågor (FAQ)
En ljudannotator är antingen en person eller ett intuitivt gränssnitt som hjälper till att kategorisera ljudinnehåll genom att märka det med metadata.
För att kommentera en ljudfil måste du bearbeta den med det föredragna kommenteringsprogrammet. Du kan helt enkelt välja annoteringens tidsram, etiketten som passar fragmentet bäst och de nivåer enligt vilka ljudfilen behöver kommenteras. Från ett enklare perspektiv innebär metoden att hitta specifika ljudelement i filen, som brus, tal, musik och mer, och märka dem enligt den givna klassen för att träna modeller bättre.
Ett lättbegripligt exempel på talannotering är att utsätta samma för aktiv läsning via en annotator. När processen är aktiverad kan du märka vissa element i talet för semantik och dialekter, som sedan kan matas in i VA: erna och chatbots för att förbättra förutsägbarhet.
Ljud-/ talannotering i naturligt språkbehandling handlar om att förbereda de insamlade datamängderna bättre, genom att märka och segmentera dem bättre, särskilt från en målspecifik synvinkel.
Maskininlärning gäller utbildningsmodeller med automatiserade insikter. Även om de insamlade data spelar en viktig roll i detta avseende, tar ljudannotering hand om strukturerat inlärning genom att hjälpa modellerna att förstå talens, akustik, ljud och tillhörande mönster bättre.