Vi har alle stilt Alexa (eller andre stemmeassistenter) noen åpne spørsmål.
Alexa, er det nærmeste pizzastedet åpent?
Alexa, hvilken restaurant på stedet mitt tilbyr gratis levering til adressen min?
Eller noe lignende.
Som mennesker snakker vi med hverandre ved å bruke åpne spørsmål, men å stille et slikt samtalespørsmål til en virtuell assistent høres ikke ut som en smart ting å gjøre.
Likevel kommer Alexa med det riktige svaret – hver eneste gang. Hvordan? I vårt tilfelle må AI behandle plasseringen, forstå at pizzastedet faktisk ikke er et sted (som i en by), og deretter komme med et nøyaktig svar.
Takket være lydkommentarer – en undergruppe av datamerking – kan maskinlæringssystemet identifisere spørsmål som disse og hente riktig informasjon. Så, hva er egentlig lydkommentarer, og hvorfor kreves det?
Hva er lydkommentarer?
Lydkommentar innebærer klassifisering av lydkomponenter i et maskinforståelig format. Lydkommentar er forskjellig fra lyd transkripsjon, hvor transkripsjon konverterer de talte ordene til skriftlig form.
I lydkommentarer er det også gitt ytterligere kritisk informasjon om lydfilen – for eksempel semantiske, morfologiske, fonetiske og diskursdata. Lydkommentarer kan også inkludere metadata om hele lydfilen i stedet for å beskrive individuelle merknader.
Hvorfor kreves lydkommentarer?
NLP-markedet er beregnet til å vokse 14 ganger større i 2025 sammenlignet med 2017. Den globale markedsverdien av NLP var 3 milliarder dollar i 2017, og tallet er spådd å vokse astronomisk til 43 milliarder dollar i 2025.
Datainnsamling og merknad er avgjørende for å utvikle chatbots, stemmegjenkjenningssystemer og virtuelle assistenter. I tillegg trengs de for å utvikle NLP talegjenkjenning modeller og trene maskinlæringsalgoritmer.
Maskinene er trent ved hjelp av forskjellige nøyaktig annoterte lydfiler å identifisere, forstå og svare riktig på spørsmål, følelser, intensjoner og følelser.
Etter å ha kommentert lyd og klassifisert lydklipp, mates den inn i systemet slik at maskinen kan fange opp forviklinger knyttet til menneskelig språk og uavhengig av aksent, tone, dialekt, uttale og språk.
Brukssaker og applikasjoner
Lydkommentarer har blitt brukt av flere bransjer i noen år nå. La oss starte med den mest åpenbare – virtuelle assistenter.
Virtuelle assistenter
Trening av de virtuelle assistentene på ulike audiokommenterte datasett for å gjøre det mulig å utvikle en stemmeassistent som kan behandle forespørselen nøyaktig og svare raskt for en bedre kundeopplevelse. Innen 2020, en tredjedel av husholdningene i Storbritannia og USA hadde minst én smarthøyttaler med innebygd virtuell assistent.
Tekst-til-tale-moduler
Teknologien må trenes på kommenterte lydfiler for å utvikle en tekst-til-tale-modul som sømløst kan konvertere digital tekst til naturlig tale.
Chatbots
Chatbots er en integrert del av kundestøtten. Chatboter bør læres opp til å tolke brukernes ord og uttrykk ved å bruke kommenterte lydfiler for å simulere en naturlig samtale med mennesker.
Automatisk talegjenkjenning (ASR)
Det handler om å transkribere talte ord til skriftlig tekst. "Talegjenkjenning" refererer i seg selv til prosessen med å konvertere talte ord til teksten; stemmegjenkjenning og høyttaleridentifikasjon har imidlertid som mål å identifisere både talt innhold og høyttalerens identitet. ASRs nøyaktighet bestemmes av forskjellige parametere, dvs. høyttalervolum, bakgrunnsstøy, opptaksutstyr og mer.
Hvordan hjelper Shaip?
Hvis du har et førsteklasses lyd-/talekommentarprosjekt i tankene, trenger du utvilsomt en pålitelig merke- og kommentarpartner. Hvis pålitelighet og nøyaktighet er noe du ser etter, tror vi Shaip er partneren du trenger.
Shaip har vært i forkant av lyd-, video- og bildemerking og merknadstjenester helt siden starten. Vår ekspertise går utover å tilby grunnleggende talemerkingsløsninger. Med svært erfarne og kvalifiserte kommentatorer har vi båndbredden til å tilby et stort volum av flerspråklige kommenterte lydfiler. Våre tjenester inkluderer lydtranskripsjon, talemerking, tale til tekst, høyttalerdiarisering, fonetisk transkripsjon, lydklassifisering, flerspråklige lyddatatjenester, naturlig språkuttalelse, merknad med flere etiketter.
Lydtranskripsjon
Vi hjelper til med å utvikle førsteklasses NLP-modeller ved å tilby nøyaktig kommenterte lydfiler for alle typer prosjekter. Vi lar kundene velge mellom ulike lydtyper og formater – standardformat, ordrett og ikke-ordlig transkripsjon.
Talemerking
Shaips eksperter skiller lydene i lydopptak og merk hver fil. Denne teknikken innebærer å identifisere lignende lyder i en lydfil, separere dem og kommentere nøyaktig for å utvikle treningsdata.
Tale til tekst
Tale-til-tekst er en kritisk del av utviklingen av NLP-modellen. Med denne teknikken konverteres innspilt tale til tekst. Så det er viktig å fokusere på uttalen, ordene og setningene på forskjellige dialekter.
Diaarisering av høyttaler
Ved høyttalerdiarisering er lydfilen delt inn i flere lydsegmenter basert på lydkilden. Høyttalergrensene identifiseres og klassifiseres i segmenter for å bestemme det totale antallet høyttalere. Kildene inkluderer bakgrunnsstøy, musikk, stillhet og mer.
Fonetisk transkripsjon
Våre fonetiske transkripsjonstjenester er svært ettertraktede av tekniske partnere. Vi utmerker oss i å konvertere lyd til spesifikke ord ved å bruke fonetiske symboler.
Lydklassifisering
Vårt ekspertteam av kommentatorer klassifiserer lydopptaket i forhåndsinnstilte kategorier. Noen kategorier inkluderer bakgrunnsstøy, brukerhensikt, antall høyttalere, semantisk segmentering og mer.
Flerspråklige lyddatatjenester
Det er en annen svært foretrukket tjeneste fra Shaip. Siden vi har en mangfoldig gruppe kvalifiserte kommentatorer, kan vi tilby utmerket talekommentar tjenester for flere språk og dialekter.
Naturlig språk ytring
Ytringer på naturlig språk er godt egnet for å trene chatboter eller virtuelle assistenter for å hjelpe med å kommentere de minste menneskelig tale, som stress, dialekter, semantikk og kontekst.
Merknad med flere etiketter
En enkelt lydfil kan tilhøre flere klasser, og som sådan er det viktig å gi merknader med flere etiketter for å hjelpe ML-modellene med å skille mellom to lydkilder.
Hvorfor Shaip?
Når du bestemmer deg for riktig tjenesteleverandør, tror vi at du har bedre sjanser til å lykkes når du velger noen som har erfaringen og konsekvent har opprettholdt høykvalitetsstandarder.
Shaip er den udiskutable lederen på markedet innen levering lydkommentartjenester, da vi har en svært dedikert gruppe annotatorer som har blitt opplært til å møte kundens kvalitetsstandarder.
Dessuten kan vi gjøre unna intern skjevhet ettersom vi har ulike nivåer av annotatorer og kvalitetskontrollører. Vår erfaring fungerer i vår klients favør da vi har levert skalerbare tjenester i tide.
