Chú thích âm thanh / lời nói có ví dụ là gì

Các trường hợp sử dụng và ứng dụng

Chú thích âm thanh đã được một số ngành công nghiệp sử dụng trong vài năm nay. Hãy bắt đầu với một thứ rõ ràng nhất - trợ lý ảo.

• Trợ lý ảo

  Đào tạo trợ lý ảo về các tập dữ liệu có chú thích âm thanh khác nhau để có thể phát triển trợ lý giọng nói có thể xử lý yêu cầu một cách chính xác và phản hồi nhanh chóng nhằm mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Vào năm 2020, một phần ba số hộ gia đình ở Vương quốc Anh và Hoa Kỳ có ít nhất một loa thông minh với trợ lý ảo tích hợp.

• Mô-đun chuyển văn bản thành giọng nói

  Công nghệ phải được đào tạo về các tệp âm thanh có chú thích để phát triển mô-đun chuyển văn bản thành giọng nói có thể chuyển đổi liền mạch văn bản kỹ thuật số thành giọng nói ngôn ngữ tự nhiên.

• Chatbots

  Chatbots là một phần không thể thiếu trong hỗ trợ khách hàng. Chatbots nên được đào tạo để giải thích các từ và cụm từ của người dùng bằng cách sử dụng các tệp âm thanh có chú thích để mô phỏng cuộc trò chuyện tự nhiên với con người.

• Nhận dạng giọng nói tự động (ASR)

  Đó là tất cả về việc chuyển những lời nói thành văn bản. Bản thân “Nhận dạng giọng nói” đề cập đến quá trình chuyển đổi các từ được nói thành văn bản; tuy nhiên, nhận dạng giọng nói & nhận dạng người nói nhằm xác định cả nội dung được nói và danh tính của người nói. Độ chính xác của ASR được xác định bởi các thông số khác nhau, chẳng hạn như âm lượng loa, tiếng ồn xung quanh, thiết bị ghi âm, v.v.

Shaip trợ giúp như thế nào?

Nếu bạn đang nghĩ đến dự án chú thích âm thanh / giọng nói hạng nhất, chắc chắn bạn cần một đối tác ghi nhãn và chú thích đáng tin cậy. Nếu độ tin cậy và độ chính xác là điều bạn đang tìm kiếm, chúng tôi tin rằng Shaip chính là đối tác bạn cần.

Shaip đã đi đầu trong các dịch vụ ghi nhãn và chú thích âm thanh, video và hình ảnh ngay từ những ngày đầu thành lập. Chuyên môn của chúng tôi không chỉ cung cấp các giải pháp ghi nhãn giọng nói cơ bản. Với những chuyên gia chú thích có kinh nghiệm và trình độ cao, chúng tôi có băng thông để cung cấp một lượng lớn các tệp âm thanh có chú thích đa ngôn ngữ. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm Phiên âm âm thanh, Ghi nhãn giọng nói, Chuyển giọng nói thành văn bản, Định dạng loa, Phiên âm, Phân loại âm thanh, Dịch vụ dữ liệu âm thanh đa ngôn ngữ, Viết sai ngôn ngữ tự nhiên, Chú thích nhiều nhãn.

• Bản ghi âm

  Chúng tôi giúp phát triển các mô hình NLP hàng đầu bằng cách cung cấp các tệp âm thanh được chú thích chính xác cho tất cả các loại dự án. Chúng tôi cho phép khách hàng lựa chọn từ nhiều loại và định dạng âm thanh khác nhau - định dạng chuẩn, nguyên văn và phiên âm không nguyên văn.

• Ghi nhãn giọng nói

  Các chuyên gia của Shaip tách các âm thanh trong Ghi âm và dán nhãn cho từng tệp. Kỹ thuật này liên quan đến việc xác định các âm thanh tương tự trong tệp âm thanh, tách chúng ra và chú thích chính xác để phát triển dữ liệu đào tạo.

• Nói thành văn bản

  Chuyển lời thành văn bản là một phần quan trọng trong quá trình phát triển mô hình NLP. Với kỹ thuật này, lời nói đã ghi được chuyển thành văn bản. Vì vậy, điều quan trọng là phải tập trung vào cách phát âm, từ và câu trong các phương ngữ khác nhau.

• Đường kính loa

  Trong phân cực loa, tệp âm thanh được phân chia thành nhiều đoạn âm thanh dựa trên nguồn âm thanh. Các ranh giới loa được xác định và phân loại thành các phân đoạn để xác định tổng số loa. Các nguồn bao gồm tiếng ồn xung quanh, âm nhạc, im lặng và hơn thế nữa.

• Phiên âm

  Các dịch vụ phiên âm của chúng tôi rất được các đối tác công nghệ săn đón. Chúng tôi vượt trội trong việc chuyển đổi âm thanh thành các từ cụ thể bằng cách sử dụng các ký hiệu phiên âm.

• Phân loại âm thanh

  Nhóm chuyên gia chú thích của chúng tôi phân loại bản ghi âm thành các danh mục được thiết lập trước. Một số danh mục bao gồm tiếng ồn xung quanh, ý định của người dùng, số lượng người nói, phân đoạn ngữ nghĩa, v.v.

• Dịch vụ dữ liệu âm thanh đa ngôn ngữ

  Đây là một dịch vụ rất được ưa thích khác của Shaip. Vì chúng tôi có một nhóm đa dạng các nhà chú thích đủ điều kiện, chúng tôi có thể cung cấp chú thích bài phát biểu dịch vụ cho một số ngôn ngữ và phương ngữ.

• Ngôn ngữ tự nhiên Utterance

  Cách nói ngôn ngữ tự nhiên rất phù hợp để đào tạo các chatbot hoặc trợ lý ảo để giúp chú thích những điều nhỏ nhất phát ngôn của con người, chẳng hạn như trọng âm, phương ngữ, ngữ nghĩa và ngữ cảnh.

• Chú thích nhiều nhãn

  Một tệp âm thanh có thể thuộc nhiều lớp và do đó, điều quan trọng là phải cung cấp chú thích nhiều nhãn để giúp các mô hình ML phân biệt giữa hai nguồn âm thanh.