Mest pålitelige taledatainnsamlingstjenester for din AI
Tren opp NLP-modellene, VA-er, TTS-prototyper og mer med samtaledata av høy kvalitet, med våre lyd- og taledatainnsamlingstjenester
Oppdag lyddatapipelines uten flaskehalser
Utvalgte klienter
Profesjonell lyd-/taledatainnsamlingstjenester
Hvilket som helst emne. Ethvert scenario.
Hos Shaip ligger vår ekspertise i å lage høykvalitets taledatasett designet for varierte AI/ML-krav. Vi tilbyr et ekspansivt utvalg av språk og tar opp i forskjellige innstillinger, noe som gjør datasettene våre omfattende og tilpasningsdyktige. Vårt fokus er å mate modeller med det høyeste volumet av tilpassede taledata, på minst mulig tid. Med oss om bord kan du forvente:
- Kuratert høykvalitets flerspråklig lyd/taledata for å forbedre nøyaktigheten
- Høyest mulig nivå av domenespesifisitet for å målrette ulike scenariooppsett
- Skaler ML-modellen din for å passe til ulike demografier og vertikaler
- Opptaksmiljøer: Studiokvalitet, med krystallklar lyd med minimal bakgrunnsstøy, og Naturlige miljøer, der opptak inneholder omgivelseslyder for å etterligne virkelige situasjoner.
Taledata
8 / 16 / 44 / 48 kHz
Samplingsfrekvens
Vår ekspertise
Juster lyddata for smartere NLP-modeller
Shaip tilbyr ende-til-ende tale-/lyddatainnsamlingstjenester på over 100+ språk for å muliggjøre stemmeaktiverte teknologier for å imøtekomme et mangfoldig sett av publikum over hele verden. Vi kan jobbe med prosjekter av alle omfang og størrelser; fra lisensiering av eksisterende lyddatasett, til å administrere tilpasset lyddatainnsamling, til lydtranskripsjon og merknader. Uansett hvor stort taledatainnsamlingsprosjektet ditt er, kan vi tilpasse lydinnsamlingstjenestene for å passe dine behov for å bygge NLP-datasett av høy kvalitet som er målrettet mot dialekter, toner og språk. Velg fra vårt brede utvalg av taledatasett og lyddatainnsamlingsressurser, for stemmeaktiverende intelligente oppsett.
Monolog manus og spontan tale
Den fokuserer på å behandle tale fra en enkelt høyttaler. Bruk skriptede forespørsler for å mate inn enkeltkanals lydfiler, og sikre at unike talemønstre, toner og nyanser er spesifikke for den personen.
Dialog skriptet og spontan tale
Interaksjon med to personer, replikerer virkelige samtaler og dialoger med flerspråklig eksponering via tokanalsfiler og transkriberte ressurser.
Gruppe / Muti-party
samtaler
Diskusjoner med flere personer, fanger gruppedynamikk, overlapping og varierte toner for å trene talemodeller nøyaktig.
Wake-word / Key Phrase / Ytring Collection
Tren AI-er til å identifisere nøkkelsetninger eller vekke ord eller ytringer med lignende betydninger ved å bruke forskjellige, rike og autentiske ytringer for avansert naturlig språkbehandling og -forståelse.
Akustiske data
Samling
Vi kan profesjonelt ta opp lyddata i studiokvalitet, enten det er restauranter, kontorer eller hjem eller fra ulike miljøer og språk, samtidig som vi dekker et bredere akustisk spekter (omfattende lyddatasett).
Automatisk talegjenkjenning (ASR)
Forbedre nøyaktigheten til dine automatiske talegjenkjenningssystemer (ASR) ved å ha tilgang til avanserte diversifiserte tale-/lyddatasett fra et bredt spekter av demografi.
Flerspråklig tale/lydtreningsdata
Våre dyktige språkfagfolk over hele verden tilbyr flerspråklige lyd-/taledata på forskjellige språk og dialekter. Denne innsatsen fremmer global kommunikasjon og bygger bro over språkbarrierer, og bidrar til mer inkluderende og effektive AI-løsninger.
Tekst-til-tale
(TTS)
Bygg en tekst-til-tale (TTS) flerspråklig modell ved hjelp av vår globale arbeidsstyrke, som hjelper deg å samle inn taledata på 150+ språk og dialekter for å forbedre AI-modellene dine fra kontroller i bilen til chatbots og læringsløsninger med høy- lyddata av høy kvalitet.
Call Center
samtaler
Ekte utvekslinger mellom agenter og kunder, som støtter en rekke språk som spansk, tysk, amerikansk engelsk, bengali, japansk, kinesisk og hindi.
Suksesshistorier
Samtale AI-datasett med over 3 8 timer med data på XNUMX språk
Kunden ønsket å bygge en flerspråklig plattform for indiske språk, og samarbeidet med Shaip for å samle inn, segmentere og transkribere store datasett på flere indiske språk. Dette vil bidra til å utvikle effektive talemodeller som kan drive klientens innovative nye plattform.
problem: Over 3,000 timer med lyddata samlet på 8 indiske språk, segmentert og transkribert for å utvikle automatisk talegjenkjenning.
Løsning: Vi leverte datainnsamling, segmentering, transkripsjon og leverte JSON-filer med metadata. Vi samlet inn 3000 timer med lyddata på 8 indiske språk i skala for klientens taleteknologiprosjekt.
Grunner til å velge Shaip som din pålitelige partner for taledatainnsamling
Ansatte
Dedikerte og trente team:
- 30,000+ samarbeidspartnere for dataskaping, merking og kvalitetssikring
- Godkjent prosjektlederteam
- Erfarent produktutviklingsteam
- Talentpool-innkjøps- og onboarding-team
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
Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:
- Nettbasert ende-til-ende-plattform
- Upåklagelig kvalitet
- Raskere TAT
- Sømløs levering
Hyllevare for tale-/lyddatasett
Tjenester tilbys
Eksperttekstdatainnsamling 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:
Innsamling av tekstdata
tjenester
Den sanne verdien av Shaip kognitive datainnsamlingstjenester er at det gir organisasjoner nøkkelen til å låse opp kritisk informasjon som finnes i ustrukturerte data
Tjenester for innsamling av bildedata
Sørg for at datasynsmodellen din identifiserer hvert bilde nøyaktig, for sømløst å trene neste generasjons AI-modeller for fremtiden
Videodatainnsamlingstjenester
Fokuser nå på datasyn sammen med NLP for å trene modellene dine til å identifisere objekter, individer, avskrekkende midler og andre visuelle elementer til perfeksjon
Anbefalte ressurser
Vi tilbyr
Lydkommentarer for intelligente AI-er
Lydkommentartjenester har vært en sterk styrke for Shaip siden begynnelsen. Utvikle, tren og forbedre konversasjons-AI, chatbots og talegjenkjenningsmotorer med våre toppmoderne lydkommentartjenester.
Kjøperhåndbok
Kjøperveiledning: Komplett veiledning til konversasjons-AI
Chatboten du snakket med kjører på et avansert AI-system for samtaler som er trent, testet og bygget ved hjelp av tonnevis av talegjenkjenningsdatasett.
Datakatalog
Hyllevarekatalog for taledata og lisensiering
Det finnes en lang rekke vanlige applikasjoner for taledata i AI-prosjekter. Vi tilbyr deg enorme mengder data av høy kvalitet klar for din stemmegjenkjenning.
Vil du bygge ditt eget lyddatasett?
Ta kontakt med vår interne taledatainnsamlingsekspert for å sette opp et lydlager som best passer dine behov
Ofte stilte spørsmål (FAQ)
Taledatainnsamling for en ML-modell refererer til prosessen med å samle inn lydopptak av talespråk. Denne samlingen hjelper til med å trene og raffinere maskinlæringsalgoritmer, spesielt de som er sentrert om å forstå og behandle menneskelige stemmer.
Når du har som mål å samle inn lyddata for Automatic Speech Recognition (ASR), bør du starte med å definere prosjektets spesifikke behov, inkludert ønsket språk, aksent og taletype. Etter å ha angitt disse parameterne, sørg for at du får alle nødvendige tillatelser for å respektere brukernes personvern. Bruk deretter passende opptaksenheter eller programvare for å fange klare lydprøver. Hvert opptak bør omhyggelig kommenteres med sin transkripsjon eller andre relevante metadata og lagres systematisk for enkel tilgang.
Et taledatasett i maskinlæring er sentralt for opplæring, testing og validering av modeller skreddersydd for å gjenkjenne, transkribere eller tolke talespråk. Slike datasett baner vei for en myriade av applikasjoner, fra taleassistenter og transkripsjonstjenester til stemmebiometri.
For å samle nøyaktige data fra forskjellige språk og aksenter, er samarbeid med morsmål med ønsket språkbakgrunn avgjørende. Mål for et variert og representativt utvalg for å dekke et bredt spekter av demografiske nyanser. Bruk standardisert opptaksutstyr i enhetlige miljøer for å sikre lydkonsistens. Og viktigere, annoter hver databit med detaljerte transkripsjoner og metadata, som angir det spesifikke språket og aksenten.