Cu toții i-am pus Alexa (sau altor asistenți vocali) câteva întrebări deschise.
Alexa, este deschisă cea mai apropiată pizzerie?
Alexa, ce restaurant din locația mea oferă livrare gratuită la adresa mea?
Sau ceva asemanator.
Ca oameni, vorbim unii cu alții folosind întrebări deschise, dar punând o astfel de întrebare colocvială unui asistent virtual nu pare un lucru inteligent de făcut.
Cu toate acestea, Alexa vine cu răspunsul corect – de fiecare dată. Cum? În cazul nostru, AI trebuie să proceseze locația, să înțeleagă că pizzeria nu este de fapt un loc (ca într-un oraș) și apoi să vină cu un răspuns precis.
Datorită adnotărilor audio – un subset de etichetare a datelor – sistemul de învățare automată poate identifica întrebări ca acestea și poate prelua informațiile potrivite. Deci, ce este exact adnotarea audio și de ce este necesară?
Ce este adnotarea audio?
Adnotare audio implică clasificarea componentelor audio într-un format ușor de înțeles de mașină. Adnotarea audio este diferită de transcriere audio, unde transcrierea transformă cuvintele rostite în formă scrisă.
În adnotarea audio, sunt furnizate și informații critice suplimentare despre fișierul audio - cum ar fi date semantice, morfologice, fonetice și discursive. Adnotarea audio poate include, de asemenea, metadate despre întregul fișier audio, mai degrabă decât să descrie adnotări individuale.
De ce este necesară adnotarea audio?
Piața NLP este programată să crească De 14 de ori mai mare în 2025, comparativ cu 2017. Valoarea de piață globală a NLP a fost de 3 miliarde de dolari în 2017, iar cifra este prevăzută să crească astronomic la 43 de miliarde de dolari în 2025.
Colectarea și adnotarea datelor sunt esențiale pentru dezvoltarea chatbot-urilor, sistemelor de recunoaștere a vocii și asistenților virtuali. În plus, sunt necesare pentru dezvoltarea NLP recunoaștere a vorbirii modele și antrenează algoritmi de învățare automată.
Mașinile sunt antrenate folosind diverse adnotate precis fișiere audio să identifice, să înțeleagă și să răspundă în mod corespunzător la întrebări, emoții, intenții și sentimente.
După adnotarea audio și clasificarea clipurilor audio, acesta este introdus în sistem, astfel încât aparatul să poată detecta complexitățile asociate cu limbajul uman și indiferent de accent, ton, dialect, pronunție și limbă.
Seturi de date audio/vorbire de înaltă calitate pentru a vă antrena modelul AI conversațional
Cazuri de utilizare și aplicații
Adnotarea audio este folosită de mai multe industrii de câțiva ani. Să începem cu cel mai evident – asistenții virtuali.
Asistenți virtuali
Instruirea asistenților virtuali pe diferite seturi de date adnotate audio pentru a face posibilă dezvoltarea unui asistent vocal care poate procesa cererea cu acuratețe și poate răspunde rapid pentru o experiență mai bună pentru clienți. Până în 2020, o treime din gospodăriile din Marea Britanie și SUA avea cel puțin un difuzor inteligent cu un asistent virtual încorporat.
Module de text în vorbire
Tehnologia trebuie instruită pe fișiere audio adnotate pentru a dezvolta un modul text-to-speech care poate converti fără probleme textul digital în vorbire în limbaj natural.
Chatbots
Chatbot-urile sunt o parte integrantă a asistenței pentru clienți. Chatboții ar trebui să fie instruiți să interpreteze cuvintele și expresiile utilizatorilor folosind fișiere audio adnotate pentru a simula a conversație naturală cu oamenii.
Recunoaștere automată a vorbirii (ASR)
Este vorba despre transcrierea cuvintelor rostite în text scris. „Recunoașterea vorbirii” în sine se referă la procesul de conversie a cuvintelor rostite în text; cu toate acestea, recunoașterea vocii și identificarea vorbitorului urmăresc să identifice atât conținutul vorbit, cât și identitatea vorbitorului. Precizia ASR este determinată de diferiți parametri, de exemplu, volumul difuzorului, zgomotul de fundal, echipamentul de înregistrare și multe altele.
Cum ajută Shaip?
Dacă aveți în vedere un proiect de adnotare audio/voc de primă clasă, fără îndoială aveți nevoie de un partener de etichetare și adnotare de încredere. Dacă fiabilitatea și acuratețea sunt ceea ce cauți, credem că Shaip este partenerul de care ai nevoie.
Shaip a fost în fruntea serviciilor de etichetare și adnotare audio, video și imagini încă de la început. Expertiza noastră depășește furnizarea de soluții de bază de etichetare a vorbirii. Cu adnotatori cu experiență și calificare, avem lățimea de bandă pentru a oferi un volum mare de fișiere audio adnotate multilingve. Serviciile noastre includ transcriere audio, etichetare vorbire, vorbire în text, diarizare difuzor, transcriere fonetică, clasificare audio, servicii de date audio multilingve, rostire în limbaj natural, adnotare cu mai multe etichete.
Transcriere audio
Ajutăm la dezvoltarea modelelor NLP de top prin furnizarea de fișiere audio adnotate cu precizie pentru toate tipurile de proiecte. Le permitem clienților să aleagă dintre diverse tipuri și formate audio - format standard, transcriere text și non-verbatim.
Etichetarea vorbirii
Experții lui Shaip separă sunetele din inregistrare audio și etichetați fiecare fișier. Această tehnică implică identificarea sunetelor similare într-un fișier audio, separarea lor și adnotarea cu acuratețe pentru a dezvolta date de instruire.
Vorbește textului
Speech-to-text este o parte critică a dezvoltării modelului NLP. Cu această tehnică, vorbirea înregistrată este convertită în text. Deci, este important să ne concentrăm asupra pronunției, cuvintelor și propozițiilor în diferite dialecte.
Diarizarea vorbitorului
În diarizarea difuzoarelor, fișierul audio este împărțit în mai multe segmente audio în funcție de sursa de sunet. Limitele difuzorului sunt identificate și clasificate în segmente pentru a determina numărul total de vorbitori. Sursele includ zgomot de fundal, muzică, liniște și multe altele.
Transcriere fonetică
Serviciile noastre de transcriere fonetică sunt foarte căutate de partenerii tehnologici. Excelem în conversia audio în anumite cuvinte folosind simboluri fonetice.
Clasificare audio
Echipa noastră de experți de adnotatori clasifică înregistrarea audio în categorii prestabilite. Unele categorii includ zgomotul de fundal, intenția utilizatorului, numărul de difuzoare, segmentarea semantică și multe altele.
Servicii de date audio multilingve
Este un alt serviciu extrem de preferat al lui Shaip. Deoarece avem un grup divers de adnotatori calificați, putem oferi excelent adnotare de vorbire servicii pentru mai multe limbi și dialecte.
Limbajul natural
Enunțurile în limbaj natural sunt potrivite pentru antrenarea chatbot-urilor sau a asistenților virtuali pentru a ajuta la adnotarea celor mai mici vorbirea umană, cum ar fi accentul, dialectele, semantica și contextul.
Adnotare cu mai multe etichete
Un singur fișier audio poate aparține mai multor clase și, ca atare, este important să se furnizeze adnotări cu mai multe etichete pentru a ajuta modelele ML să diferențieze între două surse audio.
De ce Shaip?
Atunci când alegeți furnizorul de servicii potrivit, credem că aveți șanse mai mari de succes atunci când alegeți pe cineva care are experiență și a menținut în mod constant standardele de înaltă calitate.Shaip este liderul incontestabil pe piata de furnizare servicii de adnotare audio, deoarece avem un grup foarte dedicat de adnotatori care au fost instruiți pentru a îndeplini standardele de calitate ale clientului.
În plus, putem elimina părtinirea internă, deoarece avem diferite niveluri de adnotatori și controlori de calitate. Experiența noastră funcționează în favoarea clienților noștri, deoarece am furnizat servicii scalabile la timp.
