Сервіси аудіоанотацій та маркування мовлення для голосового штучного інтелекту

Готові до виробництва набори аудіоданих понад 150 мовами — маркування мовлення, транскрипція, ведення діалогу мовця та позначення акустичних подій, що надаються спеціалізованими анотаторами

Контакти
Аудіо анотація

Що таке аудіоанотація?

Аудіоанотація — це процес позначення вимовлених слів, звуків, динаміків, емоцій та акустичних подій в аудіофайлі, щоб моделі машинного навчання — автоматичне розпізнавання мовлення (ASR), голосові помічники, розмовний штучний інтелект та генеративний голосовий штучний інтелект — могли інтерпретувати звуки реального світу. Shaip надає аудіоанотацію як керовану послугу для понад 150 мов, поєднуючи навчених лінгвістів-анотаторів з інструментами на базі штучного інтелекту та системою якості 6-Sigma.

Наша експертиза

Індивідуальні аудіомаркування/анотації більше не є далекою мрією

Сервіси маркування мовлення та аудіо були сильною стороною Shaip з самого початку. Розробляйте, навчайте та вдосконалюйте розмовний штучний інтелект, чат-ботів і механізми розпізнавання мовлення за допомогою наших найсучасніших рішень для аудіо та мовлення. Наша мережа кваліфікованих лінгвістів по всьому світу з досвідченою командою управління проектами може збирати години багатомовного аудіо та анотувати великі обсяги даних для навчання програм із підтримкою голосу. Ми також транскрибуємо аудіофайли, щоб отримати значущу інформацію, доступну в аудіоформатах. Тепер виберіть техніку маркування аудіо та мовлення, яка найкраще відповідає вашій меті, і залиште Шейпу мозковий штурм і технічні нюанси.

Аудіо транскрипція

Транскрипція мовлення та додавання міток часу

Дослівна, недослівна та фонетична транскрипція з ідентифікаторами мовців та часовими позначками на рівні слів, готова до навчання моделей ASR та STT. Вивід у форматах JSON, TextGrid, ELAN, CTM та користувацьких схемах для наборів даних виробничого рівня.

Маркування мовлення

Маркування мовлення

Позначення мовлення або аудіо – це стандартна техніка анотації, яка стосується поділу звуків і позначення певними метаданими. Суть цієї техніки полягає в онтологічному ідентифікації звуків з фрагмента аудіо та їх точному анотуванні, щоб зробити набори навчальних даних більш інклюзивними.

Класифікація звуку

Класифікація акустичних подій та звуків

Позначає немовні аудіозаписи — тривоги, кашель, постріли, звуки машин, рух транспорту, кроки — для розпізнавання звуків навколишнього середовища, спостереження, прогнозного обслуговування та клінічного респіраторного ШІ. Одно- або багатоміткове використання, з користувацькими таксономіями, узгодженими зі схемами клієнтів, та експортом, сумісним з AudioSet.

Багатомовні служби аудіоданих

Багатомовна аудіоанотація

Анотатори для носіїв мови, що працюють понад 150 мовами та діалектами, включаючи мови з обмеженими ресурсами та індійські мови, обробляють записи з перемиканням коду, регіональні акценти та культурно специфічну термінологію. Корисно, коли глобальне розгортання голосового штучного інтелекту потребує лінгвістичного охоплення, яке не можуть забезпечити постачальники послуг лише англійською мовою або з однією локалізацією.

Висловлювання природною мовою

Висловлювання природної мови (NLU) та анотація намірів

Тегування намірів, сутностей та слотів розмовної мови з діалектними, семантичними та тональними шарами. Формат набору даних забезпечує роботу чат-ботів, систем IVR, голосових помічників та генеративних голосових агентів, навчених вести реальні розмови, включаючи перемикання коду між двома або більше мовами в межах одного висловлювання.

Анотація з кількома мітками

Multi-Label
Анотація

Анотування аудіоданих шляхом використання кількох міток важливо, щоб допомогти моделям розрізняти джерела звуку, що перекриваються. У цьому підході набір аудіо-даних може належати до одного або кількох класів, які необхідно явно передати моделі для кращого прийняття рішень.

Діаризація спікера

Ведення діари та ідентифікація мовця

Виявлення меж, яке розділяє довгі записи — розмови в кол-центрі, клінічні консультації, зустрічі — на однорідні сегменти для кожного мовця. Включає позначення статі, вікової групи та мови, де це необхідно для конкретного випадку використання, допомагаючи моделям точно атрибуювати мовлення в середовищах з кількома мовцями.

Фонетична транскрипція

Фонетична транскрипція

На відміну від звичайної транскрипції, яка перетворює аудіо в послідовність слів, фонетична транскрипція відзначає, як слова вимовляються, і візуально представляє звуки за допомогою фонетичних символів. Фонетична транскрипція дозволяє легше помітити різницю у вимові однієї мови в кількох діалектах.

Аудіоанотація для генеративного та мультимодального ШІ

Спеціалізоване маркування для генеративного голосового ШІ, RLHF для аудіовиходів, мультимодальні навчальні дані, що поєднують мовлення з текстом або відео, та підготовка набору даних для синтезу мовлення. Включає аудіо пари запитань та відповідей, ранжування уподобань та мітки стилю/тону для точного налаштування моделей розмовного мовлення та клонування голосу.

Типи аудіокласифікації

Класифікація даних акустики

Звуки класифікуються за середовищем запису — школи, будинки, кафе, громадський транспорт, транспортні засоби — для навчання розпізнаванню мовлення, віртуальних помічників, аудіотек та систем спостереження, яким потрібно розпізнавати контекст, а не лише слова.

Немузичні, немовні звукові події — гудки, сирени, постріли, розбиття скла, діти, що граються, машини — позначені для використання в системах безпеки, штучного інтелекту, прогнозного обслуговування та розгортання розумних міст, де класифікація на основі шаблонів не застосовується.

 Мітки жанру, інструменту, настрою, темпу та ансамблю для музичних бібліотек, систем рекомендацій, виявлення авторських прав та модерації контенту. Включає тегування кількох міток для треків, що охоплюють жанри або настрої.

Намір і значення витягуються на рівні висловлювання — діалект, семантика, наголос, тон — для роботи чат-ботів, голосових помічників та розмовного штучного інтелекту, які реагують на те, як щось сказано, а не лише на те, що сказано.

Інструмент мовлення та аудіо анотації на основі людського інтелекту

Незважаючи на тривалий збір даних, моделі машинного навчання не повинні самостійно розуміти контекст і релевантність. Навіть якби моделі самонавчального NLP були розгорнуті, початкова фаза навчання, або радше навчання з учителем, вимагала б їх живлення аудіоресурсами з шарами метаданих.

Саме тут Shaip вступає в гру, надаючи найсучасніші набори даних для навчання штучного інтелекту та машинного навчання, відповідно до стандартних випадків використання. Наші професійні співробітники та команда експертів-анотаторів завжди готові маркувати та категоризувати дані мовлення у відповідних репозиторіях.

Анотація виступу
  • Доповніть налаштування обробки природної мови детальними аудіоданими
  • Досвід особистого та віддаленого анотації
  • Ознайомтеся з найкращими методами усунення шуму, як-от анотація з кількома мітками, практична робота

Причини вибрати Shaip як надійного партнера з аудіо анотацій

Люди

Люди

Спеціальні та навчені команди:

  • 30,000+ співробітників для створення даних, маркування та забезпечення якості
  • Сертифікована команда управління проектами
  • Досвідчена команда з розробки продуктів
  • Команда пошуку та адаптації кадрів

Процес

Процес

Найвища ефективність процесу забезпечується завдяки:

  • Надійний процес 6 Sigma Stage-Gate
  • Спеціальна команда з 6 чорних поясів Sigma – власники ключових процесів і відповідність якості
  • Постійне вдосконалення та цикл зворотнього зв’язку

платформа

платформа

Запатентована платформа пропонує такі переваги:

  • Наскрізна веб-платформа
  • Бездоганна якість
  • Швидше TAT
  • Безшовна доставка

Чому ви повинні аутсорсувати маркування/анотацію аудіоданих

Віддана команда

Підраховано, що спеціалісти з даних витрачають понад 80% свого часу на очищення та підготовку даних. Завдяки аутсорсингу ваша команда науковців з даних може зосередитися на продовженні розробки надійних алгоритмів, залишаючи виснажливу частину роботи нам.

Краща якість

Спеціалізовані спеціалісти в області, які коментують щоденно й щодня, у будь-який день справлятимуться краще, ніж команда, якій необхідно виконувати завдання анотацій у їх напруженому графіку. Зайве говорити, що це призводить до кращого результату.

Масштабованість​

Навіть середня модель машинного навчання (ML) вимагала б маркування великих блоків даних, що вимагає від компаній залучати ресурси з інших команд. Завдяки таким консультантам з анотацій даних, як ми, ми пропонуємо експертів у галузі, які віддано працюють над вашими проектами та можуть легко масштабувати операції в міру зростання вашого бізнесу.

Усунути внутрішнє упередження

Причина невдачі моделей ШІ полягає в тому, що команди, які працюють над збором даних і анотацією, ненавмисно вносять упередження, спотворюючи кінцевий результат і впливаючи на точність. Однак постачальник анотацій даних краще справляється з анотацією даних для підвищення точності, усуваючи припущення та упередження.

Пропоновані послуги

Експертний збір даних зображень не є повноцінним інструментом для комплексних налаштувань AI. У Shaip ви навіть можете розглянути такі послуги, щоб зробити моделі більш поширеними, ніж зазвичай:

Текстова анотація

Послуги текстових анотацій

Ми спеціалізуємося на підготовці навчання текстовим даним, анотуючи вичерпні набори даних, використовуючи анотацію об’єктів, класифікацію тексту, анотацію настроїв та інші відповідні інструменти.

Читати далі
Анотація зображення

Послуги анотації зображень

Ми пишаємося маркуванням сегментованих наборів даних зображень для навчання розбірливих моделей комп’ютерного зору. Деякі з відповідних методів включають розпізнавання кордонів і класифікацію зображень.

Читати далі
Анотація відео

Послуги відео анотації

Shaip пропонує висококласні послуги маркування відео для навчання моделей комп’ютерного зору.
Мета тут — зробити набори даних придатними для використання з такими інструментами, як розпізнавання образів, виявлення об’єктів тощо.

Читати далі

Рекомендовані ресурси

Розмовний ай
Посібник покупця

Посібник покупця для розмовного ШІ

Чат-бот, з яким ви спілкувалися, працює на передовій розмовній системі штучного інтелекту, яка навчена, перевірена та створена з використанням безлічі наборів даних розпізнавання мовлення

Читати далі
Збір мовних даних
Пропозиції

Служби збору мовних даних для ваших штучних інтелектів

Shaip пропонує наскрізні послуги збору мовних/аудіоданих понад 150 мовами, щоб використовувати технології з підтримкою голосу для обслуговування різноманітної аудиторії по всьому світу.

Читати далі
Послуги аудіоанотації
Блог

Що таке аудіо/мовленнєва анотація з прикладом

Ми всі ставили Alexa (або іншим голосовим помічникам) кілька відкритих запитань. Алекса, чи відкрита найближча піцерія? Alexa, який ресторан у моєму регіоні пропонує безкоштовну доставку на мою адресу?

Читати далі

Рекомендовані клієнти

Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.

Залучіть експертів із звукових анотацій.

Тепер підготуйте добре вивчені, детальні, сегментовані та багатомічені набори аудіоданих для інтелектуальних ШІ

Контакти
Аудіоанотація — це процес позначення вимовлених слів, звуків, динаміків, емоцій та акустичних подій в аудіофайлі, щоб моделі машинного навчання могли інтерпретувати звук реального світу. Транскрипція лише перетворює мовлення на текст — анотація йде далі, позначаючи, хто говорить, якою мовою вони користуються, які емоції чи фонові звуки присутні, та де в аудіо відбувається кожна подія. Голосові асистенти, системи ASR та розмовний штучний інтелект потребують анотованого, а не лише транскрибованого аудіо.
Shaip забезпечує транскрипцію мовлення з мітками часу, веденням щоденника та ідентифікацією мовця, класифікацією акустичних подій та звуків, анотацією висловлювань природною мовою (NLU) та намірів, фонетичною транскрипцією, анотацією з кількома мітками для перекриваючихся аудіоджерел, багатомовною аудіоанотацією понад 150 мовами та спеціалізованим маркуванням для генеративного голосового ШІ, включаючи ранжування переваг RLHF та підготовку набору даних TTS. Анотації надаються як керована послуга з додатковими спеціалізованими командами.
 
Shaip підтримує аудіоанотації для медичного та клінічного голосового ШІ (включаючи виявлення респіраторних подій та диктування лікарем), розмовний ШІ та голосових асистентів, ASR/STT для багатомовних та галасливих середовищ, аналітику кол-центрів, голосове керування в салоні автомобіля та генеративний голосовий ШІ, включаючи TTS та клонування голосу. Кожна вертикаль підтримується анотаторами з досвідом роботи в предметній області та, де це необхідно, відповідністю іменованим фреймворкам, таким як HIPAA, для клінічних робочих навантажень.
 
Аудіоанотація в Shaip працює за системою якості 6-Sigma з багаторівневою перевіркою: самоперевірка анотаторів, рецензування колег, експертний аудит та статистична вибірка. Міжанотаційна згоди вимірюється і зазвичай становить понад 95% залежно від складності завдання. Для кожної мови використовуються анотатори-носії мови, попередня анотація за допомогою штучного інтелекту зменшує дисперсію, а спеціальна команда фахівців з чорними поясами 6-Sigma відповідає за дотримання процесів та цикли постійного вдосконалення.
 
Мережа анотаторів Shaip охоплює понад 150 мов та діалектів, включаючи всі основні європейські, східноазійські та близькосхідні мови, індійські мови, африканські мови та кілька мов з низьким рівнем ресурсів. Записи з перемиканням коду — де дві мови чергуються в одному висловлюванні — обробляються багатомовними анотаторами, що є критично важливим для глобального розгортання голосового штучного інтелекту, що обслуговує двомовних або багатомовних користувачів.
 
Так. Робочі процеси аудіоанотацій виконуються відповідно до системи управління інформаційною безпекою, сертифікованої за стандартом ISO 27001, відповідають вимогам HIPAA для захищеної медичної інформації, включаючи редагування PHI, та відповідають вимогам GDPR для суб’єктів даних, що проживають у ЄС. Контроль доступу та журнали аудиту відповідають вимогам SOC 2, а для найбільш конфіденційних наборів даних можна організувати спеціальні команди анотаторів, пов’язані з угодою про нерозголошення, або локальне анотування.
Генеративний голосовий ШІ та великі голосові моделі потребують даних, що виходять за рамки стандартної транскрипції. Shaip забезпечує аудіопари з оперативною відповіддю, ранжування переваг RLHF на голосових виходах, корпуси з мітками для кількох мовців для клонування голосу, позначення стилю голосу та емоцій, а також підготовку набору даних для синтезу мовлення. Вихідні дані надаються у форматах, сумісних із поширеними конвеєрами точного налаштування, з контролем лінгвістичної та культурної різноманітності між мовцями для зменшення упередженості моделі.
 
Так. Конвеєр анотацій Shaip враховує накладання фонового шуму, перемикання коду, умови польового запису та специфічну для предметної області термінологію — медичну, юридичну, фінансову, автомобільну та промислову. Таксономії акустичних подій можна адаптувати до конкретного випадку використання клієнта, від клінічних респіраторних подій (кашель, хрипи) до промислових звуків (сигналізації, роботи машин) та подій, пов'язаних з безпекою (постріли, розбиття скла), з використанням спеціального або сумісного з AudioSet експорту.
 

Він надає позначені дані, які допомагають системам ідентифікувати слова, наголоси та наміри, покращуючи транскрипцію та розуміння.

Серед труднощів – робота з акцентами та діалектами. Шайп вирішує цю проблему за допомогою лінгвістів з усього світу та масштабованих процесів.