Vi har alle stillet Alexa (eller andre stemmeassistenter) nogle åbne spørgsmål.
Alexa, er det nærmeste pizzasted åbent?
Alexa, hvilken restaurant i min placering tilbyder gratis levering til min adresse?
Eller noget lignende.
Som mennesker taler vi med hinanden ved hjælp af åbne spørgsmål, men stiller et sådant mundtligt spørgsmål til en virtuel assistent det lyder ikke som en smart ting at gøre.
Alligevel kommer Alexa med det rigtige svar - hver eneste gang. Hvordan? I vores tilfælde skal AI'en behandle placeringen, forstå, at pizzastedet faktisk ikke er et sted (som i en by), og derefter komme med et præcist svar.
Takket være lydannotering – en delmængde af datamærkning – kan maskinlæringssystemet identificere spørgsmål som disse og hente den rigtige information. Så hvad er lydannotering præcist, og hvorfor er det påkrævet?
Hvad er lydkommentarer?
Lydkommentar involverer klassificering af lydkomponenter i et maskinforståeligt format. Lydkommentarer er forskellig fra lydtranskription, hvor transskription konverterer de talte ord til skriftlig form.
I lydannotering er der også givet yderligere kritisk information om lydfilen - såsom semantiske, morfologiske, fonetiske og diskursdata. Lydkommentarer kan også indeholde metadata om hele lydfilen i stedet for at beskrive individuelle annoteringer.
Hvorfor er lydannotering påkrævet?
NLP-markedet ventes at vokse 14 gange større i 2025 sammenlignet med 2017. Den globale markedsværdi af NLP var 3 milliarder dollars i 2017, og tallet forventes at vokse astronomisk til 43 milliarder dollars i 2025.
Dataindsamling og annotering er afgørende for udvikling af chatbots, stemmegenkendelsessystemer og virtuelle assistenter. Derudover er de nødvendige for at udvikle NLP tale genkendelse modeller og træne maskinlæringsalgoritmer.
Maskinerne trænes ved hjælp af forskellige præcist annoterede lydfiler at identificere, forstå og reagere passende på spørgsmål, følelser, hensigter og følelser.
Efter annotering af lyd og klassificering af lydklip, føres den ind i systemet, så maskinen kan opfange forviklinger forbundet med menneskeligt sprog og uanset accent, tone, dialekt, udtale og sprog.
Brugscases og applikationer
Lydkommentarer er blevet brugt af flere industrier i et par år nu. Lad os starte med den mest oplagte – virtuelle assistenter.
Virtuelle assistenter
Træning af de virtuelle assistenter på forskellige audio-annoterede datasæt for at gøre det muligt at udvikle en stemmeassistent, der kan behandle anmodningen præcist og reagere hurtigt for en bedre kundeoplevelse. Inden 2020, en tredjedel af husstandene i Storbritannien og USA havde mindst én smart højttaler med en indbygget virtuel assistent.
Tekst-til-tale moduler
Teknologien skal trænes i kommenterede lydfiler for at udvikle et tekst-til-tale-modul, der problemfrit kan konvertere digital tekst til tale i naturligt sprog.
chatbots
Chatbots er en integreret del af kundesupport. Chatbots bør trænes til at fortolke brugernes ord og sætninger ved hjælp af kommenterede lydfiler til at simulere en naturlig samtale med mennesker.
Automatisk talegenkendelse (ASR)
Det handler om at transskribere talte ord til skrevet tekst. "Talegenkendelse" refererer i sig selv til processen med at konvertere talte ord til teksten; dog sigter stemmegenkendelse og højttaleridentifikation på at identificere både talt indhold og højttalerens identitet. ASR's nøjagtighed bestemmes af forskellige parametre, dvs. højttalervolumen, baggrundsstøj, optageudstyr og meget mere.
Hvordan hjælper Shaip?
Hvis du har et førsteklasses lyd-/taleannoteringsprojekt i tankerne, har du uden tvivl brug for en pålidelig mærknings- og annoteringspartner. Hvis pålidelighed og nøjagtighed er noget, du leder efter, tror vi, at Shaip er den partner, du har brug for.
Shaip har været på forkant med lyd-, video- og billedmærknings- og annoteringstjenester siden begyndelsen. Vores ekspertise rækker ud over at levere grundlæggende talemærkningsløsninger. Med meget erfarne og kvalificerede annotatorer har vi båndbredden til at levere en stor mængde flersprogede kommenterede lydfiler. Vores tjenester omfatter lydtransskription, talemærkning, tale til tekst, højttalerdiarisering, fonetisk transskription, lydklassificering, flersprogede lyddatatjenester, naturligt sprogudtalelse, annotering med flere etiketter.
Lydtranskription
Vi hjælper med at udvikle førsteklasses NLP-modeller ved at levere nøjagtigt kommenterede lydfiler til alle typer projekter. Vi giver kunderne mulighed for at vælge mellem forskellige lydtyper og -formater - standardformat, ordret og ikke-ordret transskription.
Talemærkning
Shaips eksperter adskiller lydene i lydoptagelse og mærke hver fil. Denne teknik involverer at identificere lignende lyde i en lydfil, adskille dem og annotere nøjagtigt for at udvikle dem træningsdata.
Tale til tekst
Tale-til-tekst er en kritisk del af udviklingen af NLP-modellen. Med denne teknik konverteres optaget tale til tekst. Så det er vigtigt at fokusere på udtalen, ordene og sætningerne på forskellige dialekter.
Højttaler-diarisering
Ved højttalerdiarisering er lydfilen opdelt i flere lydsegmenter baseret på lydkilden. Højttalergrænserne identificeres og klassificeres i segmenter for at bestemme det samlede antal højttalere. Kilderne omfatter baggrundsstøj, musik, stilhed og meget mere.
Fonetisk transskription
Vores fonetiske transskriptionstjenester er meget eftertragtede af tekniske partnere. Vi udmærker os i at konvertere lyd til specifikke ord ved hjælp af fonetiske symboler.
Audio Klassificering
Vores ekspertteam af annotatorer klassificerer lydoptagelsen i forudindstillede kategorier. Nogle kategorier inkluderer baggrundsstøj, brugerhensigt, antal højttalere, semantisk segmentering og mere.
Flersprogede lyddatatjenester
Det er en anden meget foretrukken tjeneste fra Shaip. Da vi har en mangfoldig gruppe af kvalificerede annotatorer, kan vi levere fremragende taleanmærkning tjenester til flere sprog og dialekter.
Naturligt sprogudtalelse
Ytringer i naturligt sprog er velegnede til at træne chatbots eller virtuelle assistenter til at hjælpe med at kommentere de mindste menneskelig tale, såsom stress, dialekter, semantik og kontekst.
Multi-label annotation
En enkelt lydfil kan tilhøre flere klasser, og som sådan er det vigtigt at give multi-label annotering for at hjælpe ML-modellerne med at skelne mellem to lydkilder.
Hvorfor Shaip?
Når du beslutter dig for den rigtige tjenesteudbyder, tror vi på, at du har bedre chancer for succes, når du vælger en, der har erfaringen og konsekvent har opretholdt høje kvalitetsstandarder.Shaip er den indiskutable leder på markedet inden for levering lydannoteringstjenester, da vi har en meget dedikeret gruppe af annotatorer, som er blevet uddannet til at opfylde kundens kvalitetsstandarder.
Desuden kan vi gøre op med intern bias, da vi har forskellige niveauer af annotatorer og kvalitetskontrollører. Vores erfaring fungerer i vores klients favør, da vi har leveret skalerbare tjenester til tiden.
