बुद्धिमान AIs को लागी अडियो एनोटेसन
सक्षम अडियो एनोटेसन सेवाहरूको साथ संवादात्मक र बोधगम्य, नेक्स्ट-जेन एआईहरू विकास गर्नुहोस्
अब तपाईंको अडियो डाटा पाइपलाइनमा अवरोधहरू हटाउनुहोस्
विशेष ग्राहकहरु
NLP का लागि किन अडियो/स्पीच एनोटेसन सेवाहरू आवश्यक छ?
इन-कार नेभिगेसनदेखि अन्तरक्रियात्मक VAs सम्म, वाक्-सक्रिय प्रणालीहरूले हालै शो चलाउँदै आएका छन्। यद्यपि, यी आविष्कारशील र स्वायत्त सेटअपहरू सही र कुशलतापूर्वक प्रदर्शन गर्नका लागि, उनीहरूलाई सेक्शन गरिएको, सेग्मेन्ट गरिएको, र क्युरेट गरिएको डाटाको साथ खुवाउनु पर्छ।
अडियो/स्पीच डेटा सङ्कलनले अन्तरदृष्टि उपलब्धताको ख्याल राख्दा, डेटासेटहरूलाई अन्धाधुन्ध रूपमा फिडिङले मोडेलहरूलाई धेरै मद्दत गर्दैन, जबसम्म तिनीहरू सन्दर्भमा गोप्य हुँदैनन्। यो जहाँ अडियो/स्पीच लेबलिङ वा एनोटेसन काममा आउँछ, पहिले सङ्कलन गरिएका डाटासेटहरूलाई पूर्णतामा चिन्ह लगाइन्छ र भ्वाइस सहायता, नेभिगेसन समर्थन, अनुवाद, वा थप कुराहरू समावेश गर्न सक्ने विशेष प्रयोगका केसहरू व्यवस्थापन गर्न सशक्त बनाइएको छ।
सरल भाषामा भन्नुपर्दा, NLP को लागि अडियो/स्पीच एनोटेसन भनेको ढाँचामा रेकर्डिङहरू लेबल गर्ने बारे हो जुन पछि मेसिन लर्निङ सेटअपहरूद्वारा बुझिन्छ। उदाहरणका लागि, Cortana र Siri जस्ता आवाज सहायकहरूलाई सुरुमा एनोटेटेड अडियोको विशाल मात्रामा खुवाइएको थियो ताकि उनीहरूले हाम्रा प्रश्नहरू, भावनाहरू, भावनाहरू, अर्थशास्त्र र अन्य सूक्ष्मताहरूको सन्दर्भ बुझ्न सक्षम हुन सकून्।
मानव बुद्धि द्वारा संचालित भाषण र अडियो एनोटेसन उपकरण
लम्बाइमा डेटा सङ्कलन गरे तापनि, मेसिन लर्निङ मोडेलहरूले आफ्नै रूपमा सन्दर्भ र सान्दर्भिकता बुझ्ने अपेक्षा गरिँदैन। ठिक छ, तिनीहरूले गर्न सक्छन् तर हामी अहिलेको लागि स्व-सिक्ने एआईहरूको बारेमा कुरा गर्दैनौं। तर स्वयं-सिक्ने NLP मोडेलहरू तैनाथ गरिनु पर्ने भए तापनि, प्रशिक्षणको प्रारम्भिक चरण वा बरु पर्यवेक्षित सिकाइले तिनीहरूलाई मेटाडेटा-स्तरित अडियो स्रोतहरू खुवाउन आवश्यक पर्दछ।
मानक प्रयोगका केसहरू अनुसार AI र ML सेटअपहरूलाई तालिम दिनको लागि अत्याधुनिक डेटासेटहरू उपलब्ध गराएर Shaip खेलमा आउँछ। हाम्रो साथमा, तपाइँलाई हाम्रो पेशेवर कार्यबल र विशेषज्ञ एनोटेटरहरूको टोलीले सान्दर्भिक रिपोजिटरीहरूमा भाषण डेटा लेबल र वर्गीकरण गर्न सधैं काममा रहेको हुनाले तपाइँलाई दोस्रो अनुमान मोडेल विचारको आवश्यकता पर्दैन।
- तपाईंको NLP मोडेलको क्षमताहरू मापन गर्नुहोस्
- दानेदार अडियो डेटाको साथ प्राकृतिक भाषा प्रशोधन सेटअपहरू समृद्ध गर्नुहोस्
- व्यक्तिगत र रिमोट एनोटेसन सुविधाहरूको अनुभव लिनुहोस्
- बहु-लेबल एनोटेसन, ह्यान्ड-अन जस्ता उत्कृष्ट आवाज-उन्मूलन प्रविधिहरू अन्वेषण गर्नुहोस्
हाम्रो विशेषज्ञता
अनुकूलन अडियो लेबलिङ / एनोटेसन अब टाढाको सपना छैन
स्पीच र अडियो लेबलिङ सेवाहरू सुरुदेखि नै शाइपको एक बल हो। हाम्रो अत्याधुनिक अडियो र स्पीच लेबलिङ समाधानहरूको साथ कुराकानीत्मक AI, च्याटबटहरू, र वाक् पहिचान इन्जिनहरू विकास गर्नुहोस्, तालिम दिनुहोस् र सुधार गर्नुहोस्। एक अनुभवी परियोजना व्यवस्थापन टोलीसँग विश्वभरका योग्य भाषाविद्हरूको हाम्रो नेटवर्कले आवाज-सक्षम अनुप्रयोगहरूलाई तालिम दिनको लागि घण्टाको बहुभाषिक अडियो सङ्कलन गर्न र डेटाको ठूलो मात्रा एनोटेट गर्न सक्छ। हामी अडियो ढाँचाहरूमा उपलब्ध अर्थपूर्ण अन्तर्दृष्टिहरू निकाल्नको लागि अडियो फाइलहरू ट्रान्सक्राइब पनि गर्छौं। अब अडियो र स्पीच लेबलिङ प्रविधी छनोट गर्नुहोस् जुन तपाईंको लक्ष्यमा सबैभन्दा राम्रोसँग मिल्दोजुल्दो छ र मंथन र प्राविधिकताहरू Shaip मा छोड्नुहोस्।
अडियो ट्रान्सक्रिप्शन
ठ्याक्कै ट्रान्सक्राइब गरिएको स्पीच/ अडियो डाटाको ट्रकलोडमा खुवाएर बुद्धिमान NLP मोडेलहरू विकास गर्नुहोस्। Shaip मा, हामी तपाईंलाई मानक अडियो, verbatim, र बहुभाषी ट्रान्सक्रिप्शन सहित विकल्पहरूको फराकिलो सेटबाट छनौट गर्न दिन्छौं। साथै, तपाइँ मोडेलहरूलाई अतिरिक्त स्पिकर पहिचानकर्ताहरू र टाइम-स्ट्याम्पिङ डेटाको साथ तालिम दिन सक्नुहुन्छ।
भाषण लेबलिङ
स्पीच वा अडियो लेबलिङ एक मानक एनोटेसन प्रविधि हो जसले आवाजहरू छुट्याउन र विशिष्ट मेटाडेटाको साथ लेबलिङसँग सम्बन्धित छ। यस प्रविधिको सारमा अडियोको टुक्राबाट ध्वनिहरूको ओन्टोलजिकल पहिचान र तालिम डेटासेटहरूलाई थप समावेशी बनाउन तिनीहरूलाई सही रूपमा एनोटेट गर्ने समावेश छ।
अडियो वर्गीकरण
यो स्पीच एनोटेशन कम्पनीहरूले AIs लाई पूर्णताको लागि तालिम दिन प्रयोग गरिन्छ, सामग्री अनुसार अडियो रेकर्डिङहरू विश्लेषण गर्ने चिन्ता। अडियो वर्गीकरणको साथ, मेशिनहरूले आवाज र आवाजहरू पहिचान गर्न सक्छन्, जबकि अधिक सक्रिय प्रशिक्षण व्यवस्थाको एक भागको रूपमा, दुई बीचको भिन्नता पत्ता लगाउन सक्षम छन्।
बहुभाषी अडियो डाटा सेवाहरू
बहुभाषिक अडियो डेटा सङ्कलन गर्नु उपयोगी हुन्छ यदि एनोटेटरहरूले तिनीहरूलाई तदनुसार लेबल र खण्ड गर्न सक्छन्। यो जहाँ बहुभाषिक अडियो डेटा सेवाहरू काममा आउँछन् किनभने तिनीहरू भाषाको विविधतामा आधारित एनोटेटिंग भाषणको चिन्ता गर्छन्, पहिचान गर्न र प्रासंगिक AIs द्वारा पूर्ण रूपमा पार्स गर्न।
प्राकृतिक भाषा
कथन
NLU ले स-साना विवरणहरू, जस्तै शब्दार्थ, बोली, सन्दर्भ, तनाव, र थपलाई वर्गीकरण गर्न मानव बोलीलाई एनोटेट गर्ने चिन्ता गर्दछ। एनोटेटेड डेटाको यो फारमले भर्चुअल सहायक र च्याटबटहरूलाई अझ राम्रो तालिम दिनको लागि अर्थ दिन्छ।
बहु-लेबल
एनोटेशन
मोडेलहरूलाई ओभरल्यापिङ अडियो स्रोतहरू छुट्याउन मद्दत गर्न धेरै लेबलहरूमा रिसोर्ट गरेर अडियो डेटा एनोटेट गर्नु महत्त्वपूर्ण छ। यस दृष्टिकोणमा, अडियो डेटासेट एक वा धेरै वर्गहरूसँग सम्बन्धित हुन सक्छ, जुन राम्रो निर्णय लिनको लागि मोडेलमा स्पष्ट रूपमा अवगत गर्न आवश्यक छ।
स्पिकर डायराइजेशन
यसले व्यक्तिगत स्पिकरहरूसँग सम्बन्धित समरूप खण्डहरूमा इनपुट अडियो फाइल विभाजन गर्न समावेश गर्दछ। डायराइजेसन भनेको स्पिकरको सीमाहरू पहिचान गर्नु र अडियो फाइलहरूलाई खण्डहरूमा समूहबद्ध गर्नु हो। यो प्रक्रियाले कल सेन्टर संवाद, चिकित्सा र कानुनी वार्तालाप, र बैठकहरूको वार्तालाप विश्लेषण र ट्रान्सक्राइबिङलाई स्वचालित रूपमा मद्दत गर्दछ।
फोनेटिक ट्रान्सक्रिप्शन
नियमित ट्रान्सक्रिप्शनको विपरीत जसले अडियोलाई शब्दहरूको अनुक्रममा रूपान्तरण गर्दछ, एक फोनेटिक ट्रान्सक्रिप्शनले कसरी शब्दहरू उच्चारण गरिन्छ र दृश्यात्मक रूपमा ध्वन्यात्मक प्रतीकहरू प्रयोग गरेर ध्वनिहरूलाई प्रतिनिधित्व गर्दछ। फोनेटिक ट्रान्सक्रिप्शनले धेरै बोलीहरूमा एउटै भाषाको उच्चारणमा फरक नोट गर्न सजिलो बनाउँछ।
अडियो वर्गीकरण को प्रकार
यसले ध्वनि वा अडियो सङ्केतहरूलाई पूर्वनिर्धारित कक्षाहरूमा वर्गीकरण गर्ने प्रयास गर्दछ जुन वातावरणमा अडियो रेकर्ड गरिएको थियो। अडियो डेटा एनोटेटरहरूले रेकर्डिङहरूलाई तिनीहरू कहाँ रेकर्ड गरिएको थियो भनेर पहिचान गरेर वर्गीकरण गर्नुपर्छ, जस्तै स्कूल, घर, क्याफे, सार्वजनिक यातायात, आदि। यो प्रविधिले वाक् पहिचान सफ्टवेयर, भर्चुअल सहायकहरू, मल्टिमिडियाका लागि अडियो पुस्तकालयहरू, र अडियो-आधारित निगरानी विकास गर्न मद्दत गर्छ। प्रणालीहरू।
यो अडियो पहिचान टेक्नोलोजीको एक महत्वपूर्ण भाग हो जहाँ ध्वनिहरू पहिचान गरिन्छ र तिनीहरू उत्पन्न हुने वातावरणको आधारमा वर्गीकृत हुन्छन्। वातावरणीय ध्वनि घटनाहरू पहिचान गर्न गाह्रो छ किनभने तिनीहरू स्थिर ढाँचाहरू जस्तै संगीत, लय, वा सिमान्टिक फोनमहरू पछ्याउँदैनन्। उदाहरणका लागि, हर्न, साइरन, वा बच्चाहरू बजिरहेको आवाज। यो प्रणालीले ब्रेक-इन, बन्दुकको गोली, र भविष्यवाणी मर्मत पहिचान गर्न परिष्कृत सुरक्षा प्रणालीहरू विकास गर्न मद्दत गर्दछ।
संगीत वर्गीकरणले विधा, वाद्ययन्त्र, मुड, र समूहको आधारमा संगीतलाई स्वचालित रूपमा विश्लेषण र वर्गीकरण गर्दछ। यसले संगीतको एनोटेट टुक्राहरूलाई परिष्कृत संगठित र पुन: प्राप्तिका लागि संगीत पुस्तकालयहरू विकास गर्न मद्दत गर्दछ। यो प्रविधि फाइनट्यूनिंग प्रयोगकर्ता सिफारिसहरू, सांगीतिक समानताहरू पहिचान गर्न, र संगीत प्राथमिकताहरू प्रदान गर्न प्रयोग गरिन्छ।
NLU प्राकृतिक भाषा प्रशोधन प्रविधिको एक महत्त्वपूर्ण भाग हो जसले मेसिनहरूलाई मानव बोली बुझ्न मद्दत गर्दछ। NLU का दुई मुख्य अवधारणाहरू उद्देश्य र कथनहरू हुन्। NLU ले मानव बोलीको सानो विवरण जस्तै बोली, अर्थ, र अर्थशास्त्रलाई वर्गीकृत गर्दछ। यो प्रविधिले मानिसको बोली राम्रोसँग बुझ्नको लागि उन्नत च्याटबट र भर्चुअल सहायकहरू विकास गर्न मद्दत गर्छ।
तपाईंको भरपर्दो अडियो एनोटेसन साझेदारको रूपमा Shaip छनौट गर्ने कारणहरू
सदस्यहरू
समर्पित र प्रशिक्षित टोलीहरू:
- डाटा सिर्जना, लेबलिङ र QA को लागि 30,000+ सहयोगीहरू
- प्रमाणीकरण परियोजना व्यवस्थापन टोली
- अनुभवी उत्पादन विकास टोली
- ट्यालेन्ट पूल सोर्सिङ र अनबोर्डिङ टोली
प्रक्रिया
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता सुनिश्चित गरिएको छ:
- बलियो 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
- 6 सिग्मा ब्ल्याक बेल्टहरूको समर्पित टोली - मुख्य प्रक्रिया मालिकहरू र गुणस्तर अनुपालन
- निरन्तर सुधार र प्रतिक्रिया लूप
प्लेटफर्म
पेटेन्ट प्लेटफर्मले फाइदाहरू प्रदान गर्दछ:
- वेब-आधारित अन्त-देखि-अन्त प्लेटफर्म
- निर्दोष गुणस्तर
- छिटो TAT
- सिमलेस डेलिभरी
सदस्यहरू
समर्पित र प्रशिक्षित टोलीहरू:
- डाटा सिर्जना, लेबलिङ र QA को लागि 30,000+ सहयोगीहरू
- प्रमाणीकरण परियोजना व्यवस्थापन टोली
- अनुभवी उत्पादन विकास टोली
- ट्यालेन्ट पूल सोर्सिङ र अनबोर्डिङ टोली
प्रक्रिया
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता सुनिश्चित गरिएको छ:
- बलियो 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
- 6 सिग्मा ब्ल्याक बेल्टहरूको समर्पित टोली - मुख्य प्रक्रिया मालिकहरू र गुणस्तर अनुपालन
- निरन्तर सुधार र प्रतिक्रिया लूप
प्लेटफर्म
पेटेन्ट प्लेटफर्मले फाइदाहरू प्रदान गर्दछ:
- वेब-आधारित अन्त-देखि-अन्त प्लेटफर्म
- निर्दोष गुणस्तर
- छिटो TAT
- सिमलेस डेलिभरी
तपाईंले अडियो डाटा लेबलिङ / एनोटेसनलाई किन आउटसोर्स गर्नुपर्छ
समर्पण टोली
यो अनुमान गरिएको छ कि डेटा वैज्ञानिकहरूले आफ्नो 80% भन्दा बढी समय डेटा सफाई र डेटा तयारीमा खर्च गर्छन्। आउटसोर्सिङको साथ, तपाईंको डेटा वैज्ञानिकहरूको टोलीले हाम्रो लागि कामको कठिन भाग छोडेर बलियो एल्गोरिदमहरूको विकास जारी राख्नमा ध्यान केन्द्रित गर्न सक्छ।
स्केलेबिलिटी
औसत मेशिन लर्निङ (एमएल) मोडेललाई पनि डाटाको ठूलो भाग लेबल गर्न आवश्यक पर्दछ, जसले कम्पनीहरूलाई अन्य टोलीहरूबाट स्रोतहरू तान्न आवश्यक पर्दछ। हामी जस्ता डेटा एनोटेसन सल्लाहकारहरूसँग, हामी डोमेन विशेषज्ञहरू प्रस्ताव गर्दछौं जसले समर्पित रूपमा तपाइँको परियोजनाहरूमा काम गर्दछ र तपाइँको व्यवसाय बढ्दै जाँदा सजिलै संग सञ्चालन मापन गर्न सक्छ।
राम्रो गुणस्तर
समर्पित डोमेन विशेषज्ञहरू, जसले डे-इन र डे-आउट एनोटेट गर्नेछन् - कुनै पनि दिन - टोलीको तुलनामा उत्कृष्ट काम गर्नेछन्, जुन उनीहरूको व्यस्त तालिकामा एनोटेसन कार्यहरू समायोजन गर्न आवश्यक छ। भन्न आवश्यक छैन, यसले राम्रो आउटपुटमा परिणाम दिन्छ।
आन्तरिक पूर्वाग्रह हटाउनुहोस्
एआई मोडेलहरू असफल हुनुको कारण, डाटा सङ्कलन र एनोटेसनमा काम गर्ने टोलीहरूले अनजानमा पूर्वाग्रह प्रस्तुत गर्छन्, अन्तिम परिणामलाई स्किभ गर्दै र शुद्धतालाई असर गर्छ। यद्यपि, डेटा एनोटेसन विक्रेताले अनुमानहरू र पूर्वाग्रहहरू हटाएर सुधारिएको शुद्धताको लागि डेटा एनोटेट गर्न राम्रो काम गर्दछ।
सेवाहरू प्रस्ताव गरियो
विस्तृत AI सेटअपहरूको लागि विशेषज्ञ छवि डेटा सङ्कलन सबै-ह्यान्ड-अन-डेक होइन। Shaip मा, तपाइँ निम्न सेवाहरू पनि विचार गर्न सक्नुहुन्छ मोडेलहरू सामान्य भन्दा बढी व्यापक बनाउनको लागि:
पाठ एनोटेसन
सेवा
हामी एकाइ एनोटेसन, पाठ वर्गीकरण, भावना एनोटेसन, र अन्य सान्दर्भिक उपकरणहरू प्रयोग गरेर, विस्तृत डेटासेटहरू एनोटेट गरेर पाठ्य डेटा प्रशिक्षण तयार गर्नमा विशेषज्ञ छौं।
छवि एनोटेशन
सेवा
हामी लेबलिङमा गर्व गर्छौं, कम्प्युटर भिजन मोडेलहरू प्रशिक्षित गर्न छवि डेटासेटहरू विभाजित। केही सान्दर्भिक प्रविधिहरूले सीमा पहिचान र छवि वर्गीकरण समावेश गर्दछ।
भिडियो एनोटेशन
सेवा
Shaip ले कम्प्यूटर भिजन मोडेलहरू प्रशिक्षणको लागि उच्च-अन्तको भिडियो लेबलिङ सेवाहरू प्रदान गर्दछ। ढाँचा पहिचान, वस्तु पत्ता लगाउने, र थप जस्ता उपकरणहरूसँग डेटासेटहरू प्रयोगयोग्य बनाउने उद्देश्य हो।
सिफारिस गरिएका संसाधनहरू
क्रेताको मार्गदर्शक
वार्तालाप AI को लागी क्रेता गाइड
तपाईंले कुराकानी गर्नुभएको च्याटबोट एक उन्नत संवादात्मक AI प्रणालीमा चल्छ जुन प्रशिक्षित, परीक्षण गरिएको छ, र धेरै वाक् पहिचान डेटासेटहरू प्रयोग गरेर निर्माण गरिएको छ।
प्रस्तावहरू
तपाईंको AIs को लागि स्पीच डाटा संग्रह सेवाहरू
Shaip ले 150+ भन्दा बढी भाषाहरूमा अन्त-देखि-अन्त भाषण/अडियो डेटा सङ्कलन सेवाहरू प्रदान गर्दछ जसले आवाज-सक्षम प्रविधिहरूलाई विश्वभरका दर्शकहरूको विविध सेट पूरा गर्न सक्षम पार्छ।
ब्लग
उदाहरणको साथ अडियो / स्पीच एनोटेसन के हो
हामीले सबैले एलेक्सा (वा अन्य आवाज सहायकहरू) लाई केही खुला-समाप्त प्रश्नहरू सोधेका छौं। Alexa, नजिकको पिज्जा ठाउँ खुला छ? Alexa, मेरो स्थानमा कुन रेस्टुरेन्टले मेरो ठेगानामा निःशुल्क डेलिभरी प्रदान गर्दछ?
अब बुद्धिमान AIs को लागि राम्रो-अनुसन्धान, दानेदार, खण्ड, र बहु-लेबल अडियो डेटासेटहरू तयार गर्नुहोस्।
प्राय: सोधिने प्रश्नहरू (अकसर गरेमा)
अडियो एनोटेटर या त एक व्यक्ति वा एक सहज इन्टरफेस हो जसले अडियो सामग्रीलाई मेटाडेटाको साथ लेबल गरेर वर्गीकरण गर्न मद्दत गर्दछ।
अडियो फाइल एनोटेट गर्नको लागि, तपाईंले मनपर्ने एनोटेटिंग सफ्टवेयर प्रयोग गरेर यसलाई प्रशोधन गर्न आवश्यक छ। तपाइँ केवल एनोटेसनको समय सीमा, टुक्रासँग राम्रोसँग मिल्ने लेबल, र अडियो फाइललाई एनोटेट गर्न आवश्यक पर्ने तहहरू चयन गर्न सक्नुहुन्छ। एक सरल परिप्रेक्ष्यमा, दृष्टिकोणले फाइलमा विशिष्ट अडियो तत्वहरू फेला पार्न समावेश गर्दछ, जस्तै शोर, बोली, संगीत, र थप, र तिनीहरूलाई प्रशिक्षण मोडेलहरूको लागि दिइएको वर्ग अनुसार लेबलिङ।
भाषण एनोटेसनको एक सजिलै बुझ्न सकिने उदाहरण एनोटेटर मार्फत सक्रिय पढाइको विषय हो। एकचोटि प्रक्रिया सक्रिय भएपछि, तपाईंले बोलीका केही तत्वहरूलाई शब्दार्थ र बोलीका लागि लेबल गर्न सक्नुहुन्छ, जसलाई VAs र च्याटबटहरूमा भविष्यसूचक क्षमताहरू सुधार गर्न खुवाउन सकिन्छ।
प्राकृतिक भाषा प्रशोधनमा अडियो/स्पीच एनोटेशन भनेको सङ्कलन गरिएका डाटा सेटहरूलाई अझ राम्रोसँग लेबलिङ गरी विभाजन गरेर, विशेष गरी लक्ष्य-विशिष्ट दृष्टिकोणबाट तयार पार्ने कुरा हो।
मेशिन लर्निङले स्वचालित अन्तर्दृष्टिको साथ प्रशिक्षण मोडेलहरूसँग सम्बन्धित छ। यस सन्दर्भमा सङ्कलन गरिएको डाटाले प्रमुख भूमिका खेल्दा, अडियो एनोटेशनले मोडेलहरूलाई बोली, ध्वनिकी, अडियो र सम्बन्धित ढाँचाको प्रकृति राम्रोसँग बुझ्न मद्दत गरेर संरचित शिक्षाको ख्याल राख्छ।