最值得信赖的 AI 语音数据收集服务
使用我们的音频和语音数据收集服务，使用高质量的对话数据训练您的 NLP 模型、VA、TTS 原型等
发现无瓶颈的音频数据管道
特色客户
专业音频/语音数据采集服务
任何科目。 任何场景。
在 Shaip，我们的专长在于创建针对各种 AI/ML 需求而设计的高质量语音数据集。我们提供广泛的语言并在不同的环境中进行记录，从而使我们的数据集全面且适应性强。我们专注于在最短的时间内为模型提供最大数量的自定义语音数据。与我们合作，您可以期待：
- 精选高质量多语言音频/语音数据以提高准确性
- 最高级别的领域特异性，以针对不同的场景设置
- 扩展您的 ML 模型以适应不同的人口统计和垂直行业
- 录音环境： 工作室品质， 具有水晶般清晰的音频和最小的背景噪音，以及 自然环境，其中录音结合了环境声音来模仿现实世界的情况。
语音数据
8 / 16 / 44 / 48 kHz
采样率
我们的专长
对齐音频数据以获得更智能的 NLP 模型
Shaip 提供 100 多种语言的端到端语音/音频数据收集服务，使支持语音的技术能够迎合全球不同的受众群体。 我们可以从事任何范围和规模的项目； 从许可现有的现成音频数据集到管理自定义音频数据收集，再到音频转录和注释。 无论您的语音数据采集项目有多大，我们都可以根据您的需求定制音频采集服务，以构建针对方言、音调和语言的高质量 NLP 数据集。 从我们广泛的语音数据集和音频数据收集资源中进行选择，以实现支持语音的智能设置。
脚本独白和即兴演讲
它专注于处理来自单个说话者的语音。利用脚本提示输入单通道音频文件，确保捕获特定于该人的独特语音模式、语气和细微差别。
脚本对话和即兴演讲
两人互动，通过双通道文件和转录资源复制现实世界的对话和多语言接触的对话。
团体/多方
对话
多人讨论，捕捉群体动态、重叠、语气变化，准确训练语音模型。
唤醒词/关键短语/话语集合
训练人工智能使用多样化、丰富且真实的话语来识别关键短语或唤醒词或具有相似含义的话语，以实现高级自然语言处理和理解。
声学数据
购物
我们可以专业录制工作室品质的音频数据，无论是在餐厅、办公室还是家庭，或者来自各种环境和语言，同时覆盖更广泛的声学范围（综合声音数据集）。
自动语音识别 (ASR)
通过访问来自广泛人口统计数据的最先进的多样化语音/音频数据集，提高自动语音识别 (ASR) 系统的准确性。
多语言语音/音频训练数据
我们遍布全球的熟练语言专业人员提供各种语言和方言的多语言音频/语音数据。这项努力促进了全球沟通并消除了语言障碍，有助于打造更具包容性和更有效的人工智能解决方案。
文字转语音
(语音合成)
在我们全球员工的帮助下构建文本转语音 (TTS) 多语言模型，他们帮助您收集 150 多种语言和方言的语音数据，以增强您的 AI 模型，从车载控制到聊天机器人和学习解决方案，高质量的音频数据。
呼叫中心
对话
代理商与客户之间的真实交流，支持西班牙语、德语、美式英语、孟加拉语、日语、中文、印地语等多种语言。
成功案例
对话式 AI 数据集，包含 3 种语言的超过 8 小时的数据
为了建立一个印度语言的多语言平台，该客户与 Shaip 合作，收集、分割和转录多种印度语言的大型数据集。这将有助于开发有效的语音模型，为客户的创新新平台提供动力。
问题： 以 3,000 种印度语言收集超过 8 小时的音频数据，进行分段和转录以开发自动语音识别。
解决方案： 我们提供数据收集、分段、转录，并提供带有元数据的 JSON 文件。我们为客户的语音技术项目大规模收集了 3000 种印度语言的 8 小时的音频数据。
选择 Shaip 作为您值得信赖的语音数据收集合作伙伴的原因
人们
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
流程
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
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
人们
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
流程
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
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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
现成的语音/音频数据集
想要构建自己的音频数据集？
与我们的内部语音数据收集专家联系，建立最适合您要求的音频存储库
常见问题
ML 模型的语音数据收集是指收集口语录音的过程。 该集合有助于训练和完善机器学习算法，特别是那些以理解和处理人类声音为中心的算法。
当旨在收集自动语音识别 (ASR) 的音频数据时，您应该首先定义项目的特定需求，包括所需的语言、口音和语音类型。 设置这些参数后，请确保您获得尊重用户隐私的所有必要权限。 然后，使用适当的录音设备或软件捕获清晰的音频样本。 每个录音都应仔细注释其转录或其他相关元数据，并系统存储以便轻松访问。
机器学习中的语音数据集对于训练、测试和验证专门用于识别、转录或解释口语的模型至关重要。 此类数据集为从语音助手和转录服务到语音生物识别技术的无数应用程序铺平了道路。
为了从不同的语言和口音中收集精确的数据，与所需语言背景的母语人士的合作至关重要。 旨在获得多样化且具有代表性的样本，以涵盖广泛的人口统计差异。 在统一环境下使用标准化录音设备，确保音频一致性。 重要的是，用详细的转录和元数据注释每个数据片段，表示特定的语言和口音。