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 

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.

Chú thích bằng giọng nói & âm thanh được hỗ trợ 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.

Chú thích bài phát biểu
  • 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

Chuyên môn của chúng tôi

Ghi nhãn / Chú thích âm thanh tùy chỉnh không còn là giấc mơ xa vời nữa

Dịch vụ ghi nhãn Giọng nói & Âm thanh đã là một sở trường của Shaip ngay từ những ngày đầu thành lập. Phát triển, đào tạo và cải thiện AI đàm thoại, chatbot và công cụ nhận dạng giọng nói với các giải pháp ghi nhãn âm thanh và giọng nói hiện đại của chúng tôi. Mạng lưới các nhà ngôn ngữ học đủ điều kiện của chúng tôi trên toàn cầu 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 lớn dữ liệu để đào tạo các ứng dụng hỗ trợ giọng nói. Chúng tôi cũng phiên âm các tệp âm thanh để trích xuất thông tin chi tiết có ý nghĩa có sẵn ở các định dạng âm thanh. Bây giờ, hãy chọn kỹ thuật gắn nhãn âm thanh và giọng nói phù hợp nhất với mục tiêu của bạn và giao động não và kỹ thuật cho Shaip

Bản ghi âm

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

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

Phân loại âm thanh

Nó được sử dụng bởi các công ty chú thích âm thanh 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

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 Utterance

Ngôn ngữ tự nhiên
Utterance

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.

Chú thích nhiều nhãn

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.

Lý do chọn Shaip làm Đối tác chú thích âm thanh đáng tin cậy của bạn

người

người

Đội ngũ tận tâm và được đào tạo:

  • Hơn 7000 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

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

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

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

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

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.

Có 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

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.