Dịch vụ thu thập dữ liệu giọng nói đáng tin cậy nhất cho AI của bạn

Đào tạo các mô hình NLP, VA, TTS, v.v. của bạn với dữ liệu đàm thoại chất lượng, với các dịch vụ thu thập dữ liệu âm thanh và giọng nói của chúng tôi

Thu thập dữ liệu lời nói
Các quốc gia
0 +
Những giờ của
Dữ liệu giọng nói
0 +
Dự án thành công
0 +
Ngôn ngữ (Hơn 100 phương ngữ)
0 +

8 / 16 / 44 / 48 kHz

tỷ lệ lấy mẫu

Dịch vụ thu thập dữ liệu âm thanh/giọng nói chuyên nghiệp

Bất kỳ môn học nào. Bất kỳ kịch bản nào.

Tại Shaip, chuyên môn của chúng tôi nằm ở việc tạo ra các tập dữ liệu giọng nói chất lượng cao được thiết kế cho các yêu cầu AI/ML khác nhau. Chúng tôi cung cấp nhiều ngôn ngữ và ghi lại trong nhiều cài đặt khác nhau, giúp các tập dữ liệu của chúng tôi toàn diện và có thể thích ứng. Trọng tâm của chúng tôi là cung cấp cho các mô hình khối lượng dữ liệu giọng nói tùy chỉnh cao nhất trong thời gian ngắn nhất có thể. Với chúng tôi, bạn có thể mong đợi: 

Bộ sưu tập bài phát biểu
  • Dữ liệu giọng nói/âm thanh đa ngôn ngữ chất lượng cao được tuyển chọn để cải thiện độ chính xác
  • Mức độ cụ thể cao nhất có thể của miền để nhắm mục tiêu thiết lập kịch bản đa dạng
  • Quy mô mô hình ML của bạn để phù hợp với nhân khẩu học và ngành dọc đa dạng
  • Môi trường ghi âm: Chất lượng phòng thu, có âm thanh trong trẻo với tiếng ồn xung quanh tối thiểu, & Môi trường tự nhiên, trong đó các bản ghi kết hợp âm thanh xung quanh để mô phỏng các tình huống trong thế giới thực.

Chuyên môn

Căn chỉnh dữ liệu âm thanh cho các mô hình NLP thông minh hơn

Shaip cung cấp các dịch vụ thu thập dữ liệu âm thanh / giọng nói từ đầu đến cuối bằng hơn 100 ngôn ngữ để cho phép các công nghệ hỗ trợ giọng nói phục vụ cho nhiều đối tượng khác nhau trên toàn cầu. Chúng tôi có thể làm việc trên các dự án ở bất kỳ phạm vi và quy mô nào; từ cấp phép cho các tập dữ liệu âm thanh có sẵn hiện có, đến quản lý thu thập dữ liệu âm thanh tùy chỉnh, đến phiên âm và chú thích âm thanh. Bất kể dự án thu thập dữ liệu giọng nói của bạn lớn đến mức nào, chúng tôi có thể tùy chỉnh các dịch vụ thu thập âm thanh cho phù hợp với nhu cầu của bạn để xây dựng bộ dữ liệu NLP chất lượng cao nhắm mục tiêu đến phương ngữ, âm và ngôn ngữ. Chọn từ nhiều bộ dữ liệu giọng nói và tài nguyên thu thập dữ liệu âm thanh của chúng tôi, để thiết lập thông minh hỗ trợ giọng nói.

Lời độc thoại

Lời nói độc thoại có kịch bản và tự phát

Nó tập trung vào việc xử lý lời nói từ một người nói. Sử dụng lời nhắc theo kịch bản để đưa vào các tệp âm thanh một kênh, đảm bảo ghi lại các mẫu giọng nói, âm sắc và sắc thái riêng dành riêng cho cá nhân đó.

Bài phát biểu đối thoại

Đối thoại theo kịch bản và lời nói tự phát

Tương tác giữa hai người, tái tạo các cuộc trò chuyện và đối thoại trong thế giới thực với khả năng hiển thị đa ngôn ngữ thông qua các tệp kênh đôi và tài nguyên được phiên âm.

Đối thoại nhiều bên

Nhóm/Đảng Muti
Cuộc trò chuyện

Thảo luận nhiều người, nắm bắt động lực nhóm, sự chồng chéo và giọng điệu đa dạng để huấn luyện chính xác các mẫu giọng nói.

Bộ sưu tập các câu nói đánh thức

Bộ sưu tập Wake-word / Cụm từ chính / Lời nói​

Huấn luyện AI để xác định các cụm từ chính hoặc đánh thức các từ hoặc cách phát âm có ý nghĩa tương tự bằng cách sử dụng các cách phát âm đa dạng, phong phú và xác thực để xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên nâng cao.

Lời nói âm thanh

Dữ liệu âm thanh
Bộ sưu tập

Chúng tôi có thể ghi lại dữ liệu âm thanh chất lượng phòng thu một cách chuyên nghiệp, có thể là nhà hàng, văn phòng, gia đình hoặc từ nhiều môi trường và ngôn ngữ khác nhau, đồng thời bao phủ phạm vi âm thanh rộng hơn (Bộ dữ liệu âm thanh toàn diện).

Tự động nhận dạng giọng nói

Nhận dạng giọng nói tự động (ASR)

Cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận dạng giọng nói tự động (ASR) của bạn bằng cách có quyền truy cập vào bộ dữ liệu âm thanh / giọng nói đa dạng hiện đại, từ nhiều loại nhân khẩu học.

Phát ngôn ngôn ngữ tự nhiên

Dữ liệu đào tạo về giọng nói / âm thanh đa ngôn ngữ

Các chuyên gia ngôn ngữ lành nghề của chúng tôi trên toàn cầu cung cấp dữ liệu âm thanh/lời nói đa ngôn ngữ bằng nhiều ngôn ngữ và phương ngữ khác nhau. Nỗ lực này thúc đẩy giao tiếp toàn cầu và xóa bỏ rào cản ngôn ngữ, góp phần tạo ra các giải pháp AI toàn diện và hiệu quả hơn.

Trợ lý ảo kỹ thuật số

Text-to-Speech
(TTS)

Xây dựng mô hình đa ngôn ngữ chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) với sự trợ giúp của lực lượng lao động toàn cầu của chúng tôi, những người giúp bạn thu thập dữ liệu giọng nói ở hơn 150 ngôn ngữ và phương ngữ để nâng cao mô hình AI của bạn từ điều khiển trong ô tô đến chatbot và các giải pháp học tập với hiệu suất cao dữ liệu âm thanh chất lượng.

Bản ghi trung tâm cuộc gọi

Trung tâm cuộc gọi
Cuộc trò chuyện

Trao đổi chân thực giữa đại lý và khách hàng, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ như tiếng Tây Ban Nha, tiếng Đức, tiếng Anh Mỹ, tiếng Bengali, tiếng Nhật, tiếng Trung và tiếng Hindi.

Câu chuyện thành công

Bộ dữ liệu AI đàm thoại với hơn 3 nghìn giờ dữ liệu trên 8 ngôn ngữ

Với mong muốn xây dựng một nền tảng đa ngôn ngữ cho các ngôn ngữ Ấn Độ, khách hàng đã hợp tác với Shaip để thu thập, phân đoạn và phiên âm các tập dữ liệu lớn bằng nhiều ngôn ngữ Ấn Độ. Điều này sẽ giúp phát triển các mẫu giọng nói hiệu quả có thể hỗ trợ nền tảng mới mang tính đổi mới của khách hàng.

Vấn đề: Hơn 3,000 giờ dữ liệu âm thanh được thu thập bằng 8 ngôn ngữ Ấn Độ, được phân đoạn và phiên âm để phát triển hệ thống nhận dạng giọng nói tự động.

Giải pháp: Chúng tôi cung cấp dịch vụ thu thập dữ liệu, phân đoạn, phiên âm và cung cấp các tệp JSON kèm siêu dữ liệu. Chúng tôi đã thu thập 3000 giờ dữ liệu âm thanh bằng 8 ngôn ngữ Ấn Độ với quy mô lớn cho dự án công nghệ giọng nói của khách hàng.

Nghiên cứu trường hợp thu thập dữ liệu giọng nói

Lý do chọn Shaip làm Đối tác thu thập dữ liệu giọng nói đáng tin cậy của bạn

Người nổi tiếng

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

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

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

Bộ dữ liệu âm thanh / giọng nói ngoài kệ

Tập dữ liệu ngôn ngữTỷ lệ mẫuLoại tập dữ liệuTổng số giờ âm thanh
+Người Mỹ gốc Phi8 kHzTrung tâm cuộc gọi211
Mô tả ngắnDữ liệu trung tâm cuộc gọi bản ngữ người Mỹ gốc Phi
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ: 612, Nam: 1242, và Không xác định: 12
+16 kHzPodcast154
Mô tả ngắnDữ liệu truyền thông bản ngữ người Mỹ gốc Phi
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ: 151, Nam: 150, và Không xác định: 10
+Afrikaans8 kHzCuộc trò chuyện chung368
Mô tả ngắnDữ liệu hội thoại chung tiếng Afrikaans
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện qua điện thoại không lời giữa hai người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) - 15-60 phút, nói tiếng Afrikaans ở Châu Phi
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ: 502, Nam: 390, và Không xác định: 2
+16 kHzPodcast658
Mô tả ngắnTệp phương tiện tiếng Afrikaans
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ: 750, Nam: 1278, và Không xác định: 52
+Tiếng Ả Rập8 kHzCuộc trò chuyện chung292
Mô tả ngắnDữ liệu Hội thoại chung tiếng Ả Rập
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện qua điện thoại không lời giữa hai người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) - 15-60 phút, tiếng Ả Rập từ các nước vùng Vịnh
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ: 171, Nam: 534, và Không xác định: 1
+48 kHzĐộc thoại theo kịch bản1,947
Mô tả ngắnĐộc thoại theo kịch bản tiếng Ả Rập
Mô tả tập dữ liệuCác bản ghi âm một lời, có xu hướng rơi vào khoảng từ 5 đến 30 giây
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmĐiện thoại di động App
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 838 Nam 1209 Không xác định 78
+Tiếng Assam (Trong đường ống) Trung tâm cuộc gọi60
Mô tả ngắnDữ liệu Trung tâm cuộc gọi của Assamese (Trong đường ống)
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Cuộc trò chuyện chung100
Mô tả ngắnDữ liệu hội thoại chung tiếng Assam (Trong đường ống)
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Podcast40
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh phương tiện truyền thông tiếng Assam (Trong đường ống)
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio Channel
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Tiếng Bengali (Trong đường ống) Trung tâm cuộc gọi60
Mô tả ngắnDữ liệu trung tâm cuộc gọi tiếng Bengali (Trong đường ống)
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Cuộc trò chuyện chung100
Mô tả ngắnDữ liệu hội thoại chung bằng tiếng Bengali (Trong đường ống)
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Podcast40
Mô tả ngắnTiếng Bengali (Trong đường ống) Dữ liệu âm thanh đa phương tiện
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio Channel
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Anh ngữ Boston8 kHzTrung tâm cuộc gọi177
Mô tả ngắnDữ liệu trung tâm cuộc gọi Boston
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ: 605, Nam: 711, và Không xác định: 0
+8 kHzCuộc trò chuyện chung32
Mô tả ngắnDữ liệu hội thoại chung Boston
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện qua điện thoại không lời giữa hai người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) - 15-60 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ: 53, Nam: 83, và Không xác định: 0
+16 kHzPodcast93
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh Boston Media
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ: 43, Nam: 181, và Không xác định: 2
+Canada tiếng Pháp48 kHzĐộc thoại theo kịch bản1,222
Mô tả ngắnCanada tiếng Pháp
Mô tả tập dữ liệuCác bản ghi âm một lời, có xu hướng rơi vào khoảng từ 5 đến 30 giây
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmĐiện thoại di động App
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 974 Nam 631 Không xác định 1
+Tiếng anh trung quốc8 kHzTrung tâm cuộc gọi169
Mô tả ngắnDữ liệu trung tâm cuộc gọi Trung Quốc
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ: 1790, Nam: 523 và Không xác định: 13
+16 kHzPodcast249
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh phương tiện truyền thông Trung Quốc
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ: 126, Nam: 346 và Không xác định: 6
+Trung Quốc giản thể (Chinese Simplified)48 kHzĐộc thoại theo kịch bản2,762
Mô tả ngắnTrung Quốc giản thể (Chinese Simplified)
Mô tả tập dữ liệuCác bản ghi âm một lời, có xu hướng rơi vào khoảng từ 5 đến 30 giây
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmĐiện thoại di động App
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 1920 Nam 1535 Không xác định 270
+Trung Quốc truyền thống48 kHzĐộc thoại theo kịch bản1,028
Mô tả ngắnTrung Quốc truyền thống
Mô tả tập dữ liệuCác bản ghi âm một lời, có xu hướng rơi vào khoảng từ 5 đến 30 giây
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmĐiện thoại di động App
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 1069 Nam 262 Không xác định 3
+Tiếng Đan Mạch8 kHzCuộc trò chuyện chung372
Mô tả ngắnDữ liệu đàm thoại chung của Đan Mạch
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện qua điện thoại không lời giữa hai người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) - 15-60 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ: 311, Nam: 417, Không xác định: 0
+16 kHzPodcast664
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh Media của Đan Mạch
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ: 369, Nam: 864, Không xác định: 27
+48 kHzĐộc thoại theo kịch bản2,579
Mô tả ngắnĐộc thoại theo kịch bản Đan Mạch
Mô tả tập dữ liệuCác bản ghi âm một lời, có xu hướng rơi vào khoảng từ 5 đến 30 giây, tiếng Đan Mạch từ Đan Mạch
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmĐiện thoại di động App
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 1551 Nam 1233 Không xác định 42
+Tiếng Anh Deep South8 kHzTrung tâm cuộc gọi151
Mô tả ngắnTiếng Anh Deep South Dữ liệu trung tâm cuộc gọi
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 221 , Nam 1004 , Không rõ 7
+8 kHzCuộc trò chuyện chung56
Mô tả ngắnDữ liệu hội thoại chung tiếng Anh Deep South
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện qua điện thoại không lời giữa hai người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) - 15-60 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 99, Nam 31, Không rõ 0
+16 kHzPodcast266
Mô tả ngắnTiếng Anh Dữ liệu âm thanh Deep South Media
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 204, Nam 356, Không rõ 21
+Đức8 kHzTrung tâm cuộc gọi64
Mô tả ngắnDữ liệu trung tâm cuộc gọi của Đức
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 478 Nam 1440 Không biết 0
+8 kHz IVR200
Mô tả ngắnDữ liệu IVR của Đức
Mô tả tập dữ liệuCon người đến Máy móc. Một loại luồng IVR trong đó có lời nhắc TTS (ví dụ: “Tôi có thể giúp gì cho bạn”) theo sau là phản hồi tự phát của con người
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 10115 Nam 8750 Không xác định 0
+Gujarati (Trong đường ống) Trung tâm cuộc gọi60
Mô tả ngắnDữ liệu Trung tâm cuộc gọi Gujarati (Trong đường ống)
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Cuộc trò chuyện chung100
Mô tả ngắnGujarati (Trong đường ống) Dữ liệu hội thoại chung
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Podcast40
Mô tả ngắnGujarati (Trong đường ống) Dữ liệu âm thanh phương tiện
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio Channel
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Hebrew8 kHzCuộc trò chuyện chung399
Mô tả ngắnDữ liệu Hội thoại chung tiếng Do Thái
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện qua điện thoại không lời giữa hai người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) - 15-60 phút, tiếng Do Thái ở Israel
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 414 , Nam 399 , Không xác định 1
+16 kHzPodcast427
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh tiếng Do Thái Media
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 361 , Nam 513, Không biết 13
+Tiếng Hin-ddi16 kHzPodcast219
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh Hindi Media
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 83 , Nam 309, Không biết 0
+48 kHzĐộc thoại theo kịch bản2,867
Mô tả ngắnĐộc thoại theo kịch bản tiếng Hindi
Mô tả tập dữ liệuCác bản ghi âm một lời, có xu hướng rơi vào khoảng từ 5 đến 30 giây
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmĐiện thoại di động App
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 1977 Nam 1864 Không xác định 147
+Bản lề8 kHzTrung tâm cuộc gọi208
Mô tả ngắnHINGLISH Dữ liệu trung tâm cuộc gọi
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 822, Nam 1262 , Không xác định 0
+16 kHzPodcast216
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh phương tiện HINGLISH
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 75, Nam 380, Không rõ 0
+Tiếng Anh gốc Tây Ban Nha8 kHzTrung tâm cuộc gọi212
Mô tả ngắnDữ liệu trung tâm cuộc gọi Tây Ban Nha
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 822, Nam 1262, Không rõ 0
+16 kHzPodcast155
Mô tả ngắnÂm thanh phương tiện cuộc gọi Tây Ban Nha
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 140, Nam 219, Không rõ 5
+Indonesia8 kHzCuộc trò chuyện chung496
Mô tả ngắnDữ liệu Hội thoại chung Indonesia
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện qua điện thoại không lời giữa hai người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) - 15-60 phút, tiếng Bahasa Indonesia
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 524, Nam 454, Không rõ 2
+16 kHzPodcast643
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh Truyền thông Indonesia
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 746, Nam 1507, Không rõ 129
+Ireland8 kHzCuộc trò chuyện chung192
Mô tả ngắnDữ liệu hội thoại chung tiếng Ireland
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện qua điện thoại không lời giữa hai người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) - 15-60 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 213 , Nam 153 , Không biết 0
+Tiếng Nhật48 kHzĐộc thoại theo kịch bản2,335
Mô tả ngắnĐộc thoại theo kịch bản tiếng Nhật
Mô tả tập dữ liệuCác bản ghi âm một lời, có xu hướng rơi vào khoảng từ 5 đến 30 giây
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmĐiện thoại di động App
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 1460 Nam 1221 Không xác định 194
+Kannada (Trong đường ống) Trung tâm cuộc gọi60
Mô tả ngắnKannada (Trong đường ống) Dữ liệu trung tâm cuộc gọi
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Cuộc trò chuyện chung100
Mô tả ngắnDữ liệu hội thoại chung tiếng Kannada (Trong đường ống)
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Podcast40
Mô tả ngắnKannada (Trong đường ống) Dữ liệu âm thanh đa phương tiện
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio Channel
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Hàn Quốc8 kHzTrung tâm cuộc gọi107
Mô tả ngắnDữ liệu tổng đài Hàn Quốc
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 1086, Nam 210 , Không rõ 4
+16 kHzPodcast204
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh truyền thông Hàn Quốc
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 70 Nam 303, Không rõ 25
+48 kHzĐộc thoại theo kịch bản1,955
Mô tả ngắnĐộc thoại theo kịch bản tiếng Hàn
Mô tả tập dữ liệuCác bản ghi âm một lời, có xu hướng rơi vào khoảng từ 5 đến 30 giây
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmĐiện thoại di động App
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 1195 Nam 1134 Không xác định 122
+Người Malay8 kHzCuộc trò chuyện chung266
Mô tả ngắnDữ liệu hội thoại chung tiếng Malay
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện qua điện thoại không lời giữa hai người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) - 15-60 phút, tiếng Malay ở Malaysia
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 316, Nam 176 , Không rõ 0
+16 kHzPodcast344
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh Malay Media
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 236, Nam 626, Không rõ 47
+Malayalam (Trong đường ống) Trung tâm cuộc gọi60
Mô tả ngắnDữ liệu Trung tâm cuộc gọi Malayalam (Trong đường ống)
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Cuộc trò chuyện chung100
Mô tả ngắnMalayalam (Trong đường ống) Dữ liệu hội thoại chung
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Podcast40
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh phương tiện truyền thông Malayalam (Trong đường ống)
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio Channel
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Marathi (Trong đường ống) Trung tâm cuộc gọi60
Mô tả ngắnMarathi (Trong đường ống) Dữ liệu trung tâm cuộc gọi
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Cuộc trò chuyện chung100
Mô tả ngắnMarathi (Trong đường ống) Dữ liệu hội thoại chung
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Podcast40
Mô tả ngắnMarathi (Trong đường ống) Dữ liệu âm thanh đa phương tiện
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio Channel
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Tiếng Tây Ban Nha (Mexico)48 kHzĐộc thoại theo kịch bản1,492
Mô tả ngắnĐộc thoại theo kịch bản tiếng Tây Ban Nha Mexico
Mô tả tập dữ liệuCác bản ghi âm một lời, có xu hướng rơi vào khoảng từ 5 đến 30 giây
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmĐiện thoại di động App
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 1016 Nam 1069 Không xác định 95
+Tiếng Hà Lan48 kHzĐộc thoại theo kịch bản1,205
Mô tả ngắnĐộc thoại theo kịch bản tiếng Hà Lan
Mô tả tập dữ liệuCác bản ghi âm một lời, có xu hướng rơi vào khoảng từ 5 đến 30 giây
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmĐiện thoại di động App
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 1285 Nam 531 Không xác định 3
+Tiếng Anh ở New York8 kHzTrung tâm cuộc gọi103
Mô tả ngắnDữ liệu trung tâm cuộc gọi tiếng Anh New York
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 610, Nam 532, Không biết 0
+8 kHzCuộc trò chuyện chung107
Mô tả ngắnDữ liệu đàm thoại tiếng Anh tổng quát ở New York
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện qua điện thoại không lời giữa hai người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) - 15-60 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 118, Nam 114, Không rõ 0
+16 kHzPodcast140
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh New York English Media
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 66, Nam 230, Không rõ 11
+Tiếng Anh ở New Zealand 8 kHzCuộc trò chuyện chung148
Mô tả ngắnDữ liệu đàm thoại tiếng Anh tổng quát của New Zealand
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện qua điện thoại không lời giữa hai người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) - 15-60 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 167, nam 121, Không rõ 4
+16 kHzPodcast400
Mô tả ngắnÂm thanh truyền thông tiếng Anh New Zealand
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 367, nam 678, Không rõ 26
+Oriya (Trong đường ống) Trung tâm cuộc gọi60
Mô tả ngắnOriya (Trong đường ống) Dữ liệu trung tâm cuộc gọi
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Cuộc trò chuyện chung100
Mô tả ngắnOriya (Trong đường ống) Dữ liệu hội thoại chung
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Podcast40
Mô tả ngắnOriya (Trong đường ống) Dữ liệu âm thanh đa phương tiện
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio Channel
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Tiếng Ba Lan16 kHzPodcast269
Mô tả ngắnÂm thanh truyền thông Ba Lan
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 173 Nam 354 Không biết 6
+Tiếng Ba Lan (Ba Lan)48 kHzĐộc thoại theo kịch bản1,482
Mô tả ngắnBa Lan Ba ​​Lan - Độc thoại theo kịch bản
Mô tả tập dữ liệuCác bản ghi âm một lời, có xu hướng rơi vào khoảng từ 5 đến 30 giây
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmĐiện thoại di động App
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 1324 Nam 701 Không xác định 24
+Tiếng Ba Tư (Trong đường ống) Trung tâm cuộc gọi60
Mô tả ngắnDữ liệu trung tâm cuộc gọi Punjabi (Trong đường ống)
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Cuộc trò chuyện chung100
Mô tả ngắnDữ liệu cuộc trò chuyện chung của Punjabi (Trong đường ống)
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Podcast40
Mô tả ngắnTiếng Ba Tư (Trong đường ống) Dữ liệu âm thanh phương tiện
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio Channel
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Nga48 kHzĐộc thoại theo kịch bản2,398
Mô tả ngắnĐộc thoại theo kịch bản tiếng Nga
Mô tả tập dữ liệuCác bản ghi âm một lời, có xu hướng rơi vào khoảng từ 5 đến 30 giây
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmĐiện thoại di động App
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 1689 Nam 1937 Không xác định 214
+Scotland (Giọng Anh)8 kHzCuộc trò chuyện chung292
Mô tả ngắnDữ liệu hội thoại chung Scotland
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện qua điện thoại không lời giữa hai người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) - 15-60 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 285 , Nam 260, Không biết 3
+Singapore tiếng Anh8 kHzTrung tâm cuộc gọi218
Mô tả ngắnDữ liệu tổng đài Singapore
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 2139 , Nam 884, Không xác định 21
+16 kHzPodcast247
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh phương tiện truyền thông Singapore
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 160, Nam 455, Không rõ 37
+Tiếng Anh Nam Phi8 kHzTrung tâm cuộc gọi261
Mô tả ngắnDữ liệu tổng đài tiếng Anh Nam Phi
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 1274 , Nam 935 , Không biết 1
+16 kHzPodcast251
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh phương tiện tiếng Anh Nam Phi
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 235, Nam 432, Không rõ 36
+Swahili8 kHzTrung tâm cuộc gọi230
Mô tả ngắnDữ liệu trung tâm cuộc gọi tiếng Swahili
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 611, Nam 833, Không rõ 0
+16 kHzPodcast265
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh Swahili Media
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 118, Nam 493, Không rõ 25
+Tiếng Thụy Điển8 kHzTrung tâm cuộc gọi250
Mô tả ngắnDữ liệu Call-Center của Thụy Điển
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 1581, nam 727, Không rõ 2
+16 kHzPodcast278
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh của Truyền thông Thụy Điển
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 195, nam 500, Không rõ 21
+Tiếng Tamil (Trong đường ống) Trung tâm cuộc gọi60
Mô tả ngắnDữ liệu Trung tâm cuộc gọi Tamil (Trong đường ống)
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Cuộc trò chuyện chung100
Mô tả ngắnDữ liệu hội thoại chung tiếng Tamil (Trong đường ống)
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Podcast40
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh phương tiện Tamil (Trong đường ống)
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio Channel
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+telugu8 kHzCuộc trò chuyện chung553
Mô tả ngắnDữ liệu hội thoại chung Telugu
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện qua điện thoại không lời giữa hai người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) - 15-60 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 574 , Nam 564, Không xác định 0
+16 kHzPodcast648
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh Telugu Media
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 207, Nam 963, Không rõ 2
+Telugu (Trong đường ống) Trung tâm cuộc gọi30
Mô tả ngắnTelugu (Trong đường ống) Dữ liệu trung tâm cuộc gọi
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Cuộc trò chuyện chung50
Mô tả ngắnTelugu (Trong đường ống) Dữ liệu hội thoại chung
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio Channel
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Podcast20
Mô tả ngắnTelugu (Trong đường ống) Dữ liệu âm thanh đa phương tiện
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio Channel
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số Loa
+Tiếng Thái8 kHzCuộc trò chuyện chung183
Mô tả ngắnHội thoại tiếng Thái tổng hợp
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện qua điện thoại không lời giữa hai người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) - 15-60 phút, Đăng ký không chính thức được sử dụng giữa bạn bè
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 338, Nam 96, Không rõ 8
+16 kHzPodcast173
Mô tả ngắnÂm thanh truyền thông Thái Lan
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 143, Nam 502, Không rõ 26
+Thổ Nhĩ Kỳ Thổ Nhĩ Kỳ48 kHzĐộc thoại theo kịch bản2,027
Mô tả ngắnThổ Nhĩ Kỳ Thổ Nhĩ Kỳ
Mô tả tập dữ liệuCác bản ghi âm một lời, có xu hướng rơi vào khoảng từ 5 đến 30 giây
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmĐiện thoại di động App
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 1561 Nam 1241 Không xác định 31
+Tiếng Việt8 kHzCuộc trò chuyện chung295
Mô tả ngắnDữ liệu Hội thoại chung tiếng Việt
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút, miền Bắc (ví dụ: Hà Nội), miền Trung và miền Nam (ví dụ: Thành phố Hồ Chí Minh).
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 400, nam 380, Ẩn số 2
+16 kHzPodcast257
Mô tả ngắnDữ liệu âm thanh Media Việt Nam
Mô tả tập dữ liệuCác tệp âm thanh / video miền công cộng được cấp phép như phỏng vấn, podcast, v.v. - 1 đến 5 người. Khoảng Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 15-60 phút
audio ChannelMono
Nền tảng ghi âmTìm nguồn cung ứng web
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 249, nam 200, Ẩn số 45
+Tiếng Wales (Giọng Anh)8 kHzCuộc trò chuyện chung278
Mô tả ngắnDữ liệu hội thoại chung tiếng Wales
Mô tả tập dữ liệuCuộc trò chuyện điện thoại tổng hợp, không có mô tả giữa "đại lý" và "khách hàng", Thời lượng âm thanh (Phạm vi) 5-15 phút,
audio ChannelHai
Nền tảng ghi âmMáy tính để bàn
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaNữ 270, Nam 324, Không rõ 0
+Anh Anh16 kHzThức tỉnhLoa 200
Mô tả ngắnWake Word Vương quốc Anh
Mô tả tập dữ liệuthu thập dữ liệu từ khóa
  • loa 200
  • 4 cụm từ khóa duy nhất cho mỗi người nói
  • 25-30 bản ghi cụm từ khóa lặp lại cho mỗi cụm từ khóa duy nhất
  • 25-30 tệp âm thanh cho mỗi cụm từ khóa duy nhất
  • Tổng số 120 phát biểu được ghi lại cho mỗi người nói
audio Channelkênh 1
Nền tảng ghi âmĐiện thoại di động App
WER (%)5.0
Định dạng âm thanh. Wav
Định dạng phiên âm.json
Trường hợp sử dụngASR, Trợ lý ảo, Chatbot, AI hội thoại, Phân tích giọng nói, TTS, Lập mô hình ngôn ngữ
Số LoaGiới tính: 50% nam, 50% nữ, +/-10%.

Các dịch vụ được cung cấp

Việc thu thập dữ liệu văn bản của chuyên gia không phải là việc cần làm 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:

Thu thập dữ liệu văn bản

Dịch vụ thu thập dữ liệu văn bản

Giá trị thực sự của các dịch vụ thu thập dữ liệu nhận thức của Shaip là nó cung cấp cho các tổ chức chìa khóa để mở khóa thông tin quan trọng được tìm thấy trong dữ liệu phi cấu trúc

Thu thập dữ liệu hình ảnh

Dịch vụ thu thập dữ liệu hình ảnh

Đảm bảo rằng mô hình thị giác máy tính của bạn xác định chính xác mọi hình ảnh, để đào tạo liền mạch các mô hình AI thế hệ tiếp theo của tương lai

Thu thập dữ liệu video

Dịch vụ thu thập dữ liệu video

Bây giờ hãy tập trung vào thị giác máy tính cùng với NLP để đào tạo mô hình của bạn để xác định các đối tượng, cá nhân, vật cản và các yếu tố hình ảnh khác để hoàn thiện

Khách hàng nổi bật

Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.

Shaip liên hệ với chúng tôi

Bạn muốn xây dựng tập dữ liệu âm thanh của riêng mình?

Kết nối với chuyên gia thu thập dữ liệu giọng nói nội bộ của chúng tôi để thiết lập kho lưu trữ âm thanh phù hợp nhất với yêu cầu của bạn

  • Trường này là dành cho mục đích xác nhận và phải được giữ nguyên.
  • Bằng cách đăng ký, tôi đồng ý với Shaip Chính sách bảo mật và Các Điều Khoản của Dịch Vụ và cung cấp sự đồng ý của tôi để nhận thông tin tiếp thị B2B từ Shaip.

Thu thập dữ liệu giọng nói cho Mô hình ML đề cập đến quá trình thu thập bản ghi âm của ngôn ngữ nói. Bộ sưu tập này hỗ trợ đào tạo và tinh chỉnh các thuật toán học máy, đặc biệt là các thuật toán tập trung vào việc hiểu và xử lý giọng nói của con người.

Khi muốn thu thập dữ liệu âm thanh cho Nhận dạng giọng nói tự động (ASR), bạn nên bắt đầu bằng cách xác định nhu cầu cụ thể của dự án, bao gồm ngôn ngữ, giọng nói và loại giọng nói mong muốn. Sau khi thiết lập các tham số này, hãy đảm bảo bạn có được tất cả các quyền cần thiết để tôn trọng quyền riêng tư của người dùng. Sau đó, sử dụng thiết bị hoặc phần mềm ghi âm thích hợp để ghi lại các mẫu âm thanh rõ ràng. Mỗi bản ghi phải được chú thích tỉ mỉ bằng bản ghi âm hoặc siêu dữ liệu thích hợp khác và được lưu trữ một cách có hệ thống để dễ dàng truy cập.

Tập dữ liệu giọng nói trong học máy có vai trò then chốt trong việc đào tạo, thử nghiệm và xác thực các mô hình được điều chỉnh để nhận dạng, phiên âm hoặc diễn giải ngôn ngữ nói. Những bộ dữ liệu như vậy mở đường cho vô số ứng dụng, từ trợ lý giọng nói và dịch vụ phiên âm đến sinh trắc học giọng nói.

Để thu thập dữ liệu chính xác từ các ngôn ngữ và giọng điệu đa dạng, việc cộng tác với người bản ngữ có nền tảng ngôn ngữ mong muốn là rất quan trọng. Hãy nhắm đến một mẫu đa dạng và mang tính đại diện để bao quát nhiều sắc thái nhân khẩu học. Sử dụng thiết bị ghi âm được tiêu chuẩn hóa trong môi trường đồng nhất để đảm bảo tính nhất quán của âm thanh. Và quan trọng là chú thích từng phần dữ liệu bằng bản ghi và siêu dữ liệu chi tiết, biểu thị ngôn ngữ và giọng nói cụ thể.