Dịch vụ chú thích âm thanh và gắn nhãn giọng nói cho Trí tuệ nhân tạo giọng nói (Voice AI)
Bộ dữ liệu âm thanh sẵn sàng cho sản xuất với hơn 150 ngôn ngữ — bao gồm dán nhãn giọng nói, phiên âm, phân tách người nói và gắn thẻ sự kiện âm thanh, được cung cấp bởi các chuyên gia chú thích.
Chú thích âm thanh là gì?
Chú thích âm thanh là quá trình gắn nhãn cho các từ ngữ, âm thanh, người nói, cảm xúc và các sự kiện âm thanh trong một tệp âm thanh để các mô hình học máy — nhận dạng giọng nói tự động (ASR), trợ lý giọng nói, trí tuệ nhân tạo đàm thoại và trí tuệ nhân tạo tạo giọng nói — có thể diễn giải âm thanh trong thế giới thực. Shaip cung cấp dịch vụ chú thích âm thanh được quản lý trên hơn 150 ngôn ngữ, kết hợp các chuyên gia chú thích ngôn ngữ được đào tạo bài bản với các công cụ hỗ trợ trí tuệ nhân tạo và khung chất lượng 6-Sigma.
Chuyên môn
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.
Chuyển đổi giọng nói thành văn bản và đóng dấu thời gian.
Bản ghi âm nguyên văn, không nguyên văn và phiên âm ngữ âm kèm ID người nói và dấu thời gian ở cấp độ từ, sẵn sàng cho việc huấn luyện mô hình nhận dạng giọng nói tự động (ASR) và chuyển đổi giọng nói thành văn bản (STT). Đầu ra ở định dạng JSON, TextGrid, ELAN, CTM và lược đồ tùy chỉnh, dành cho các bộ dữ liệu chất lượng cao.
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 sự kiện âm thanh và âm thanh
Gắn nhãn cho âm thanh không phải lời nói — tiếng báo động, tiếng ho, tiếng súng, tiếng máy móc, tiếng giao thông, tiếng bước chân — để nhận dạng âm thanh môi trường, giám sát, bảo trì dự đoán và trí tuệ nhân tạo về hô hấp trong lâm sàng. Có thể gắn nhãn đơn hoặc đa nhãn, với các phân loại tùy chỉnh phù hợp với lược đồ của khách hàng và xuất dữ liệu tương thích với AudioSet.
Chú thích âm thanh đa ngôn ngữ
Các chuyên gia bản ngữ chú thích thông thạo hơn 150 ngôn ngữ và phương ngữ — bao gồm cả các ngôn ngữ ít được sử dụng và các ngôn ngữ Ấn Độ — xử lý các bản ghi âm chuyển đổi mã ngôn ngữ, giọng địa phương và thuật ngữ đặc thù về văn hóa. Hữu ích trong trường hợp triển khai AI giọng nói toàn cầu cần phạm vi ngôn ngữ mà các nhà cung cấp chỉ hỗ trợ tiếng Anh hoặc một ngôn ngữ duy nhất không thể đáp ứng.
Chú thích câu nói và ý định bằng ngôn ngữ tự nhiên (NLU)
Gắn thẻ ý định, thực thể và vị trí cho ngôn ngữ nói, với các lớp phương ngữ, ngữ nghĩa và cảm xúc. Định dạng tập dữ liệu này cung cấp sức mạnh cho chatbot, hệ thống IVR, trợ lý giọng nói và các tác nhân giọng nói tạo sinh được đào tạo để xử lý các cuộc hội thoại thực tế, bao gồm cả việc chuyển đổi mã ngôn ngữ giữa hai hoặc nhiều ngôn ngữ trong cùng một câu nói.
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.
Phân tách và xác định người nói
Tính năng phát hiện ranh giới giúp chia các bản ghi âm dài — các cuộc hội thoại tổng đài, tư vấn lâm sàng, cuộc họp — thành các phân đoạn đồng nhất cho mỗi người nói. Bao gồm gắn thẻ giới tính, độ tuổi và ngôn ngữ khi cần thiết, giúp các mô hình phân loại giọng nói chính xác trong môi trường nhiều người nói.
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.
Chú thích âm thanh cho trí tuệ nhân tạo tạo sinh và đa phương thức
Ghi nhãn chuyên dụng cho AI giọng nói tạo sinh, RLHF cho đầu ra âm thanh, dữ liệu huấn luyện đa phương thức kết hợp giọng nói với văn bản hoặc video, và chuẩn bị bộ dữ liệu TTS. Bao gồm các cặp âm thanh phản hồi-lời nhắc, xếp hạng ưu tiên và nhãn phong cách/giọng điệu để tinh chỉnh các mô hình hội thoại và sao chép giọng nói.
Các loại phân loại âm thanh
Phân loại dữ liệu âm học
Âm thanh được phân loại theo môi trường ghi âm — trường học, nhà ở, quán cà phê, phương tiện giao thông công cộng, xe cộ — để huấn luyện hệ thống nhận dạng giọng nói, trợ lý ảo, thư viện âm thanh và hệ thống giám sát cần nhận biết ngữ cảnh, chứ không chỉ là từ ngữ.
Phân loại âm thanh môi trường
Các sự kiện âm thanh không phải âm nhạc hay lời nói — tiếng còi, tiếng còi báo động, tiếng súng, tiếng kính vỡ, tiếng trẻ em chơi đùa, tiếng máy móc — được gắn nhãn để phục vụ cho trí tuệ nhân tạo an ninh, bảo trì dự đoán và triển khai thành phố thông minh trong trường hợp phân loại dựa trên mẫu không áp dụng được.
Phân loại âm nhạc
Các nhãn thể loại, nhạc cụ, tâm trạng, nhịp độ và dàn nhạc dành cho thư viện âm nhạc, hệ thống đề xuất, phát hiện bản quyền và kiểm duyệt nội dung. Bao gồm gắn thẻ đa nhãn cho các bản nhạc trải dài nhiều thể loại hoặc tâm trạng.
Phân loại ngôn ngữ tự nhiên
Ý định và ý nghĩa được trích xuất ở cấp độ câu nói — phương ngữ, ngữ nghĩa, trọng âm, ngữ điệu — để cung cấp năng lượng cho chatbot, trợ lý giọng nói và trí tuệ nhân tạo đàm thoại, những hệ thống này phản hồi dựa trên cách thức nói chứ không chỉ nội dung được nói.
Công cụ chú thích bằng giọng nói & âm thanh được cung cấp bởi trí tuệ con người
Mặc dù thu thập dữ liệu rất kỹ lưỡng, các mô hình học máy không được kỳ vọng sẽ tự hiểu ngữ cảnh và mức độ liên quan. Ngay cả khi các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tự học được triển khai, giai đoạn huấn luyện ban đầu, hay nói đúng hơn là học có giám sát, vẫn cần chúng được cung cấp các tài nguyên âm thanh được phân lớp siêu dữ liệu.
Đây là lúc Shaip phát huy vai trò của mình bằng cách cung cấp các bộ dữ liệu hiện đại để huấn luyện các hệ thống AI và ML, theo các trường hợp sử dụng tiêu chuẩn. Đội ngũ nhân viên chuyên nghiệp và nhóm chuyên gia chú thích dữ liệu của chúng tôi luôn túc trực để gắn nhãn và phân loại dữ liệu giọng nói vào các kho lưu trữ có liên quan.
- 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
Lý do chọn Shaip làm Đối tác chú thích âm thanh đáng tin cậy của bạn
Người nổi tiếng
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
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.
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.
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.
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:
Dịch vụ chú thích văn bản
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.
Dịch vụ chú thích hình ảnh
Chúng tôi tự hào về việc gắn nhãn, tập dữ liệu hình ảnh được phân đoạn để đào tạo các mô hình thị giác máy tính sáng suốt. Một số kỹ thuật liên quan bao gồm nhận dạng ranh giới và phân loại hình ảnh.
Dịch vụ chú thích video
Shaip cung cấp dịch vụ gắn nhãn video cao cấp để đào tạo các mô hình Thị giác máy tính.
Mục đích ở đây 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?
Khách hàng nổi bật
Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
Nhận chuyên gia chú thích âm thanh trên tàu.
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)
1. Chú thích âm thanh là gì và nó khác với phiên âm như thế nào?
2. Shaip cung cấp những loại chú thích âm thanh nào?
3. Công cụ chú thích âm thanh của Shaip hỗ trợ những ngành công nghiệp và trường hợp sử dụng nào?
4. Shaip đảm bảo độ chính xác và chất lượng của chú thích âm thanh như thế nào?
5. Nhóm chú thích âm thanh của Shaip hỗ trợ những ngôn ngữ nào?
6. Dịch vụ chú thích âm thanh của Shaip có tuân thủ HIPAA, GDPR và ISO 27001 không?
7. Shaip xử lý việc chú thích âm thanh cho AI tạo sinh và các mô hình giọng nói quy mô lớn như thế nào?
8. Shaip có thể thực hiện chú thích âm thanh cho môi trường ồn ào, thực tế hoặc chuyên ngành không?
9. Chú thích âm thanh nâng cao hệ thống nhận dạng giọng nói hỗ trợ AI như thế nào?
Nó cung cấp dữ liệu có nhãn để giúp hệ thống xác định từ, trọng âm và ý định, cải thiện quá trình phiên âm và hiểu biết.
10. Những thách thức trong việc chú thích các tập dữ liệu âm thanh đa ngôn ngữ là gì?
Những thách thức bao gồm việc xử lý giọng và phương ngữ. Shaip giải quyết vấn đề này với các chuyên gia ngôn ngữ toàn cầu và quy trình có thể mở rộng.
