Lydkommentar til intelligente AI'er

Udvikl samtale- og opfattende, næste generations AI'er med kompetente lydannoteringstjenester 

Lydkommentar

Fjern flaskehalsene i din audiodatapipeline nu

Fremhævede klienter

Hvorfor er lyd- / taleannoteringstjenester nødvendige for NLP?

Fra navigation i bilen til interaktive VA'er, taleaktiverede systemer har på det seneste kørt showet. For at disse opfindende og autonome opsætninger skal fungere præcist og effektivt, skal de dog fodres med sektionerede, segmenterede og kuraterede data.

Mens indsamling af lyd / tale tager sig af tilgængeligheden af ​​indsigt, ville fodring af datasæt blindt ikke være meget hjælp for modellerne, medmindre de bliver fortrolige med konteksten. Det er her lyd- / talemærkning eller annotering er praktisk, hvilket sikrer, at de tidligere indsamlede datasæt er markeret til perfektion og har beføjelse til at håndtere specifikke brugssager, som kan omfatte stemmeassistance, navigationssupport, oversættelse eller mere.

Enkelt sagt handler lyd/ tale -annotation for NLP om at mærke optagelser i et format, der efterfølgende forstås af maskinlæringsopsætningerne. For eksempel blev stemmeassistenter som Cortana og Siri oprindeligt fodret med gigantiske mængder annoteret lyd, så de kunne forstå konteksten for vores forespørgsler, følelser, følelser, semantik og andre nuancer.

Tale- og lydannoteringsværktøj drevet af Human Intelligence

På trods af indsamling af data i længden forventes maskinlæringsmodeller ikke at forstå kontekst og relevans alene. Det kan de godt, men vi skal ikke tale om de selvlærende AI’er foreløbig. Men selvom selvlærende NLP-modeller skulle installeres, ville den indledende fase af uddannelsen eller rettere overvåget læring kræve, at de blev fodret med metadata-lagdelte lydressourcer.

Det er her, Shaip spiller ind ved at stille state-of-art datasæt til rådighed for at træne AI- og ML-opsætninger i henhold til standard use cases. Med os ved din side behøver du ikke at gætte modelidéer, da vores professionelle arbejdsstyrke og et team af ekspertkommentarer altid er i gang med at mærke og kategorisere taledata i relevante lagre.

Talebemærkning
  • Skaler mulighederne i din NLP -model
  • Berig opsætninger af naturligt sprog med detaljerede lyddata
  • Oplev personlige og eksterne annotationsfaciliteter
  • Udforsk de bedste støj-eliminerende teknikker som multi-label annotation, hands-on

Vores ekspertise

Tilpasset lydmærkning / annotation er ikke længere en fjern drøm

Tale- og lydmærkningstjenester har været en styrke for Shaip siden begyndelsen. Udvikle, træne og forbedre samtale AI, chatbots og talegenkendelsesmotorer med vores topmoderne lyd- og talemærkningsløsninger. Vores netværk af kvalificerede lingvister over hele kloden med et erfarent projektledelsesteam kan indsamle timevis med flersproget lyd og kommentere store datamængder for at træne stemmeaktiverede applikationer. Vi transskriberer også lydfiler for at udtrække meningsfuld indsigt, der er tilgængelig i lydformater. Vælg nu den lyd- og talemærkningsteknik, der passer bedst til dit mål, og overlad brainstorming og teknik til Shaip

Lydtranskription

Lydtranskription

Udvikl intelligente NLP -modeller ved at indføre lastbiler med præcist transskriberede tale-/ lyddata. Hos Shaip lader vi dig vælge mellem et bredere sæt valgmuligheder, herunder standardlyd, ordret og flersproget transskription. Desuden kan du træne modellerne med yderligere højttaler-id'er og tidsstemplingsdata.

Talemærkning

Talemærkning

Tale- eller lydmærkning er en standard annoteringsteknik, der vedrører adskillelse af lyde og mærkning med specifikke metadata. Essensen i denne teknik involverer ontologisk identifikation af lyde fra et stykke lyd og præcis annotering af dem for at gøre træningsdatasættene mere inkluderende

Audio Klassificering

Audio Klassificering

Det bruges af taleannoteringsfirmaer til at træne AI'erne til perfektion, vedrører analyse af lydoptagelser i henhold til indholdet. Med lydklassifikationer kan maskiner identificere stemmer og lyde, mens de er i stand til at skelne mellem de to, som en del af et mere proaktivt træningsregime.

Flersprogede lyddatatjenester

Flersprogede lyddatatjenester

Indsamling af flersprogede lyddata er kun nyttig, hvis annotatorerne kan mærke og segmentere dem i overensstemmelse hermed. Det er her, flersprogede lyddatatjenester er nyttige, da de vedrører annotering af tale baseret på sprogets mangfoldighed, der skal identificeres og analyseres perfekt af de relevante AI'er

Naturligt sprogudtalelse

Naturligt sprog
Udtale

NLU vedrører annotering af menneskelig tale til klassificering af de mindste detaljer, som semantik, dialekter, kontekst, stress og mere. Denne form for kommenterede data giver mening i at træne virtuelle assistenter og chatbots bedre.

Multi-label annotation

Multi-label
Annotation

Annotering af lyddata ved at ty til flere etiketter er vigtig for at hjælpe modeller med at differentiere overlappende lydkilder. I denne tilgang kan et lyddatasæt tilhøre en eller flere klasser, som skal eksplicit formidles til modellen for bedre beslutningstagning.

Højttaler-diarisering

Det indebærer at opdele en input-lydfil i homogene segmenter forbundet med individuelle højttalere. Diarisering betyder at identificere højttalergrænser og gruppere lydfilerne i segmenter for at bestemme antallet af forskellige højttalere. Denne proces hjælper med at automatisere samtaleanalyse og transskribering af callcenter-dialoger, medicinske og juridiske samtaler og møder.

Fonetisk transskription

Fonetisk transskription

I modsætning til almindelig transskription, der konverterer lyd til en sekvens af ord, noterer en fonetisk transskription, hvordan ord udtales og visuelt repræsenterer lydene ved hjælp af fonetiske symboler. Fonetisk transskription gør det lettere at bemærke forskellen i udtalen af ​​det samme sprog i flere dialekter.

Typer af lydklassificering

Den forsøger at kategorisere lyde eller lydsignaler i foruddefinerede klasser baseret på det miljø, hvor lyden blev optaget. Lyddataannotatorerne skal klassificere optagelserne ved at identificere, hvor de er optaget, såsom skoler, hjem, caféer, offentlig transport osv. Denne teknologi hjælper med at udvikle talegenkendelsessoftware, virtuelle assistenter, lydbiblioteker til multimedier og lydbaseret overvågning systemer. 

Det er en kritisk del af lydgenkendelsesteknologien, hvor lydene genkendes og klassificeres baseret på de omgivelser, de stammer fra. Det er vanskeligt at identificere miljømæssige lydhændelser, da de ikke følger statiske mønstre som musik, rytmer eller semantiske fonemer. For eksempel lyden af ​​horn, sirener eller børn, der leger. Dette system hjælper med at udvikle forbedrede sikkerhedssystemer til at genkende indbrud, skud og forudsigelig vedligeholdelse.

Musikklassificering analyserer og klassificerer automatisk musik baseret på genre, instrumenter, stemning og ensemble. Det hjælper også med at udvikle musikbiblioteker til forbedret organisering og hentning af kommenterede musikstykker. Denne teknologi bruges i stigende grad til at finjustere brugeranbefalinger, identificere musikalske ligheder og give musikalske præferencer.

NLU er en afgørende del af Natural Language Processing-teknologien, der hjælper maskiner med at forstå menneskelig tale. De to hovedbegreber i NLU er hensigt og ytringer. NLU klassificerer mindre detaljer af menneskelig tale, såsom dialekt, betydning og semantik. Denne teknologi hjælper med at udvikle avancerede chatbots og virtuelle assistenter til at forstå menneskelig tale bedre.

Grunde til at vælge Shaip som din troværdige lydannotationspartner

Mennesker

Mennesker

Dedikerede og uddannede hold:

  • 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
  • Godkendt projektledelsesteam
  • Erfaren produktudviklingsteam
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandle

Behandle

Højeste proceseffektivitet sikres med:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate-proces
  • Et dedikeret team med 6 Sigma-sorte bælter - Nøgleprocessejere og overholdelse af kvalitet
  • Løbende forbedring og feedback
perron

perron

Den patenterede platform giver fordele:

  • Web-baseret ende-til-ende platform
  • Upåklagelig kvalitet
  • Hurtigere TAT
  • Problemfri levering

Hvorfor skal du outsource lyddatamærkning / annotering

Dediker team

Det anslås, at dataforskere bruger over 80% af deres tid på datarensning og dataforberedelse. Med outsourcing kan dit team af dataforskere fokusere på at fortsætte udviklingen af ​​robuste algoritmer, der overlader den kedelige del af jobbet til os.

Skalerbarhed

Selv en gennemsnitlig Machine Learning (ML) model ville kræve mærkning af store bidder af data, hvilket kræver, at virksomheder trækker ressourcer fra andre teams. Med konsulenter til dataanmelding som os tilbyder vi domæneksperter, der dedikeret arbejder på dine projekter og let kan skalere driften, efterhånden som din virksomhed vokser.

Bedre kvalitet

Dedikerede domæneksperter, der kommenterer dag-ind og dag-ud, vil-hver dag-udføre et overlegent job i forhold til et team, der skal rumme annotationsopgaver i deres travle tidsplaner. Det er overflødigt at sige, at det resulterer i bedre output.

Fjern intern bias

Grunden til at AI -modeller fejler, er fordi teams, der arbejder med dataindsamling og annotering, utilsigtet introducerer bias, skævvridter slutresultatet og påvirker nøjagtigheden. Leverandøren af ​​datakommentarer gør imidlertid et bedre stykke arbejde med at kommentere dataene for at få forbedret nøjagtighed ved at fjerne forudsætninger og bias.

Tjenester tilbydes

Ekspertindsamling af billeddata er ikke praktisk til omfattende AI-opsætninger. Hos Shaip kan du endda overveje følgende tjenester for at gøre modeller langt mere udbredte end normalt:

Tekstkommentar

Tekstkommentar
Services

Vi har specialiseret os i at gøre tekstdatatræning klar ved at kommentere udtømmende datasæt ved hjælp af enhedsanmærkning, tekstklassificering, stemningsannotering og andre relevante værktøjer.

Billedannotation

Billedannotation
Services

Vi sætter en ære i at mærke, segmenterede billeddatasæt til at træne computervisionsmodeller. Nogle af de relevante teknikker omfatter grænsegenkendelse og billedklassificering.

Video-kommentar

Video-kommentar
Services

Shaip tilbyder avancerede videomærkningstjenester til træning af Computer Vision-modeller. Målet er at gøre datasæt brugbare med værktøjer som mønstergenkendelse, objektdetektering og mere.

Få lydannoteringseksperter ombord.

Forbered nu velundersøgte, granulerede, segmenterede og multimærkede lyddatasæt til intelligente AI'er

En lydannotator er enten en person eller en intuitiv grænseflade, der hjælper med at kategorisere lydindhold ved at mærke det med metadata.

For at kommentere en lydfil skal du behandle den ved hjælp af den foretrukne annoteringssoftware. Du kan simpelthen vælge annotationens tidsramme, etiket, der passer bedst til fragmentet, og de niveauer, som lydfilen skal kommenteres efter. Fra et enklere perspektiv indebærer tilgangen at finde bestemte lydelementer i filen, f.eks. Støj, tale, musik og mere, og mærke dem i henhold til den givne klasse for bedre at træne modeller.

Et let forståeligt eksempel på taleanmeldelse er at udsætte det samme for aktiv læsning via en annotator. Når processen er aktiveret, kan du mærke visse elementer i talen til semantik og dialekter, som derefter kan indføres i VA'erne og chatbots for at forbedre forudsigelsesmuligheder.

Lyd/ tale-annotering i behandling af naturligt sprog handler om at forberede de indsamlede datasæt bedre ved at mærke og segmentere dem bedre, især fra et målspecifikt synspunkt.

Maskinlæring vedrører træningsmodeller med automatiseret indsigt. Selvom de indsamlede data spiller en stor rolle i denne henseende, tager lydkommentarer sig af struktureret læring ved at hjælpe modellerne med at forstå talens karakter, akustik, lyd og det tilhørende mønster bedre.