Chú thích âm thanh cho AI thông minh
Phát triển các AI thế hệ tiếp theo có khả năng trò chuyện và tri giác với các dịch vụ chú thích âm thanh có thẩm quyền
Loại bỏ các nút thắt cổ chai trong đường dẫn dữ liệu âm thanh của bạn ngay bây giờ
Khách hàng nổi bật
Tại sao cần có Dịch vụ Chú thích Âm thanh / Lời nói cho NLP?
Từ điều hướng trong ô tô đến VA tương tác, hệ thống kích hoạt bằng giọng nói gần đây đã chạy chương trình. Tuy nhiên, để các thiết lập tự chủ và sáng tạo này hoạt động chính xác và hiệu quả, chúng phải được cung cấp dữ liệu đã phân đoạn, phân đoạn và được quản lý.
Trong khi việc thu thập dữ liệu âm thanh / giọng nói quan tâm đến tính khả dụng của thông tin chi tiết, việc cung cấp các tập dữ liệu một cách mù quáng sẽ không giúp ích nhiều cho các mô hình, trừ khi chúng trở nên bí mật với ngữ cảnh. Đây là lúc mà việc gắn nhãn âm thanh / giọng nói hoặc chú thích trở nên hữu ích, đảm bảo rằng các bộ dữ liệu đã thu thập trước đó được đánh dấu là hoàn thiện và được trao quyền để quản lý các trường hợp sử dụng cụ thể, có thể bao gồm hỗ trợ giọng nói, hỗ trợ điều hướng, dịch thuật hoặc hơn thế nữa.
Nói một cách đơn giản, chú thích âm thanh / giọng nói cho NLP là tất cả về việc gắn nhãn các bản ghi âm ở định dạng mà sau đó các thiết lập học máy hiểu được. Ví dụ, các trợ lý giọng nói như Cortana và Siri ban đầu được cung cấp với khối lượng âm thanh chú thích khổng lồ để họ có thể hiểu ngữ cảnh của các truy vấn, cảm xúc, tình cảm, ngữ nghĩa và các sắc thái khác của chúng ta.
Công cụ chú thích bằng giọng nói & âm thanh được cung cấp bởi trí tuệ con người
Mặc dù thu thập dữ liệu lâu dài, nhưng các mô hình học máy không được mong đợi sẽ hiểu ngữ cảnh và mức độ liên quan của riêng chúng. Chà, họ có thể nhưng bây giờ chúng ta sẽ không nói về AI tự học. Nhưng ngay cả khi các mô hình NLP tự học đã được triển khai, giai đoạn đào tạo ban đầu hoặc đúng hơn là học có giám sát sẽ yêu cầu chúng được cung cấp tài nguyên âm thanh phân lớp siêu dữ liệu.
Đây là lúc Shaip phát huy tác dụng bằng cách cung cấp các bộ dữ liệu hiện đại để đào tạo các thiết lập AI và ML, theo các trường hợp sử dụng tiêu chuẩn. Với chúng tôi bên cạnh bạn, bạn không cần phải phỏng đoán lần thứ hai vì lực lượng lao động chuyên nghiệp của chúng tôi và đội ngũ chuyên gia chú thích luôn làm việc để gắn nhãn và phân loại dữ liệu giọng nói trong các kho lưu trữ có liên quan.
- Quy mô các khả năng của mô hình NLP của bạn
- Làm phong phú các thiết lập xử lý ngôn ngữ tự nhiên với dữ liệu âm thanh chi tiết
- Trải nghiệm trực tiếp và các tiện ích chú thích từ xa
- Khám phá các kỹ thuật khử nhiễu tốt nhất như chú thích nhiều nhãn, thực hành
Thế mạnh của PHATBEE
Ghi nhãn / Chú thích âm thanh tùy chỉnh không còn là giấc mơ xa vời nữa
Ngay từ đầu, các dịch vụ ghi nhãn Lời nói & Âm thanh đã là sở trường của Shaip. Phát triển, đào tạo và cải thiện AI đàm thoại, chatbot và công cụ nhận dạng giọng nói bằng các giải pháp ghi nhãn âm thanh và giọng nói hiện đại của chúng tôi. Mạng lưới các nhà ngôn ngữ học có trình độ của chúng tôi trên toàn cầu cùng với đội ngũ quản lý dự án giàu kinh nghiệm có thể thu thập hàng giờ âm thanh đa ngôn ngữ và chú thích khối lượng dữ liệu lớn để huấn luyện các ứng dụng hỗ trợ giọng nói. Chúng tôi cũng phiên âm các tệp âm thanh để trích xuất những thông tin chi tiết có ý nghĩa có sẵn ở định dạng âm thanh. Bây giờ, hãy chọn kỹ thuật ghi nhãn âm thanh & lời nói phù hợp nhất với mục tiêu của bạn và để Shaip động não và các vấn đề kỹ thuật.
Bản ghi âm
Phát triển các mô hình NLP thông minh bằng cách nạp vào các xe tải dữ liệu âm thanh / giọng nói được phiên âm chính xác. Tại Shaip, chúng tôi cho phép bạn lựa chọn trong số nhiều lựa chọn hơn, bao gồm âm thanh tiêu chuẩn, nguyên văn và phiên âm đa ngôn ngữ. Ngoài ra, bạn có thể đào tạo các mô hình với số nhận dạng loa bổ sung và dữ liệu ghi dấu thời gian.
Ghi nhãn giọng nói
Gắn nhãn giọng nói hoặc âm thanh là một kỹ thuật chú thích tiêu chuẩn liên quan đến việc tách âm thanh và gắn nhãn với siêu dữ liệu cụ thể. Bản chất của kỹ thuật này liên quan đến việc xác định bản thể học các âm thanh từ một đoạn âm thanh và chú thích chính xác chúng để làm cho bộ dữ liệu đào tạo trở nên bao trùm hơn
Phân loại âm thanh
Nó được sử dụng bởi các công ty chú thích giọng nói để đào tạo AI để hoàn thiện, liên quan đến việc phân tích các bản ghi âm theo nội dung. Với phân loại âm thanh, máy móc có thể xác định giọng nói và âm thanh, đồng thời có thể phân biệt giữa hai loại, như một phần của chế độ đào tạo chủ động hơn.
Dịch vụ dữ liệu âm thanh đa ngôn ngữ
Việc thu thập dữ liệu âm thanh đa ngôn ngữ chỉ hữu ích nếu người chú thích có thể gắn nhãn và phân đoạn chúng cho phù hợp. Đây là nơi mà các dịch vụ dữ liệu âm thanh đa ngôn ngữ trở nên hữu ích khi chúng liên quan đến việc chú thích giọng nói dựa trên sự đa dạng của ngôn ngữ, được xác định và phân tích cú pháp hoàn hảo bởi các AI có liên quan
Ngôn ngữ tự nhiên
cách nói
NLU quan tâm đến việc chú thích lời nói của con người để phân loại các chi tiết nhỏ nhất, như ngữ nghĩa, phương ngữ, ngữ cảnh, trọng âm, v.v. Dạng dữ liệu được chú thích này có ý nghĩa trong việc đào tạo trợ lý ảo và chatbot tốt hơn.
Nhiều nhãn
Chú thích
Chú thích dữ liệu âm thanh bằng cách sử dụng nhiều nhãn là điều quan trọng để giúp các mô hình phân biệt các nguồn âm thanh chồng chéo. Theo cách tiếp cận này, tập dữ liệu âm thanh có thể thuộc về một hoặc nhiều lớp, cần được chuyển tải rõ ràng đến mô hình để đưa ra quyết định tốt hơn.
Đường kính loa
Nó liên quan đến việc tách một tệp âm thanh đầu vào thành các phân đoạn đồng nhất được liên kết với các loa riêng lẻ. Diarization có nghĩa là xác định ranh giới của loa và nhóm các tệp âm thanh thành các phân đoạn để xác định số lượng loa riêng biệt. Quy trình này giúp tự động hóa việc phân tích cuộc hội thoại và ghi chép các cuộc đối thoại trong trung tâm cuộc gọi, các cuộc trò chuyện về y tế và pháp lý cũng như các cuộc họp.
Phiên âm
Không giống như phiên âm thông thường chuyển đổi âm thanh thành một chuỗi các từ, phiên âm ghi chú cách các từ được phát âm và biểu thị trực quan âm thanh bằng cách sử dụng các ký hiệu phiên âm. Phiên âm giúp bạn dễ dàng ghi nhận sự khác biệt trong cách phát âm của cùng một ngôn ngữ trong một số phương ngữ.
Các loại phân loại âm thanh
Nó cố gắng phân loại âm thanh hoặc tín hiệu âm thanh thành các lớp được xác định trước dựa trên môi trường mà âm thanh được ghi lại. Các trình chú giải dữ liệu âm thanh phải phân loại các bản ghi âm bằng cách xác định nơi chúng được ghi lại, chẳng hạn như trường học, nhà riêng, quán cà phê, phương tiện giao thông công cộng, v.v. Công nghệ này giúp phát triển phần mềm nhận dạng giọng nói, trợ lý ảo, thư viện âm thanh cho đa phương tiện và giám sát dựa trên âm thanh các hệ thống.
Đây là một phần quan trọng của công nghệ nhận dạng âm thanh, nơi các âm thanh được nhận dạng và phân loại dựa trên môi trường bắt nguồn của chúng. Việc xác định các sự kiện âm thanh trong môi trường rất khó vì chúng không tuân theo các mẫu tĩnh như âm nhạc, nhịp điệu hoặc âm vị ngữ nghĩa. Ví dụ, âm thanh của còi, còi báo động hoặc trẻ em đang chơi. Hệ thống này giúp phát triển các hệ thống bảo mật nâng cao để nhận ra đột nhập, tiếng súng và bảo trì dự đoán.
Phân loại nhạc tự động phân tích và phân loại nhạc dựa trên thể loại, nhạc cụ, tâm trạng và hòa tấu. Nó cũng giúp phát triển các thư viện âm nhạc để tăng cường tổ chức và truy xuất các bản nhạc có chú thích. Công nghệ này ngày càng được sử dụng nhiều hơn trong việc tinh chỉnh các đề xuất của người dùng, xác định các điểm tương đồng về âm nhạc và cung cấp các sở thích âm nhạc.
NLU là một phần quan trọng của công nghệ Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên giúp máy móc hiểu được lời nói của con người. Hai khái niệm chính của NLU là ý định và lời nói. NLU phân loại các chi tiết nhỏ trong lời nói của con người như phương ngữ, ý nghĩa và ngữ nghĩa. Công nghệ này giúp phát triển các chatbot và trợ lý ảo tiên tiến để hiểu lời nói của con người tốt hơn.
Lý do chọn Shaip làm Đối tác chú thích âm thanh đáng tin cậy của bạn
người
Đội ngũ tận tâm và được đào tạo:
- Hơn 30,000 cộng tác viên để Tạo dữ liệu, Ghi nhãn và Chất lượng
- Nhóm quản lý dự án được chứng nhận
- Nhóm phát triển sản phẩm có kinh nghiệm
- Nhóm Tìm nguồn & Giới thiệu Talent Pool
Quy trình xét duyệt
Đảm bảo hiệu quả quy trình cao nhất với:
- Quy trình cổng giai đoạn 6 Sigma mạnh mẽ
- Đội ngũ chuyên dụng gồm 6 đai đen Sigma - Chủ sở hữu quy trình chính & Tuân thủ chất lượng
- Cải tiến liên tục & Vòng lặp phản hồi
Nền tảng
Nền tảng được cấp bằng sáng chế cung cấp các lợi ích:
- Nền tảng end-to-end dựa trên web
- Chất lượng hoàn hảo
- TAT nhanh hơn
- Giao hàng liền mạch
người
Đội ngũ tận tâm và được đào tạo:
- Hơn 30,000 cộng tác viên để Tạo dữ liệu, Ghi nhãn và Chất lượng
- Nhóm quản lý dự án được chứng nhận
- Nhóm phát triển sản phẩm có kinh nghiệm
- Nhóm Tìm nguồn & Giới thiệu Talent Pool
Quy trình xét duyệt
Đảm bảo hiệu quả quy trình cao nhất với:
- Quy trình cổng giai đoạn 6 Sigma mạnh mẽ
- Đội ngũ chuyên dụng gồm 6 đai đen Sigma - Chủ sở hữu quy trình chính & Tuân thủ chất lượng
- Cải tiến liên tục & Vòng lặp phản hồi
Nền tảng
Nền tảng được cấp bằng sáng chế cung cấp các lợi ích:
- Nền tảng end-to-end dựa trên web
- Chất lượng hoàn hảo
- TAT nhanh hơn
- Giao hàng liền mạch
Tại sao bạn nên thuê ngoài Ghi nhãn / Chú thích Dữ liệu Âm thanh
Đội cống hiến
Người ta ước tính rằng các nhà khoa học dữ liệu dành hơn 80% thời gian của họ để làm sạch dữ liệu và chuẩn bị dữ liệu. Với việc thuê ngoài, nhóm các nhà khoa học dữ liệu của bạn có thể tập trung vào việc tiếp tục phát triển các thuật toán mạnh mẽ để lại phần công việc tẻ nhạt cho chúng tôi.
Khả năng mở rộng
Ngay cả một mô hình Học máy (ML) trung bình cũng sẽ yêu cầu ghi nhãn các khối dữ liệu lớn, điều này đòi hỏi các công ty phải thu hút tài nguyên từ các nhóm khác. Với các chuyên gia tư vấn về chú thích dữ liệu như chúng tôi, chúng tôi cung cấp các chuyên gia miền, những người tận tâm làm việc với các dự án của bạn và có thể dễ dàng mở rộng quy mô hoạt động khi doanh nghiệp của bạn phát triển.
Chất lượng tốt hơn
Các chuyên gia tên miền chuyên dụng, những người chú thích hàng ngày và hàng ngày sẽ - bất kỳ ngày nào - làm một công việc vượt trội so với một nhóm, cần phải đáp ứng các nhiệm vụ chú thích trong lịch trình bận rộn của họ. Không cần phải nói, nó mang lại kết quả tốt hơn.
Loại bỏ thiên vị nội bộ
Lý do tại sao các mô hình AI không thành công, là do các nhóm làm việc về thu thập dữ liệu và chú thích đã vô tình đưa ra sự sai lệch, làm sai lệch kết quả cuối cùng và ảnh hưởng đến độ chính xác. Tuy nhiên, nhà cung cấp chú thích dữ liệu làm tốt hơn công việc chú thích dữ liệu để cải thiện độ chính xác bằng cách loại bỏ các giả định và thiên vị.
Các dịch vụ được cung cấp
Việc thu thập dữ liệu hình ảnh của chuyên gia không phải là việc cần thiết để thiết lập AI toàn diện. Tại Shaip, bạn thậm chí có thể xem xét các dịch vụ sau để làm cho các mô hình trở nên phổ biến hơn bình thường:
Chú thích Văn bản
DỊCH VỤ
Chúng tôi chuyên giúp đào tạo dữ liệu dạng văn bản sẵn sàng bằng cách chú thích các bộ dữ liệu đầy đủ, sử dụng chú thích thực thể, phân loại văn bản, chú thích tình cảm và các công cụ có liên quan khác.
Chú thích Hình ảnh
DỊCH VỤ
Chúng tôi tự hào trong việc ghi nhãn, bộ dữ liệu hình ảnh được phân đoạn để đào tạo các mô hình thị giác máy tính. Một số kỹ thuật liên quan bao gồm nhận dạng ranh giới và phân loại hình ảnh.
Chú thích Video
DỊCH VỤ
Shaip cung cấp dịch vụ dán nhãn video cao cấp để đào tạo các mô hình Thị giác máy tính. Mục đích là làm cho các tập dữ liệu có thể sử dụng được với các công cụ như nhận dạng mẫu, phát hiện đối tượng, v.v.
Tài nguyên đề xuất
Hướng dẫn người mua
Hướng dẫn của người mua về AI hội thoại
Chatbot mà bạn trò chuyện chạy trên hệ thống AI đàm thoại tiên tiến được đào tạo, thử nghiệm và xây dựng bằng cách sử dụng rất nhiều bộ dữ liệu nhận dạng giọng nói
Cung cấp
Dịch vụ thu thập dữ liệu giọng nói cho AI của bạn
Shaip cung cấp dịch vụ thu thập dữ liệu âm thanh / giọng nói đầu cuối bằng hơn 150 ngôn ngữ để cho phép các công nghệ hỗ trợ giọng nói phục vụ cho nhiều đối tượng khác nhau trên toàn cầu.
Blog
Chú thích âm thanh / lời nói có ví dụ là gì
Tất cả chúng tôi đã hỏi Alexa (hoặc các trợ lý giọng nói khác) một số câu hỏi mở. Alexa, cửa hàng pizza gần nhất có mở cửa không? Alexa, nhà hàng nào ở địa điểm của tôi cung cấp dịch vụ giao hàng miễn phí đến địa chỉ của tôi?
Bây giờ, hãy chuẩn bị các tập dữ liệu âm thanh được nghiên cứu kỹ lưỡng, chi tiết, phân đoạn và nhiều nhãn cho các AI thông minh
Những câu hỏi thường gặp (FAQ)
Chú thích âm thanh là một con người hoặc một giao diện trực quan giúp phân loại nội dung âm thanh bằng cách gắn nhãn nội dung đó với siêu dữ liệu.
Để chú thích một tệp âm thanh, bạn cần xử lý nó bằng phần mềm chú thích ưu tiên. Bạn có thể chỉ cần chọn khung thời gian của chú thích, nhãn phù hợp nhất với phân đoạn và các cấp mà tệp âm thanh cần được chú thích. Từ góc độ đơn giản hơn, phương pháp này liên quan đến việc tìm các phần tử âm thanh cụ thể trong tệp, như tiếng ồn, lời nói, âm nhạc, v.v. và gắn nhãn chúng theo lớp nhất định để đào tạo mô hình tốt hơn.
Một ví dụ dễ hiểu về chú thích giọng nói là đối tượng như vậy đối với việc đọc tích cực thông qua chú thích. Khi quá trình được kích hoạt, bạn có thể gắn nhãn các phần tử nhất định của bài phát biểu cho ngữ nghĩa và phương ngữ, sau đó có thể được đưa vào các VA và chatbot để cải thiện khả năng dự đoán.
Chú thích âm thanh / giọng nói trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên là tất cả về việc chuẩn bị tốt hơn các tập dữ liệu đã thu thập, bằng cách gắn nhãn và phân đoạn chúng tốt hơn, đặc biệt là theo quan điểm mục tiêu cụ thể.
Máy học liên quan đến các mô hình đào tạo với thông tin chi tiết tự động. Mặc dù dữ liệu thu thập được đóng một vai trò quan trọng trong vấn đề này, nhưng chú thích âm thanh sẽ đảm nhận việc học tập có cấu trúc bằng cách giúp các mô hình hiểu rõ hơn bản chất của giọng nói, âm học, âm thanh và mẫu liên quan.