Audioannotatie voor intelligente AI's

Ontwikkel conversatie- en opmerkzame AI's van de volgende generatie met competente audio-annotatieservices 

Audio-annotatie

Elimineer nu de knelpunten in uw audiodatapijplijn

Uitgelichte klanten

Waarom zijn audio-/spraakannotatieservices nodig voor NLP?

Van autonavigatie tot interactieve VA's, spraakgestuurde systemen hebben de laatste tijd de toon gezet. Om deze inventieve en autonome opstellingen echter nauwkeurig en efficiënt te laten werken, moeten ze worden gevoed met gesegmenteerde, gesegmenteerde en samengestelde gegevens.

Terwijl het verzamelen van audio / spraakgegevens zorgt voor de beschikbaarheid van inzicht, zou het blindelings invoeren van datasets niet veel helpen voor de modellen, tenzij ze bekend raken met de context. Dit is waar audio- / spraaklabels of annotaties van pas komen, om ervoor te zorgen dat de eerder verzamelde datasets tot in de perfectie worden gemarkeerd en in staat worden gesteld om specifieke use-cases te beheren, waaronder spraakondersteuning, navigatieondersteuning, vertaling en meer.

Simpel gezegd, audio/spraakannotatie voor NLP gaat over het labelen van opnames in een formaat dat vervolgens wordt begrepen door de machine learning-instellingen. Zo werden stemassistenten zoals Cortana en Siri aanvankelijk gevoed met gigantische volumes geannoteerde audio zodat ze de context van onze vragen, emoties, sentimenten, semantiek en andere nuances konden begrijpen.

Spraak- en audio-annotatietool aangedreven door menselijke intelligentie

Ondanks het uitvoerig verzamelen van gegevens, wordt van machine learning-modellen niet verwacht dat ze op zichzelf de context en relevantie begrijpen. Nou, dat kunnen ze, maar we zullen het voorlopig niet hebben over de zelflerende AI's. Maar zelfs als zelflerende NLP-modellen zouden worden ingezet, zouden ze in de beginfase van training of beter gezegd begeleid leren moeten worden gevoed met metadata-gelaagde audiobronnen.

Dit is waar Shaip in het spel komt door state-of-art datasets beschikbaar te maken om AI- en ML-setups te trainen, volgens de standaard use-cases. Met ons aan uw zijde hoeft u niet te twijfelen aan modelideeën, aangezien ons professionele personeel en een team van deskundige annotators altijd klaar staan ​​om spraakgegevens te labelen en te categoriseren in relevante opslagplaatsen.

Spraakaantekening
  • Schaal de mogelijkheden van uw NLP-model
  • Verrijk de instellingen voor natuurlijke taalverwerking met gedetailleerde audiogegevens
  • Ervaar persoonlijke en externe annotatiefaciliteiten
  • Ontdek de beste technieken voor het elimineren van ruis, zoals annotatie met meerdere labels, hands-on

Ons Expertise

Aangepaste audio-etikettering / annotatie is geen verre droom meer

Spraak- en audiolabelservices zijn vanaf het begin een sterk punt van Shaip geweest. Ontwikkel, train en verbeter conversatie-AI, chatbots en spraakherkenningsengines met onze ultramoderne oplossingen voor audio- en spraaklabels. Ons netwerk van gekwalificeerde taalkundigen over de hele wereld met een ervaren projectmanagementteam kan uren aan meertalige audio verzamelen en grote hoeveelheden gegevens annoteren om spraakgestuurde toepassingen te trainen. We transcriberen ook audiobestanden om zinvolle inzichten te extraheren die beschikbaar zijn in audioformaten. Kies nu de audio- en spraaklabeltechniek die het beste bij uw doel past en laat brainstormen en technische details over aan Shaip.

Audiotranscriptie

Audiotranscriptie

Ontwikkel intelligente NLP-modellen door vrachtwagenladingen nauwkeurig getranscribeerde spraak-/audiogegevens in te voeren. Bij Shaip laten we je kiezen uit een bredere reeks keuzes, waaronder standaard audio, woordelijke en meertalige transcriptie. Bovendien kunt u de modellen trainen met extra spreker-ID's en tijdstempelgegevens.

Spraaklabeling

Spraaklabeling

Spraak- of audiolabeling is een standaard annotatietechniek die betrekking heeft op het scheiden van geluiden en labelen met specifieke metadata. De essentie van deze techniek omvat de ontologische identificatie van geluiden uit een stuk audio en het nauwkeurig annoteren ervan om de trainingsdatasets inclusiever te maken

Audio Classificatie

Audio Classificatie

Het wordt gebruikt door spraakannotatiebedrijven om de AI's tot in de perfectie te trainen, betreft het analyseren van audio-opnames, volgens de inhoud. Met audioclassificaties kunnen machines stemmen en geluiden identificeren, terwijl ze onderscheid kunnen maken tussen de twee, als onderdeel van een meer proactief trainingsregime.

Meertalige audiogegevensservices

Meertalige audiogegevensservices

Het verzamelen van meertalige audiogegevens is alleen nuttig als de annotators ze dienovereenkomstig kunnen labelen en segmenteren. Dit is waar meertalige audiodatadiensten van pas komen, aangezien het gaat om het annoteren van spraak op basis van de diversiteit van de taal, om perfect te worden geïdentificeerd en geparseerd door de relevante AI's

Natuurlijke taaluiting

Natuurlijke taal
uiting

NLU betreft het annoteren van menselijke spraak voor het classificeren van de kleinste details, zoals semantiek, dialecten, context, klemtoon en meer. Deze vorm van geannoteerde gegevens is zinvol om virtuele assistenten en chatbots beter te trainen.

Annotatie met meerdere labels

Meerdere labels
aantekening

Het annoteren van audiogegevens door gebruik te maken van meerdere labels is belangrijk om modellen te helpen bij het onderscheiden van overlappende audiobronnen. In deze benadering kan een audiodataset tot een of meerdere klassen behoren, die expliciet naar het model moeten worden overgebracht voor een betere besluitvorming.

Luidsprekerdiarisatie

Het omvat het splitsen van een invoeraudiobestand in homogene segmenten die zijn gekoppeld aan individuele luidsprekers. Diarisering betekent het identificeren van de grenzen van de sprekers en het groeperen van de audiobestanden in segmenten om het aantal verschillende sprekers te bepalen. Dit proces helpt bij het automatiseren van gespreksanalyse en het transcriberen van callcenterdialogen, medische en juridische gesprekken en vergaderingen.

Fonetische transcriptie

Fonetische transcriptie

In tegenstelling tot reguliere transcriptie die audio omzet in een reeks woorden, noteert een fonetische transcriptie hoe woorden worden uitgesproken en worden de geluiden visueel weergegeven met behulp van fonetische symbolen. Fonetische transcriptie maakt het gemakkelijker om het verschil in uitspraak van dezelfde taal in verschillende dialecten op te merken.

Soorten audioclassificatie

Het probeert geluiden of audiosignalen te categoriseren in vooraf gedefinieerde klassen op basis van de omgeving waarin de audio is opgenomen. De annotators van audiogegevens moeten de opnames classificeren door te identificeren waar ze zijn opgenomen, zoals scholen, huizen, cafés, openbaar vervoer, enz. Deze technologie helpt bij het ontwikkelen van spraakherkenningssoftware, virtuele assistenten, audiobibliotheken voor multimedia en op audio gebaseerde bewaking systemen. 

Het is een cruciaal onderdeel van de audioherkenningstechnologie waarbij de geluiden worden herkend en geclassificeerd op basis van de omgeving waarin ze afkomstig zijn. Het identificeren van omgevingsgeluidsgebeurtenissen is moeilijk omdat ze geen statische patronen zoals muziek, ritmes of semantische fonemen volgen. Bijvoorbeeld het geluid van claxons, sirenes of spelende kinderen. Dit systeem helpt bij het ontwikkelen van verbeterde beveiligingssystemen om inbraken, geweerschoten en voorspellend onderhoud te herkennen.

Muziekclassificatie analyseert en classificeert muziek automatisch op basis van genre, instrumenten, stemming en ensemble. Het helpt ook bij het ontwikkelen van muziekbibliotheken voor het beter organiseren en ophalen van geannoteerde muziekstukken. Deze technologie wordt steeds vaker gebruikt bij het verfijnen van gebruikersaanbevelingen, het identificeren van muzikale overeenkomsten en het verstrekken van muzikale voorkeuren.

NLU is een cruciaal onderdeel van de Natural Language Processing-technologie die machines helpt menselijke spraak te begrijpen. De twee belangrijkste concepten van NLU zijn intentie en uitingen. NLU classificeert kleine details van menselijke spraak, zoals dialect, betekenis en semantiek. Deze technologie helpt bij het ontwikkelen van geavanceerde chatbots en virtuele assistenten om menselijke spraak beter te begrijpen.

Redenen om Shaip te kiezen als uw betrouwbare partner voor audioannotaties

Mensen

Mensen

Toegewijde en getrainde teams:

  • 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
  • Gecertificeerd projectmanagementteam
  • Ervaren productontwikkelingsteam
  • Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces

Proces

De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:

  • Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
  • Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
  • Continue verbetering en feedbacklus
Platform

Platform

Het gepatenteerde platform biedt voordelen:

  • Webgebaseerd end-to-end platform
  • Onberispelijke kwaliteit
  • Snellere TAT
  • Naadloze levering

Waarom u het labelen / annoteren van audiogegevens zou moeten uitbesteden

Toegewijd team

Geschat wordt dat datawetenschappers meer dan 80% van hun tijd besteden aan het opschonen en voorbereiden van data. Met outsourcing kan uw team van datawetenschappers zich concentreren op het voortzetten van de ontwikkeling van robuuste algoritmen, waardoor het vervelende deel van het werk aan ons wordt overgelaten.

Schaalbaarheid​

Zelfs een gemiddeld Machine Learning-model (ML) zou het labelen van grote hoeveelheden gegevens vereisen, waardoor bedrijven middelen van andere teams moeten aantrekken. Met data-annotatieconsultants zoals wij, bieden we domeinexperts die toegewijd aan uw projecten werken en de activiteiten gemakkelijk kunnen opschalen naarmate uw bedrijf groeit.

Betere kwaliteit

Toegewijde domeinexperts, die dag in dag uit aantekeningen maken, zullen - elke dag - superieur werk leveren in vergelijking met een team dat annotatietaken in hun drukke schema's moet opnemen. Onnodig te zeggen dat dit resulteert in een betere output.

Elimineer interne vooroordelen

De reden waarom AI-modellen falen, is omdat teams die werken aan gegevensverzameling en annotatie onbedoeld vooringenomenheid introduceren, het eindresultaat scheeftrekken en de nauwkeurigheid beïnvloeden. De leverancier van gegevensannotaties is echter beter in het annoteren van de gegevens voor een betere nauwkeurigheid door aannames en vooroordelen te elimineren.

Diensten aangeboden

Het verzamelen van deskundige beeldgegevens is niet alle-hands-on-deck voor uitgebreide AI-setups. Bij Shaip kun je zelfs de volgende services overwegen om modellen veel wijder dan normaal te maken:

Tekstannotatie

Tekstannotatie
Diensten

Wij zijn gespecialiseerd in het voorbereiden van tekstuele datatraining door het annoteren van uitgebreide datasets, het gebruik van entiteitannotatie, tekstclassificatie, sentimentannotatie en andere relevante tools.

Annotatie afbeelding

Annotatie afbeelding
Diensten

We zijn trots op het labelen van gesegmenteerde afbeeldingsdatasets om computervisiemodellen te trainen. Enkele van de relevante technieken zijn grensherkenning en beeldclassificatie.

Videoannotatie

Videoannotatie
Diensten

Shaip biedt hoogwaardige videolabelservices voor het trainen van Computer Vision-modellen. Het doel is om datasets bruikbaar te maken met tools zoals patroonherkenning, objectdetectie en meer.

Krijg audioannotatie-experts aan boord.

Bereid nu goed onderzochte, gedetailleerde, gesegmenteerde en meervoudig gelabelde audiodatasets voor voor intelligente AI's

Een audioannotator is een persoon of een intuïtieve interface die helpt bij het categoriseren van audiocontent door deze te labelen met metadata.

Om een ​​audiobestand te annoteren, moet u het verwerken met de gewenste annotatiesoftware. U kunt eenvoudig het tijdsbestek van de annotatie selecteren, het label dat het beste bij het fragment past en de niveaus waarop het audiobestand moet worden geannoteerd. Vanuit een eenvoudiger perspectief omvat de aanpak het vinden van specifieke audio-elementen in het bestand, zoals ruis, spraak, muziek en meer, en deze te labelen volgens de gegeven klasse om modellen beter te trainen.

Een gemakkelijk te begrijpen voorbeeld van spraakannotatie is om deze te onderwerpen aan actief lezen via een annotator. Zodra het proces is geactiveerd, kunt u bepaalde elementen van de spraak labelen voor semantiek en dialecten, die vervolgens in de VA's en chatbots kunnen worden ingevoerd om de voorspellende mogelijkheden te verbeteren.

Audio-/spraakannotatie bij natuurlijke taalverwerking heeft alles te maken met het beter voorbereiden van de verzamelde datasets, door ze beter te labelen en te segmenteren, vooral vanuit een doelspecifiek oogpunt.

Machine learning betreft trainingsmodellen met geautomatiseerde inzichten. Hoewel de verzamelde gegevens in dit opzicht een belangrijke rol spelen, zorgt audioannotatie voor gestructureerd leren door de modellen te helpen de aard van spraak, akoestiek, audio en het bijbehorende patroon beter te begrijpen.