Mindannyian feltettünk Alexának (vagy más hangsegédeknek) néhány nyitott kérdést.
Alexa, nyitva van a legközelebbi pizzéria?
Alexa, melyik étterem kínál ingyenes szállítást a címemre?
Vagy valami hasonlót.
Emberként nyitott kérdésekkel beszélgetünk egymással, de ilyen köznyelvi kérdést teszünk fel egy virtuális asszisztens nem hangzik okos dolognak.
Alexa mégis a megfelelő választ adja – minden egyes alkalommal. Hogyan? Esetünkben az AI-nak fel kell dolgoznia a helyet, meg kell értenie, hogy a pizzázó valójában nem hely (mint egy városban), majd pontos választ kell adnia.
A hangos annotációnak – az adatcímkézés egy részhalmazának – köszönhetően a gépi tanulási rendszer képes azonosítani az ehhez hasonló kérdéseket, és lekérni a megfelelő információkat. Tehát pontosan mi is az a hangjegyzet, és miért van rá szükség?
Mi az a hangjegyzet?
Hangos megjegyzés magában foglalja az audio komponensek gépi érthető formátumú osztályozását. A hangjegyzet eltér a audio átírás, ahol az átírás a kimondott szavakat írott formává alakítja.
A hangjegyzetekben további kritikus információk is szerepelnek az audiofájlról – például szemantikai, morfológiai, fonetikai és diskurzusadatok. A hangjegyzetek az egyes megjegyzések leírása helyett a teljes hangfájl metaadatait is tartalmazhatják.
Miért van szükség hangjegyzetre?
Az NLP-piac a tervek szerint növekedni fog 14-szor nagyobb Az NLP globális piaci értéke 2025 milliárd dollár volt 2017-ben, és az előrejelzések szerint ez a szám 3-ben csillagászatilag 2017 milliárd dollárra nő.
Adatgyűjtés és annotálás kritikus fontosságúak a chatbotok, hangfelismerő rendszerek és virtuális asszisztensek fejlesztésében. Ezenkívül az NLP fejlesztéséhez is szükség van rájuk beszédfelismerés modellezi és tanítja a gépi tanulási algoritmusokat.
A gépek képzése különböző, pontosan megjelölt módon történik audio fájlok kérdések, érzelmek, szándékok és érzelmek azonosítása, megértése és megfelelő válaszadás.
A hangjegyzetek megjelölése és a hangklipek osztályozása után az a rendszerbe kerül, így a gép képes felvenni az emberi nyelvhez kapcsolódó bonyolultságokat, függetlenül az akcentustól, hangszíntől, dialektustól, kiejtéstől és nyelvtől.
Kiváló minőségű hang-/beszédadatkészletek a társalgási mesterséges intelligencia-modell betanításához
Használati esetek és alkalmazások
Az audio annotációt néhány éve több iparág is alkalmazza. Kezdjük a legkézenfekvőbbel – a virtuális asszisztensekkel.
Virtuális asszisztensek
A virtuális asszisztensek képzése különféle hangjelekkel ellátott adatkészletekre, hogy lehetővé váljon egy hangos asszisztens kifejlesztése, amely pontosan tudja feldolgozni a kérést és gyorsan válaszolni a jobb ügyfélélmény érdekében. 2020-ig az Egyesült Királyság és az Egyesült Államok háztartásainak egyharmada legalább egy intelligens hangszórója volt beépített virtuális asszisztenssel.
Szövegfelolvasó modulok
A technológiát jegyzetekkel ellátott hangfájlokra kell képezni, hogy olyan szövegfelolvasó modult fejlesszenek ki, amely zökkenőmentesen tudja átalakítani a digitális szöveget természetes nyelvű beszéddé.
Chatbots
A chatbotok az ügyfélszolgálat szerves részét képezik. A chatbotokat meg kell tanítani arra, hogy értelmezzék a felhasználók szavait és kifejezéseit megjegyzésekkel ellátott hangfájlok segítségével, hogy szimulálják a természetes beszélgetés az emberekkel.
Automatikus beszédfelismerés (ASR)
Ez a kimondott szavak írott szöveggé való átírásáról szól. Maga a „beszédfelismerés” a kimondott szavak szöveggé alakításának folyamatára utal; a hangfelismerés és a beszélő azonosítása azonban mind a beszélt tartalmat, mind a beszélő személyazonosságát azonosítja. Az ASR pontosságát különböző paraméterek határozzák meg, mint például a hangszóró hangereje, a háttérzaj, a felvevő berendezés stb.
Hogyan segít Shaip?
Ha elsőrangú hang-/beszéd-annotációs projektet tervez, kétségtelenül szüksége van egy megbízható címkéző- és annotációs partnerre. Ha a megbízhatóság és a pontosság az, amit keres, úgy gondoljuk, hogy Shaip a partner, amire szüksége van.
A Shaip a kezdetek óta élen jár az audio-, video- és képcímkézési és annotációs szolgáltatások terén. Szakértelmünk túlmutat az alapvető beszédcímkézési megoldásokon. Nagy tapasztalattal rendelkező és képzett kommentátorokkal rendelkezünk a sávszélességgel ahhoz, hogy nagy mennyiségű többnyelvű megjegyzésekkel ellátott hangfájlt biztosítsunk. Szolgáltatásaink közé tartozik a hangátírás, a beszédcímkézés, a beszéd szöveggé alakítása, a hangszóró naplózása, a fonetikai átírás, a hangok osztályozása, a többnyelvű audioadat-szolgáltatások, a természetes nyelvű megszólalás, a többcímkés annotáció.
Audio átírás
Segítünk a csúcsminőségű NLP-modellek kifejlesztésében azáltal, hogy pontosan kommentált hangfájlokat biztosítunk minden típusú projekthez. Lehetővé tesszük ügyfeleink számára, hogy különféle hangtípusok és formátumok közül válasszanak – standard formátum, szó szerinti és nem szó szerinti átírás.
Beszédcímkézés
Shaip szakértői különválasztják a hangokat a hangfelvétel és címkézze meg az egyes fájlokat. Ez a technika magában foglalja a hasonló hangok azonosítását egy hangfájlban, elválasztjuk őket, és pontos megjegyzéseket írunk elő képzési adatok.
Beszéd a szöveghez
A beszéd szöveggé alakítása az NLP-modell fejlesztésének kritikus része. Ezzel a technikával a rögzített beszédet szöveggé alakítják. Ezért fontos, hogy a különböző nyelvjárásokban a kiejtésre, a szavakra és a mondatokra összpontosítson.
Hangszóró átméretezése
A hangszóró naplózásakor az audiofájl a hangforrás alapján több hangszegmensre van felosztva. A hangszórók határait azonosítja és szegmensekbe sorolja a hangszórók teljes számának meghatározásához. A források közé tartozik a háttérzaj, a zene, a csend és egyebek.
Fonetikus átírás
Fonetikus átírási szolgáltatásaink nagyon keresettek a technológiai partnerek körében. Kiemelkedünk abban, hogy a hangot fonetikus szimbólumok segítségével konkrét szavakká alakítjuk.
Audio osztályozás
Annotátorokból álló szakértő csapatunk előre beállított kategóriákba sorolja a hangfelvételt. Egyes kategóriák közé tartozik a háttérzaj, a felhasználói szándék, a hangszórók száma, a szemantikai szegmentáció stb.
Többnyelvű audio adatszolgáltatások
Ez a Shaip másik nagyon kedvelt szolgáltatása. Mivel képzett jegyzőink sokrétű csoportja van, kiválóan tudunk szolgálni beszédjegyzet szolgáltatások több nyelv és dialektus számára.
Természetes nyelvű beszéd
A természetes nyelvű megnyilatkozások kiválóan alkalmasak chatbotok vagy virtuális asszisztensek képzésére, hogy segítsenek a legapróbb megjegyzésekkel ellátni. emberi beszéd, mint például a hangsúly, a dialektusok, a szemantika és a kontextus.
Többcímkés megjegyzés
Egyetlen hangfájl több osztályba is tartozhat, ezért fontos, hogy több címkét tartalmazó annotációt biztosítsanak, hogy az ML modellek meg tudják különböztetni két hangforrást.
Miért Shaip?
A megfelelő szolgáltató kiválasztásakor úgy gondoljuk, hogy nagyobb esélye van a sikerre, ha olyan személyt választ, aki rendelkezik a megfelelő tapasztalattal és folyamatosan betartja a magas minőségi követelményeket.A Shaip vitathatatlanul vezető szerepet tölt be a szolgáltató piacon hangjegyzetelési szolgáltatások, mivel a jegyzetelők rendkívül elkötelezett csoportja van, akiket úgy képeztek ki, hogy megfeleljenek az ügyfél minőségi előírásainak.
Sőt, megszüntethetjük a belső torzítást, mivel különféle szintű jegyzőink és minőségellenőreink vannak. Tapasztalataink ügyfeleink javára szolgálnak, mivel időben skálázható szolgáltatásokat nyújtottunk.
