智能 AI 的音频注释
使用称职的音频注释服务开发对话式和感知性的下一代 AI
立即消除音频数据管道中的瓶颈
特色客户
为什么 NLP 需要音频/语音注释服务？
从车载导航到交互式 VA，语音激活系统最近一直在运行。 然而，为了让这些创造性和自主的设置准确有效地执行，它们必须提供分段、分段和策划的数据。
虽然音频/语音数据收集负责洞察力的可用性，但盲目地提供数据集对模型没有多大帮助，除非它们了解上下文。 这就是音频/语音标签或注释派上用场的地方，确保先前收集的数据集被标记为完美并有权管理特定用例，其中可能包括语音辅助、导航支持、翻译等。
简而言之，NLP 的音频/语音注释就是以一种随后被机器学习设置理解的格式标记录音。 例如，Cortana 和 Siri 等语音助手最初接受了大量带注释的音频，以便他们能够理解我们查询的上下文、情绪、情感、语义和其他细微差别。
由人类智能提供支持的语音和音频注释工具
尽管收集了大量数据，但预计机器学习模型不会自行理解上下文和相关性。 嗯，他们可以，但我们现在不讨论自学 AI。 但是，即使要部署自学习 NLP 模型，训练的初始阶段或更确切地说是监督学习也需要向它们提供元数据分层音频资源。
根据标准用例，这就是 Shaip 通过提供最先进的数据集来训练 AI 和 ML 设置而发挥作用的地方。 有我们在您身边，您无需再猜测模型构想，因为我们的专业团队和专家注释员团队始终致力于在相关存储库中标记和分类语音数据。
- 扩展 NLP 模型的功能
- 使用精细的音频数据丰富自然语言处理设置
- 体验面对面和远程注释设施
- 探索最佳降噪技术，如多标签注释、动手实践
我们的专长
自定义音频标签/注释不再是遥不可及的梦想
从一开始，语音和音频标签服务就是 Shaip 的强项。 使用我们最先进的音频和语音标签解决方案开发、训练和改进对话式 AI、聊天机器人和语音识别引擎。 我们遍布全球的合格语言专家网络和经验丰富的项目管理团队可以收集数小时的多语言音频并对大量数据进行注释，以训练支持语音的应用程序。 我们还转录音频文件以提取音频格式中可用的有意义的见解。 现在选择最适合您目标的音频和语音标记技术，并将头脑风暴和技术细节留给 Shaip。
音频转录
通过输入大量精确转录的语音/音频数据来开发智能 NLP 模型。 在 Shaip，我们让您从更广泛的选择中进行选择，包括标准音频、逐字记录和多语言转录。 此外，您可以使用额外的说话者标识符和时间戳数据来训练模型。
语音标签
语音或音频标签是一种标准注释技术，涉及分离声音并使用特定元数据进行标记。 该技术的本质涉及从一段音频中对声音进行本体识别，并对其进行准确注释，使训练数据集更具包容性
音频分类
语音注释公司使用它来训练 AI 使其完美，涉及根据内容分析录音。 通过音频分类，机器可以识别声音和声音，同时能够区分两者，作为更主动的培训制度的一部分。
多语言音频数据服务
只有当注释者可以相应地标记和分割它们时，收集多语言音频数据才有用。 这是多语言音频数据服务派上用场的地方，因为它们涉及基于语言的多样性对语音进行注释，由相关 AI 进行完美识别和解析
自然语言
发声
NLU 涉及注释人类语音以对最小的细节进行分类，如语义、方言、上下文、压力等。 这种带注释的数据形式在更好地训练虚拟助手和聊天机器人方面很有意义。
多标签
注解
通过使用多个标签来注释音频数据对于帮助模型区分重叠的音频源很重要。 在这种方法中，音频数据集可能属于一个或多个类，需要明确地传达给模型以进行更好的决策。
说话人分类
它涉及将输入音频文件拆分为与各个扬声器相关的同质片段。 分类意味着识别扬声器边界并将音频文件分组为段以确定不同扬声器的数量。 此过程有助于自动化对话分析和呼叫中心对话、医疗和法律对话以及会议的转录。
音标
与将音频转换为单词序列的常规转录不同，语音转录会记录单词的发音方式，并使用音标在视觉上表示声音。 音标可以更容易地注意到几种方言中同一语言的发音差异。
音频分类的类型
它尝试根据录制音频的环境将声音或音频信号分类为预定义的类别。 音频数据注释器必须通过识别录音的位置来对录音进行分类，例如学校、家庭、咖啡馆、公共交通等。该技术有助于开发语音识别软件、虚拟助手、多媒体音频库和基于音频的监控系统。
它是音频识别技术的关键部分，根据声音产生的环境对声音进行识别和分类。 识别环境声音事件很困难，因为它们不遵循音乐、节奏或语义音素等静态模式。 例如，喇叭、警报器或儿童玩耍的声音。 该系统有助于开发增强的安全系统，以识别闯入、枪击和预测性维护。
音乐分类根据流派、乐器、情绪和合奏自动分析和分类音乐。 它还有助于开发音乐库，以增强对带注释的音乐的组织和检索。 这项技术越来越多地用于微调用户推荐、识别音乐相似性和提供音乐偏好。
NLU 是自然语言处理技术的重要组成部分，可帮助机器理解人类语音。 NLU 的两个主要概念是意图和话语。 NLU 对人类语音的次要细节进行分类，例如方言、含义和语义。 该技术有助于开发高级聊天机器人和虚拟助手，以更好地理解人类语言。
选择 Shaip 作为您值得信赖的音频注释合作伙伴的理由
员工
专门和训练有素的团队：
- 30,000 多名数据创建、标签和 QA 协作者
- 有资质的项目管理团队
- 经验丰富的产品开发团队
- 人才库采购和入职团队
工艺
通过以下方式确保最高的流程效率：
- 稳健的 6 Sigma Stage-Gate 工艺
- 一个由 6 Sigma 黑带组成的专门团队——关键流程负责人和质量合规
- 持续改进和反馈循环
应用平台
获得专利的平台具有以下优势：
- 基于网络的端到端平台
- 无可挑剔的品质
- 更快的 TAT
- 无缝交付
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工艺
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为什么你应该外包音频数据标签/注释
敬业的团队
据估计，数据科学家将超过 80% 的时间花在数据清理和数据准备上。 通过外包，您的数据科学家团队可以专注于继续开发强大的算法，将繁琐的工作交给我们。
可扩展性
即使是普通的机器学习 (ML) 模型也需要标记大量数据，这需要公司从其他团队中获取资源。 借助像我们这样的数据注释顾问，我们提供领域专家，他们专注于您的项目，并且可以随着您的业务增长轻松扩展运营。
越品质
与需要在繁忙的日程安排中适应注释任务的团队相比，日复一日地进行注释的专门领域专家将 - 任何一天 - 都做得更好。 不用说，它会产生更好的输出。
消除内部偏差
AI 模型失败的原因是，从事数据收集和注释的团队无意中引入了偏见，从而扭曲了最终结果并影响了准确性。 但是，数据注释供应商通过消除假设和偏见，在注释数据以提高准确性方面做得更好。
现在为智能 AI 准备经过充分研究的、细粒度的、分段的和多标签的音频数据集
常见问题
音频注释器是一个人或一个直观的界面，它通过用元数据标记音频内容来帮助对音频内容进行分类。
要注释音频文件，您需要使用首选的注释软件对其进行处理。 您可以简单地选择注释的时间范围、最适合片段的标签以及音频文件需要注释的层级。 从更简单的角度来看，该方法涉及在文件中查找特定的音频元素，如噪声、语音、音乐等，并根据给定的类对它们进行标记，以便更好地训练模型。
语音注释的一个易于理解的示例是通过注释器对其进行主动阅读。 激活该过程后，您可以为语义和方言标记语音的某些元素，然后将其输入 VA 和聊天机器人以提高预测能力。
自然语言处理中的音频/语音注释就是为了更好地准备收集的数据集，通过更好地标记和分割它们，尤其是从特定目标的角度来看。
机器学习涉及具有自动化洞察力的训练模型。 虽然收集的数据在这方面发挥着重要作用，但音频注释通过帮助模型更好地理解语音、声学、音频和相关模式的性质来处理结构化学习。