Kita semua telah mengajukan beberapa pertanyaan terbuka kepada Alexa (atau asisten suara lainnya).
Alexa, apakah tempat pizza terdekat buka?
Alexa, restoran mana di lokasi saya yang menawarkan pengiriman gratis ke alamat saya?
Atau sesuatu yang serupa.
Sebagai manusia, kami berbicara satu sama lain menggunakan pertanyaan terbuka, tetapi mengajukan pertanyaan sehari-hari seperti itu kepada Asisten virtual tidak terdengar seperti hal yang cerdas untuk dilakukan.
Namun, Alexa memberikan jawaban yang tepat – setiap saat. Bagaimana? Dalam kasus kami, AI harus memproses lokasi, memahami bahwa tempat pizza sebenarnya bukan tempat (seperti di kota), dan kemudian memberikan jawaban yang akurat.
Berkat anotasi audio– bagian dari pelabelan data – sistem pembelajaran mesin dapat mengidentifikasi pertanyaan seperti ini dan mengambil informasi yang tepat. Jadi, apa sebenarnya anotasi audio, dan mengapa itu diperlukan?
Apa itu Anotasi Audio?
Anotasi audio melibatkan klasifikasi komponen audio dalam format yang dapat dimengerti mesin. Anotasi audio berbeda dari transkripsi audio, di mana transkripsi mengubah kata-kata yang diucapkan menjadi bentuk tertulis.
Dalam anotasi audio, informasi penting tambahan tentang file audio juga disediakan – seperti data semantik, morfologi, fonetik, dan wacana. Anotasi audio mungkin juga menyertakan metadata tentang seluruh file audio daripada menjelaskan anotasi individual.
Mengapa anotasi audio diperlukan?
Pasar NLP dijadwalkan untuk tumbuh 14 kali lebih besar pada tahun 2025 dibandingkan dengan 2017. Nilai pasar global NLP adalah $ 3 miliar pada tahun 2017, dan angka tersebut diprediksi akan tumbuh secara astronomis menjadi $ 43 miliar pada tahun 2025.
Pengumpulan dan anotasi data sangat penting untuk mengembangkan chatbot, sistem pengenalan suara, dan asisten virtual. Selain itu, mereka diperlukan untuk mengembangkan NLP pengenalan suara model dan melatih algoritma pembelajaran mesin.
Mesin dilatih menggunakan berbagai penjelasan yang akurat File audio untuk mengidentifikasi, memahami, dan menanggapi dengan tepat pertanyaan, emosi, niat, dan sentimen.
Setelah memberi anotasi audio dan mengklasifikasikan klip audio, itu dimasukkan ke dalam sistem sehingga mesin dapat mengambil seluk-beluk yang terkait dengan bahasa manusia dan terlepas dari aksen, nada, dialek, pengucapan, dan bahasa.
Kumpulan Data Audio / Ucapan Berkualitas Tinggi untuk Melatih Model AI Percakapan Anda
Gunakan kasus dan aplikasi
Anotasi audio telah digunakan oleh beberapa industri selama beberapa tahun sekarang. Mari kita mulai dengan yang paling jelas – asisten virtual.
Asisten virtual
Melatih asisten virtual pada berbagai kumpulan data beranotasi audio untuk memungkinkan pengembangan asisten suara yang dapat memproses permintaan secara akurat dan merespons dengan cepat untuk pengalaman pelanggan yang lebih baik. Pada tahun 2020, sepertiga rumah tangga di Inggris dan AS memiliki setidaknya satu speaker pintar dengan asisten virtual bawaan.
Modul teks-ke-ucapan
Teknologi ini harus dilatih pada file audio beranotasi untuk mengembangkan modul text-to-speech yang dapat dengan mulus mengubah teks digital menjadi ucapan bahasa alami.
Chatbots
Chatbots adalah bagian integral dari dukungan pelanggan. Chatbot harus dilatih untuk menafsirkan kata dan frasa pengguna menggunakan file audio beranotasi untuk mensimulasikan a percakapan alami dengan manusia.
Pengenalan Ucapan Otomatis (ASR)
Ini semua tentang menyalin kata-kata yang diucapkan ke dalam teks tertulis. “Speech Recognition” itu sendiri mengacu pada proses mengubah kata-kata yang diucapkan menjadi teks; namun, pengenalan suara & identifikasi pembicara bertujuan untuk mengidentifikasi konten lisan dan identitas pembicara. Akurasi ASR ditentukan oleh parameter yang berbeda yaitu, volume speaker, kebisingan latar belakang, peralatan perekaman, dan banyak lagi.
Bagaimana Shaip Membantu?
Jika Anda memiliki proyek anotasi audio/ucapan terbaik, Anda pasti membutuhkan mitra pelabelan dan anotasi yang andal. Jika keandalan dan akurasi adalah sesuatu yang Anda cari, kami yakin Shaip adalah mitra yang Anda butuhkan.
Shaip telah menjadi yang terdepan dalam layanan pelabelan dan anotasi audio, video, dan gambar sejak awal. Keahlian kami lebih dari sekadar menyediakan solusi pelabelan ucapan dasar. Dengan annotator yang sangat berpengalaman dan berkualitas, kami memiliki bandwidth untuk menyediakan file audio beranotasi multibahasa dalam jumlah besar. Layanan kami meliputi Transkripsi Audio, Pelabelan Ucapan, Ucapan ke teks, Diarisasi Speaker, Transkripsi Fonetik, Klasifikasi Audio, Layanan Data Audio Multibahasa, Ucapan Bahasa Alami, Anotasi Multi-Label.
Transkripsi Audio
Kami membantu mengembangkan model NLP terbaik dengan menyediakan file audio beranotasi yang akurat untuk semua jenis proyek. Kami mengizinkan klien untuk memilih dari berbagai jenis dan format audio – format standar, transkripsi verbatim, dan non-verbatim.
Pelabelan Pidato
Pakar Shaip memisahkan suara di rekaman audio dan beri label pada setiap file. Teknik ini melibatkan mengidentifikasi suara serupa dalam file audio, memisahkannya, dan membuat anotasi secara akurat untuk mengembangkan data pelatihan.
Ucapan ke teks
Speech-to-text adalah bagian penting dari pengembangan model NLP. Dengan teknik ini, ucapan yang direkam diubah menjadi teks. Jadi, penting untuk fokus pada pengucapan, kata, dan kalimat dalam berbagai dialek.
Diarisasi Pembicara
Dalam diarisasi speaker, file audio dipartisi menjadi beberapa segmen audio berdasarkan sumber suara. Batas-batas penutur diidentifikasi dan diklasifikasikan ke dalam segmen-segmen untuk menentukan jumlah total penutur. Sumbernya termasuk kebisingan latar belakang, musik, keheningan, dan banyak lagi.
Transkripsi Fonetik
Layanan transkripsi fonetik kami sangat dicari oleh mitra teknologi. Kami unggul dalam mengubah audio menjadi kata-kata tertentu menggunakan simbol fonetik.
Klasifikasi Audio
Tim ahli annotator kami mengklasifikasikan rekaman audio ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya. Beberapa kategori termasuk kebisingan latar belakang, maksud pengguna, jumlah pembicara, segmentasi semantik, dan banyak lagi.
Layanan Data Audio Multibahasa
Ini adalah layanan lain yang sangat disukai dari Shaip. Karena kami memiliki beragam kelompok annotator yang memenuhi syarat, kami dapat memberikan yang sangat baik anotasi ucapan layanan untuk beberapa bahasa dan dialek.
Ucapan Bahasa Alami
Ucapan bahasa alami sangat cocok untuk melatih chatbots atau asisten virtual untuk membantu membuat anotasi dari ucapan manusia, seperti stres, dialek, semantik, dan konteks.
Anotasi Multi-Label
Satu file audio dapat dimiliki oleh beberapa kelas, dan oleh karena itu, penting untuk menyediakan anotasi multi-label untuk membantu model ML membedakan antara dua sumber audio.
Mengapa Shaip?
Saat memutuskan penyedia layanan yang tepat, kami yakin Anda memiliki peluang sukses yang lebih baik saat memilih seseorang yang memiliki pengalaman dan secara konsisten mempertahankan standar kualitas tinggi.
Shaip adalah pemimpin pasar yang tak terbantahkan dalam menyediakan layanan anotasi audio, karena kami memiliki kelompok annotator yang berdedikasi tinggi yang telah dilatih untuk memenuhi standar kualitas klien.
Selain itu, kami dapat menghilangkan bias internal karena kami memiliki berbagai tingkat annotator dan pengontrol kualitas. Pengalaman kami menguntungkan klien kami karena kami telah menyediakan layanan yang terukur tepat waktu.
