Hangjegyzet az intelligens AI -k számára
Fejlesszen társalgási és érzékelhető, újgenerációs AI-kat az illetékes hangjegyzési szolgáltatásokkal
Most szüntesse meg a szűk keresztmetszeteket az audioadat-vezetékben
Kiemelt ügyfelek
Miért van szükség audio- / beszédfelismerési szolgáltatásokra az NLP -hez?
Az autóban való navigációtól az interaktív VA-kig mostanában a beszédaktivált rendszerek vezetik a műsort. Ahhoz azonban, hogy ezek a feltaláló és autonóm beállítások pontosan és hatékonyan működjenek, szakaszolt, szegmentált és kurátált adatokkal kell ellátni őket.
Míg az audio / beszéd adatgyűjtés gondoskodik a betekintés elérhetőségéről, az adathalmazok vakon történő betáplálása nem sokat segítene a modelleknek, hacsak nem ismerik a kontextust. Itt jól jön az audio- / beszédcímkézés vagy -kommentálás, biztosítva, hogy a korábban összegyűjtött adatkészletek tökéletesen meg vannak jelölve, és felhatalmazást kapjanak bizonyos használati esetek kezelésére, beleértve a hangos asszisztenciát, a navigációs támogatást, a fordítást stb.
Egyszerűen fogalmazva, az NLP audio/ beszéd megjegyzése a felvételek olyan formátumú címkézéséről szól, amelyet a gépi tanulási beállítások később megértenek. Például az olyan asszisztensek, mint a Cortana és a Siri kezdetben óriási mennyiségű, megjegyzésekkel ellátott hanggal látták el őket, hogy megérthessék kérdéseink, érzelmeink, érzelmeink, szemantikánk és egyéb árnyalataink kontextusát.
Az emberi intelligencia által működtetett beszéd- és hangjegyzetek eszköze
Annak ellenére, hogy hosszasan gyűjtötték az adatokat, a gépi tanulási modellektől nem várható, hogy önmagukban megértsék a kontextust és a relevanciát. Nos, megtehetik, de egyelőre nem beszélünk az öntanuló mesterséges intelligenciákról. De még ha önállóan tanuló NLP modelleket is telepítenének, a képzés kezdeti fázisa vagy inkább a felügyelt tanulás megkövetelné, hogy metaadat-rétegű hangforrásokkal táplálják őket.
A Shaip itt játszik szerepet, ha a legkorszerűbb adatkészleteket teszi elérhetővé az AI és az ML beállításainak oktatásához, a szokásos használati eseteknek megfelelően. Ha Ön mellettünk áll, nem kell meggondolnia a modellt, mert professzionális munkaerőnk és szakértő jegyzetelőink mindig azon dolgoznak, hogy címkézzék és kategorizálják a beszédadatokat a megfelelő tárolókban.
- Méretezze az NLP modell képességeit
- Gazdagítsa a természetes nyelvi feldolgozási beállításokat szemcsés audioadatokkal
- Tapasztalja meg a személyes és távoli megjegyzéseket
- Fedezze fel a legjobb zajszűrő technikákat, például a többcímkés feliratozást, a gyakorlati alkalmazást
Szakértelem
Az egyéni hangcímkézés / jegyzetelés már nem egy távoli álom
A beszéd- és hangcímkézési szolgáltatások a kezdetek óta a Shaip erősségei. Fejlesszen, képezzen és tökéletesítsen társalgási mesterséges intelligenciát, chatbotokat és beszédfelismerő motorokat a legmodernebb hang- és beszédcímkézési megoldásainkkal. Világszerte képzett nyelvészekből álló hálózatunk egy tapasztalt projektmenedzsment csapattal több órányi többnyelvű hanganyagot gyűjthet össze, és nagy mennyiségű adatot jegyzetekkel lát el hangalapú alkalmazások képzéséhez. Hangfájlokat is átírunk, hogy értelmes betekintést nyerjünk audioformátumokban. Most válassza ki a céljának leginkább megfelelő hang- és beszédcímkézési technikát, és hagyja Shaire az ötletelést és a technikai kérdéseket.
Audio átírás
Fejlesszen intelligens NLP modelleket azáltal, hogy teherautónyi pontosan átírt beszéd-/ hangadatot táplál be. A Shaipnél szélesebb választék közül választhatunk, beleértve a normál hangot, a szó szerinti és a többnyelvű átírást. Ezenkívül a modelleket további hangszóróazonosítókkal és időbélyegzési adatokkal oktathatja.
Beszédcímkézés
A beszéd- vagy hangcímkézés egy szabványos megjegyzési technika, amely a hangok elválasztására és a specifikus metaadatokkal való címkézésre vonatkozik. Ennek a technikának a lényege magában foglalja a hangok ontológiai azonosítását egy hangrészletből, és pontos jegyzetelését, hogy az oktatási adathalmazokat befogadóbbá tegye
Audio osztályozás
A beszédjegyzeteket készítő cégek használják a mesterséges intelligencia tökéletesítésére, a hangfelvételek tartalom szerinti elemzésére. A hangbesorolásokkal a gépek azonosítani tudják a hangokat és a hangokat, miközben képesek különbséget tenni a kettő között, egy proaktívabb képzési rendszer részeként.
Többnyelvű audio adatszolgáltatások
A többnyelvű hangadatok gyűjtése csak akkor hasznos, ha az annotátorok ennek megfelelően címkézhetik és szegmentálhatják azokat. Itt hasznosak a többnyelvű audioadat -szolgáltatások, mivel a nyelv sokféleségén alapuló, megjegyzésekkel ellátott beszédről van szó, amelyet a megfelelő AI -k tökéletesen azonosítanak és értelmeznek.
Természetes nyelv
Kifejezés
Az NLU az emberi beszéd jegyzetelésével foglalkozik a legapróbb részletek osztályozásához is, mint szemantika, nyelvjárások, kontextus, stressz stb. A megjegyzésekkel ellátott adatok ezen formája értelmes a virtuális asszisztensek és a chatbotok jobb képzésében.
Többcímke
Jegyzet
Az audioadatok több címke használatával történő megjegyzése fontos, hogy segítse a modelleket az egymást átfedő hangforrások megkülönböztetésében. Ebben a megközelítésben egy audio adathalmaz egy vagy több osztályhoz tartozhat, amelyeket a modellnek kifejezetten át kell adni a jobb döntéshozatal érdekében.
Hangszóró átméretezése
Ez magában foglalja a bemeneti hangfájl felosztását az egyes hangszórókhoz társított homogén szegmensekre. A naplózás a hangszórók határainak azonosítását és az audiofájlok szegmensekbe történő csoportosítását jelenti a különálló hangszórók számának meghatározásához. Ez a folyamat segít automatizálni a beszélgetések elemzését és a call centeres párbeszédek, orvosi és jogi beszélgetések, valamint találkozók átírását.
Fonetikus átírás
Ellentétben a hagyományos átírással, amely a hangot szavak sorozatává alakítja, a fonetikus átírás megjegyzi a szavak kiejtését, és fonetikus szimbólumok segítségével vizuálisan ábrázolja a hangokat. A fonetikus átírás megkönnyíti ugyanazon nyelv kiejtésének különbségét több dialektusban.
A hangbesorolás típusai
Megkísérli a hangokat vagy hangjeleket előre meghatározott osztályokba sorolni a hangfelvétel környezete alapján. Az audioadat-annotátoroknak osztályozniuk kell a felvételeket a rögzítés helyének azonosításával, például iskolákban, otthonokban, kávézókban, tömegközlekedési eszközökben stb. Ez a technológia segít beszédfelismerő szoftverek, virtuális asszisztensek, multimédiás audiokönyvtárak és hangalapú felügyelet fejlesztésében. rendszerek.
Ez az audiofelismerő technológia kritikus része, ahol a hangok felismerése és osztályozása az általuk keltett környezet alapján történik. A környezeti hangesemények azonosítása nehéz, mivel nem követnek statikus mintákat, például zenét, ritmusokat vagy szemantikai fonémákat. Például kürtök, szirénák vagy játszó gyerekek hangja. Ez a rendszer segít továbbfejlesztett biztonsági rendszerek kifejlesztésében, amelyek felismerik a betöréseket, lövéseket és előrejelző karbantartást.
A zenei besorolás automatikusan elemzi és osztályozza a zenét műfaj, hangszerek, hangulat és együttes alapján. Segíti a zenei könyvtárak fejlesztését is a megjegyzésekkel ellátott zeneművek jobb rendszerezéséhez és visszakereséséhez. Ezt a technológiát egyre gyakrabban használják a felhasználói ajánlások finomhangolására, a zenei hasonlóságok azonosítására és a zenei preferenciák megadására.
Az NLU a Natural Language Processing technológia kulcsfontosságú része, amely segít a gépeknek megérteni az emberi beszédet. Az NLU két fő fogalma a szándék és a kijelentés. Az NLU osztályozza az emberi beszéd apróbb részleteit, például a dialektust, a jelentést és a szemantikát. Ez a technológia segít fejlett chatbotok és virtuális asszisztensek fejlesztésében, hogy jobban megértsék az emberi beszédet.
Az okok, amelyek miatt Shaip -t választotta megbízható hangjegyzet -partnerként
Emberek (People)
Dedikált és kiképzett csapatok:
- Több mint 30,000 munkatárs az adatok létrehozásához, címkézéséhez és minőségbiztosításához
- Hitelesített projektmenedzsment csapat
- Tapasztalt termékfejlesztő csapat
- Tehetséggondozási és beszállítói csapat
folyamat
A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:
- Robusztus 6 Sigma Stage-Gate folyamat
- 6 Sigma fekete övből álló elkötelezett csapat - A legfontosabb folyamattulajdonosok és a minőségi megfelelés
- Folyamatos fejlesztés és visszacsatolási hurok
Emelvény
A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:
- Webalapú végpontok közötti platform
- Kifogástalan minőség
- Gyorsabb TAT
- Zökkenőmentes szállítás
Emberek (People)
Dedikált és kiképzett csapatok:
- Több mint 30,000 munkatárs az adatok létrehozásához, címkézéséhez és minőségbiztosításához
- Hitelesített projektmenedzsment csapat
- Tapasztalt termékfejlesztő csapat
- Tehetséggondozási és beszállítói csapat
folyamat
A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:
- Robusztus 6 Sigma Stage-Gate folyamat
- 6 Sigma fekete övből álló elkötelezett csapat - A legfontosabb folyamattulajdonosok és a minőségi megfelelés
- Folyamatos fejlesztés és visszacsatolási hurok
Emelvény
A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:
- Webalapú végpontok közötti platform
- Kifogástalan minőség
- Gyorsabb TAT
- Zökkenőmentes szállítás
Miért érdemes kiszervezni a hangadatok címkézését / megjegyzését?
Dedikált csapat
Becslések szerint az adattudósok idejük több mint 80% -át az adatok tisztítására és előkészítésére fordítják. Az outsourcing segítségével az adattudósok csapata a robusztus algoritmusok fejlesztésének folytatására összpontosíthat, és ránk bízza a munka fárasztó részét.
Skálázhatóság
Még egy átlagos gépi tanulási (ML) modell is megkövetelné a nagy darab adatok címkézését, ami megköveteli a vállalatoktól, hogy más csapatok erőforrásait vonják be. A hozzánk hasonló adatfelismerési tanácsadókkal olyan tartományi szakértőket kínálunk, akik elkötelezetten dolgoznak az Ön projektjein, és könnyen méretezhetik a műveleteket, ahogy az Ön vállalkozása növekszik.
Jobb minőség
Az elkötelezett tartomány szakértői, akik nap mint nap jegyzeteket készítenek, minden nap kiváló munkát végeznek egy olyan csapattal összehasonlítva, amelynek el kell látnia a jegyzetelési feladatokat elfoglaltságaikban. Mondanom sem kell, hogy jobb kimenetet eredményez.
Távolítsa el a belső elfogultságot
Az AI modellek kudarca az oka annak, hogy az adatgyűjtésen és megjegyzéseken dolgozó csapatok akaratlanul is torzítást vezetnek be, torzítják a végeredményt és befolyásolják a pontosságot. Az adatfelirat -készítő azonban jobb munkát végez az adatok jegyzetelésében a jobb pontosság érdekében a feltételezések és torzítások kiküszöbölésével.
Szolgáltatások
A szakértő képadatgyűjtés nem minden kéznél van az átfogó AI-beállításokhoz. A Shaipnél a következő szolgáltatásokat is figyelembe veheti, hogy a szokásosnál szélesebb körben elterjessze a modelleket:
Szövegjegyzet
Szolgáltatások
Szakterületünk a szöveges adatokkal kapcsolatos képzések készítése a kimerítő adathalmazok jegyzetelésével, az entitások megjegyzéseinek, szöveges besorolásának, érzelmi megjegyzéseknek és más releváns eszközöknek a használatával.
Kép megjegyzés
Szolgáltatások
Büszkék vagyunk a címkézésre, a szegmentált képadatokra, hogy kiképezzük a számítógépes látásmodelleket. Néhány releváns technika magában foglalja a határfelismerést és a képek osztályozását.
Videó kommentárja
Szolgáltatások
A Shaip csúcsminőségű videócímkézési szolgáltatásokat kínál a Computer Vision modellek oktatásához. A cél az, hogy az adatkészletek használhatók legyenek olyan eszközökkel, mint a mintafelismerés, az objektumfelismerés stb.
Ajánlott források
Vásárlói útmutató
Vevői útmutató a társalgási AI-hoz
A chatbot, amellyel beszélgetett, fejlett társalgási mesterséges intelligencia rendszeren fut, amelyet rengeteg beszédfelismerő adatkészlettel képeztek ki, teszteltek és építettek fel.
Ajánlat
Beszédadatgyűjtési szolgáltatások a mesterséges intelligencia számára
A Shaip több mint 150 nyelven kínál végpontok közötti beszéd-/audioadat-gyűjtési szolgáltatásokat, hogy lehetővé tegye a hangalapú technológiákkal, hogy a közönség sokféle csoportját szolgálják ki szerte a világon.
Blog
Mi az a hang-/beszédjegyzet példával
Mindannyian feltettünk Alexának (vagy más hangsegédeknek) néhány nyitott kérdést. Alexa, nyitva van a legközelebbi pizzéria? Alexa, melyik étterem kínál ingyenes szállítást a címemre?
Most készítsen jól kutatott, szemcsés, szegmentált és többcímkés audio adatkészleteket az intelligens AI-k számára
Gyakran feltett kérdések (GYIK)
A hangjegyzet vagy személy, vagy intuitív kezelőfelület, amely metaadatokkal címkézve segíti a hangtartalom kategorizálását.
Egy hangfájl megjegyzéséhez a preferált jegyzetelő szoftverrel kell feldolgoznia. Egyszerűen kiválaszthatja a feliratozás időkeretét, a töredékhez leginkább illő címkét, valamint azokat a szinteket, amelyek szerint az audio fájlt megjegyzésekkel kell ellátni. Egyszerűbb szemszögből nézve ez a megközelítés magában foglalja a fájlban meghatározott hangelemek, például zaj, beszéd, zene és egyebek megkeresését, és az adott osztálynak megfelelő címkézést a modellek jobb képzése érdekében.
A beszédfeliratok egyik könnyen érthető példája, hogy ugyanazt aktív olvasásnak vetjük alá egy annotátoron keresztül. A folyamat aktiválása után a beszéd egyes elemeit szemantikai és nyelvjárási címkével láthatja el, amelyeket aztán be lehet tölteni a VA -ba és a chatbotokba a prediktív képességek javítása érdekében.
Az audio-/ beszédfeliratok a természetes nyelvi feldolgozásban arról szólnak, hogy az összegyűjtött adatkészleteket jobban fel kell készíteni, jobb címkézéssel és szegmentálással, különösen célspecifikus szempontból.
A gépi tanulás az automatizált betekintéssel rendelkező képzési modelleket érinti. Bár az összegyűjtött adatoknak nagy szerepe van e tekintetben, az audio -feliratozás gondoskodik a strukturált tanulásról, segítve a modelleket a beszéd, az akusztika, a hang és a hozzá tartozó minta jobb megértésében.