Ηχητικός σχολιασμός για ευφυή AI
Αναπτύξτε συνομιλητικά και οξυδερκή, AI επόμενης γενιάς με ικανές υπηρεσίες σχολιασμού ήχου
Εξαλείψτε τα σημεία συμφόρησης στον αγωγό δεδομένων ήχου σας τώρα
Επιλεγμένοι πελάτες
Γιατί χρειάζονται οι Υπηρεσίες σχολιασμού ήχου/ομιλίας για το NLP;
Από την πλοήγηση εντός αυτοκινήτου έως τις διαδραστικές συσκευές VA, τα συστήματα που ενεργοποιούνται με ομιλία εκτελούν πρόσφατα την εκπομπή. Ωστόσο, για να λειτουργούν με ακρίβεια και αποτελεσματικότητα αυτές οι εφευρετικές και αυτόνομες ρυθμίσεις, πρέπει να τροφοδοτούνται με τεμαχισμένα, τμηματοποιημένα και επιμελημένα δεδομένα.
Ενώ η συλλογή δεδομένων ήχου/ομιλίας φροντίζει για τη διαθεσιμότητα πληροφοριών, η τυφλή τροφοδοσία συνόλων δεδομένων δεν θα βοηθούσε πολύ τα μοντέλα, εκτός και αν γίνουν μυστικά στο πλαίσιο. Εδώ είναι χρήσιμο η επισήμανση ή ο σχολιασμός ήχου/ομιλίας, διασφαλίζοντας ότι τα σύνολα δεδομένων που έχουν συλλεχθεί προηγουμένως έχουν επισημανθεί στην τελειότητα και έχουν τη δυνατότητα να διαχειρίζονται συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης, οι οποίες μπορεί να περιλαμβάνουν φωνητική βοήθεια, υποστήριξη πλοήγησης, μετάφραση ή άλλα.
Με απλά λόγια, ο σχολιασμός ήχου/ομιλίας για το NLP αφορά την επισήμανση εγγραφών σε μια μορφή που στη συνέχεια γίνεται κατανοητή από τις ρυθμίσεις μηχανικής εκμάθησης. Για παράδειγμα, οι βοηθοί φωνής όπως η Cortana και η Siri τροφοδοτήθηκαν αρχικά με τεράστιους όγκους σχολιασμένου ήχου για να μπορούν να κατανοήσουν το πλαίσιο των ερωτημάτων, των συναισθημάτων, των συναισθημάτων, της σημασιολογίας και άλλων αποχρώσεων.
Εργαλείο σχολιασμού ομιλίας και ήχου που υποστηρίζεται από την ανθρώπινη νοημοσύνη
Παρά τη μακροσκελή συλλογή δεδομένων, τα μοντέλα μηχανικής μάθησης δεν αναμένεται να κατανοήσουν από μόνα τους το πλαίσιο και τη συνάφεια. Λοιπόν, μπορούν, αλλά δεν θα μιλήσουμε για τα αυτοεκπαιδευόμενα AI προς το παρόν. Αλλά ακόμα κι αν επρόκειτο να αναπτυχθούν μοντέλα NLP αυτομάθησης, η αρχική φάση της εκπαίδευσης ή μάλλον η εποπτευόμενη μάθηση θα απαιτούσε να τροφοδοτούνται με πόρους ήχου με στρώματα μεταδεδομένων.
Αυτό είναι όπου ο Shaip μπαίνει στο παιχνίδι καθιστώντας διαθέσιμα σύνολα δεδομένων τελευταίας τεχνολογίας για την εκπαίδευση ρυθμίσεων AI και ML, σύμφωνα με τις τυπικές περιπτώσεις χρήσης. Με εμάς δίπλα σας, δεν χρειάζεται να κάνετε δεύτερη εικασία, καθώς το επαγγελματικό μας εργατικό δυναμικό και μια ομάδα ειδικών σχολιαστών είναι πάντα στη δουλειά για να επισημάνουν και να κατηγοριοποιήσουν δεδομένα ομιλίας σε σχετικά αποθετήρια.
- Κλιμακώστε τις δυνατότητες του μοντέλου σας NLP
- Εμπλουτίστε τις ρυθμίσεις επεξεργασίας φυσικής γλώσσας με αναλυτικά δεδομένα ήχου
- Απολαύστε τις προσωπικές και απομακρυσμένες εγκαταστάσεις σχολιασμού
- Εξερευνήστε τις καλύτερες τεχνικές εξάλειψης του θορύβου, όπως σχολιασμό πολλαπλών ετικετών, πρακτική
Η εξειδίκευσή μας
Η προσαρμοσμένη επισήμανση / σχολιασμός ήχου δεν είναι πλέον ένα μακρινό όνειρο
Οι υπηρεσίες σήμανσης ομιλίας και ήχου ήταν ένα από τα δυνατά σημεία της Shaip από την αρχή. Αναπτύξτε, εκπαιδεύστε και βελτιώστε μηχανές τεχνητής νοημοσύνης συνομιλίας, chatbot και αναγνώρισης ομιλίας με τις σύγχρονες λύσεις σήμανσης ήχου και ομιλίας. Το δίκτυο των καταρτισμένων γλωσσολόγων μας σε όλο τον κόσμο με μια έμπειρη ομάδα διαχείρισης έργων μπορεί να συλλέξει ώρες πολυγλωσσικού ήχου και να σχολιάσει μεγάλο όγκο δεδομένων για να εκπαιδεύσει εφαρμογές με δυνατότητα φωνής. Επίσης, μεταγράφουμε αρχεία ήχου για να εξαγάγουμε σημαντικές πληροφορίες που είναι διαθέσιμες σε μορφές ήχου. Τώρα επιλέξτε την τεχνική επισήμανσης ήχου και ομιλίας που ταιριάζει καλύτερα στο στόχο σας και αφήστε τον καταιγισμό ιδεών και τις τεχνικές λεπτομέρειες στον Shaip.
Μεταγραφή ήχου
Αναπτύξτε έξυπνα μοντέλα NLP τροφοδοτώντας φορτηγά με ακριβή μεταγραφή δεδομένων ομιλίας/ ήχου. Στη Shaip, σας δίνουμε τη δυνατότητα να επιλέξετε από ένα ευρύτερο σύνολο επιλογών, συμπεριλαμβανομένου του τυπικού ήχου, της λέξης και της πολύγλωσσης μεταγραφής. Επιπλέον, μπορείτε να εκπαιδεύσετε τα μοντέλα με πρόσθετα αναγνωριστικά ηχείων και δεδομένα χρονικής σήμανσης.
Επισήμανση ομιλίας
Η επισήμανση ομιλίας ή ήχου είναι μια τυπική τεχνική σχολιασμού που αφορά τον διαχωρισμό ήχων και την επισήμανση με συγκεκριμένα μεταδεδομένα. Η ουσία αυτής της τεχνικής περιλαμβάνει την οντολογική αναγνώριση των ήχων από ένα κομμάτι ήχου και τον ακριβή σχολιασμό τους για να κάνει τα σύνολα δεδομένων εκπαίδευσης πιο περιεκτικά
Ταξινόμηση ήχου
Χρησιμοποιείται από εταιρείες σχολιασμού ομιλίας για την εκπαίδευση των AI στην τελειότητα, όσον αφορά την ανάλυση ηχογραφήσεων, σύμφωνα με το περιεχόμενο. Με τις ταξινομήσεις ήχου, τα μηχανήματα μπορούν να αναγνωρίσουν φωνές και ήχους, ενώ μπορούν να διακρίνουν μεταξύ των δύο, ως μέρος ενός πιο προληπτικού καθεστώτος εκπαίδευσης.
Υπηρεσίες πολυγλωσσικών δεδομένων ήχου
Η συλλογή πολύγλωσσων δεδομένων ήχου είναι χρήσιμη μόνο εάν οι σχολιαστές μπορούν να τα επισημάνουν και να τα τμηματοποιήσουν ανάλογα. Εδώ είναι χρήσιμες οι πολύγλωσσες υπηρεσίες δεδομένων ήχου, καθώς αφορούν τον σχολιασμό ομιλίας με βάση την ποικιλομορφία της γλώσσας, που πρέπει να αναγνωρίζεται και να αναλύεται τέλεια από τα σχετικά AI
Φυσική γλώσσα
Εκφραση
Η NLU αφορά τον σχολιασμό της ανθρώπινης ομιλίας για την ταξινόμηση των μικρότερων λεπτομερειών, όπως η σημασιολογία, οι διάλεκτοι, το πλαίσιο, το άγχος και άλλα. Αυτή η μορφή σχολιασμένων δεδομένων έχει νόημα για την καλύτερη εκπαίδευση των εικονικών βοηθών και των chatbot.
Πολυετικέτα
Σχόλιο
Ο σχολιασμός δεδομένων ήχου καταφεύγοντας σε πολλαπλές ετικέτες είναι σημαντικός για να βοηθήσει τα μοντέλα να διαφοροποιήσουν τις επικαλυπτόμενες πηγές ήχου. Σε αυτήν την προσέγγιση, ένα σύνολο δεδομένων ήχου μπορεί να ανήκει σε μία ή πολλές κλάσεις, οι οποίες πρέπει να μεταφέρονται ρητά στο μοντέλο για καλύτερη λήψη αποφάσεων.
Ομιλητής Diarization
Περιλαμβάνει τη διαίρεση ενός αρχείου ήχου εισόδου σε ομοιογενή τμήματα που σχετίζονται με μεμονωμένα ηχεία. Diarization σημαίνει προσδιορισμό των ορίων των ηχείων και ομαδοποίηση των αρχείων ήχου σε τμήματα για τον προσδιορισμό του αριθμού των διαφορετικών ηχείων. Αυτή η διαδικασία βοηθά στην αυτοματοποίηση της ανάλυσης συνομιλιών και της μεταγραφής διαλόγων τηλεφωνικών κέντρων, ιατρικών και νομικών συνομιλιών και συναντήσεων.
Φωνητική μεταγραφή
Σε αντίθεση με την κανονική μεταγραφή που μετατρέπει τον ήχο σε μια ακολουθία λέξεων, μια φωνητική μεταγραφή σημειώνει πώς προφέρονται οι λέξεις και αναπαριστά οπτικά τους ήχους χρησιμοποιώντας φωνητικά σύμβολα. Η φωνητική μεταγραφή διευκολύνει την παρατήρηση της διαφοράς στην προφορά της ίδιας γλώσσας σε πολλές διαλέκτους.
Τύποι ταξινόμησης ήχου
Προσπαθεί να κατηγοριοποιήσει τους ήχους ή τα ηχητικά σήματα σε προκαθορισμένες κατηγορίες με βάση το περιβάλλον στο οποίο εγγράφηκε ο ήχος. Οι σχολιαστές δεδομένων ήχου πρέπει να ταξινομήσουν τις εγγραφές προσδιορίζοντας πού καταγράφηκαν, όπως σχολεία, σπίτια, καφετέριες, μέσα μαζικής μεταφοράς κ.λπ. Αυτή η τεχνολογία βοηθά στην ανάπτυξη λογισμικού αναγνώρισης ομιλίας, εικονικών βοηθών, βιβλιοθηκών ήχου για πολυμέσα και παρακολούθησης βάσει ήχου συστήματα.
Είναι ένα κρίσιμο μέρος της τεχνολογίας αναγνώρισης ήχου όπου οι ήχοι αναγνωρίζονται και ταξινομούνται με βάση τα περιβάλλοντα που προέρχονται. Η αναγνώριση περιβαλλοντικών ηχητικών γεγονότων είναι δύσκολη καθώς δεν ακολουθούν στατικά μοτίβα όπως μουσική, ρυθμούς ή σημασιολογικά φωνήματα. Για παράδειγμα, οι ήχοι από κόρνες, σειρήνες ή παιδιά που παίζουν. Αυτό το σύστημα βοηθά στην ανάπτυξη ενισχυμένων συστημάτων ασφαλείας για την αναγνώριση διαρρήξεων, πυροβολισμών και προγνωστικής συντήρησης.
Η ταξινόμηση μουσικής αναλύει και ταξινομεί αυτόματα τη μουσική με βάση το είδος, τα όργανα, τη διάθεση και το σύνολο. Βοηθά επίσης στην ανάπτυξη μουσικών βιβλιοθηκών για βελτιωμένη οργάνωση και ανάκτηση σχολιασμένων μουσικών κομματιών. Αυτή η τεχνολογία χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο για τη βελτίωση των προτάσεων των χρηστών, τον εντοπισμό μουσικών ομοιοτήτων και την παροχή μουσικών προτιμήσεων.
Το NLU είναι ένα κρίσιμο μέρος της τεχνολογίας επεξεργασίας φυσικής γλώσσας που βοηθά τις μηχανές να κατανοούν την ανθρώπινη ομιλία. Οι δύο κύριες έννοιες του NLU είναι η πρόθεση και οι εκφράσεις. Το NLU ταξινομεί μικρές λεπτομέρειες της ανθρώπινης ομιλίας όπως η διάλεκτος, το νόημα και η σημασιολογία. Αυτή η τεχνολογία βοηθά στην ανάπτυξη προηγμένων chatbot και εικονικών βοηθών για την καλύτερη κατανόηση της ανθρώπινης ομιλίας.
Λόγοι για να επιλέξετε το Shaip ως τον αξιόπιστο συνεργάτη σχολιασμού ήχου
People
Ειδικές και εκπαιδευμένες ομάδες:
- 30,000+ συνεργάτες για τη δημιουργία δεδομένων, την επισήμανση και την QA
- Διαπιστευμένη Ομάδα Διαχείρισης Έργου
- Έμπειρη ομάδα ανάπτυξης προϊόντων
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Διαδικασία
Η υψηλότερη αποτελεσματικότητα της διαδικασίας διασφαλίζεται με:
- Ισχυρή διαδικασία 6 Sigma Stage-Gate
- Μια αποκλειστική ομάδα μαύρων ζωνών 6 Sigma – Βασικοί ιδιοκτήτες διαδικασιών και συμμόρφωση με την ποιότητα
- Βρόχος συνεχούς βελτίωσης και ανατροφοδότησης
Πλατφόρμα
Η πατενταρισμένη πλατφόρμα προσφέρει πλεονεκτήματα:
- Web-based πλατφόρμα από άκρο σε άκρο
- Άψογη Ποιότητα
- Πιο γρήγορο ΤΑΤ
- Απρόσκοπτη παράδοση
People
Ειδικές και εκπαιδευμένες ομάδες:
- 30,000+ συνεργάτες για τη δημιουργία δεδομένων, την επισήμανση και την QA
- Διαπιστευμένη Ομάδα Διαχείρισης Έργου
- Έμπειρη ομάδα ανάπτυξης προϊόντων
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Διαδικασία
Η υψηλότερη αποτελεσματικότητα της διαδικασίας διασφαλίζεται με:
- Ισχυρή διαδικασία 6 Sigma Stage-Gate
- Μια αποκλειστική ομάδα μαύρων ζωνών 6 Sigma – Βασικοί ιδιοκτήτες διαδικασιών και συμμόρφωση με την ποιότητα
- Βρόχος συνεχούς βελτίωσης και ανατροφοδότησης
Πλατφόρμα
Η πατενταρισμένη πλατφόρμα προσφέρει πλεονεκτήματα:
- Web-based πλατφόρμα από άκρο σε άκρο
- Άψογη Ποιότητα
- Πιο γρήγορο ΤΑΤ
- Απρόσκοπτη παράδοση
Γιατί πρέπει να αναθέσετε σε εξωτερικούς συνεργάτες την Ετικέτα / Σχολιασμός δεδομένων ήχου
Dedicated Team
Υπολογίζεται ότι οι επιστήμονες δεδομένων ξοδεύουν πάνω από το 80% του χρόνου τους στον καθαρισμό δεδομένων και στην προετοιμασία δεδομένων. Με την εξωτερική ανάθεση, η ομάδα των επιστημόνων δεδομένων σας μπορεί να επικεντρωθεί στη συνέχιση της ανάπτυξης ισχυρών αλγορίθμων αφήνοντας το κουραστικό μέρος της εργασίας σε εμάς.
Επεκτασιμότητα
Ακόμη και ένα μέσο μοντέλο Μηχανικής Μάθησης (ML) θα απαιτούσε την επισήμανση μεγάλων τμημάτων δεδομένων, κάτι που απαιτεί από τις εταιρείες να αντλούν πόρους από άλλες ομάδες. Με συμβούλους σχολιασμού δεδομένων όπως εμείς, προσφέρουμε ειδικούς τομέα που εργάζονται αφοσιωμένα στα έργα σας και μπορούν εύκολα να κλιμακώσουν τις λειτουργίες καθώς αναπτύσσεται η επιχείρησή σας.
Καλύτερη ποιότητα
Οι αφοσιωμένοι ειδικοί τομέα, οι οποίοι σχολιάζουν καθημερινά και καθημερινά, θα κάνουν –κάθε μέρα– μια ανώτερη δουλειά σε σύγκριση με μια ομάδα, η οποία πρέπει να συμπεριλάβει τις εργασίες σχολιασμού στα πολυάσχολα πρόγραμμά της. Περιττό να πούμε ότι οδηγεί σε καλύτερη απόδοση.
Εξαλείψτε την εσωτερική προκατάληψη
Ο λόγος για τον οποίο τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης αποτυγχάνουν είναι επειδή οι ομάδες που εργάζονται στη συλλογή δεδομένων και τον σχολιασμό εισάγουν ακούσια προκατάληψη, παραμορφώνοντας το τελικό αποτέλεσμα και επηρεάζοντας την ακρίβεια. Ωστόσο, ο προμηθευτής σχολιασμών δεδομένων κάνει καλύτερη δουλειά στον σχολιασμό των δεδομένων για βελτιωμένη ακρίβεια, εξαλείφοντας τις υποθέσεις και τις προκαταλήψεις.
Προσφερόμενες υπηρεσίες
Η συλλογή δεδομένων εικόνων από εμπειρογνώμονες δεν είναι παντού για ολοκληρωμένες ρυθμίσεις τεχνητής νοημοσύνης. Στη Shaip, μπορείτε ακόμη και να εξετάσετε τις ακόλουθες υπηρεσίες για να κάνετε τα μοντέλα πολύ πιο διαδεδομένα από το συνηθισμένο:
Σχολιασμός κειμένου
Υπηρεσίες
Ειδικευόμαστε στην προετοιμασία της εκπαίδευσης δεδομένων κειμένου, σχολιάζοντας εξαντλητικά σύνολα δεδομένων, χρησιμοποιώντας σχολιασμό οντοτήτων, ταξινόμηση κειμένου, σχολιασμό συναισθημάτων και άλλα σχετικά εργαλεία.
Σχολιασμός εικόνας
Υπηρεσίες
Είμαστε υπερήφανοι για την επισήμανση, τμηματοποιημένα σύνολα δεδομένων εικόνων για την εκπαίδευση μοντέλων όρασης υπολογιστή. Μερικές από τις σχετικές τεχνικές περιλαμβάνουν την αναγνώριση ορίων και την ταξινόμηση εικόνων.
Σχολιασμός βίντεο
Υπηρεσίες
Η Shaip προσφέρει υπηρεσίες σήμανσης βίντεο υψηλής ποιότητας για εκπαίδευση μοντέλων Computer Vision. Στόχος είναι να γίνουν χρησιμοποιήσιμα σύνολα δεδομένων με εργαλεία όπως η αναγνώριση προτύπων, η ανίχνευση αντικειμένων και άλλα.
Συνιστώμενοι πόροι
Οδηγός αγοραστή
Οδηγός αγοραστή για συνομιλία AI
Το chatbot με το οποίο συνομιλήσατε εκτελείται σε ένα προηγμένο σύστημα συνομιλίας AI που είναι εκπαιδευμένο, δοκιμασμένο και κατασκευασμένο χρησιμοποιώντας τόνους συνόλων δεδομένων αναγνώρισης ομιλίας
Offerings
Υπηρεσίες συλλογής δεδομένων ομιλίας για τις AI σας
Η Shaip προσφέρει υπηρεσίες συλλογής δεδομένων ομιλίας/ήχου από άκρο σε άκρο σε περισσότερες από 150+ γλώσσες για να επιτρέψει στις τεχνολογίες με δυνατότητα φωνής να καλύψουν ένα ευρύ φάσμα κοινού σε όλο τον κόσμο.
Blog
Τι είναι ο ήχος / σχολιασμός ομιλίας με παράδειγμα
Όλοι έχουμε κάνει στην Alexa (ή σε άλλους βοηθούς φωνής) κάποιες ανοιχτές ερωτήσεις. Alexa, είναι ανοιχτό το πλησιέστερο πίτσα; Alexa, ποιο εστιατόριο στην τοποθεσία μου προσφέρει δωρεάν παράδοση στη διεύθυνσή μου;
Τώρα προετοιμάστε καλά ερευνημένα, λεπτομερή, τμηματοποιημένα και πολλαπλών ετικετών σύνολα δεδομένων ήχου για ευφυή AI
Συχνές Ερωτήσεις (FAQ)
Ένας σχολιαστής ήχου είναι είτε ένα άτομο είτε μια διαισθητική διεπαφή που βοηθά στην κατηγοριοποίηση του περιεχομένου ήχου, επισημαίνοντάς το με μεταδεδομένα.
Για να σχολιάσετε ένα αρχείο ήχου, πρέπει να το επεξεργαστείτε χρησιμοποιώντας το προτιμώμενο λογισμικό σχολιασμού. Μπορείτε απλώς να επιλέξετε το χρονικό πλαίσιο του σχολιασμού, την ετικέτα που ταιριάζει καλύτερα στο τμήμα και τις βαθμίδες σύμφωνα με τις οποίες πρέπει να σχολιαστεί το αρχείο ήχου. Από μια απλούστερη προοπτική, η προσέγγιση περιλαμβάνει την εύρεση συγκεκριμένων στοιχείων ήχου στο αρχείο, όπως θόρυβο, ομιλία, μουσική και άλλα, και την επισήμανσή τους σύμφωνα με τη συγκεκριμένη τάξη για καλύτερα μοντέλα εκπαίδευσης.
Ένα εύκολα κατανοητό παράδειγμα σχολιασμού ομιλίας είναι να υποβληθεί το ίδιο σε ενεργητική ανάγνωση μέσω ενός σχολιαστή. Μόλις ενεργοποιηθεί η διαδικασία, μπορείτε να επισημάνετε ορισμένα στοιχεία της ομιλίας για σημασιολογία και διαλέκτους, τα οποία στη συνέχεια μπορούν να τροφοδοτηθούν στα VA και τα chatbot για τη βελτίωση των προγνωστικών δυνατοτήτων.
Ο σχολιασμός ήχου/ομιλίας στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας έχει να κάνει με την καλύτερη προετοιμασία των συλλεγόμενων συνόλων δεδομένων, με την καλύτερη επισήμανση και την τμηματοποίησή τους, ειδικά από μια συγκεκριμένη σκοπιά του στόχου.
Η μηχανική μάθηση αφορά μοντέλα εκπαίδευσης με αυτοματοποιημένες πληροφορίες. Ενώ τα δεδομένα που συλλέγονται διαδραματίζουν σημαντικό ρόλο από αυτή την άποψη, ο ηχητικός σχολιασμός φροντίζει για τη δομημένη μάθηση βοηθώντας τα μοντέλα να κατανοήσουν καλύτερα τη φύση της ομιλίας, την ακουστική, τον ήχο και το σχετικό μοτίβο.