Omfattende taledataløsninger: Rask, fleksibel og klassens beste kvalitet
End-to-end tjeneste: Komplett tjeneste med ekspert domenekunnskap og rask levering.
Fleksibel: Velg tilpassede, semi-tilpassede eller hyllevare-stemmedatasett med fleksibelt eierskap.
Domeneekspert: Ansett en spesialisert domeneekspert for raske AI-datasett av høy kvalitet.
Kvalitet: Få kvalitetssjekker fra bransjeeksperter.
Lisensiering: Få en lisens tilpasset dine behov.
Etiske data: Vi sikrer at bidragsytere er informert og samtykker til databruk.
Etiske stemmedata: Bygge tillit
Vi opprettholder de høyeste juridiske og etiske standardene, og prioriterer åpenhet, bidragsyters autonomi og rettferdig kompensasjon.
Rettferdig lønn
Bidragsyteravtale
Åpenhet
Personvern og konfidensialitet
Mangfold og inkludering
Bidragsyter Frihet
Ofte stilte spørsmål (FAQ)
Hva er et tale-/lyddatasett?
Et tale-/lyddatasett er en samling av lydfiler og tilhørende data, primært brukt til opplæring og testing i lydrelaterte maskinlæringsoppgaver.
Hvilke typer data er vanligvis inkludert i tale-/lyddatasett?
Slike datasett inkluderer ofte talte ord, fraser, omgivelseslyder, musikk, merknader og noen ganger transkripsjoner eller metadata om opptaksforholdene.
Hvordan brukes tale-/lyddatasett i maskinlæring og AI?
Tale-/lyddatasett trener AI-modeller til å gjenkjenne, generere eller transformere lydmønstre, noe som muliggjør oppgaver som talegjenkjenning, lydklassifisering og lydsyntese.
Hvordan sikres kvaliteten på tale/lyddata i disse datasettene?
Kvalitet sikres gjennom høyoppløselige opptak, støyreduksjon, konsistent merking og validering mot etablerte standarder.
Hvordan kan tale-/lyddatasett hjelpe til med å utvikle taleassistenter eller chatboter?
Disse datasettene trener stemmeassistenter eller chatbots til å forstå og generere menneskelig tale, noe som letter interaksjon og kommandoutførelse via stemme.
Hva er viktigheten av metadata i tale-/lyddatasett?
Metadata gir kontekst, som opptaksforhold eller høyttalerdemografi, og forbedrer datasettets brukervennlighet og gir mulighet for mer raffinert modelltrening og analyse.