Сервисы аннотирования аудио и разметки речи для голосового ИИ

Готовые к использованию аудиоданные на более чем 150 языках — разметка речи, транскрипция, определение говорящего и маркировка акустических событий, предоставляемые специалистами-аннотаторами.

Что такое аудиоаннотация?

Аннотирование аудио — это процесс маркировки произнесенных слов, звуков, говорящих, эмоций и акустических событий в аудиофайле, чтобы модели машинного обучения — автоматическое распознавание речи (ASR), голосовые помощники, разговорный ИИ и генеративный голосовой ИИ — могли интерпретировать звуки реального мира. Shaip предоставляет услуги аннотирования аудио в качестве управляемого сервиса для более чем 150 языков, сочетая в себе квалифицированных лингвистов-аннотаторов с инструментами на основе ИИ и системой управления качеством 6-Sigma.

Наша Экспертиза

Пользовательская маркировка / аннотация аудио больше не является далекой мечтой

Службы маркировки речи и аудио с самого начала были сильной стороной Shaip. Разрабатывайте, обучайте и улучшайте диалоговый ИИ, чат-боты 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 расшифровываем аудиофайлы, чтобы извлечь содержательную информацию, доступную в аудиоформатах. Теперь выберите метод маркировки аудио и речи, который лучше всего соответствует вашей цели, и оставьте мозговой штурм и технические вопросы Шаипу.

Транскрипция речи и простановка временных меток

Дословная, недословная и фонетическая транскрипция с идентификаторами говорящих и временными метками на уровне слов, готовая для обучения моделей автоматического распознавания речи (ASR) и синхронизации речи (STT). Вывод в форматах JSON, TextGrid, ELAN, CTM и пользовательских схемах для создания наборов данных производственного уровня.

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.

Акустические события и классификация звуков

Функция маркировки неречевых аудиосигналов — сигналов тревоги, кашля, выстрелов, звуков машин, дорожного движения, шагов — для распознавания звуков окружающей среды, видеонаблюдения, прогнозирующего технического обслуживания и клинического искусственного интеллекта в области респираторной медицины. Возможна маркировка одной или несколькими метками, с настраиваемыми таксономиями, соответствующими схемам клиента, и экспортом, совместимым с AudioSet.

Многоязычные аудиоаннотации

Аннотаторы-носители языка, работающие с более чем 150 языками и диалектами, включая языки с ограниченными ресурсами и индийские языки, обрабатывают записи с переключением кодов, региональные акценты и специфическую для разных культур терминологию. Полезно в тех случаях, когда для глобального развертывания голосового ИИ требуется лингвистическое покрытие, которое не могут обеспечить поставщики, работающие только с английским языком или с одним языком.

Обработка естественного языка (NLU) и аннотирование намерений

Разметка намерений, сущностей и слотов в устной речи с учетом диалектного, семантического и эмоционального аспектов. Формат набора данных используется в чат-ботах, системах интерактивного голосового ответа (IVR), голосовых помощниках и генеративных голосовых агентах, обученных обрабатывать реальные разговоры, включая переключение кодов между двумя или более языками в рамках одного высказывания.

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.

Ведение дневника и идентификация говорящих

Функция обнаружения границ, которая разделяет длинные аудиозаписи — разговоры в колл-центре, клинические консультации, совещания — на однородные сегменты для каждого говорящего. Включает в себя разметку пола, возрастной группы и языка там, где это необходимо, помогая моделям точно определять речь в многоголосых средах.

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.

Аудиоаннотирование для генеративного и мультимодального ИИ

Специализированная разметка для генеративного голосового ИИ, RLHF для аудиовыходов, мультимодальные обучающие данные, объединяющие речь с текстом или видео, и подготовка набора данных для синтеза речи. Включает пары аудиозапрос-ответ, ранжирование предпочтений и метки стиля/тона для тонкой настройки моделей разговорного и голосового клонирования.

Типы аудио классификации

Классификация акустических данных

Звуки классифицируются по среде записи — школы, дома, кафе, общественный транспорт, транспортные средства — для обучения систем распознавания речи, виртуальных помощников, аудиобиблиотек и систем видеонаблюдения, которым необходимо распознавать контекст, а не только слова.

Классификация звуков окружающей среды

Звуковые события, не связанные с музыкой или речью — гудки, сирены, выстрелы, разбитое стекло, детские игры, работа механизмов — помечаются для использования в системах безопасности с помощью ИИ, прогнозирующего технического обслуживания и в проектах «умных городов», где классификация на основе шаблонов неприменима.

Музыкальная классификация

Метки жанра, инструмента, настроения, темпа и ансамбля для музыкальных библиотек, рекомендательных систем, обнаружения нарушений авторских прав и модерации контента. Включает многометочную разметку для треков, охватывающих разные жанры или настроения.

Классификация высказываний на естественном языке

На уровне высказывания извлекаются намерения и смысл — диалект, семантика, ударение, тон — для обеспечения работы чат-ботов, голосовых помощников и разговорного ИИ, которые реагируют на то, как что-то сказано, а не только на то, что сказано.

Инструмент для аннотации речи и звука на основе человеческого интеллекта

Несмотря на сбор большого объема данных, от моделей машинного обучения не ожидается, что они будут самостоятельно понимать контекст и релевантность. Даже если бы существовали самообучающиеся модели обработки естественного языка, на начальном этапе обучения, или, скорее, обучения с учителем, им потребовалось бы использовать аудиоресурсы с многоуровневой метаданной.

Именно здесь вступает в игру Shaip, предоставляя самые современные наборы данных для обучения систем искусственного интеллекта и машинного обучения в соответствии со стандартными сценариями использования. Наш профессиональный персонал и команда экспертов-аннотаторов постоянно работают над разметкой и категоризацией речевых данных в соответствующих репозиториях.

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

Причины выбрать Shaip в качестве надежного партнера по аудиоаннотации

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

Разработка

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

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.

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.

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.

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:

Услуги видеоаннотации

Shaip предлагает высококачественные услуги по маркировке видео для обучения моделей компьютерного зрения.
Цель здесь — сделать наборы данных пригодными для использования с такими инструментами, как распознавание образов, обнаружение объектов и т. д.

Избранные клиенты

Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.

Пригласите экспертов по аудиоаннотациям на борт.

Теперь подготовьте хорошо изученные, детализированные, сегментированные и многозначные наборы аудиоданных для интеллектуальных ИИ.

Частые вопросы (FAQ)

1. Что такое аудиоаннотация и чем она отличается от транскрипции?

Аннотирование аудио — это процесс маркировки произнесенных слов, звуков, говорящих, эмоций и акустических событий в аудиофайле, чтобы модели машинного обучения могли интерпретировать звуки реального мира. Транскрипция только преобразует речь в текст — аннотирование идет дальше, указывая, кто говорит, какой язык используется, какие эмоции или фоновые звуки присутствуют, и где в аудиозаписи происходит каждое событие. Голосовым помощникам, системам распознавания речи и разговорному искусственному интеллекту необходимо аннотированное, а не просто транскрибированное аудио.

2. Какие типы аудиоаннотаций предлагает Shaip?

Shaip предоставляет услуги транскрипции речи с указанием временных меток, диаризацией и идентификацией говорящих, классификацией акустических событий и звуков, аннотированием естественного языка (NLU) и намерений, фонетической транскрипцией, многоклассовой аннотацией для перекрывающихся аудиоисточников, многоязычной аудиоаннотацией на более чем 150 языках, а также специализированной разметкой для генеративного голосового ИИ, включая ранжирование предпочтений RLHF и подготовку набора данных TTS. Аннотирование предоставляется как управляемая услуга с возможностью привлечения выделенных команд.

3. Какие отрасли и сценарии использования поддерживает аудиоаннотирование Shaip?

Shaip поддерживает аудиоаннотирование для искусственного интеллекта в здравоохранении и клинической практике (включая обнаружение респираторных событий и диктовку врачей), разговорного ИИ и голосовых помощников, ASR/STT для многоязычных и шумных сред, аналитики колл-центров, автомобильного голосового сопровождения в салоне автомобиля и генеративного голосового ИИ, включая TTS и клонирование голоса. Каждая вертикаль поддерживается опытными аннотаторами и, при необходимости, соответствием требованиям именованных фреймворков, таких как HIPAA, для клинических задач.

4. Каким образом Shaip обеспечивает точность и качество аудиоаннотаций?

В Shaip аннотирование аудиоматериалов осуществляется в рамках многоуровневой системы контроля качества 6-Sigma, включающей проверку на нескольких этапах: самопроверка аннотаторов, экспертная оценка, аудит экспертов и статистическая выборка. Согласованность между аннотаторами измеряется и обычно составляет 95% и более в зависимости от сложности задачи. Для каждого языка используются аннотаторы-носители языка, предварительная аннотация с помощью ИИ снижает вариативность, а специальная команда специалистов 6-Sigma отвечает за соответствие процессам и циклы непрерывного совершенствования.

5. Какие языки охватывает команда Shaip по аудиоаннотированию?

Сеть аннотаторов Shaip охватывает более 150 языков и диалектов, включая все основные европейские, восточноазиатские и ближневосточные языки, индийские языки, африканские языки и несколько языков с ограниченными ресурсами. Записи с переключением кодов — когда два языка чередуются в одном высказывании — обрабатываются многоязычными аннотаторами, что имеет решающее значение для глобального развертывания голосового ИИ, обслуживающего двуязычных или многоязычных пользователей.

6. Соответствует ли сервис аннотирования аудиозаписей Shaip требованиям HIPAA, GDPR и ISO 27001?

Да. Процессы аннотирования аудиозаписей выполняются в рамках системы управления информационной безопасностью, сертифицированной по стандарту ISO 27001, соответствуют требованиям HIPAA для защищенной медицинской информации, включая редактирование PHI, и отвечают требованиям GDPR для субъектов данных, проживающих в ЕС. Контроль доступа и журналы аудита соответствуют стандарту SOC 2, а для наиболее конфиденциальных наборов данных могут быть организованы выделенные группы аннотаторов, заключившие соглашение о неразглашении, или аннотирование на месте.

7. Как Shaip обрабатывает аудиоаннотации для генеративного ИИ и больших голосовых моделей?

Генеративный голосовой ИИ и большие голосовые модели требуют данных, выходящих за рамки стандартной транскрипции. Shaip предоставляет пары аудиозаписей с подсказками и ответами, ранжирование предпочтений RLHF для голосовых выходных данных, корпуса с разметкой от нескольких дикторов для клонирования голоса, разметку стиля голоса и эмоций, а также подготовку набора данных для синтеза речи. Выходные данные предоставляются в форматах, совместимых с распространенными конвейерами тонкой настройки, при этом лингвистическое и культурное разнообразие среди дикторов контролируется для уменьшения смещения модели.

8. Может ли Shaip работать с аудиоаннотациями в условиях шума, реальных условий или специфичных для конкретной предметной области?

Да. Конвейер аннотирования Shaip поддерживает наложение фонового шума, переключение кодов, условия записи в полевых условиях и терминологию, специфичную для различных областей — медицинской, юридической, финансовой, автомобильной и промышленной. Таксономии акустических событий могут быть адаптированы к конкретному сценарию клиента, от клинических респираторных событий (кашель, хрипы) до промышленных звуков (сигнализация, работа оборудования) и событий, связанных с безопасностью (выстрелы, разбитое стекло), с возможностью экспорта в пользовательские или совместимые с AudioSet форматы.

9. Как аудиоаннотации улучшают работу систем распознавания речи на базе искусственного интеллекта?

Он предоставляет маркированные данные, которые помогают системам распознавать слова, акценты и намерения, улучшая транскрипцию и понимание.

10. Какие проблемы возникают при аннотировании многоязычных аудионаборов данных?

Среди сложностей — работа с акцентами и диалектами. Шайп справляется с этим благодаря международным лингвистам и масштабируемым процессам.