Anotação de áudio para IAs inteligentes
Desenvolva IAs conversacionais e perceptivas de última geração com serviços competentes de anotação de áudio
Elimine os gargalos em seu pipeline de dados de áudio agora
Clientes em destaque
Por que os serviços de anotação de áudio/voz são necessários para a PNL?
De navegações no carro a VAs interativos, os sistemas ativados por fala ultimamente têm comandado o show. No entanto, para que essas configurações inventivas e autônomas funcionem com precisão e eficiência, elas devem ser alimentadas com dados seccionados, segmentados e curados.
Embora a coleta de dados de áudio/fala cuide da disponibilidade de insights, alimentar conjuntos de dados às cegas não ajudaria muito os modelos, a menos que eles se familiarizem com o contexto. É aqui que a rotulagem ou anotação de áudio/fala é útil, garantindo que os conjuntos de dados coletados anteriormente sejam marcados com perfeição e habilitados para gerenciar casos de uso específicos, que podem incluir assistência de voz, suporte à navegação, tradução ou mais.
Simplificando, a anotação de áudio/fala para NLP tem tudo a ver com rotular gravações em um formato que é posteriormente compreendido pelas configurações de aprendizado de máquina. Por exemplo, assistentes de voz como Cortana e Siri foram inicialmente alimentados com volumes gigantescos de áudio anotado para que pudessem entender o contexto de nossas consultas, emoções, sentimentos, semântica e outras nuances.
Ferramenta de anotação de fala e áudio desenvolvida pela inteligência humana
Apesar de coletar dados detalhadamente, não se espera que os modelos de aprendizado de máquina entendam o contexto e a relevância por conta própria. Bem, eles podem, mas não vamos falar sobre as IAs de autoaprendizagem por enquanto. Mas mesmo que os modelos de PNL de autoaprendizagem estivessem lá para serem implantados, a fase inicial de treinamento ou aprendizado supervisionado exigiria que eles fossem alimentados com recursos de áudio em camadas de metadados.
É aqui que a Shaip entra em ação, disponibilizando conjuntos de dados de última geração para treinar configurações de IA e ML, conforme os casos de uso padrão. Conosco ao seu lado, você não precisa adivinhar o modelo de ideias, pois nossa força de trabalho profissional e uma equipe de anotadores especializados estão sempre trabalhando para rotular e categorizar dados de fala em repositórios relevantes.
- Dimensione os recursos do seu modelo de PNL
- Enriqueça as configurações de processamento de linguagem natural com dados de áudio granulares
- Experimente as instalações de anotações presenciais e remotas
- Explore as melhores técnicas de eliminação de ruído, como anotação multi-rótulo, hands-on
Nossa especialidade
A rotulagem / anotação de áudio personalizada não é mais um sonho distante
Os serviços de rotulagem de fala e áudio têm sido um ponto forte da Shaip desde o início. Desenvolva, treine e melhore a IA conversacional, os chatbots e os mecanismos de reconhecimento de fala com nossas soluções de rotulagem de voz e áudio de última geração. Nossa rede de linguistas qualificados em todo o mundo com uma equipe de gerenciamento de projetos experiente pode coletar horas de áudio multilíngue e anotar grandes volumes de dados para treinar aplicativos habilitados para voz. Também transcrevemos arquivos de áudio para extrair insights significativos disponíveis em formatos de áudio. Agora escolha a técnica de rotulagem de áudio e fala que melhor se adapta ao seu objetivo e deixe o brainstorming e os detalhes técnicos para Shaip.
Transcrição de Áudio
Desenvolva modelos de PNL inteligentes alimentando caminhões de dados de fala/áudio transcritos com precisão. Na Shaip, permitimos que você escolha entre um conjunto mais amplo de opções, incluindo áudio padrão, transcrição literal e multilíngue. Além disso, você pode treinar os modelos com identificadores de alto-falante adicionais e dados de registro de data e hora.
Rotulagem de fala
A rotulagem de fala ou áudio é uma técnica de anotação padrão que diz respeito à separação de sons e rotulagem com metadados específicos. A essência desta técnica envolve a identificação ontológica de sons de um pedaço de áudio e anotá-los com precisão para tornar os conjuntos de dados de treinamento mais inclusivos
Classificação de áudio
Ele é usado por empresas de anotação de fala para treinar as IAs com perfeição, no que diz respeito à análise de gravações de áudio, conforme o conteúdo. Com classificações de áudio, as máquinas podem identificar vozes e sons, ao mesmo tempo em que são capazes de distinguir entre os dois, como parte de um regime de treinamento mais proativo.
Dados de áudio multilíngues
A coleta de dados de áudio multilíngues é útil apenas se os anotadores puderem rotulá-los e segmentá-los adequadamente. É aqui que os serviços de dados de áudio multilíngues são úteis, pois dizem respeito à anotação de fala com base na diversidade do idioma, a ser identificada e analisada perfeitamente pelas IAs relevantes
Linguagem Natural
Enunciado
NLU diz respeito à anotação da fala humana para classificar os menores detalhes, como semântica, dialetos, contexto, estresse e muito mais. Essa forma de dados anotados faz sentido para treinar melhor os assistentes virtuais e os chatbots.
Multi-Rótulo
Anotação
Anotar dados de áudio recorrendo a vários rótulos é importante para ajudar os modelos a diferenciar fontes de áudio sobrepostas. Nesta abordagem, um conjunto de dados de áudio pode pertencer a uma ou várias classes, que precisam ser explicitamente transmitidas ao modelo para uma melhor tomada de decisão.
Diarização do Locutor
Envolve a divisão de um arquivo de áudio de entrada em segmentos homogêneos associados a alto-falantes individuais. Diarização significa identificar os limites dos alto-falantes e agrupar os arquivos de áudio em segmentos para determinar o número de alto-falantes distintos. Esse processo ajuda a automatizar a análise de conversas e a transcrição de diálogos de call center, conversas médicas e jurídicas e reuniões.
Transcrição fonética
Ao contrário da transcrição regular que converte o áudio em uma sequência de palavras, uma transcrição fonética observa como as palavras são pronunciadas e representa visualmente os sons usando símbolos fonéticos. A transcrição fonética torna mais fácil notar a diferença de pronúncia de um mesmo idioma em vários dialetos.
Tipos de classificação de áudio
Ele tenta categorizar sons ou sinais de áudio em classes predefinidas com base no ambiente em que o áudio foi gravado. Os anotadores de dados de áudio têm que classificar as gravações identificando onde elas foram gravadas, como escolas, residências, cafés, transporte público, etc. Essa tecnologia ajuda a desenvolver software de reconhecimento de fala, assistentes virtuais, bibliotecas de áudio para multimídia e vigilância baseada em áudio sistemas.
É uma parte crítica da tecnologia de reconhecimento de áudio onde os sons são reconhecidos e classificados com base nos ambientes que originam. Identificar eventos sonoros ambientais é difícil, pois eles não seguem padrões estáticos como música, ritmos ou fonemas semânticos. Por exemplo, os sons de buzinas, sirenes ou crianças brincando. Este sistema ajuda a desenvolver sistemas de segurança aprimorados para reconhecer arrombamentos, tiros e manutenção preditiva.
A classificação musical analisa e classifica automaticamente a música com base no gênero, instrumentos, humor e conjunto. Também ajuda a desenvolver bibliotecas de música para melhor organização e recuperação de peças de música anotadas. Essa tecnologia é cada vez mais usada para ajustar as recomendações dos usuários, identificar semelhanças musicais e fornecer preferências musicais.
NLU é uma parte crucial da tecnologia de processamento de linguagem natural que ajuda as máquinas a entender a fala humana. Os dois principais conceitos de NLU são intenção e enunciados. NLU classifica pequenos detalhes da fala humana, como dialeto, significado e semântica. Essa tecnologia ajuda a desenvolver chatbots avançados e assistentes virtuais para entender melhor a fala humana.
Razões para escolher a Shaip como seu parceiro confiável de anotação de áudio
Pessoas
Equipes dedicadas e treinadas:
- Mais de 30,000 colaboradores para criação de dados, rotulagem e controle de qualidade
- Equipe de gerenciamento de projetos credenciada
- Equipe de desenvolvimento de produto experiente
- Equipe de integração e terceirização de pool de talentos
Extração
A mais alta eficiência do processo é garantida com:
- Processo robusto 6 Sigma Stage-Gate
- Uma equipe dedicada de black belts 6 Sigma - Principais proprietários de processos e conformidade de qualidade
- Melhoria Contínua e Feedback Loop
Plataforma
A plataforma patenteada oferece benefícios:
- Plataforma ponta a ponta baseada na web
- Qualidade impecável
- TAT mais rápido
- Entrega perfeita
Pessoas
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- Mais de 30,000 colaboradores para criação de dados, rotulagem e controle de qualidade
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Extração
A mais alta eficiência do processo é garantida com:
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- Uma equipe dedicada de black belts 6 Sigma - Principais proprietários de processos e conformidade de qualidade
- Melhoria Contínua e Feedback Loop
Plataforma
A plataforma patenteada oferece benefícios:
- Plataforma ponta a ponta baseada na web
- Qualidade impecável
- TAT mais rápido
- Entrega perfeita
Por que você deve terceirizar a rotulagem/anotação de dados de áudio
Equipe Dedicada
Estima-se que os cientistas de dados gastem mais de 80% de seu tempo na limpeza e preparação de dados. Com a terceirização, sua equipe de cientistas de dados pode se concentrar em continuar o desenvolvimento de algoritmos robustos, deixando a parte tediosa do trabalho para nós.
Melhor qualidade
Especialistas de domínio dedicados, que fazem anotações no dia a dia, farão - a qualquer dia - um trabalho superior em comparação com uma equipe, que precisa acomodar tarefas de anotação em suas agendas lotadas. Não é preciso dizer que isso resulta em um melhor resultado.
Escalabilidade
Mesmo um modelo médio de Machine Learning (ML) exigiria rotular grandes blocos de dados, o que exige que as empresas extraiam recursos de outras equipes. Com consultores de anotação de dados como nós, oferecemos especialistas de domínio que trabalham com dedicação em seus projetos e podem dimensionar facilmente as operações à medida que sua empresa cresce.
Elimine o preconceito interno
A razão pela qual os modelos de IA falham é porque as equipes que trabalham na coleta e anotação de dados introduzem involuntariamente viés, distorcendo o resultado final e afetando a precisão. No entanto, o fornecedor de anotação de dados faz um trabalho melhor ao anotar os dados para maior precisão, eliminando suposições e vieses.
Serviços oferecidos
A coleta de dados de imagem especializada não é prática para configurações abrangentes de IA. Na Shaip, você pode até considerar os seguintes serviços para tornar os modelos muito mais difundidos do que o habitual:
Anotação de Texto
Nossos Serviços
Somos especializados em preparar o treinamento de dados textuais anotando conjuntos de dados exaustivos, usando anotação de entidade, classificação de texto, anotação de sentimento e outras ferramentas relevantes.
Anotação de imagem
Nossos Serviços
Temos orgulho em rotular conjuntos de dados de imagens segmentadas para treinar modelos de visão computacional exigentes. Algumas das técnicas relevantes incluem reconhecimento de limites e classificação de imagens.
Anotação de Vídeo
Nossos Serviços
A Shaip oferece serviços de rotulagem de vídeo de alta qualidade para treinamento de modelos de visão computacional.
O objetivo aqui é tornar os conjuntos de dados utilizáveis com ferramentas como reconhecimento de padrões, detecção de objetos e muito mais.
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Guia do Comprador
Guia do comprador para IA conversacional
O chatbot com o qual você conversou é executado em um sistema avançado de IA conversacional que é treinado, testado e construído usando toneladas de conjuntos de dados de reconhecimento de fala
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Serviços de coleta de dados de fala para seus IAs
A Shaip oferece serviços de coleta de dados de fala/áudio de ponta a ponta em mais de 150 idiomas para permitir que tecnologias habilitadas para voz atendam a um conjunto diversificado de públicos em todo o mundo.
Blog
O que é anotação de áudio / fala com exemplo
Todos nós fizemos algumas perguntas abertas à Alexa (ou a outros assistentes de voz). Alexa, a pizzaria mais próxima está aberta? Alexa, qual restaurante da minha localização oferece entrega gratuita no meu endereço?
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Perguntas Mais Frequentes (FAQ)
Um anotador de áudio é uma pessoa ou uma interface intuitiva que ajuda a categorizar o conteúdo de áudio rotulando-o com metadados.
Para anotar um arquivo de áudio, você precisa processá-lo usando o software de anotação preferido. Você pode simplesmente selecionar o período de tempo da anotação, o rótulo que melhor se adapta ao fragmento e as camadas de acordo com as quais o arquivo de áudio precisa ser anotado. De uma perspectiva mais simples, a abordagem envolve encontrar elementos de áudio específicos no arquivo, como ruído, fala, música e muito mais, e rotulá-los de acordo com a classe fornecida para treinar melhor os modelos.
Um exemplo facilmente compreensível de anotação de fala é submeter a mesma à leitura ativa por meio de um anotador. Uma vez que o processo é ativado, você pode rotular certos elementos da fala para semântica e dialetos, que podem ser alimentados nos VAs e chatbots para melhorar os recursos preditivos.
A anotação de áudio/fala no processamento de linguagem natural trata de preparar melhor os conjuntos de dados coletados, rotulando-os e segmentando-os melhor, especialmente do ponto de vista de um objetivo específico.
O aprendizado de máquina diz respeito a modelos de treinamento com insights automatizados. Embora os dados coletados desempenhem um papel importante nesse sentido, a anotação de áudio cuida do aprendizado estruturado, ajudando os modelos a entender melhor a natureza da fala, acústica, áudio e o padrão associado.