Мы все задавали Алексе (или другим голосовым помощникам) несколько открытых вопросов.
Алекса, ближайшая пиццерия открыта?
Алекса, какой ресторан в моем городе предлагает бесплатную доставку по моему адресу?
Или что-то подобное.
Как люди, мы разговариваем друг с другом, используя открытые вопросы, но задавая такой разговорный вопрос виртуальный помощник не похоже на умный поступок.
Тем не менее, Alexa находит правильный ответ — каждый раз. Как? В нашем случае ИИ должен обработать местоположение, понять, что пиццерия на самом деле не место (как в городе), а затем дать точный ответ.
Благодаря звуковой аннотации — подмножеству маркировки данных — система машинного обучения может идентифицировать подобные вопросы и извлекать нужную информацию. Итак, что такое звуковая аннотация и зачем она нужна?
Что такое аудиоаннотация?
Аудио аннотация включает в себя классификацию аудиокомпонентов в машиночитаемом формате. Аудио аннотация отличается от аудио транскрипция, где транскрипция преобразует произносимые слова в письменную форму.
В аудиоаннотациях также предоставляется дополнительная важная информация об аудиофайле, такая как семантические, морфологические, фонетические и дискурсивные данные. Аудиоаннотация может также включать метаданные обо всем аудиофайле, а не описывать отдельные аннотации.
Зачем нужна звуковая аннотация?
Рынок НЛП будет расти В 14 раз больше в 2025 году по сравнению с 2017 годом. Мировая рыночная стоимость НЛП составила 3 миллиарда долларов в 2017 году, и, по прогнозам, эта цифра астрономически вырастет до 43 миллиардов долларов в 2025 году.
Сбор данных и аннотация имеют решающее значение для разработки чат-ботов, систем распознавания голоса и виртуальных помощников. Кроме того, они нужны для разработки НЛП. распознавание речи моделей и обучать алгоритмы машинного обучения.
Машины обучаются с использованием различных точно аннотированных аудиофайлы определять, понимать и адекватно реагировать на вопросы, эмоции, намерения и чувства.
После аннотирования аудио и классификации аудиоклипов они передаются в систему, чтобы машина могла улавливать тонкости, связанные с человеческим языком, независимо от акцента, тона, диалекта, произношения и языка.
Высококачественные аудио / речевые наборы данных для обучения вашей модели разговорного ИИ
Варианты использования и приложения
Аудиоаннотации уже несколько лет используются в нескольких отраслях. Начнем с самого очевидного — виртуальных помощников.
Виртуальные помощники
Обучение виртуальных помощников работе с различными наборами данных с аудиоаннотациями, чтобы можно было разработать голосового помощника, который может точно обрабатывать запросы и быстро реагировать для повышения качества обслуживания клиентов. К 2020 году треть домохозяйств Великобритании и США иметь как минимум один умный динамик со встроенным виртуальным помощником.
Модули преобразования текста в речь
Технология должна быть обучена на аннотированных аудиофайлах, чтобы разработать модуль преобразования текста в речь, который может плавно преобразовывать цифровой текст в речь на естественном языке.
ЧатБоты
Чат-боты — неотъемлемая часть службы поддержки клиентов. Чат-боты должны быть обучены интерпретировать слова и фразы пользователей, используя аннотированные аудиофайлы для имитации разговора. естественный разговор с людьми.
Автоматическое распознавание речи (ASR)
Все дело в преобразовании произнесенных слов в письменный текст. Само «Распознавание речи» относится к процессу преобразования произносимых слов в текст; однако распознавание голоса и идентификация говорящего направлены на идентификацию как разговорного контента, так и личности говорящего. Точность ASR определяется различными параметрами, такими как громкость динамика, фоновый шум, записывающее оборудование и многое другое.
Как помогает Шайп?
Если вы задумали первоклассный проект аудио/речевых аннотаций, вам, несомненно, нужен надежный партнер по маркировке и аннотации. Если надежность и точность — это то, что вам нужно, мы считаем, что Shaip — это партнер, который вам нужен.
Shaip с самого начала был в авангарде услуг по маркировке аудио, видео и изображений и аннотаций. Наш опыт выходит за рамки предоставления базовых решений для маркировки речи. Благодаря опытным и квалифицированным аннотаторам у нас есть пропускная способность для предоставления большого объема многоязычных аудиофайлов с аннотациями. Наши услуги включают транскрипцию аудио, маркировку речи, преобразование речи в текст, диаризацию говорящего, фонетическую транскрипцию, классификацию аудио, услуги многоязычных аудиоданных, произношение на естественном языке, аннотацию с несколькими метками.
Аудио транскрипция
Мы помогаем разрабатывать первоклассные модели НЛП, предоставляя аудиофайлы с точными аннотациями для всех типов проектов. Мы позволяем клиентам выбирать из различных типов и форматов аудио — стандартный формат, дословная и не дословная транскрипция.
Речевая маркировка
Эксперты Shaip разделяют звуки в Аудиозапись и маркируйте каждый файл. Этот метод включает в себя идентификацию похожих звуков в аудиофайле, их разделение и точную аннотацию для разработки. данные обучения.
Речь к тексту
Преобразование речи в текст является важной частью разработки модели НЛП. С помощью этого метода записанная речь преобразуется в текст. Поэтому важно сосредоточиться на произношении, словах и предложениях на разных диалектах.
Диаризация спикера
При диаризации динамика аудиофайл разбивается на несколько аудиосегментов в зависимости от источника звука. Границы громкоговорителей идентифицируются и классифицируются по сегментам для определения общего числа громкоговорителей. Источники включают фоновый шум, музыку, тишину и многое другое.
Фонетическая транскрипция
Наши услуги фонетической транскрипции пользуются большим спросом у технических партнеров. Мы преуспеваем в преобразовании аудио в конкретные слова с использованием фонетических символов.
Классификация аудио
Наша экспертная команда аннотаторов классифицирует аудиозаписи по заранее установленным категориям. Некоторые категории включают фоновый шум, намерения пользователя, количество говорящих, семантическую сегментацию и многое другое.
Многоязычные службы аудиоданных
Это еще одна очень популярная услуга Shaip. Поскольку у нас есть разнообразная группа квалифицированных аннотаторов, мы можем предоставить отличные речевая аннотация услуги для нескольких языков и диалектов.
Высказывание на естественном языке
Высказывания на естественном языке хорошо подходят для обучения чат-ботов или виртуальных помощников комментировать мельчайшие детали. человеческая речь, такие как ударение, диалекты, семантика и контекст.
Аннотации с несколькими ярлыками
Один аудиофайл может принадлежать нескольким классам, и поэтому важно предоставить аннотацию с несколькими метками, чтобы помочь моделям машинного обучения различать два источника звука.
Почему Шаип?
Мы считаем, что при выборе подходящего поставщика услуг у вас больше шансов на успех, если вы выберете того, кто имеет опыт и постоянно поддерживает высокие стандарты качества.Shaip – бесспорный лидер на рынке по предоставлению сервисы аудио аннотаций, так как у нас есть очень преданная группа аннотаторов, которые прошли обучение, чтобы соответствовать стандартам качества клиента.
Более того, мы можем избавиться от внутренней предвзятости, поскольку у нас есть различные уровни аннотаторов и контролеров качества. Наш опыт работает в пользу наших клиентов, поскольку мы своевременно предоставляем масштабируемые услуги.
