Audio-annotatie

Wat is audio-/spraakannotatie met voorbeeld

We hebben allemaal Alexa (of andere stemassistenten) een aantal open vragen gesteld.

Alexa, is de dichtstbijzijnde pizzeria open?

Alexa, welk restaurant in mijn locatie biedt gratis bezorging op mijn adres?

Of iets soortgelijks.

Als mensen praten we met elkaar met behulp van open vragen, maar stellen we zo'n alledaagse vraag aan een virtuele assistent lijkt me niet slim om te doen.

Toch komt Alexa met het juiste antwoord - elke keer weer. Hoe? In ons geval moet de AI de locatie verwerken, begrijpen dat de pizzeria niet echt een plek is (zoals in een stad), en dan met een nauwkeurig antwoord komen.

Dankzij audioannotatie - een subset van gegevenslabels - kan het machine learning-systeem dit soort vragen identificeren en de juiste informatie ophalen. Dus, wat is audioannotatie precies en waarom is het vereist?

Wat is audioannotatie?

Audioannotatie omvat de classificatie van audiocomponenten in een machine-begrijpelijk formaat. Audioannotatie is anders dan audio transcriptie, waarbij transcriptie de gesproken woorden omzet in geschreven vorm.

Bij audioannotatie wordt ook aanvullende kritische informatie over het audiobestand gegeven, zoals semantische, morfologische, fonetische en discoursgegevens. Audioannotaties kunnen ook metadata over het hele audiobestand bevatten in plaats van individuele annotaties te beschrijven.

Waarom is audioannotatie vereist?

De NLP-markt zal groeien 14 keer groter in 2025 in vergelijking met 2017. De wereldwijde marktwaarde van NLP was $ 3 miljard in 2017, en het cijfer zal naar verwachting astronomisch groeien tot $ 43 miljard in 2025.

Gegevensverzameling en annotatie zijn van cruciaal belang voor het ontwikkelen van chatbots, spraakherkenningssystemen en virtuele assistenten. Daarnaast zijn ze nodig om NLP . te ontwikkelen spraakherkenning modellen en train machine learning-algoritmen.

De machines worden getraind met behulp van verschillende nauwkeurig geannoteerde geluidsbestanden om vragen, emoties, bedoelingen en sentimenten te identificeren, te begrijpen en op de juiste manier te beantwoorden.

Na het annoteren van audio en het classificeren van audioclips, wordt het in het systeem ingevoerd zodat de machine de fijne kneepjes van de menselijke taal kan oppikken, ongeacht het accent, de toon, het dialect, de uitspraak en de taal.

Hoogwaardige audio-/spraakdatasets om uw gespreks-AI-model te trainen

Gebruiksscenario's en toepassingen

Audioannotatie wordt al een paar jaar door verschillende industrieën gebruikt. Laten we beginnen met de meest voor de hand liggende: virtuele assistenten.

  • Virtuele assistenten

    Het trainen van de virtuele assistenten op verschillende audio-geannoteerde datasets om het mogelijk te maken een spraakassistent te ontwikkelen die het verzoek nauwkeurig kan verwerken en snel kan reageren voor een betere klantervaring. Tegen 2020, een derde van de huishoudens in het VK en de VS had ten minste één slimme luidspreker met een ingebouwde virtuele assistent.

  • Tekst-naar-spraakmodules

    De technologie moet worden getraind op geannoteerde audiobestanden om een ​​tekst-naar-spraakmodule te ontwikkelen die digitale tekst naadloos kan omzetten in natuurlijke spraak.

  • chatbots

    Chatbots zijn een integraal onderdeel van de klantenondersteuning. Chatbots moeten worden getraind om de woorden en zinsdelen van gebruikers te interpreteren met behulp van geannoteerde audiobestanden om een natuurlijke conversatie met mensen.

  • Automatische spraakherkenning (ASR)

    Het draait allemaal om het omzetten van gesproken woorden in geschreven tekst. "Spraakherkenning" zelf verwijst naar het proces van het omzetten van gesproken woorden in de tekst; stemherkenning en sprekeridentificatie zijn echter bedoeld om zowel gesproken inhoud als de identiteit van de spreker te identificeren. De nauwkeurigheid van ASR wordt bepaald door verschillende parameters, zoals luidsprekervolume, achtergrondgeluid, opnameapparatuur en meer.

Hoe helpt Shaip?

Als u een eersteklas audio-/spraakannotatieproject in gedachten heeft, heeft u ongetwijfeld een betrouwbare label- en annotatiepartner nodig. Als betrouwbaarheid en nauwkeurigheid iets zijn waarnaar u op zoek bent, geloven wij dat Shaip de partner is die u nodig heeft.

Audio-annotatieservices
Shaip loopt al sinds het begin voorop op het gebied van audio-, video- en beeldlabels en annotatieservices. Onze expertise gaat verder dan het leveren van basisoplossingen voor spraaklabeling. Met zeer ervaren en gekwalificeerde annotators hebben we de bandbreedte om een ​​groot aantal meertalige geannoteerde audiobestanden te leveren. Onze diensten omvatten audiotranscriptie, spraaklabeling, spraak naar tekst, sprekerdiarisatie, fonetische transcriptie, audioclassificatie, meertalige audiodataservices, natuurlijke taaluiting, annotatie met meerdere labels.

  • Audiotranscriptie

    We helpen bij het ontwikkelen van eersteklas NLP-modellen door nauwkeurig geannoteerde audiobestanden te leveren voor alle soorten projecten. We laten klanten kiezen uit verschillende audiotypes en -formaten - standaardformaat, woordelijke en niet-letterlijke transcriptie.

  • Spraaklabeling

    Shaip's experts scheiden de geluiden in de audio-opname en label elk bestand. Deze techniek omvat het identificeren van vergelijkbare geluiden in een audiobestand, ze scheiden en nauwkeurig annoteren om te ontwikkelen trainingsdata.

  • Spraak naar tekst

    Spraak-naar-tekst is een cruciaal onderdeel van de ontwikkeling van het NLP-model. Met deze techniek wordt opgenomen spraak omgezet in tekst. Het is dus belangrijk om je te concentreren op de uitspraak, woorden en zinnen in verschillende dialecten.

  • Luidsprekerdiarisatie

    Bij luidsprekerdiarisering wordt het audiobestand opgedeeld in verschillende audiosegmenten op basis van de geluidsbron. De luidsprekergrenzen worden geïdentificeerd en ingedeeld in segmenten om het totale aantal luidsprekers te bepalen. De bronnen zijn onder meer achtergrondgeluid, muziek, stilte en meer.

  • Fonetische transcriptie

    Onze fonetische transcriptiediensten zijn zeer gewild bij technische partners. We blinken uit in het omzetten van audio naar specifieke woorden met behulp van fonetische symbolen.

  • Audio Classificatie

    Ons deskundige team van annotators classificeert de audio-opname in vooraf ingestelde categorieën. Sommige categorieën omvatten achtergrondgeluid, gebruikersintentie, aantal sprekers, semantische segmentatie en meer.

  • Meertalige audiogegevensservices

    Het is een andere zeer geprefereerde service van Shaip. Omdat we een diverse groep gekwalificeerde annotators hebben, kunnen we uitstekende spraakaantekening diensten voor verschillende talen en dialecten.

  • Natuurlijke taaluiting

    Uitingen in natuurlijke taal zijn zeer geschikt voor het trainen van chatbots of virtuele assistenten om te helpen bij het annoteren van de kleinste menselijke spraak, zoals klemtoon, dialecten, semantiek en context.

  • Annotatie met meerdere labels

    Een enkel audiobestand kan tot meerdere klassen behoren en daarom is het belangrijk om annotaties met meerdere labels te bieden om de ML-modellen te helpen onderscheid te maken tussen twee audiobronnen.

Waarom Shaip?

Bij het kiezen van de juiste dienstverlener zijn wij van mening dat u meer kans op succes heeft wanneer u iemand kiest die de ervaring heeft en consequent hoge kwaliteitsnormen heeft gehandhaafd.

Shaip is de onbetwistbare leider in de markt in het verstrekken van: audio-annotatiediensten, omdat we een zeer toegewijde groep annotators hebben die zijn opgeleid om te voldoen aan de kwaliteitsnormen van de klant.

Bovendien kunnen we interne vooroordelen wegnemen omdat we verschillende niveaus van annotators en kwaliteitscontroleurs hebben. Onze ervaring werkt in het voordeel van onze klant, omdat we op tijd schaalbare diensten hebben geleverd.

Sociale Share