Lydkommentarer for intelligente AI-er

Utvikle samtalefulle og sansende neste generasjons AI-er med kompetente tjenester for lydkommentarer 

Lydkommentar

Eliminer flaskehalsene i lyddatapipelinen din nå

Utvalgte klienter

Hvorfor trengs lyd-/talekommentartjenester for NLP?

Fra navigasjon i bilen til interaktive VA-er, taleaktiverte systemer har i det siste kjørt showet. Imidlertid, for at disse oppfinnsomme og autonome oppsettene skal fungere nøyaktig og effektivt, må de mates med seksjonerte, segmenterte og kurerte data.

Mens innsamling av lyd-/taledata tar seg av tilgjengeligheten av innsikt, ville ikke mating av datasett blindt være mye hjelp for modellene, med mindre de blir kjent med konteksten. Det er her lyd-/talemerking eller merknader kommer godt med, og sikrer at de tidligere innsamlede datasettene er merket til perfeksjon og autorisert til å administrere spesifikke brukstilfeller, som kan inkludere stemmeassistanse, navigasjonsstøtte, oversettelse eller mer.

Enkelt sagt handler lyd-/talekommentarer for NLP om å merke opptak i et format som senere blir forstått av maskinlæringsoppsettene. For eksempel ble stemmeassistenter som Cortana og Siri i utgangspunktet matet med gigantiske volumer av kommentert lyd for at de skulle kunne forstå konteksten til våre spørsmål, følelser, følelser, semantikk og andre nyanser.

Tale- og lydkommentarverktøy drevet av Human Intelligence

Til tross for langvarig innsamling av data, forventes det ikke at maskinlæringsmodeller forstår kontekst og relevans på egen hånd. Vel, de kan, men vi skal ikke snakke om de selvlærende AI-ene for nå. Men selv om selvlærende NLP-modeller var der for å bli distribuert, ville den innledende fasen av opplæring eller snarere veiledet læring kreve at de mates med metadatalagede lydressurser.

Det er her Shaip kommer inn i bildet ved å gjøre state-of-art datasett tilgjengelig for å trene AI- og ML-oppsett, i henhold til standard brukstilfeller. Med oss ​​ved din side trenger du ikke å gjette modellideer ettersom vår profesjonelle arbeidsstyrke og et team av ekspertkommentatorer alltid er på jobb for å merke og kategorisere taledata i relevante depoter.

Taleanmerkning
  • Skaler egenskapene til NLP-modellen din
  • Berik naturlig språkbehandlingsoppsett med granulære lyddata
  • Opplev personlige og eksterne merknadsfasiliteter
  • Utforsk de beste støyeliminerende teknikkene som multi-label-kommentarer, praktisk

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

Lydtranskripsjon

Utvikle intelligente NLP-modeller ved å mate inn lastebillass med nøyaktig transkriberte tale-/lyddata. Hos Shaip lar vi deg velge fra et bredere sett med valg, inkludert standard lyd, ordrett og flerspråklig transkripsjon. I tillegg kan du trene modellene med ekstra høyttaleridentifikatorer og tidsstemplingsdata.

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

Lydklassifisering

Det brukes av talekommentarselskaper for å trene AI-ene til perfeksjon, gjelder å analysere lydopptak, i henhold til innholdet. Med lydklassifiseringer kan maskiner identifisere stemmer og lyder, samtidig som de er i stand til å skille mellom de to, som en del av et mer proaktivt treningsregime.

Flerspråklige lyddatatjenester

Flerspråklige lyddatatjenester

Å samle inn flerspråklige lyddata er bare nyttig hvis kommentatorene kan merke og segmentere dem deretter. Det er her flerspråklige lyddatatjenester kommer godt med da de dreier seg om å kommentere tale basert på språkets mangfold, som skal identifiseres og analyseres perfekt av de relevante AI-ene

Naturlig språk ytring

Naturlig språk
Ytring

NLU handler om å kommentere menneskelig tale for å klassifisere de minste detaljene, som semantikk, dialekter, kontekst, stress og mer. Denne formen for kommenterte data gir mening for å trene virtuelle assistenter og chatbots bedre.

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

Diaarisering av høyttaler

Det innebærer å dele en lydfil inn i homogene segmenter knyttet til individuelle høyttalere. Diaarisering betyr å identifisere høyttalergrenser og gruppere lydfilene i segmenter for å bestemme antall distinkte høyttalere. Denne prosessen hjelper til med å automatisere samtaleanalyse og transkribering av samtalesenterdialoger, medisinske og juridiske samtaler og møter.

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.

Typer lydklassifisering

Den prøver å kategorisere lyder eller lydsignaler i forhåndsdefinerte klasser basert på miljøet der lyden ble tatt opp. Lyddataannotatorene må klassifisere opptakene ved å identifisere hvor de ble tatt opp, for eksempel skoler, hjem, kafeer, offentlig transport osv. Denne teknologien hjelper til med å utvikle programvare for talegjenkjenning, virtuelle assistenter, lydbiblioteker for multimedia og lydbasert overvåking systemer. 

Det er en kritisk del av lydgjenkjenningsteknologien der lydene gjenkjennes og klassifiseres basert på miljøene de kommer fra. Det er vanskelig å identifisere miljølydhendelser, siden de ikke følger statiske mønstre som musikk, rytmer eller semantiske fonemer. For eksempel lyden av horn, sirener eller lekende barn. Dette systemet bidrar til å utvikle forbedrede sikkerhetssystemer for å gjenkjenne innbrudd, skudd og forutsigbart vedlikehold.

Musikkklassifisering analyserer og klassifiserer automatisk musikk basert på sjanger, instrumenter, humør og ensemble. Det hjelper også med å utvikle musikkbiblioteker for forbedret organisering og henting av kommenterte musikkstykker. Denne teknologien brukes i økende grad til å finjustere brukeranbefalinger, identifisere musikalske likheter og gi musikalske preferanser.

NLU er en avgjørende del av Natural Language Processing-teknologien som hjelper maskiner å forstå menneskelig tale. De to hovedbegrepene til NLU er intensjon og ytringer. NLU klassifiserer mindre detaljer ved menneskelig tale som dialekt, mening og semantikk. Denne teknologien hjelper til med å utvikle avanserte chatbots og virtuelle assistenter for å forstå menneskelig tale bedre.

Grunner til å velge Shaip som din pålitelige partner for lydkommentarer

porsjoner

porsjoner

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.

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.

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.

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:

Tekstkommentar

Tekstkommentar
Tjenester

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

Bildekommentar

Bildekommentar
Tjenester

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

Videokommentar

Videokommentar
Tjenester

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

Få lydkommentareksperter ombord.

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

En lydkommentar er enten en person eller et intuitivt grensesnitt som hjelper til med å kategorisere lydinnhold ved å merke det med metadata.

For å kommentere en lydfil, må du behandle den med den foretrukne merkingsprogramvaren. Du kan ganske enkelt velge tidsrammen for kommentaren, etiketten som passer best til fragmentet, og nivåene som lydfilen skal kommenteres i henhold til. Fra et enklere perspektiv innebærer tilnærmingen å finne spesifikke lydelementer i filen, som støy, tale, musikk og mer, og merke dem i henhold til den gitte klassen for å trene modeller bedre.

Et lett forståelig eksempel på talekommentarer er å utsette det samme for aktiv lesing via en annotator. Når prosessen er aktivert, kan du merke visse elementer av talen for semantikk og dialekter, som deretter kan mates inn i VA-ene og chatbotene for å forbedre prediktive evner.

Lyd-/talekommentarer i naturlig språkbehandling handler om å forberede de innsamlede datasettene bedre, ved å merke og segmentere dem bedre, spesielt fra et målspesifikt synspunkt.

Maskinlæring dreier seg om treningsmodeller med automatisert innsikt. Mens de innsamlede dataene spiller en viktig rolle i denne forbindelse, tar lydkommentarer seg av strukturert læring ved å hjelpe modellene til å forstå innholdet i tale, akustikk, lyd og det tilhørende mønsteret bedre.