Äänimerkinnät älykkäille tekoälyille

Kehitä keskustelukykyisiä ja havainnollisia seuraavan sukupolven tekoälyjä pätevien äänimerkintäpalvelujen avulla 

Äänimerkintä

Poista pullonkaulat äänidataputkestasi nyt

Esittelyssä olevat asiakkaat

Miksi ääni- / puhemerkintäpalveluja tarvitaan NLP: hen?

Puheaktivoidut järjestelmät ovat viime aikoina pitäneet esitystä auton navigoinnista interaktiivisiin VA-laitteisiin. Jotta nämä kekseliäät ja itsenäiset asetukset toimisivat tarkasti ja tehokkaasti, niihin on kuitenkin syötettävä ositettuja, segmentoituja ja kuratoituja tietoja.

Vaikka ääni- / puhedatan kerääminen huolehtii oivallusten saatavuudesta, tietojoukkojen syöttäminen sokeasti ei auttaisi malleja, elleivät ne ole yhteydessä asiayhteyteen. Tässä on hyödyksi ääni- / puhemerkinnät tai -merkinnät, joilla varmistetaan, että aiemmin kerätyt tietojoukot on merkitty täydellisiksi ja niillä on valtuudet hallita tiettyjä käyttötapauksia, kuten puheapua, navigointitukea, käännöstä tai muuta.

Yksinkertaisesti sanottuna NLP: n ääni-/ puhemerkinnät koskevat tallenteiden merkitsemistä muotoon, jonka koneoppimisasetukset myöhemmin ymmärtävät. Esimerkiksi Cortanan ja Sirin kaltaisille ääniavustajille syötettiin alun perin valtavia määriä huomautettua ääntä, jotta he voisivat ymmärtää kyselyidemme, tunteiden, tunteiden, semantiikan ja muiden vivahteiden kontekstin.

Ihmisälyn tuottama puhe- ja äänimerkintätyökalu

Vaikka tietoja kerätään pitkään, koneoppimismallien ei odoteta ymmärtävän asiayhteyttä ja osuvuutta yksinään. He voivat, mutta emme puhu itseoppivista tekoälyistä nyt. Mutta vaikka itseoppivia NLP-malleja otettaisiin käyttöön, koulutuksen alkuvaihe tai pikemminkin valvottu oppiminen edellyttäisi niiden syöttämistä metatietokerroksisiin ääniresursseihin.

Tässä Shaip tulee pelaamaan tarjoamalla uusimpia tietojoukkoja AI- ja ML-asetusten kouluttamiseen tavanomaisten käyttötapausten mukaisesti. Meidän rinnallasi sinun ei tarvitse tehdä toista arvausmallia, koska ammattitaitoinen työvoimamme ja asiantuntija -annotaattoriryhmä ovat aina töissä merkitsemässä ja luokittelemalla puhedataa asiaankuuluvissa arkistoissa.

Puheen merkintä
  • Skaalaa NLP -mallisi ominaisuuksia
  • Rikasta luonnollisen kielen käsittelyasetuksia rakeisella äänidatalla
  • Koe henkilökohtaiset ja etäkommentointimahdollisuudet
  • Tutustu parhaisiin melua poistaviin tekniikoihin, kuten monen tarran huomautuksiin ja käytännön toimintoihin

Asiantuntemuksemme

Mukautetut äänimerkinnät / huomautukset eivät ole enää kaukainen unelma

Puhe- ja äänimerkintäpalvelut ovat olleet Shaipin vahvuus alusta lähtien. Kehitä, kouluta ja paranna keskustelua tekoälyä, chatbotteja ja puheentunnistusmoottoreita uusimpien ääni- ja puhemerkintäratkaisujemme avulla. Pätevien kielitieteilijöidemme verkosto ympäri maailmaa kokeneen projektinhallintatiimin kanssa voi kerätä tuntikausia monikielistä ääntä ja kommentoida suuria tietomääriä puheohjattavien sovellusten kouluttamiseen. Transkriptoimme myös äänitiedostoja poimiaksemme merkityksellisiä oivalluksia äänimuodoissa. Valitse nyt ääni- ja puhemerkintätekniikka, joka parhaiten sopii tavoitteeseesi, ja jätä aivoriihi ja tekniset asiat Shaipille

Äänen transkriptio

Äänen transkriptio

Kehitä älykkäitä NLP -malleja syöttämällä kuormia täsmälleen kopioitua puhe-/ äänidataa. Shaip antaa sinun valita laajemmasta valikoimasta, mukaan lukien vakioääni, sanatarkasti ja monikielinen transkriptio. Lisäksi voit kouluttaa malleja lisäkaiuttimien tunnisteilla ja aikaleimaustiedoilla.

Puhemerkintä

Puhemerkintä

Puhe- tai äänimerkintä on tavallinen huomautustekniikka, joka koskee äänien erottamista ja merkitsemistä tietyillä metatiedoilla. Tämän tekniikan ydin sisältää äänten ontologisen tunnistamisen äänikappaleesta ja niiden merkitsemisen tarkasti, jotta harjoitustietojoukot olisivat kattavampia

Ääniluokittelu

Ääniluokittelu

Puhehuomautusyritykset käyttävät sitä AI:iden kouluttamiseen täydellisyyteen, mikä koskee äänitallenteiden analysointia sisällön mukaan. Ääniluokituksen avulla koneet voivat tunnistaa äänet ja äänet samalla kun ne pystyvät erottamaan toisistaan ​​osana ennakoivampaa koulutusohjelmaa.

Monikieliset äänidatapalvelut

Monikieliset äänidatapalvelut

Monikielisen äänidatan kerääminen on hyödyllistä vain, jos merkinnät voivat merkitä ja segmentoida ne vastaavasti. Tässä ovat monikieliset äänidatapalvelut hyödyllisiä, koska ne liittyvät kielen monimuotoisuuteen perustuvaan huomautukseen, jonka asianomaiset tekoälyt tunnistavat ja jäsentävät täydellisesti

Luonnollisen kielen puhe

Luonnollinen kieli
Lausunto

NLU koskee ihmisen puheen merkitsemistä pienimpien yksityiskohtien, kuten semantiikan, murteiden, kontekstin, stressin ja muun, luokittelemiseksi. Tämä huomautettujen tietojen muoto on järkevää kouluttaa virtuaalisia avustajia ja chatbotteja paremmin.

Usean tarran merkintä

Monitarra
huomautus

Äänidatan merkitseminen useilla tarroilla on tärkeää, jotta mallit voivat erottaa päällekkäiset äänilähteet. Tässä lähestymistavassa äänitiedosto saattaa kuulua yhteen tai useampaan luokkaan, jotka on nimenomaisesti toimitettava mallille paremman päätöksenteon kannalta.

Kaiuttimen läpimitta

Se sisältää tuloäänitiedoston jakamisen homogeenisiksi segmenteiksi, jotka liittyvät yksittäisiin kaiuttimiin. Diarisointi tarkoittaa kaiuttimien rajojen tunnistamista ja äänitiedostojen ryhmittelyä segmenteiksi erillisten kaiuttimien määrän määrittämiseksi. Tämä prosessi auttaa automatisoimaan keskusteluanalyysin ja puhelinkeskustelujen, lääketieteellisten ja juridisten keskustelujen sekä kokousten transkription.

Fonetiikka transkriptio

Foneettinen kirjoitus

Toisin kuin tavallinen transkriptio, joka muuntaa äänen sanajonoksi, foneettinen transkriptio huomauttaa, kuinka sanat lausutaan, ja edustaa visuaalisesti ääniä foneettisten symbolien avulla. Foneettinen transkriptio helpottaa saman kielen ääntämiserojen havaitsemista useissa murteissa.

Ääniluokituksen tyypit

Se yrittää luokitella äänet tai äänisignaalit ennalta määritettyihin luokkiin sen ympäristön perusteella, jossa ääni on tallennettu. Äänitietojen kirjoittajien on luokiteltava tallenteet tunnistamalla, missä ne on tallennettu, kuten koulut, kodit, kahvilat, joukkoliikenne jne. Tämä tekniikka auttaa kehittämään puheentunnistusohjelmistoja, virtuaalisia avustajia, äänikirjastoja multimediaa varten ja äänipohjaista valvontaa. järjestelmät. 

Se on tärkeä osa äänentunnistustekniikkaa, jossa äänet tunnistetaan ja luokitellaan niiden alkuperän perusteella. Ympäristöäänitapahtumien tunnistaminen on vaikeaa, koska ne eivät noudata staattisia kuvioita, kuten musiikkia, rytmejä tai semanttisia foneemeja. Esimerkiksi torvien, sireenien tai leikkivien lasten äänet. Tämä järjestelmä auttaa kehittämään parannettuja turvajärjestelmiä, jotka tunnistavat murrot, laukaukset ja ennakoivan huollon.

Musiikin luokittelu analysoi ja luokittelee musiikin automaattisesti genren, soittimien, tunnelman ja kokoonpanon perusteella. Se auttaa myös kehittämään musiikkikirjastoja selostettujen musiikkikappaleiden parempaa järjestämistä ja hakua varten. Tätä tekniikkaa käytetään yhä enemmän käyttäjien suositusten hienosäätämiseen, musiikillisten yhtäläisyyksien tunnistamiseen ja musiikillisten mieltymysten tarjoamiseen.

NLU on tärkeä osa Natural Language Processing -teknologiaa, joka auttaa koneita ymmärtämään ihmisen puhetta. NLU:n kaksi pääkäsitettä ovat tarkoitus ja lausunnot. NLU luokittelee ihmisen puheen pienet yksityiskohdat, kuten murre, merkitys ja semantiikka. Tämä tekniikka auttaa kehittämään edistyneitä chatbotteja ja virtuaalisia avustajia ymmärtämään ihmisen puhetta paremmin.

Syitä valita Shaip luotettavaksi äänikommenttikumppaniksesi

Ihmiset

Ihmiset

Omistetut ja koulutetut ryhmät:

  • Yli 30,000 yhteistyökumppania tietojen luontia, merkintöjä ja laadunvalvontaa varten
  • Tunnistettu projektinhallintaryhmä
  • Kokenut tuotekehitystiimi
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding -tiimi
Käsitellä asiaa

Käsitellä asiaa

Korkein prosessitehokkuus taataan:

  • Vankka 6 Sigma Stage-Gate -prosessi
  • Erityinen 6 Sigma -mallihihnan tiimi - tärkeimmät prosessin omistajat ja laatuvaatimukset
  • Jatkuva parantaminen ja palautesilmukka
foorumi

foorumi

Patentoitu alusta tarjoaa etuja:

  • Verkkopohjainen alusta loppuun
  • Moitteeton laatu
  • Nopeampi TAT
  • Saumaton toimitus

Miksi sinun pitäisi ulkoistaa äänitietojen merkintä / huomautus

Omista joukkue

Arvioiden mukaan tutkijat käyttävät yli 80% ajastaan ​​tietojen puhdistamiseen ja tietojen valmisteluun. Ulkoistamisen avulla tietotieteilijätiimisi voi keskittyä kestävien algoritmien kehittämisen jatkamiseen, jättäen työläisen osan meille.

Skaalautuvuus

Jopa keskimääräinen koneoppimismalli (ML) vaatisi suurten datapalojen merkitsemistä, mikä edellyttää yritysten hankkivan resursseja muilta tiimeiltä. Tietojemme merkintäkonsultit, kuten me, tarjoamme verkkotunnuksen asiantuntijoita, jotka työskentelevät omistautuneesti projekteissasi ja voivat helposti skaalata toimintojasi liiketoimintasi kasvaessa.

Parempi laatu

Omistetut verkkotunnuksen asiantuntijat, jotka kommentoivat päiviä ja päiviä, tekevät-joka päivä-erinomaista työtä verrattuna tiimiin, jonka on täytettävä huomautustehtävät kiireisessä aikataulussaan. Sanomattakin on selvää, että se tuottaa paremman tuloksen.

Poista sisäinen harha

Syy siihen, miksi tekoälymallit epäonnistuvat, johtuu siitä, että tiedonkeruun ja huomautusten parissa työskentelevät tiimit aiheuttavat tahattomasti harhaa, vääristävät lopputulosta ja vaikuttavat tarkkuuteen. Tietojen huomautusten toimittaja tekee kuitenkin parempaa työtä merkitsemällä tiedot tarkemmin poistamalla oletukset ja harha.

Tarjottu palvelu

Asiantunteva kuvatietojen kerääminen ei ole käytännönläheistä kokonaisvaltaisille tekoälyasetuksille. Shaipissa voit jopa harkita seuraavia palveluita, jotta mallit yleistyisivät tavallista enemmän:

Tekstin merkintä

Tekstin merkintä
Palvelut

Olemme erikoistuneet tekstidatakoulutuksen valmisteluun merkitsemällä tyhjentäviä tietojoukkoja, käyttämällä kokonaisuuden merkintöjä, tekstiluokitusta, tunteiden merkintöjä ja muita asiaankuuluvia työkaluja.

Kuvan merkintä

Kuvan merkintä
Palvelut

Olemme ylpeitä tarroista, segmentoiduista kuvatiedostoista kouluttaaksemme tietokonenäkömalleja. Joitakin asiaankuuluvia tekniikoita ovat reunan tunnistus ja kuvien luokittelu.

Videomerkintä

Videomerkintä
Palvelut

Shaip tarjoaa huippuluokan videotarrapalveluja Computer Vision -mallien kouluttamiseen. Tavoitteena on saada tietojoukot käyttökelpoisiksi työkaluilla, kuten kuvantunnistus, objektin tunnistus ja paljon muuta.

Hanki äänimerkintöjen asiantuntijat mukaan.

Valmista nyt hyvin tutkitut, rakeiset, segmentoidut ja monimerkityt äänitiedostot älykkäille tekoälyille

Äänimerkki on joko henkilö tai intuitiivinen käyttöliittymä, joka auttaa luokittelemaan äänisisältöä merkitsemällä sen metatiedoilla.

Jos haluat lisätä äänitiedostoon huomautuksia, sinun on käsiteltävä se käyttämällä haluttua huomautusohjelmistoa. Voit yksinkertaisesti valita merkinnän ajanjakson, fragmenttiin parhaiten sopivan tunnisteen ja tasot, joiden mukaan äänitiedosto on lisättävä. Yksinkertaisemmasta näkökulmasta lähestymistapa sisältää tiettyjen audioelementtien löytämisen tiedostosta, kuten kohinaa, puhetta, musiikkia ja paljon muuta, ja niiden merkitsemisen tietyn luokan mukaan, jotta koulutusmallit saadaan paremmin.

Yksi helposti ymmärrettävä esimerkki puheen huomautuksista on kohdistaa se aktiiviseen lukemiseen annotaattorin kautta. Kun prosessi on aktivoitu, voit merkitä tietyt puheen elementit semantiikalle ja murteille, jotka voidaan sitten syöttää VA: iin ja chatboteihin ennustamisen parantamiseksi.

Ääni-/ puhekommentit luonnollisessa kielenkäsittelyssä tarkoittavat sitä, että kerätyt tietojoukot valmistellaan paremmin merkitsemällä ja segmentoimalla ne paremmin, erityisesti tavoitteen kannalta.

Koneoppiminen koskee koulutusmalleja, joissa on automaattisia oivalluksia. Vaikka kerätyillä tiedoilla on tärkeä rooli tässä suhteessa, äänimerkinnät huolehtivat jäsennellystä oppimisesta auttamalla malleja ymmärtämään paremmin puheen, akustiikan, äänen ja siihen liittyvän kuvion luonteen.