Cofondatorul și CEO-ul Shaip Vatsal Ghiya a împărtășit câteva explicații tehnologice cheie despre importanța adnotărilor audio și despre modul în care ajută asistenții virtuali, chatbot-urile și sistemele de căutare vocală să înțeleagă ceea ce vorbiți și apoi scoate informații relevante.
Principalele concluzii din articol sunt:
- De multe ori punem întrebări deschise asistenților virtuali, căutării vocale și roboților. Mai întâi, integrarea întrebării în sistem, înțelegerea intenției acesteia și apoi partajarea informațiilor relevante necesită integrarea unor tehnologii precum Machine Learning (ML) și NLP.
- Și pentru a înțelege sunetul și vocea în diferite limbi necesită utilizarea tehnicilor de adnotare audio. Mașinile de adnotare audio sunt făcute pentru a înțelege ce întrebări, emoții, sentimente și intenții exprimă utilizatorii și apoi au fost predate prin tehnici de etichetare audio.
- Etichetarea audio în adnotare este o tehnică esențială și, dacă este realizată cu setul de date și etichetarea potrivite, poate ajuta la dezvoltarea chatbot-urilor, asistenților virtuali, sistemele de traducere în timp real, sistemele de auditare a apelurilor și multe altele. Tehnicile de adnotare audio pot face ca modelele de învățare automată să identifice mai bine diferitele elemente audio și să se antreneze fără intervenție manuală.
Citeste articolul complet aici:
https://timebusinessnews.com/understanding-audio-annotation-its-advantages/
