2022 年 5 月 24 日

什么是音频/语音注释示例

我们都向 Alexa（或其他语音助手）提出了一些开放式问题。

Alexa，最近的披萨店开门了吗？

Alexa，我所在位置的哪家餐厅提供免费送货到我的地址？

或者类似的东西。

作为人类，我们使用开放式问题相互交谈，但向一个人提出这样一个口语化的问题 虚拟助理 听起来不太明智。

然而，Alexa 每次都给出了正确的答案。如何？在我们的案例中，人工智能必须处理位置，了解披萨店实际上不是一个地方（如在城市中），然后得出准确的答案。

由于音频注释（数据标记的一个子集），机器学习系统可以识别此类问题并检索正确的信息。那么，究竟什么是音频注释，为什么需要它？

什么是音频注释？

音频注释 涉及以机器可理解的格式对音频组件进行分类。音频注释不同于 音频转录，其中转录将口语转换为书面形式。

在音频注释中，还提供了有关音频文件的其他关键信息——例如语义、形态、语音和话语数据。音频注释还可能包括有关整个音频文件的元数据，而不是描述单个注释。

为什么需要音频注释？

NLP 市场有望增长大14倍 2025 年与 2017 年相比。3 年 NLP 的全球市值为 2017 亿美元，预计 43 年这一数字将呈天文数字增长至 2025 亿美元。

数据收集和注释 对于开发聊天机器人、语音识别系统和虚拟助手至关重要。此外，他们还需要开发 NLP 语音识别 模型和训练机器学习算法。

机器使用各种准确注释的方法进行训练 音频文件 识别、理解和适当地回应问题、情绪、意图和情绪。

在对音频进行注释并对音频片段进行分类后，将其输入系统，以便机器能够识别与人类语言相关的复杂信息，而无需考虑口音、语调、方言、发音和语言。

高质量的音频/语音数据集来训练您的会话 AI 模型

用例和应用程序

音频注释已经被多个行业使用了几年。让我们从最明显的一个开始——虚拟助手。

虚拟助手
在各种音频注释数据集上训练虚拟助手，以便开发能够准确处理请求并快速响应以获得更好客户体验的语音助手。到 2020 年，三分之一的英国和美国家庭至少有一个带有内置虚拟助手的智能扬声器。
文字转语音模块
该技术必须在带注释的音频文件上进行训练，以开发文本到语音模块，该模块可以将数字文本无缝转换为自然语言语音。
聊天机器人
聊天机器人是客户支持不可或缺的一部分。应该训练聊天机器人使用带注释的音频文件来解释用户的单词和短语，以模拟一个与人类的自然对话.
自动语音识别 (ASR)
这一切都是关于将口语转录成书面文本。 “语音识别”本身是指将口语单词转换为文本的过程；但是，语音识别和说话人识别旨在识别语音内容和说话人的身份。 ASR 的准确性取决于不同的参数，即扬声器音量、背景噪音、录音设备等。

夏普如何提供帮助？

如果您有一个一流的音频/语音注释项目，那么您无疑需要一个可靠的标签和注释合作伙伴。如果您正在寻找可靠性和准确性，我们相信 Shaip 是您需要的合作伙伴。

从一开始，Shaip 就一直处于音频、视频和图像标记和注释服务的最前沿。我们的专业知识不仅仅是提供基本的语音标签解决方案。凭借经验丰富且合格的注释者，我们有足够的带宽来提供大量的多语言注释音频文件。我们的服务包括音频转录、语音标注、语音转文本、说话人分类、语音转录、音频分类、多语言音频数据服务、自然语言话语、多标签注释。

音频转录
我们通过为所有类型的项目提供准确注释的音频文件来帮助开发一流的 NLP 模型。我们允许客户从各种音频类型和格式中进行选择——标准格式、逐字记录和非逐字记录。
语音标签
Shaip 的专家将声音中的声音分开录音并标记每个文件。该技术涉及识别音频文件中的相似声音，将它们分离，并准确注释以开发 训练数据.
演讲到文字
语音转文本是 NLP 模型开发的关键部分。使用这种技术，录制的语音被转换为文本。因此，重点关注各种方言的发音、单词和句子是很重要的。
说话人分类
在扬声器分类中，音频文件根据声源划分为多个音频段。识别说话人边界并将其分类为段以确定说话人的总数。来源包括背景噪音、音乐、静音等。
音标
我们的音标服务深受技术合作伙伴的追捧。我们擅长使用音标将音频转换为特定单词。
音频分类
我们的注释专家团队将录音分类为预设类别。一些类别包括背景噪音、用户意图、说话者数量、语义分割等。
多语言音频数据服务
这是 Shaip 的另一项高度优选的服务。由于我们拥有多元化的合格注释者群体，因此我们可以提供出色的 语音注释 多种语言和方言的服务。
自然语言表达
自然语言话语非常适合训练聊天机器人或虚拟助手来帮助注释最细微的内容 人类语言，例如重音、方言、语义和上下文。
多标签注释
单个音频文件可以属于多个类，因此，提供多标签注释以帮助 ML 模型区分两个音频源非常重要。