Lydannotering og talemerkingstjenester for tale-AI

Produksjonsklare lyddatasett på over 150 språk – talemerking, transkripsjon, dagbokregistrering av talere og akustisk hendelsesmerking, levert av spesialiserte kommentatorer.

Kontakt oss
Lydkommentar

Hva er lydkommentarer?

Lydannotering er prosessen med å merke talte ord, lyder, talere, følelser og akustiske hendelser i en lydfil, slik at maskinlæringsmodeller – automatisk talegjenkjenning (ASR), stemmeassistenter, konversasjonsbasert AI og generativ stemme-AI – kan tolke lyd fra den virkelige verden. Shaip leverer lydannotering som en administrert tjeneste på tvers av over 150 språk, og kombinerer trente lingvistannotatorer med AI-assistert verktøy og et 6-Sigma-kvalitetsrammeverk.

Vår ekspertise

Egendefinert lydmerking / merknad er ikke lenger en fjern drøm

Merketjenester for tale og lyd har vært en av Shaips styrke siden starten. Utvikle, tren og forbedre konversasjons-AI, chatbots og talegjenkjenningsmotorer med våre toppmoderne lyd- og talemerkingsløsninger. Vårt nettverk av kvalifiserte lingvister over hele verden med et erfarent prosjektlederteam kan samle timer med flerspråklig lyd og kommentere store mengder data for å trene stemmeaktiverte applikasjoner. Vi transkriberer også lydfiler for å trekke ut meningsfull innsikt som er tilgjengelig i lydformater. Velg nå lyd- og talemerkingsteknikken som passer best for målet ditt, og overlat idédugnad og tekniske detaljer til Shaip.

Lydtranskripsjon

Taletranskripsjon og tidsstempling

Ordrett, ikke-ordrett og fonetisk transkripsjon med taler-ID-er og tidsstempler på ordnivå, klar for ASR- og STT-modelltrening. Utdata i JSON, TextGrid, ELAN, CTM og tilpassede skjemaer, for datasett i produksjonsklasse.

Talemerking

Talemerking

Tale- eller lydmerking er en standard annoteringsteknikk som gjelder å skille lyder og merke med spesifikke metadata. Essensen av denne teknikken innebærer ontologisk identifikasjon av lyder fra et lydstykke og nøyaktig annotering av dem for å gjøre opplæringsdatasettene mer inkluderende

Lydklassifisering

Akustisk hendelse og lydklassifisering

Merker ikke-talelyd – alarmer, hoste, skudd, maskinlyder, trafikk, fottrinn – for gjenkjenning av miljølyder, overvåking, prediktivt vedlikehold og klinisk respiratorisk AI. Enkelt- eller flermerket etikett, med tilpassede taksonomier justert til klientskjemaer og AudioSet-kompatible eksporter.

Flerspråklige lyddatatjenester

Flerspråklig lydannotasjon

Morsmålstalende annotatorer på tvers av over 150 språk og dialekter – inkludert språk med lav ressursbruk og indiske språk – som håndterer kodebyttede opptak, regionale aksenter og kulturspesifikk terminologi. Nyttig der globale implementeringer av talebasert kunstig intelligens trenger språklig dekning som leverandører av kun engelsk eller kun én språklokalitet ikke kan opprettholde.

Naturlig språk ytring

Naturlig språkuttale (NLU) og intensjonsannotasjon

Intensjons-, entitets- og spormerking på talespråk, med dialekt-, semantikk- og sentimentlag. Datasettformatet driver chatboter, IVR-systemer, stemmeassistenter og generative stemmeagenter som er trent til å håndtere ekte samtaler, inkludert kodebytte på tvers av to eller flere språk i en enkelt ytring.

Merknad med flere etiketter

Multi-Label
merknad

Å kommentere lyddata ved å ty til flere etiketter er viktig for å hjelpe modeller med å differensiere overlappende lydkilder. I denne tilnærmingen kan et lyddatasett tilhøre en eller flere klasser, som må eksplisitt formidles til modellen for bedre beslutningstaking.

Diaarisering av høyttaler

Talerdagbokregistrering og identifisering

Grensegjenkjenning som deler opp lange opptak – samtaler i kundesenteret, kliniske konsultasjoner, møter – i homogene segmenter per taler. Inkluderer kjønns-, aldersgruppe- og språkmerking der brukstilfellet krever det, noe som hjelper modeller med å tilskrive tale nøyaktig i miljøer med flere talere.

Fonetikk transkripsjon

Fonetisk transkripsjon

I motsetning til vanlig transkripsjon som konverterer lyd til en sekvens av ord, noterer en fonetisk transkripsjon hvordan ord uttales og visuelt representerer lydene ved hjelp av fonetiske symboler. Fonetisk transkripsjon gjør det lettere å merke forskjellen i uttale av samme språk på flere dialekter.

Lydannotering for generativ og multimodal AI

Spesialmerking for generativ stemme-AI, RLHF for lydutganger, multimodale treningsdata som kombinerer tale med tekst eller video, og forberedelse av TTS-datasett. Inkluderer lydpar med prompt-respons, preferanserangering og stil-/toneetiketter for finjustering av samtale- og stemmekloningsmodeller.

Typer lydklassifisering

Klassifisering av akustikkdata

Lyder klassifiseres etter opptaksmiljø – skoler, hjem, kafeer, offentlig transport, kjøretøy – for å trene talegjenkjenning, virtuelle assistenter, lydbiblioteker og overvåkingssystemer som må gjenkjenne kontekst, ikke bare ord.

Hendelser som ikke er musikk eller tale – horn, sirener, skudd, glass som knuses, barn som leker, maskiner – er merket for sikkerhets-AI, prediktivt vedlikehold og smartby-distribusjoner der mønsterbasert klassifisering ikke gjelder.

 Sjanger-, instrument-, stemnings-, tempo- og ensembleetiketter for musikkbiblioteker, anbefalingssystemer, opphavsrettsgjenkjenning og innholdsmoderering. Inkluderer fleretikettmerking for spor som spenner over sjangere eller stemninger.

Intensjon og mening utvinnes på ytringsnivå – dialekt, semantikk, stress, tone – for å drive chatboter, stemmeassistenter og samtalebasert AI som reagerer på hvordan noe sies, ikke bare hva som sies.

Tale- og lydkommentarverktøy drevet av Human Intelligence

Til tross for omfattende datainnsamling, forventes det ikke at maskinlæringsmodeller skal forstå kontekst og relevans på egenhånd. Selv om selvlærende NLP-modeller skulle tas i bruk, ville den innledende fasen av opplæring, eller rettere sagt veiledet læring, kreve at de mates med metadata-lagdelte lydressurser.

Det er her Shaip kommer inn i bildet ved å gjøre toppmoderne datasett tilgjengelige for å trene opp AI- og ML-oppsett, i henhold til standard brukstilfeller. Våre profesjonelle medarbeidere og et team av ekspertkommentatorer er alltid på jobb med å merke og kategorisere taledata i relevante databaser.

Talekommentar
  • Berik naturlig språkbehandlingsoppsett med granulære lyddata
  • Opplev personlige og eksterne merknadsfasiliteter
  • Utforsk de beste støyeliminerende teknikkene som multi-label-kommentarer, praktisk

Grunner til å velge Shaip som din pålitelige partner for lydkommentarer

Ansatte

Ansatte

Dedikerte og trente team:

  • 30,000+ samarbeidspartnere for dataskaping, merking og kvalitetssikring
  • Godkjent prosjektlederteam
  • Erfarent produktutviklingsteam
  • Talentpool-innkjøps- og onboarding-team

Prosess

Prosess

Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate-prosess
  • Et dedikert team av 6 Sigma svarte belter – nøkkelprosesseiere og overholdelse av kvalitet
  • Kontinuerlig forbedring og tilbakemeldingssløyfe

Plattform

Plattform

Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:

  • Nettbasert ende-til-ende-plattform
  • Upåklagelig kvalitet
  • Raskere TAT
  • Sømløs levering

Hvorfor du bør sette ut merking/kommentarer for lyddata

Dediker Team

Det er anslått at dataforskere bruker over 80 % av tiden sin på datarensing og dataforberedelse. Med outsourcing kan teamet av dataforskere fokusere på å fortsette utviklingen av robuste algoritmer og overlate den kjedelige delen av jobben til oss.

Bedre kvalitet

Dedikerte domeneeksperter, som kommenterer dag inn og dag ut, vil – hver dag – gjøre en overlegen jobb sammenlignet med et team, som trenger å imøtekomme annoteringsoppgaver i deres travle timeplaner. Det er unødvendig å si at det gir bedre resultater.

Skalerbarhet

Selv en gjennomsnittlig maskinlæringsmodell (ML) vil kreve merking av store databiter, noe som krever at bedrifter trekker inn ressurser fra andre team. Med dataannoteringskonsulenter som oss tilbyr vi domeneeksperter som dedikert jobber med prosjektene dine og enkelt kan skalere driften etter hvert som virksomheten din vokser.

Eliminer intern skjevhet

Grunnen til at AI-modeller mislykkes er fordi team som jobber med datainnsamling og merknader utilsiktet introduserer skjevhet, skjev sluttresultatet og påvirker nøyaktigheten. Men leverandøren av datakommentarer gjør en bedre jobb med å kommentere dataene for forbedret nøyaktighet ved å eliminere antakelser og skjevheter.

Tjenester tilbys

Innsamling av ekspertbildedata er ikke alt på dekk for omfattende AI-oppsett. Hos Shaip kan du til og med vurdere følgende tjenester for å gjøre modellene mye mer utbredt enn vanlig:

Tekstanmerkning

Tekstkommentartjenester

Vi spesialiserer oss på å gjøre tekstdataopplæring klar ved å kommentere uttømmende datasett, bruke enhetsannotering, tekstklassifisering, sentimentkommentarer og andre relevante verktøy.

Les mer
Bildekommentar

Bildekommentartjenester

Vi setter vår ære i å merke, segmenterte bildedatasett for å trene kresne datasynsmodeller. Noen av de relevante teknikkene inkluderer grensegjenkjenning og bildeklassifisering.

Les mer
Videokommentar

Videokommentartjenester

Shaip tilbyr avanserte videomerkingstjenester for opplæring av Computer Vision-modeller.
Målet her er å gjøre datasett brukbare med verktøy som mønstergjenkjenning, gjenkjenning av objekter og mer.

Les mer

Anbefalte ressurser

Samtale ai
Kjøperhåndbok

Kjøperveiledning for konversasjons-AI

Chatboten du snakket med kjører på et avansert konversasjons-AI-system som er trent, testet og bygget ved hjelp av tonnevis av talegjenkjenningsdatasett

Les mer
Innsamling av taledata
tilbud

Taledatainnsamlingstjenester for AI-ene dine

Shaip tilbyr ende-til-ende tale-/lyddatainnsamlingstjenester på over 150+ språk for å muliggjøre stemmeaktiverte teknologier for å imøtekomme et mangfoldig sett av publikum over hele verden.

Les mer
Lydkommentartjenester
Blogg

Hva er lyd-/talekommentar med eksempel

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?

Les mer

Utvalgte klienter

Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.

Få lydkommentareksperter ombord.

Forbered nå godt undersøkte, granulære, segmenterte og multi-merkede lyddatasett for intelligente AI-er

Kontakt oss
Lydannotering er prosessen med å merke talte ord, lyder, talere, følelser og akustiske hendelser i en lydfil, slik at maskinlæringsmodeller kan tolke lyd fra den virkelige verden. Transkripsjon konverterer bare tale til tekst – annotering går lenger ved å merke hvem som snakker, hvilket språk de bruker, hvilke følelser eller bakgrunnslyder som er tilstede, og hvor i lyden hver hendelse forekommer. Stemmeassistenter, ASR-systemer og samtalebasert AI trenger alle annotert, ikke bare transkribert, lyd.
Shaip tilbyr taletranskripsjon med tidsstempling, taledagbokregistrering og -identifikasjon, klassifisering av akustiske hendelser og lyder, naturlig språkytring (NLU) og intensjonsannotering, fonetisk transkripsjon, flermerkeannotering for overlappende lydkilder, flerspråklig lydannotering på over 150 språk og spesialmerking for generativ stemme-AI, inkludert RLHF-preferanserangering og forberedelse av TTS-datasett. Annotering leveres som en administrert tjeneste med valgfrie dedikerte team.
 
Shaip støtter lydannotering for helsevesenet og klinisk tale-AI (inkludert deteksjon av respiratoriske hendelser og diktering av leger), samtalebasert AI og stemmeassistenter, ASR/STT for flerspråklige og støyende miljøer, analyse av kundesenter, stemme i bilkabinen og generativ tale-AI inkludert TTS og stemmekloning. Hver vertikal støttes av domeneerfarne annotatorer og, der det er nødvendig, samsvar med navngitte rammeverk som HIPAA for kliniske arbeidsbelastninger.
 
Lydannotering hos Shaip kjører under et 6-Sigma-kvalitetsrammeverk med flerlagsvurdering: egenkontroll av annotatorer, fagfellevurdering, ekspertrevisjon og statistisk utvalg. Samsvar mellom annotatorer måles og holdes vanligvis på 95 %+ avhengig av oppgavens kompleksitet. Annotatorer med morsmålsbruk brukes for alle språk, AI-assistert forhåndsannotering reduserer varians, og et dedikert team av 6-Sigma-medarbeidere med svart belte eier prosessoverholdelse og kontinuerlige forbedringsløkker.
 
Shaips annotatornettverk dekker over 150 språk og dialekter, inkludert alle de store europeiske, østasiatiske og mellomøstlige språkene, indiske språk, afrikanske språk og flere språk med lavt ressursforbruk. Kodebyttede opptak – der to språk veksler i én ytring – håndteres av flerspråklige annotatorer, noe som er avgjørende for global distribusjon av tale-AI som betjener tospråklige eller flerspråklige brukere.
 
Ja. Arbeidsflyter for lydannotering kjører under et ISO 27001-sertifisert informasjonssikkerhetssystem, er HIPAA-klare for beskyttet helseinformasjon, inkludert PHI-redigering, og er GDPR-kompatible for registrerte personer bosatt i EU. Tilgangskontroller og revisjonslogger er SOC 2-tilpasset, og dedikerte annoteringsteam for taushetsplikt eller lokale annoteringer kan ordnes for de mest sensitive datasettene.
Generativ stemme-AI og store stemmemodeller trenger data utover standard transkripsjon. Shaip tilbyr lydpar med rask respons, RLHF-preferanserangering på stemmeutganger, korpus merket med flere høyttalere for stemmekloning, tagging av stemmestil og følelser, og forberedelse av TTS-datasett. Utdata leveres i formater som er kompatible med vanlige finjusteringsrørledninger, med språklig og kulturell mangfold kontrollert på tvers av høyttalere for å redusere modellskjevhet.
 
Ja. Shaips annoteringsprosess håndterer bakgrunnsstøyoverlegg, kodebytte, feltopptaksforhold og domenespesifikk terminologi – medisinsk, juridisk, finansiell, bilindustri og industri. Taksonomier for akustiske hendelser kan skreddersys til klientens bruksområde, fra kliniske respiratoriske hendelser (hoste, piping i brystet) til industrielle lyder (alarmer, maskiner) til sikkerhetsrelevante hendelser (skudd, glass som knuses), med tilpassede eller AudioSet-kompatible eksporter.
 

Den tilbyr merkede data som hjelper systemer med å identifisere ord, aksenter og intensjon, noe som forbedrer transkripsjon og forståelse.

Utfordringene inkluderer håndtering av aksenter og dialekter. Shaip håndterer dette med globale lingvister og skalerbare prosesser.