Аудиоаннотации для интеллектуальных ИИ

Разрабатывайте диалоговые и восприимчивые ИИ нового поколения с помощью компетентных служб аудиоаннотации. 

Аудио аннотация

Устраните узкие места в конвейере аудиоданных прямо сейчас

Избранные клиенты

Зачем нужны службы аннотации аудио / речи для НЛП?

От автомобильной навигации до интерактивных виртуальных машин - системы голосового управления в последнее время управляют шоу. Однако для того, чтобы эти изобретательные и автономные установки работали точно и эффективно, они должны быть снабжены секционированными, сегментированными и тщательно подобранными данными.

В то время как сбор аудио / речевых данных обеспечивает доступность информации, слепая подача наборов данных не очень поможет моделям, если они не ознакомятся с контекстом. Здесь пригодятся звуковые / речевые метки или аннотации, гарантирующие, что ранее собранные наборы данных помечены до совершенства и позволяют управлять конкретными вариантами использования, которые могут включать голосовую помощь, поддержку навигации, перевод и многое другое.

Проще говоря, аудио / речевые аннотации для НЛП предназначены для маркировки записей в формате, который впоследствии понимается установками машинного обучения. Например, голосовые помощники, такие как Cortana и Siri, изначально получали гигантские объемы аннотированного звука, чтобы они могли понимать контекст наших запросов, эмоции, настроения, семантику и другие нюансы.

Инструмент для аннотации речи и звука на основе человеческого интеллекта

Несмотря на подробный сбор данных, от моделей машинного обучения не ожидается, что они будут понимать контекст и актуальность сами по себе. Что ж, могут, но мы пока не будем говорить о самообучающихся ИИ. Но даже если бы самообучающиеся модели НЛП были развернуты, начальная фаза обучения или, скорее, контролируемого обучения потребовала бы, чтобы они были снабжены аудиоресурсами с многоуровневыми метаданными.

Именно здесь в игру вступает Shaip, предоставляя современные наборы данных для обучения настройкам AI и ML в соответствии со стандартными вариантами использования. С нами рядом с вами вам не нужно строить догадки для модели, поскольку наши профессиональные сотрудники и команда опытных аннотаторов всегда работают над маркировкой и категоризацией речевых данных в соответствующих репозиториях.

Аннотация речи
  • Масштабируйте возможности вашей модели НЛП
  • Обогатите настройки обработки естественного языка с помощью детализированных аудиоданных
  • Испытайте возможности личного и удаленного аннотирования
  • Изучите лучшие методы шумоподавления, такие как аннотации с несколькими ярлыками, практические

Наша экспертиза

Пользовательская маркировка / аннотация аудио больше не является далекой мечтой

Услуги по маркировке речи и звука были сильной стороной Shaip с самого начала. Разрабатывайте, обучайте и улучшайте разговорный ИИ, чат-ботов и механизмы распознавания речи с помощью наших современных решений для маркировки аудио и речи. Наша сеть квалифицированных лингвистов по всему миру с опытной командой управления проектами может собирать часы многоязычного аудио и аннотировать большие объемы данных для обучения голосовых приложений. Мы также транскрибируем аудиофайлы, чтобы извлечь значимую информацию, доступную в аудиоформатах. Теперь выберите технику маркировки аудио и речи, которая лучше всего соответствует вашей цели, и оставьте мозговой штурм и технические вопросы Шайпу.

Аудио транскрипция

Аудио транскрипция

Разрабатывайте интеллектуальные модели НЛП, загружая грузовики точно записанными речевыми / аудиоданными. В Shaip мы предоставляем вам возможность выбирать из более широкого набора вариантов, включая стандартное аудио, дословную и многоязычную транскрипцию. Кроме того, вы можете обучать модели с дополнительными идентификаторами выступающих и данными с отметками времени.

Речевая маркировка

Речевая маркировка

Маркировка речи или звука - это стандартный метод аннотации, который касается разделения звуков и маркировки с помощью определенных метаданных. Суть этой техники включает в себя онтологическую идентификацию звуков из части аудио и точное аннотирование их, чтобы сделать обучающие наборы данных более инклюзивными.

Классификация аудио

Классификация аудио

Он используется компаниями, занимающимися аннотацией речи, чтобы довести ИИ до совершенства, что касается анализа аудиозаписей в соответствии с их содержанием. С классификацией звука машины могут идентифицировать голоса и звуки, в то же время имея возможность различать их, в рамках более активного режима тренировки.

Многоязычные службы аудиоданных

Многоязычные службы аудиоданных

Сбор многоязычных аудиоданных полезен только в том случае, если аннотаторы могут соответствующим образом маркировать и сегментировать их. Вот где пригодятся многоязычные службы аудиоданных, поскольку они касаются аннотирования речи на основе разнообразия языков, чтобы их могли точно идентифицировать и анализировать соответствующие ИИ.

Высказывание на естественном языке

Естественный язык
произнесение

NLU касается аннотирования человеческой речи для классификации мельчайших деталей, таких как семантика, диалекты, контекст, ударение и многое другое. Эта форма аннотированных данных имеет смысл для лучшего обучения виртуальных помощников и чат-ботов.

Аннотации с несколькими ярлыками

Мульти-этикетки
аннотирование

Аннотирование аудиоданных с помощью нескольких меток важно для помощи моделям в различении перекрывающихся источников звука. В этом подходе набор аудиоданных может принадлежать одному или нескольким классам, которые необходимо явно передать модели для лучшего принятия решений.

Диаризация спикера

Он включает в себя разделение входного аудиофайла на однородные сегменты, связанные с отдельными динамиками. Диаризация означает определение границ говорящих и группировку аудиофайлов в сегменты для определения количества отдельных говорящих. Этот процесс помогает автоматизировать анализ разговоров и расшифровку диалогов колл-центра, медицинских и юридических разговоров и совещаний.

Фонетическая транскрипция

Фонетическая транскрипция

В отличие от обычной транскрипции, которая преобразует звук в последовательность слов, фонетическая транскрипция отмечает, как слова произносятся, и визуально представляет звуки с помощью фонетических символов. Фонетическая транскрипция позволяет легче заметить разницу в произношении одного и того же языка в нескольких диалектах.

Типы аудио классификации

Он пытается классифицировать звуки или аудиосигналы по заранее определенным классам на основе среды, в которой был записан звук. Аннотаторы аудиоданных должны классифицировать записи, определяя, где они были записаны, например, школы, дома, кафе, общественный транспорт и т. д. Эта технология помогает разрабатывать программное обеспечение для распознавания речи, виртуальных помощников, аудиобиблиотек для мультимедиа и наблюдения на основе аудио. системы. 

Это важная часть технологии распознавания звука, при которой звуки распознаются и классифицируются в зависимости от условий, в которых они возникают. Идентификация звуковых событий окружающей среды затруднена, поскольку они не следуют статическим закономерностям, таким как музыка, ритмы или семантические фонемы. Например, звуки рожков, сирен или играющих детей. Эта система помогает разрабатывать усовершенствованные системы безопасности для распознавания взломов, выстрелов и профилактического обслуживания.

Музыкальная классификация автоматически анализирует и классифицирует музыку по жанру, инструментам, настроению и ансамблю. Он также помогает разрабатывать музыкальные библиотеки для улучшенной организации и поиска аннотированных музыкальных произведений. Эта технология все чаще используется для точной настройки пользовательских рекомендаций, выявления музыкальных сходств и предоставления музыкальных предпочтений.

NLU является важной частью технологии обработки естественного языка, которая помогает машинам понимать человеческую речь. Двумя основными понятиями NLU являются намерение и высказывание. NLU классифицирует второстепенные детали человеческой речи, такие как диалект, значение и семантика. Эта технология помогает разрабатывать продвинутых чат-ботов и виртуальных помощников, чтобы лучше понимать человеческую речь.

Причины выбрать Shaip в качестве надежного партнера по аудиоаннотации

Люди

Люди

Выделенные и обученные команды:

  • Более 30,000 сотрудников по созданию, маркировке и контролю качества данных
  • Аттестованная команда управления проектами
  • Опытная команда по разработке продуктов
  • Команда поиска и адаптации кадрового резерва
Процесс

Процесс

Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:

  • Надежный 6-сигма-технологический процесс
  • Специальная команда «черных поясов 6 сигм» - владельцы ключевых процессов и соблюдение требований к качеству
  • Непрерывное совершенствование и обратная связь
Платформа

Платформа

Запатентованная платформа предлагает преимущества:

  • Сквозная веб-платформа
  • Безупречное качество
  • Быстрее ТАТ
  • Бесшовная доставка

Почему вам следует передать маркировку / аннотацию аудиоданных на аутсорсинг

Посвятите команду

По оценкам, специалисты по обработке данных тратят более 80% своего времени на очистку и подготовку данных. Благодаря аутсорсингу ваша команда специалистов по данным может сосредоточиться на продолжении разработки надежных алгоритмов, оставив утомительную часть работы нам.

Масштабируемость

Даже средняя модель машинного обучения (ML) потребует маркировки больших фрагментов данных, что требует от компаний привлечения ресурсов других команд. С такими консультантами по аннотации данных, как мы, мы предлагаем экспертов в предметной области, которые целенаправленно работают над вашими проектами и могут легко масштабировать операции по мере роста вашего бизнеса.

Лучшее качество

Выделенные эксперты в предметной области, которые комментируют изо дня в день, будут - в любой день - выполнять лучшую работу по сравнению с командой, которая должна включать задачи по аннотации в свой напряженный график. Излишне говорить, что это приводит к лучшему результату.

Устранение внутреннего смещения

Причина, по которой модели ИИ терпят неудачу, заключается в том, что команды, работающие над сбором данных и аннотациями, непреднамеренно вносят предвзятость, искажая конечный результат и влияя на точность. Однако поставщик аннотации данных лучше справляется с аннотацией данных для повышения точности за счет устранения допущений и предвзятости.

Предлагаемые услуги

Экспертный сбор данных об изображениях - это не все, что нужно для комплексных настроек ИИ. В Shaip вы даже можете рассмотреть следующие услуги, чтобы сделать модели более распространенными, чем обычно:

Текстовая аннотация

Текстовая аннотация
Услуги

Мы специализируемся на подготовке текстовых данных для обучения, аннотируя исчерпывающие наборы данных, используя аннотации сущностей, текстовую классификацию, аннотации тональности и другие соответствующие инструменты.

Аннотация изображения

Аннотация изображения
Услуги

Мы гордимся тем, что маркируем сегментированные наборы данных изображений для обучения моделей компьютерного зрения. Некоторые из соответствующих методов включают распознавание границ и классификацию изображений.

Видеоаннотации

Видеоаннотации
Услуги

Shaip предлагает высококачественные услуги по маркировке видео для обучения моделей компьютерного зрения. Цель состоит в том, чтобы сделать наборы данных пригодными для использования с такими инструментами, как распознавание образов, обнаружение объектов и т. Д.

Получите экспертов по аудиоаннотациям на борту. Теперь подготовьте тщательно проработанные, детализированные, сегментированные и размеченные наборы аудиоданных для интеллектуальных ИИ.

Аудиоаннотатор - это либо человек, либо интуитивно понятный интерфейс, который помогает классифицировать аудиоконтент путем пометки его метаданными.

Для аннотирования аудиофайла вам необходимо обработать его с помощью предпочтительного программного обеспечения для аннотирования. Вы можете просто выбрать временной интервал аннотации, метку, которая лучше всего подходит для фрагмента, и уровни, в соответствии с которыми аудиофайл должен быть аннотирован. С более простой точки зрения подход включает в себя поиск определенных аудиоэлементов в файле, таких как шум, речь, музыка и т. Д., И их маркировка в соответствии с заданным классом для лучшего обучения моделей.

Один из легко понятных примеров речевого аннотирования - подвергнуть его активному чтению с помощью аннотатора. Как только процесс активирован, вы можете пометить определенные элементы речи для семантики и диалектов, которые затем могут быть переданы виртуальным машинам и чат-ботам для улучшения возможностей прогнозирования.

Аудио / речевые аннотации при обработке естественного языка - это все о том, как лучше подготовить собранные наборы данных, лучше пометив и сегментируя их, особенно с точки зрения конкретной цели.

Машинное обучение касается моделей обучения с автоматизированным анализом. Хотя собранные данные играют важную роль в этом отношении, звуковая аннотация заботится о структурированном обучении, помогая моделям лучше понять природу речи, акустики, звука и связанных с ними шаблонов.