Annotazione audio per IA intelligenti

Sviluppa IA conversazionali e percettive di nuova generazione con servizi di annotazione audio competenti 

Annotazione audio

Elimina subito i colli di bottiglia nella tua pipeline di dati audio

Clienti in primo piano

Perché sono necessari i servizi di annotazione audio/vocale per la PNL?

Dalle navigazioni in auto ai VA interattivi, i sistemi ad attivazione vocale hanno recentemente condotto lo spettacolo. Tuttavia, affinché queste configurazioni inventive e autonome funzionino in modo accurato ed efficiente, devono essere alimentate con dati sezionati, segmentati e curati.

Sebbene la raccolta di dati audio/voci si occupi della disponibilità delle informazioni dettagliate, l'alimentazione cieca dei set di dati non sarebbe di grande aiuto per i modelli, a meno che non diventino al corrente del contesto. È qui che l'etichettatura o l'annotazione audio/vocale è utile, assicurando che i set di dati precedentemente raccolti siano contrassegnati alla perfezione e autorizzati a gestire casi d'uso specifici, che potrebbero includere assistenza vocale, supporto alla navigazione, traduzione o altro.

In parole povere, l'annotazione audio/vocale per NLP riguarda l'etichettatura delle registrazioni in un formato che viene successivamente compreso dalle impostazioni di apprendimento automatico. Ad esempio, gli assistenti vocali come Cortana e Siri sono stati inizialmente alimentati con volumi giganteschi di audio annotato per poter comprendere il contesto delle nostre domande, emozioni, sentimenti, semantica e altre sfumature.

Strumento di annotazione vocale e audio basato sull'intelligenza umana

Nonostante raccolgano dati a lungo, i modelli di apprendimento automatico non dovrebbero comprendere il contesto e la pertinenza da soli. Bene, possono, ma per ora non parleremo delle IA ad autoapprendimento. Ma anche se i modelli di autoapprendimento NLP dovessero essere implementati, la fase iniziale della formazione o piuttosto dell'apprendimento supervisionato richiederebbe che siano alimentati con risorse audio a strati di metadati.

È qui che entra in gioco Shaip, rendendo disponibili set di dati all'avanguardia per addestrare le configurazioni di AI e ML, secondo i casi d'uso standard. Con noi al tuo fianco, non hai bisogno di un'ideazione di modelli indovinati poiché la nostra forza lavoro professionale e un team di annotatori esperti sono sempre al lavoro per etichettare e classificare i dati vocali nei repository pertinenti.

Annotazione vocale
  • Ridimensiona le capacità del tuo modello NLP
  • Arricchisci le configurazioni di elaborazione del linguaggio naturale con dati audio granulari
  • Sperimenta strutture di annotazione di persona e remote
  • Esplora le migliori tecniche di eliminazione del rumore come l'annotazione multi-etichetta, le pratiche

La nostra competenza

Etichettatura/annotazione audio personalizzata non è più un sogno lontano

I servizi di etichettatura vocale e audio sono stati un punto di forza di Shaip sin dall'inizio. Sviluppa, addestra e migliora l'intelligenza artificiale conversazionale, i chatbot e i motori di riconoscimento vocale con le nostre soluzioni di etichettatura audio e vocale all'avanguardia. La nostra rete di linguisti qualificati in tutto il mondo con un team esperto di gestione dei progetti può raccogliere ore di audio multilingue e annotare grandi volumi di dati per addestrare applicazioni abilitate alla voce. Trascriviamo anche file audio per estrarre approfondimenti significativi disponibili in formati audio. Ora scegli la tecnica di etichettatura audio e vocale che meglio si adatta al tuo obiettivo e lascia il brainstorming e gli aspetti tecnici a Shaip.

Trascrizione audio

Trascrizione audio

Sviluppa modelli NLP intelligenti alimentando carichi di dati vocali/audio trascritti con precisione. In Shaip, ti permettiamo di scegliere da una più ampia gamma di scelte, tra cui audio standard, letterale e trascrizione multilingue. Inoltre, puoi addestrare i modelli con identificatori di altoparlanti aggiuntivi e dati di timestamp.

Etichettatura del discorso

Etichettatura del discorso

L'etichettatura vocale o audio è una tecnica di annotazione standard che riguarda la separazione dei suoni e l'etichettatura con metadati specifici. L'essenza di questa tecnica implica l'identificazione ontologica dei suoni da un pezzo di audio e l'annotazione accurata degli stessi per rendere i set di dati di addestramento più inclusivi

Classificazione audio

Classificazione audio

Viene utilizzato dalle società di annotazione vocale per addestrare le IA alla perfezione, riguarda l'analisi delle registrazioni audio, secondo il contenuto. Con le classificazioni audio, le macchine possono identificare voci e suoni, pur essendo in grado di distinguere tra i due, come parte di un regime di allenamento più proattivo.

Servizi di dati audio multilingue

Servizi di dati audio multilingue

La raccolta di dati audio multilingue è utile solo se gli annotatori possono etichettarli e segmentarli di conseguenza. È qui che tornano utili i servizi di dati audio multilingue in quanto riguardano l'annotazione del parlato in base alla diversità della lingua, da identificare e analizzare perfettamente dalle IA competenti

Espressione in linguaggio naturale

Linguaggio naturale
Espressione

L'NLU riguarda l'annotazione del linguaggio umano per classificare i più piccoli dettagli, come semantica, dialetti, contesto, stress e altro. Questa forma di dati annotati ha senso per addestrare meglio assistenti virtuali e chatbot.

Annotazione multietichetta

Multietichetta
Annotazione

Annotare i dati audio ricorrendo a più etichette è importante per aiutare i modelli a differenziare le sorgenti audio sovrapposte. In questo approccio, un set di dati audio potrebbe appartenere a una o più classi, che devono essere esplicitamente trasmesse al modello per un migliore processo decisionale.

Diarizzazione dei relatori

Diarizzazione dei relatori

Implica la suddivisione di un file audio di input in segmenti omogenei associati ai singoli altoparlanti. Diarizzazione significa identificare i confini dei parlanti e raggruppare i file audio in segmenti per determinare il numero di parlanti distinti. Questo processo consente di automatizzare l'analisi delle conversazioni e la trascrizione dei dialoghi dei call center, delle conversazioni mediche e legali e delle riunioni.

Trascrizione fonetica

Trascrizione fonetica

A differenza della normale trascrizione che converte l'audio in una sequenza di parole, una trascrizione fonetica rileva come le parole vengono pronunciate e rappresenta visivamente i suoni utilizzando simboli fonetici. La trascrizione fonetica rende più facile notare la differenza nella pronuncia della stessa lingua in diversi dialetti.

Tipi di classificazione audio

Tenta di classificare suoni o segnali audio in classi predefinite in base all'ambiente in cui è stato registrato l'audio. Gli annotatori di dati audio devono classificare le registrazioni identificando dove sono state registrate, come scuole, case, bar, trasporti pubblici, ecc. Questa tecnologia aiuta a sviluppare software di riconoscimento vocale, assistenti virtuali, librerie audio per contenuti multimediali e sorveglianza basata sull'audio sistemi. 

È una parte fondamentale della tecnologia di riconoscimento audio in cui i suoni vengono riconosciuti e classificati in base all'ambiente in cui provengono. Identificare gli eventi sonori ambientali è difficile in quanto non seguono schemi statici come musica, ritmi o fonemi semantici. Ad esempio, i suoni di clacson, sirene o bambini che giocano. Questo sistema aiuta a sviluppare sistemi di sicurezza avanzati per riconoscere effrazioni, spari e manutenzione predittiva.

La classificazione musicale analizza e classifica automaticamente la musica in base al genere, agli strumenti, all'umore e all'ensemble. Aiuta anche a sviluppare librerie musicali per una migliore organizzazione e recupero di brani musicali annotati. Questa tecnologia è sempre più utilizzata per ottimizzare i consigli degli utenti, identificare somiglianze musicali e fornire preferenze musicali.

NLU è una parte cruciale della tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale che aiuta le macchine a comprendere il linguaggio umano. I due concetti principali di NLU sono l'intento e le espressioni. NLU classifica i dettagli minori del linguaggio umano come dialetto, significato e semantica. Questa tecnologia aiuta a sviluppare chatbot avanzati e assistenti virtuali per comprendere meglio il parlato umano.

Motivi per scegliere Shaip come partner affidabile per le annotazioni audio

Persone

Persone

Team dedicati e formati:

  • Oltre 30,000 collaboratori per la creazione di dati, l'etichettatura e il controllo qualità
  • Team di gestione del progetto con credenziali
  • Team di sviluppo prodotto esperto
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processo

Processo

La massima efficienza del processo è assicurata da:

  • Robusto processo Stage-Gate 6 Sigma
  • Un team dedicato di cinture nere 6 Sigma: titolari di processi chiave e conformità alla qualità
  • Miglioramento continuo e ciclo di feedback
Piattaforma

Piattaforma

La piattaforma brevettata offre vantaggi:

  • Piattaforma end-to-end basata sul web
  • Qualità impeccabile
  • TAT . più veloce
  • Consegna senza soluzione di continuità

Perché dovresti esternalizzare l'etichettatura/annotazione dei dati audio

Squadra dedicata

Si stima che i data scientist trascorrano oltre l'80% del loro tempo nella pulizia e preparazione dei dati. Con l'outsourcing, il tuo team di data scientist può concentrarsi sullo sviluppo di algoritmi robusti, lasciando a noi la parte noiosa del lavoro.

Scalabilità

Anche un modello di Machine Learning (ML) medio richiederebbe l'etichettatura di grandi quantità di dati, il che richiede alle aziende di attingere risorse da altri team. Con i consulenti di annotazione dei dati come noi, offriamo esperti di dominio che lavorano con dedizione ai tuoi progetti e possono facilmente scalare le operazioni man mano che la tua attività cresce.

Qualità migliore

Gli esperti di dominio dedicati, che annotano giorno dopo giorno, svolgeranno ogni giorno un lavoro superiore rispetto a un team, che deve adattarsi alle attività di annotazione nei loro impegni. Inutile dire che si traduce in un output migliore.

Elimina il pregiudizio interno

Il motivo per cui i modelli di intelligenza artificiale falliscono è perché i team che lavorano sulla raccolta dei dati e sull'annotazione introducono involontariamente errori, distorcendo il risultato finale e influendo sull'accuratezza. Tuttavia, il fornitore di annotazioni dei dati fa un lavoro migliore nell'annotare i dati per una maggiore precisione eliminando ipotesi e distorsioni.

Servizi offerti

La raccolta di dati di immagini da parte di esperti non è pratica per le configurazioni AI complete. Da Shaip, puoi anche considerare i seguenti servizi per rendere i modelli molto più diffusi del solito:

Annotazione di testo

Annotazione di testo
Servizi

Siamo specializzati nel preparare l'addestramento dei dati testuali annotando set di dati esaustivi, utilizzando l'annotazione di entità, la classificazione del testo, l'annotazione del sentiment e altri strumenti pertinenti.

Annotazione di immagine

Annotazione di immagine
Servizi

Siamo orgogliosi di etichettare set di dati di immagini segmentati per addestrare modelli di visione artificiale. Alcune delle tecniche rilevanti includono il riconoscimento dei confini e la classificazione delle immagini.

Annotazione video

Annotazione video
Servizi

Shaip offre servizi di etichettatura video di fascia alta per la formazione di modelli di Computer Vision. L'obiettivo è rendere i set di dati utilizzabili con strumenti come il riconoscimento di schemi, il rilevamento di oggetti e altro ancora.

Ottieni esperti di annotazioni audio a bordo.

Ora prepara set di dati audio ben studiati, granulari, segmentati e multi-etichetta per IA intelligenti

Un annotatore audio è una persona o un'interfaccia intuitiva che aiuta a classificare il contenuto audio etichettandolo con metadati.

Per annotare un file audio, è necessario elaborarlo utilizzando il software di annotazione preferito. Puoi semplicemente selezionare l'intervallo di tempo dell'annotazione, l'etichetta più adatta al frammento e i livelli in base ai quali il file audio deve essere annotato. Da una prospettiva più semplice, l'approccio prevede la ricerca di elementi audio specifici nel file, come rumore, parlato, musica e altro, e l'etichettatura secondo la classe specificata per addestrare meglio i modelli.

Un esempio facilmente comprensibile di annotazione vocale è sottoporre lo stesso alla lettura attiva tramite un annotatore. Una volta attivato il processo, puoi etichettare alcuni elementi del discorso per semantica e dialetti, che possono quindi essere inseriti nei VA e nei chatbot per migliorare le capacità predittive.

L'annotazione audio/vocale nell'elaborazione del linguaggio naturale consiste nel preparare meglio i set di dati raccolti, etichettandoli e segmentandoli meglio, soprattutto da un punto di vista specifico per l'obiettivo.

L'apprendimento automatico riguarda i modelli di formazione con approfondimenti automatizzati. Sebbene i dati raccolti svolgano un ruolo importante in questo senso, l'annotazione audio si occupa dell'apprendimento strutturato aiutando i modelli a comprendere meglio la natura del parlato, dell'acustica, dell'audio e del pattern associato.