Olemme kaikki kysyneet Alexalta (tai muilta ääniavustajilta) joitain avoimia kysymyksiä.
Alexa, onko lähin pizzapaikka auki?
Alexa, mikä paikkani ravintola tarjoaa ilmaisen toimituksen osoitteeseeni?
Tai jotain vastaavaa.
Ihmisinä puhumme toisillemme avoimilla kysymyksillä, mutta esittämällä tällaisen puhekielellisen kysymyksen virtuaaliassistentti ei kuulosta fiksulta käytökseltä.
Silti Alexa keksii oikean vastauksen – joka ikinen kerta. Miten? Meidän tapauksessamme tekoälyn on käsiteltävä sijainti, ymmärrettävä, että pizzapaikka ei itse asiassa ole paikka (kuten kaupungissa), ja sitten keksittävä tarkka vastaus.
Äänimerkintöjen – tietomerkintöjen osajoukon – ansiosta koneoppimisjärjestelmä voi tunnistaa tällaiset kysymykset ja hakea oikeat tiedot. Joten mitä äänimerkintä oikein on ja miksi sitä tarvitaan?
Mikä on äänimerkintä?
Äänimerkintä sisältää äänikomponenttien luokittelun koneellisesti ymmärrettävässä muodossa. Äänimerkintä eroaa äänen transkriptio, jossa transkriptio muuntaa puhutut sanat kirjoitettuun muotoon.
Äänimerkinnässä tarjotaan myös kriittistä lisätietoa äänitiedostosta – kuten semanttinen, morfologinen, foneettinen ja diskurssidata. Äänimerkintä saattaa sisältää myös metatietoja koko äänitiedostosta yksittäisten huomautusten kuvauksen sijaan.
Miksi äänimerkintä vaaditaan?
NLP-markkinoiden odotetaan kasvavan 14 kertaa suurempi vuonna 2025 verrattuna vuoteen 2017. NLP:n maailmanmarkkina-arvo oli 3 miljardia dollaria vuonna 2017, ja luvun ennustetaan kasvavan tähtitieteellisesti 43 miljardiin dollariin vuonna 2025.
Tiedonkeruu ja huomautukset ovat tärkeitä chatbottien, äänentunnistusjärjestelmien ja virtuaalisten avustajien kehittämisessä. Lisäksi niitä tarvitaan NLP:n kehittämiseen puheentunnistus malleja ja kouluttaa koneoppimisalgoritmeja.
Koneet on koulutettu käyttämällä erilaisia tarkasti merkittyjä äänitiedostot tunnistaa ja ymmärtää kysymyksiä, tunteita, aikomuksia ja tunteita ja vastata niihin asianmukaisesti.
Äänimerkintöjen ja äänileikkeiden luokittelun jälkeen se syötetään järjestelmään, jotta kone pystyy poimimaan ihmiskieleen liittyviä monimutkaisuuksia riippumatta aksentista, sävelestä, murteesta, ääntämisestä ja kielestä.
Käyttötapaukset ja sovellukset
Äänimerkintöjä on käytetty useilla toimialoilla muutaman vuoden ajan. Aloitetaan ilmeisimmästä – virtuaaliassistenteista.
Virtuaaliassistentit
Virtuaaliassistenttien kouluttaminen erilaisiin äänimerkinnöillä varustettuihin tietokokonaisuuksiin, jotta voidaan kehittää puheavustaja, joka pystyy käsittelemään pyynnön tarkasti ja vastaamaan nopeasti paremman asiakaskokemuksen saavuttamiseksi. Vuoteen 2020 mennessä kolmasosa Yhdistyneen kuningaskunnan ja Yhdysvaltojen kotitalouksista siinä oli vähintään yksi älykaiutin, jossa on sisäänrakennettu virtuaaliassistentti.
Tekstistä puheeksi -moduulit
Tekniikka on koulutettava annotoiduille äänitiedostoille, jotta voidaan kehittää tekstistä puheeksi -moduuli, joka voi muuntaa saumattomasti digitaalisen tekstin luonnollisen kielen puheeksi.
chatbots
Chatbotit ovat olennainen osa asiakastukea. Chatbotit tulee kouluttaa tulkitsemaan käyttäjien sanoja ja ilmauksia käyttämällä huomautuksilla varustettuja äänitiedostoja simuloimaan a luonnollinen keskustelu ihmisten kanssa.
Automaattinen puheentunnistus (ASR)
Kyse on puhuttujen sanojen kääntämisestä kirjoitetuksi tekstiksi. "Puheentunnistus" itsessään viittaa prosessiin, jossa puhutut sanat muunnetaan tekstiksi; Puheentunnistuksen ja puhujan tunnistamisen tarkoituksena on kuitenkin tunnistaa sekä puhuttu sisältö että puhujan henkilöllisyys. ASR-tarkkuuden määräävät erilaiset parametrit, kuten kaiuttimen äänenvoimakkuus, taustamelu, tallennuslaitteet ja muut.
Miten Shaip auttaa?
Jos sinulla on mielessäsi ensiluokkainen ääni-/puhemerkintäprojekti, tarvitset epäilemättä luotettavan etiketti- ja huomautuskumppanin. Jos luotettavuus ja tarkkuus ovat jotain, mitä etsit, uskomme, että Shaip on tarvitsemasi kumppani.
Shaip on ollut alusta lähtien ääni-, video- ja kuvamerkintä- ja merkintäpalveluiden eturintamassa. Asiantuntemuksemme ylittää peruspuheen merkintäratkaisujen tarjoamisen. Erittäin kokeneiden ja pätevien annotaattorien ansiosta meillä on kaistanleveys tarjota suuri määrä monikielisiä huomautettuja äänitiedostoja. Palveluihimme kuuluvat äänen transkriptio, puheen merkintä, puhe tekstiksi, kaiuttimien diarisointi, foneettinen transkriptio, äänen luokittelu, monikieliset äänidatapalvelut, luonnollisen kielen ilmaisu, usean etiketin merkintä.
Äänen transkriptio
Autamme kehittämään huippuluokan NLP-malleja tarjoamalla tarkasti merkittyjä äänitiedostoja kaikentyyppisiin projekteihin. Annamme asiakkaille mahdollisuuden valita eri äänityypeistä ja -formaateista – vakiomuotoinen, sanatarkka ja ei-sanallinen transkriptio.
Puheen merkitseminen
Shaipin asiantuntijat erottavat äänet äänitys ja merkitse jokainen tiedosto. Tämä tekniikka sisältää samanlaisten äänien tunnistamisen äänitiedostossa, niiden erottamisen ja tarkkojen merkintöjen kehittämisen harjoitustiedot.
Puhe tekstiin
Puhe tekstiksi on kriittinen osa NLP-mallin kehitystä. Tällä tekniikalla tallennettu puhe muunnetaan tekstiksi. Joten on tärkeää keskittyä ääntämiseen, sanoihin ja lauseisiin eri murteissa.
Kaiuttimen läpimitta
Kaiutindiarisaatiossa äänitiedosto ositetaan useisiin äänisegmentteihin äänilähteen perusteella. Kaiutinrajat tunnistetaan ja luokitellaan segmentteihin kaiuttimien kokonaismäärän määrittämiseksi. Lähteitä ovat taustamelu, musiikki, hiljaisuus ja paljon muuta.
Foneettinen kirjoitus
Foneettinen transkriptiopalvelumme ovat erittäin kysyttyjä teknisten kumppaneiden keskuudessa. Erinomaisesti muunnamme äänen tietyiksi sanoiksi foneettisten symbolien avulla.
Ääniluokittelu
Asiantunteva annotaattoritiimimme luokittelee äänitallenteet ennalta asetettuihin luokkiin. Joihinkin luokkiin kuuluvat taustamelu, käyttäjän tarkoitus, kaiuttimien määrä, semanttinen segmentointi ja paljon muuta.
Monikieliset äänidatapalvelut
Se on toinen Shaipin erittäin suosittu palvelu. Koska meillä on monipuolinen joukko päteviä annotaattoreita, voimme tarjota erinomaisia puheen huomautus palveluita useille kielille ja murteille.
Luonnollisen kielen puhe
Luonnollisen kielen ilmaisut sopivat hyvin chatbottien tai virtuaalisten assistenttien koulutukseen auttamaan kommentoimaan ihmisen puhe, kuten painotus, murteet, semantiikka ja konteksti.
Usean tarran merkintä
Yksittäinen äänitiedosto voi kuulua useisiin luokkiin, ja sellaisenaan on tärkeää tarjota monimerkkinen huomautus, joka auttaa ML-malleja erottamaan kaksi äänilähdettä.
Miksi Shaip?
Kun valitset oikean palveluntarjoajan, uskomme, että sinulla on paremmat mahdollisuudet menestyä, kun valitset henkilön, jolla on kokemusta ja joka on jatkuvasti ylläpitänyt korkeat laatustandardit.Shaip on markkinoiden kiistaton johtaja tarjoajana äänimerkintäpalvelut, koska meillä on erittäin omistautunut ryhmä kommentaattoreita, jotka on koulutettu täyttämään asiakkaan laatustandardit.
Lisäksi voimme päästä eroon sisäisestä harhasta, koska meillä on eritasoisia kommentaattoreita ja laadunvalvojia. Kokemuksemme toimii asiakkaamme eduksi, sillä olemme toimittaneet skaalautuvat palvelut ajallaan.
