Anotasi Audio untuk AI Cerdas

Kembangkan AI generasi berikutnya yang dapat berbicara dan perseptif dengan layanan anotasi audio yang kompeten 

Anotasi Audio

Hilangkan kemacetan di saluran data audio Anda sekarang

Klien Unggulan

Mengapa Layanan Anotasi Audio / Ucapan diperlukan untuk NLP?

Dari navigasi di dalam mobil hingga VA interaktif, sistem yang diaktifkan ucapan akhir-akhir ini telah menjalankan pertunjukan. Namun, agar pengaturan inventif dan otonom ini bekerja secara akurat dan efisien, mereka harus diisi dengan data yang dibagi, tersegmentasi, dan dikuratori.

Sementara pengumpulan data audio / ucapan menangani ketersediaan wawasan, memberi makan set data secara membabi buta tidak akan banyak membantu model, kecuali jika mereka mengetahui konteksnya. Di sinilah pelabelan atau anotasi audio / ucapan berguna, memastikan bahwa kumpulan data yang dikumpulkan sebelumnya ditandai dengan sempurna dan diberdayakan untuk mengelola kasus penggunaan tertentu, yang mungkin mencakup bantuan suara, dukungan navigasi, terjemahan, atau lebih.

Sederhananya, anotasi audio/ucapan untuk NLP adalah tentang pelabelan rekaman dalam format yang selanjutnya dipahami oleh pengaturan pembelajaran mesin. Misalnya, asisten suara seperti Cortana dan Siri pada awalnya diberi audio beranotasi dalam volume besar agar mereka dapat memahami konteks pertanyaan, emosi, sentimen, semantik, dan nuansa kami lainnya.

Alat Anotasi Pidato & Audio Didukung oleh Kecerdasan Manusia

Meskipun mengumpulkan data panjang lebar, model pembelajaran mesin tidak diharapkan untuk memahami konteks dan relevansinya sendiri. Ya, mereka bisa, tetapi kita tidak akan membicarakan AI belajar mandiri untuk saat ini. Tetapi bahkan jika model NLP belajar mandiri ada di sana untuk digunakan, fase awal pelatihan atau pembelajaran yang diawasi akan mengharuskan mereka untuk diberi makan dengan sumber daya audio berlapis metadata.

Di sinilah Shaip berperan dengan menyediakan set data canggih untuk melatih penyiapan AI dan ML, sesuai dengan kasus penggunaan standar. Dengan kami di sisi Anda, Anda tidak perlu menebak-nebak ide model karena tenaga kerja profesional kami dan tim ahli annotator selalu bekerja untuk memberi label dan mengkategorikan data ucapan di repositori yang relevan.

Pidato Anotasi
  • Skala kemampuan model NLP Anda
  • Perkaya pengaturan pemrosesan bahasa alami dengan data audio granular
  • Rasakan fasilitas anotasi langsung dan jarak jauh
  • Jelajahi teknik penghilang kebisingan terbaik seperti anotasi multi-label, praktik langsung

Keahlian kami

Pelabelan / Anotasi Audio Khusus bukan mimpi yang jauh lagi

Layanan pelabelan Ucapan & Audio telah menjadi keahlian Shaip sejak awal. Kembangkan, latih & tingkatkan AI percakapan, chatbot, dan mesin pengenalan suara dengan solusi pelabelan audio & ucapan kami yang canggih. Jaringan ahli bahasa kami yang berkualifikasi di seluruh dunia dengan tim manajemen proyek yang berpengalaman dapat mengumpulkan audio multibahasa selama berjam-jam dan membuat anotasi data dalam jumlah besar untuk melatih aplikasi yang mendukung suara. Kami juga menyalin file audio untuk mengekstrak wawasan bermakna yang tersedia dalam format audio. Sekarang pilih teknik pelabelan audio & ucapan yang paling sesuai dengan tujuan Anda dan serahkan brainstorming dan teknis ke Shaip

Transkripsi Audio

Transkripsi Audio

Kembangkan model NLP yang cerdas dengan memasukkan banyak truk data ucapan/audio yang ditranskripsikan dengan tepat. Di Shaip, kami mengizinkan Anda memilih dari serangkaian pilihan yang lebih luas, termasuk audio standar, kata demi kata, dan transkripsi multibahasa. Selain itu, Anda dapat melatih model dengan pengenal speaker tambahan dan data stempel waktu.

Pelabelan Pidato

Pelabelan Pidato

Pelabelan ucapan atau Audio adalah teknik anotasi standar yang menyangkut pemisahan suara dan pelabelan dengan metadata tertentu. Inti dari teknik ini melibatkan identifikasi ontologis suara dari sepotong audio dan anotasi secara akurat untuk membuat dataset pelatihan lebih inklusif.

Klasifikasi Audio

Klasifikasi Audio

Ini digunakan oleh perusahaan anotasi ucapan untuk melatih AI dengan sempurna, terkait dengan menganalisis rekaman audio, sesuai kontennya. Dengan klasifikasi audio, mesin dapat mengidentifikasi suara dan suara, sekaligus dapat membedakan keduanya, sebagai bagian dari program pelatihan yang lebih proaktif.

Layanan Data Audio Multibahasa

Layanan Data Audio Multibahasa

Mengumpulkan data audio multibahasa hanya berguna jika annotator dapat melabeli dan mengelompokkannya sesuai dengan itu. Di sinilah layanan data audio multibahasa berguna karena menyangkut anotasi ucapan berdasarkan keragaman bahasa, untuk diidentifikasi dan diuraikan dengan sempurna oleh AI yang relevan.

Ucapan Bahasa Alami

Bahasa Alami
Ucapan

NLU memperhatikan anotasi ucapan manusia untuk mengklasifikasikan detail terkecil, seperti semantik, dialek, konteks, stres, dan banyak lagi. Bentuk data beranotasi ini masuk akal dalam melatih asisten virtual dan chatbots dengan lebih baik.

Anotasi Multi-Label

Multi-Label
Anotasi

Menganotasi data audio dengan menggunakan beberapa label penting untuk membantu model membedakan sumber audio yang tumpang tindih. Dalam pendekatan ini, dataset audio mungkin milik satu atau banyak kelas, yang perlu secara eksplisit disampaikan ke model untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

Diarisasi Pembicara

Ini melibatkan pemisahan file audio input menjadi segmen homogen yang terkait dengan masing-masing speaker. Diarisasi berarti mengidentifikasi batasan pembicara dan mengelompokkan file audio ke dalam segmen untuk menentukan jumlah pembicara yang berbeda. Proses ini membantu mengotomatiskan analisis percakapan dan menyalin dialog pusat panggilan, percakapan medis dan hukum, serta rapat.

Transkripsi Fonetik

Transkripsi Fonetik

Tidak seperti transkripsi biasa yang mengubah audio menjadi rangkaian kata, transkripsi fonetik mencatat bagaimana kata-kata diucapkan dan secara visual mewakili suara menggunakan simbol fonetik. Transkripsi fonetik memudahkan untuk mencatat perbedaan pengucapan bahasa yang sama dalam beberapa dialek.

Jenis Klasifikasi Audio

Ini mencoba untuk mengkategorikan suara atau sinyal audio ke dalam kelas yang telah ditentukan berdasarkan lingkungan di mana audio itu direkam. Annotator data audio harus mengklasifikasikan rekaman dengan mengidentifikasi di mana mereka direkam, seperti sekolah, rumah, kafe, transportasi umum, dll. Teknologi ini membantu mengembangkan perangkat lunak pengenalan suara, asisten virtual, perpustakaan audio untuk multimedia, dan pengawasan berbasis audio sistem. 

Ini adalah bagian penting dari teknologi pengenalan audio di mana suara dikenali dan diklasifikasikan berdasarkan lingkungan asalnya. Mengidentifikasi peristiwa suara lingkungan sulit karena tidak mengikuti pola statis seperti musik, ritme, atau fonem semantik. Misalnya, suara klakson, sirine, atau anak-anak bermain. Sistem ini membantu mengembangkan sistem keamanan yang ditingkatkan untuk mengenali pembobolan, tembakan, dan pemeliharaan prediktif.

Klasifikasi musik secara otomatis menganalisis dan mengklasifikasikan musik berdasarkan genre, instrumen, suasana hati, dan ansambel. Ini juga membantu mengembangkan perpustakaan musik untuk meningkatkan pengorganisasian dan pengambilan potongan musik beranotasi. Teknologi ini semakin banyak digunakan dalam menyempurnakan rekomendasi pengguna, mengidentifikasi kesamaan musik, dan memberikan preferensi musik.

NLU adalah bagian penting dari teknologi Pemrosesan Bahasa Alami yang membantu mesin memahami ucapan manusia. Dua konsep utama NLU adalah niat dan ucapan. NLU mengklasifikasikan detail kecil dari ucapan manusia seperti dialek, makna, dan semantik. Teknologi ini membantu mengembangkan chatbot canggih dan asisten virtual untuk memahami ucapan manusia dengan lebih baik.

Alasan memilih Shaip sebagai Mitra Anotasi Audio Tepercaya Anda

People

People

Tim yang berdedikasi dan terlatih:

  • 30,000+ kolaborator untuk Pembuatan Data, Pelabelan & QA
  • Tim Manajemen Proyek Terpercaya
  • Tim Pengembangan Produk Berpengalaman
  • Tim Sumber & Orientasi Pangkalan Bakat
Proses

Proses

Efisiensi proses tertinggi dijamin dengan:

  • Proses Gerbang Panggung 6 Sigma yang Kuat
  • Tim khusus yang terdiri dari sabuk hitam 6 Sigma – Pemilik proses utama & Kepatuhan kualitas
  • Perbaikan Berkelanjutan & Putaran Umpan Balik
Landasan

Landasan

Platform yang dipatenkan menawarkan manfaat:

  • Platform ujung ke ujung berbasis web
  • Kualitas Sempurna
  • TAT lebih cepat
  • Pengiriman Mulus

Mengapa Anda harus mengalihdayakan Pelabelan / Anotasi Data Audio

Tim Khusus

Diperkirakan bahwa ilmuwan data menghabiskan lebih dari 80% waktu mereka dalam pembersihan data dan persiapan data. Dengan outsourcing, tim ilmuwan data Anda dapat fokus untuk melanjutkan pengembangan algoritme yang kuat dengan menyerahkan bagian pekerjaan yang membosankan, kepada kami.

Skalabilitas

Bahkan model Machine Learning (ML) rata-rata akan membutuhkan pelabelan sejumlah besar data, yang mengharuskan perusahaan untuk menarik sumber daya dari tim lain. Dengan konsultan anotasi data seperti kami, kami menawarkan pakar domain yang secara khusus mengerjakan proyek Anda dan dapat dengan mudah menskalakan operasi seiring pertumbuhan bisnis Anda.

Kualitas yang lebih baik

Pakar domain khusus, yang membuat anotasi setiap hari akan – setiap hari – melakukan pekerjaan yang lebih baik jika dibandingkan dengan tim, yang perlu mengakomodasi tugas anotasi dalam jadwal sibuk mereka. Tak perlu dikatakan, itu menghasilkan output yang lebih baik.

Hilangkan Bias Internal

Alasan mengapa model AI gagal, adalah karena tim yang mengerjakan pengumpulan dan anotasi data secara tidak sengaja menimbulkan bias, mencondongkan hasil akhir, dan memengaruhi akurasi. Namun, vendor anotasi data melakukan pekerjaan yang lebih baik dalam membuat anotasi data untuk meningkatkan akurasi dengan menghilangkan asumsi dan bias.

Layanan yang ditawarkan

Pengumpulan data gambar ahli tidak semuanya dilakukan untuk penyiapan AI yang komprehensif. Di Shaip, Anda bahkan dapat mempertimbangkan layanan berikut untuk membuat model jauh lebih luas dari biasanya:

Anotasi Teks

Anotasi Teks
Layanan

Kami berspesialisasi dalam menyiapkan pelatihan data tekstual dengan membuat anotasi kumpulan data lengkap, menggunakan anotasi entitas, klasifikasi teks, anotasi sentimen, dan alat relevan lainnya.

Anotasi Gambar

Anotasi Gambar
Layanan

Kami bangga dengan pelabelan, kumpulan data gambar tersegmentasi untuk melatih model visi komputer. Beberapa teknik yang relevan termasuk pengenalan batas & klasifikasi gambar.

Anotasi Video

Anotasi Video
Layanan

Shaip menawarkan layanan pelabelan video kelas atas untuk melatih model Computer Vision. Tujuannya adalah untuk membuat kumpulan data dapat digunakan dengan alat seperti pengenalan pola, deteksi objek, & lainnya.

Dapatkan Pakar Anotasi Audio On-board.

Sekarang siapkan set data audio yang diteliti dengan baik, terperinci, tersegmentasi, dan multi-label untuk AI cerdas

Annotator audio adalah orang atau antarmuka intuitif yang membantu mengkategorikan konten audio dengan melabelinya dengan metadata.

Untuk membuat anotasi pada file audio, Anda perlu memprosesnya menggunakan perangkat lunak anotasi yang disukai. Anda cukup memilih jangka waktu anotasi, label yang paling sesuai dengan fragmen, dan tingkatan yang sesuai dengan file audio yang perlu dianotasi. Dari perspektif yang lebih sederhana, pendekatan ini melibatkan pencarian elemen audio tertentu dalam file, seperti kebisingan, ucapan, musik, dan banyak lagi, dan melabelinya sesuai kelas yang diberikan untuk model pelatihan yang lebih baik.

Salah satu contoh anotasi ucapan yang mudah dipahami adalah dengan melakukan pembacaan aktif melalui annotator. Setelah proses diaktifkan, Anda dapat memberi label elemen tertentu dari pidato untuk semantik dan dialek, yang kemudian dapat dimasukkan ke dalam VA dan chatbot untuk meningkatkan kemampuan prediktif.

Anotasi audio/ucapan dalam pemrosesan bahasa alami adalah tentang mempersiapkan kumpulan data yang dikumpulkan dengan lebih baik, dengan memberi label dan menyegmentasikannya dengan lebih baik, terutama dari sudut pandang tujuan tertentu.

Pembelajaran mesin menyangkut model pelatihan dengan wawasan otomatis. Sementara data yang dikumpulkan memainkan peran utama dalam hal ini, anotasi audio menangani pembelajaran terstruktur dengan membantu model memahami sifat ucapan, akustik, audio, dan pola terkait dengan lebih baik.