Servizi di annotazione audio ed etichettatura vocale per l'intelligenza artificiale vocale.
Set di dati audio pronti per la produzione in oltre 150 lingue: etichettatura del parlato, trascrizione, diarizzazione del parlante e tagging degli eventi acustici, forniti da annotatori specializzati.
Che cos'è l'annotazione audio?
L'annotazione audio è il processo di etichettatura di parole, suoni, interlocutori, emozioni ed eventi acustici in un file audio, in modo che i modelli di apprendimento automatico (riconoscimento automatico del parlato, ASR, assistenti vocali, IA conversazionale e IA vocale generativa) possano interpretare i suoni del mondo reale. Shaip offre l'annotazione audio come servizio gestito in oltre 150 lingue, combinando annotatori linguisti qualificati con strumenti basati sull'IA e un framework di qualità Six Sigma.
Il nostro know-how
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 del parlato e indicazione temporale
Trascrizione verbatim, non verbatim e fonetica con ID del parlante e timestamp a livello di parola, pronta per l'addestramento di modelli ASR e STT. Output in formato JSON, TextGrid, ELAN, CTM e schemi personalizzati, per dataset di livello produttivo.
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 degli eventi acustici e dei suoni
Etichettatura di suoni audio non vocali (allarmi, colpi di tosse, spari, rumori di macchinari, traffico, passi) per il riconoscimento di suoni ambientali, la sorveglianza, la manutenzione predittiva e l'intelligenza artificiale respiratoria in ambito clinico. Etichettatura singola o multipla, con tassonomie personalizzate allineate agli schemi del cliente ed esportazioni compatibili con AudioSet.
Annotazione audio multilingue
Annotatori madrelingua in oltre 150 lingue e dialetti, comprese lingue con risorse limitate e lingue indiane, in grado di gestire registrazioni con code-switching, accenti regionali e terminologia culturalmente specifica. Utile laddove le implementazioni globali di intelligenza artificiale vocale necessitano di una copertura linguistica che i fornitori che offrono solo l'inglese o una singola lingua non possono garantire.
Analisi dell'espressione in linguaggio naturale (NLU) e annotazione dell'intento
Etichettatura di intenti, entità e slot sul linguaggio parlato, con livelli dialettali, semantici e di sentiment. Il formato del dataset alimenta chatbot, sistemi IVR, assistenti vocali e agenti vocali generativi addestrati a gestire conversazioni reali, incluso il code-switching tra due o più lingue all'interno di una singola emissione.
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.
Registrazione e identificazione dei relatori
Rilevamento dei confini che suddivide registrazioni di lunga durata (conversazioni di call center, consulti clinici, riunioni) in segmenti omogenei per ciascun interlocutore. Include l'etichettatura di genere, fascia d'età e lingua laddove richiesto dal caso d'uso, aiutando i modelli ad attribuire il parlato in modo accurato in ambienti con più interlocutori.
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.
Annotazione audio per IA generativa e multimodale
Etichettatura specialistica per l'IA vocale generativa, RLHF per gli output audio, dati di addestramento multimodali che combinano parlato con testo o video e preparazione del dataset TTS. Include coppie audio prompt-risposta, classificazione delle preferenze ed etichette di stile/tono per la messa a punto di modelli conversazionali e di clonazione vocale.
Tipi di classificazione audio
Classificazione dei dati sull'acustica
I suoni vengono classificati in base all'ambiente di registrazione (scuole, case, caffè, trasporti pubblici, veicoli) per addestrare sistemi di riconoscimento vocale, assistenti virtuali, librerie audio e sistemi di sorveglianza che devono riconoscere il contesto, non solo le parole.
Classificazione del suono ambientale
Gli eventi sonori non musicali e non vocali, come clacson, sirene, spari, rottura di vetri, bambini che giocano e macchinari, vengono etichettati per l'intelligenza artificiale applicata alla sicurezza, la manutenzione predittiva e le implementazioni nelle città intelligenti, dove la classificazione basata su modelli non è applicabile.
Classificazione musicale
Etichette per genere, strumento, atmosfera, tempo e ensemble per librerie musicali, sistemi di raccomandazione, rilevamento del copyright e moderazione dei contenuti. Include l'etichettatura multipla per brani che abbracciano diversi generi o atmosfere.
Classificazione dell'enunciato in linguaggio naturale
L'intento e il significato vengono estratti a livello di singola parola – dialetto, semantica, accento, tono – per alimentare chatbot, assistenti vocali e intelligenza artificiale conversazionale che reagiscono al modo in cui qualcosa viene detto, non solo a ciò che viene detto.
Strumento di annotazione vocale e audio basato sull'intelligenza umana
Nonostante la raccolta di dati su vasta scala, non ci si aspetta che i modelli di apprendimento automatico comprendano autonomamente il contesto e la rilevanza. Anche se esistessero modelli NLP autoapprendenti, la fase iniziale di addestramento, o meglio di apprendimento supervisionato, richiederebbe che venissero alimentati con risorse audio ricche di metadati.
È qui che entra in gioco Shaip, mettendo a disposizione dataset all'avanguardia per addestrare modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico, secondo i casi d'uso standard. Il nostro team di professionisti e un gruppo di annotatori esperti sono costantemente impegnati nell'etichettatura e nella categorizzazione dei dati vocali nei repository pertinenti.
- 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
Motivi per scegliere Shaip come partner affidabile per le annotazioni audio
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
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
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.
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.
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.
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:
Servizi di annotazione del testo
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.
Servizi di annotazione delle immagini
Siamo orgogliosi di etichettare set di dati di immagini segmentati per addestrare modelli di visione artificiale esigenti. Alcune delle tecniche rilevanti includono il riconoscimento dei confini e la classificazione delle immagini.
Servizi di annotazione video
Shaip offre servizi di etichettatura video di fascia alta per l'addestramento di modelli di visione artificiale.
L'obiettivo qui è rendere i set di dati utilizzabili con strumenti come il riconoscimento di pattern, il rilevamento di oggetti e altro ancora.
Risorse consigliate
Guida all'acquirente
Guida all'acquisto per l'IA conversazionale
Il chatbot con cui hai conversato funziona su un avanzato sistema di intelligenza artificiale conversazionale che viene addestrato, testato e creato utilizzando tonnellate di set di dati di riconoscimento vocale
offerte
Servizi di raccolta dati vocali per le tue IA
Shaip offre servizi di raccolta dati vocali/audio end-to-end in oltre 150 lingue per consentire alle tecnologie abilitate alla voce di soddisfare un pubblico diversificato in tutto il mondo.
Blog
Che cos'è l'annotazione audio/vocale con l'esempio
Tutti abbiamo posto ad Alexa (o ad altri assistenti vocali) alcune domande a risposta aperta. Alexa, la pizzeria più vicina è aperta? Alexa, quale ristorante nella mia località offre la consegna gratuita al mio indirizzo?
Clienti in primo piano
Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
Ottieni esperti di annotazioni audio a bordo.
Ora prepara set di dati audio ben studiati, granulari, segmentati e multi-etichetta per IA intelligenti
Domande frequenti (FAQ)
1. Cos'è l'annotazione audio e in cosa si differenzia dalla trascrizione?
2. Quali tipi di annotazioni audio offre Shaip?
3. Quali settori e casi d'uso sono supportati dalla funzionalità di annotazione audio di Shaip?
4. In che modo Shaip garantisce l'accuratezza e la qualità delle annotazioni audio?
5. Quali lingue copre il team di annotazione audio di Shaip?
6. Il servizio di annotazione audio di Shaip è conforme a HIPAA, GDPR e ISO 27001?
7. Come gestisce Shaip l'annotazione audio per l'intelligenza artificiale generativa e i modelli vocali di grandi dimensioni?
8. Shaip è in grado di lavorare con l'annotazione audio in ambienti rumorosi, reali o specifici di un determinato dominio?
9. In che modo l'annotazione audio migliora i sistemi di riconoscimento vocale basati sull'intelligenza artificiale?
Fornisce dati etichettati per aiutare i sistemi a identificare parole, accenti e intenti, migliorando la trascrizione e la comprensione.
10. Quali sono le sfide nell'annotazione di set di dati audio multilingue?
Le sfide includono la gestione di accenti e dialetti. Shaip gestisce queste situazioni con linguisti internazionali e processi scalabili.
