Omfattende taledataløsninger: Hurtig, fleksibel og klassens bedste kvalitet
End-to-end service: Komplet service med ekspert domæneviden og hurtig levering.
Fleksibel: Vælg brugerdefinerede, semi-tilpassede eller hyldevaredatasæt med fleksibelt ejerskab.
Domæneekspert: Hyr en specialiseret domæneekspert til hurtige AI-datasæt af høj kvalitet.
Kvalitet: Få kvalitetstjek fra brancheeksperter.
Licenser: Få en licens, der er skræddersyet til dine behov.
Etiske data: Vi sikrer, at bidragydere er informeret og giver samtykke til databrug.
Etiske stemmedata: Opbygning af tillid
Vi opretholder de højeste juridiske og etiske standarder og prioriterer gennemsigtighed, bidragyders autonomi og rimelig kompensation.
Fair løn
Bidragyderaftale
Gennemsigtighed
Fortrolighed og fortrolighed
Mangfoldighed og inklusion
Bidragyder Frihed
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
Hvad er et tale-/lyddatasæt?
Et tale-/lyddatasæt er en samling af lydfiler og tilhørende data, der primært bruges til træning og test i lydrelaterede maskinlæringsopgaver.
Hvilke typer data indgår typisk i tale-/lyddatasæt?
Sådanne datasæt inkluderer ofte talte ord, sætninger, omgivende lyde, musik, annoteringer og nogle gange transskriptioner eller metadata om optageforholdene.
Hvordan bruges tale-/lyddatasæt i maskinlæring og kunstig intelligens?
Tale-/lyddatasæt træner AI-modeller til at genkende, generere eller transformere lydmønstre, hvilket muliggør opgaver som talegenkendelse, lydklassificering og lydsyntese.
Hvordan sikres kvaliteten af tale/lyddata i disse datasæt?
Kvaliteten sikres gennem højopløselige optagelser, støjreduktion, ensartet mærkning og validering i forhold til etablerede benchmarks.
Hvordan kan tale-/lyddatasæt hjælpe med at udvikle stemmeassistenter eller chatbots?
Disse datasæt træner stemmeassistenter eller chatbots til at forstå og generere menneskelig tale, hvilket letter interaktion og kommandoudførelse via stemme.
Hvad er vigtigheden af metadata i tale-/lyddatasæt?
Metadata giver kontekst, såsom optagelsesforhold eller højttalerdemografi, hvilket forbedrer datasættets anvendelighed og giver mulighed for mere raffineret modeltræning og analyse.