ms id id it ms ms id id ms ms id id ms id ms hbs_lat ms id id en ms id id ms ms en en en id id id ms it ms id id ms ms id id ms ms en id id ms id ms ms id id ms ms ms ms id ms id id ms ms id id ms ms en bo ms id id it tr en en en ms ms de id en ms id tl id en en en id id ms it ms fr it ms ms en ms id az id en id en ms id id ms es id id en ms ms id id ms ms ms ms id ms id id id id id id id id id id id id id de id ms id id ms ms id ms en id ms pt id id id de id id id id id ms vo id ms ms id id id id ms id ms en jv id id id en ms ms ms id ms id ms id it id id id id id ms ms sq ms id id ms ms id id pt ms id id id id ms id id en ms ms id en id id id id id ms ms id id id id id id id id id id ms gl ms en de it en en en th id ms it ms fr it ms br ms id id id en id eo ms id ms id az id en ms en en id tl hbs_lat ms en en en id id es ms it en ms id it en ms en
Perkhidmatan Anotasi Audio | Syarikat Pelabelan Data Pertuturan NLP - Shaip
Apa yang Kami Lakukan dengan Terbaik
teks Buka kunci maklumat kritikal yang terdapat di dalam teks tidak berstruktur.
Ucapan Bina AI perbualan pelbagai bahasa dengan set data ucapan berkualiti tinggi.
Image Tetapkan kata kunci ke gambar digital sehingga dapat dikenali oleh mesin.
video Anotasi titik kekunci pada objek yang bergerak menjadikannya dikenali oleh mesin.
Pengumpulan Data Cipta, kumpul & susun audio, imej, teks & video dari seluruh dunia.
Anotasi & Pelabelan Data Anotasi data latihan dengan tepat untuk menjadikan AI & ML berfikir lebih cepat & lebih pintar.
Pengecaman Data Pastikan pematuhan dengan pakar domain yang diperakui & diperakui.
Transkripsi Data Transkripsi berasaskan awan yang berasaskan AI yang menyokong 150+ bahasa.
Data penjagaan kesihatan standard, berkualiti tinggi dan tidak dikenal pasti.
Sumber, data ucapan yang ditranskrip & dijelaskan dalam lebih daripada 50 bahasa.
Set data imej dan Video untuk mempercepatkan pembangunan ML.
Panduan Pembeli: Pengumpulan Data AI
Panduan Pembeli: Anotasi Imej untuk CV
Pemprosesan Bahasa Asli Fahami Niat atau emosi di sebalik percakapan manusia
Visi Komputer Latih model ML dengan data AI terbaik di kelas untuk memahami dunia visual.
Perbualan AI Melokalisasikan model pertuturan AI dengan set data berbilang bahasa berstruktur yang kaya.
Kesihatan AI Kumpulkan, Nyahenal pasti & Nyatakan kumpulan data besar oleh pakar Kesihatan.
Automotif Data latihan & pengesahan yang sangat tepat untuk Kenderaan Autonomi.
Runcit Latih model AI anda dengan Data Latihan yang paling kontekstual & berkaitan.
Analisis Sentimen Menganalisis emosi manusia dengan mentafsir nuansa dalam ulasan pelanggan.
Pengecaman wajah Autokesan satu atau lebih muka manusia berdasarkan tanda tempat muka.
Penilaian Kerosakan Kenderaan Kenal pasti & kenali tahap kerosakan untuk meramal & menganggar kos.
Kajian kes Kajian kes yang direka & dipilih susun untuk pasukan AI bertaraf dunia.
Panduan Pembeli Semua yang anda perlu tahu sebelum membuat keputusan.
maklumat grafik Gambaran keseluruhan topik AI yang mudah difahami melalui visualisasi data.
Contoh Set Data Set data sampel berkualiti tinggi untuk melatih model AI anda.
Dalam media Pilihan artikel & berita AI tentang Shaip dari seluruh dunia.
blog Ketahui cerapan terkini yang mendorong AI & ML Technologies.
Data latihan untuk membina AI Percakapan pelbagai bahasa
Anotasi Pengiktirafan Entiti Dinamakan untuk NLP Klinikal
Tentang Kami Pemimpin global dalam data latihan kecerdasan buatan.
Kepimpinan Pasukan yang membawa Shaip ke arah yang betul.
Acara & Webinar Peristiwa global yang memperkasakan teknologi kecerdasan buatan.
Keselamatan & Pematuhan Mematuhi tahap keselamatan & pematuhan tertinggi.
Kesejahteraan Orang Ramai Memberi impak & memberi kembali kepada masyarakat.
Tekan Bilik Liputan akhbar Shaip dalam penerbitan terkemuka.
Partners Rakan kongsi yang membantu kami memperkasakan teknologi kecerdasan buatan.
Kerjaya Tempat terbaik untuk bakat berprestasi tinggi. Sertai kami!
Permulaan Tahun Ini – Industri Perkhidmatan Perniagaan
Permulaan Teknologi Paling Inovatif Tahun Ini – Perkhidmatan
Apa yang Kami Lakukan dengan Terbaik
Anotasi & Pelabelan Data
Katalog Data & Perlesenan
Katalog Data Penglihatan Komputer
Anotasi Audio untuk AI Pintar
Kembangkan percakapan dan persepsi AI generasi berikutnya dengan perkhidmatan anotasi audio yang kompeten
Hilangkan kesesakan dalam saluran paip data audio anda sekarang
Mengapa Perkhidmatan Anotasi Audio / Ucapan diperlukan untuk NLP?
Dari navigasi dalam kereta hingga VA interaktif, sistem yang diaktifkan pertuturan sejak akhir-akhir ini menjalankan rancangan ini. Namun, untuk penyediaan inventif dan autonomi ini agar dapat dilakukan dengan tepat dan efisien, mereka harus diberi data yang dibagi, disegmentasi, dan disusun.
Walaupun pengumpulan data audio / pertuturan mengurus ketersediaan wawasan, pemberian data set secara membuta tuli tidak akan banyak membantu model, kecuali jika mereka mengetahui konteksnya. Di sinilah pelabelan atau anotasi audio / pertuturan berguna, memastikan bahawa set data yang dikumpulkan sebelumnya ditandai dengan sempurna dan diberi kuasa untuk menguruskan kes penggunaan tertentu, yang mungkin termasuk bantuan suara, sokongan navigasi, terjemahan, atau banyak lagi.
Sederhananya, penjelasan audio / pertuturan untuk NLP adalah mengenai rakaman pelabelan dalam format yang kemudian difahami oleh persediaan pembelajaran mesin. Sebagai contoh, pembantu suara seperti Cortana dan Siri pada awalnya diberi volume audio beranotasi yang besar agar mereka dapat memahami konteks pertanyaan, emosi, sentimen, semantik, dan nuansa kami yang lain.
Alat Anotasi Pertuturan & Audio Dikuasakan oleh Kepintaran Manusia
Walaupun mengumpulkan data secara panjang lebar, model pembelajaran mesin tidak diharapkan dapat memahami konteks dan relevansinya sendiri. Baiklah, mereka boleh tetapi kita tidak akan membicarakan AI pembelajaran kendiri buat masa ini. Tetapi walaupun model NLP pembelajaran kendiri ada untuk digunakan, fasa awal latihan atau pembelajaran yang diawasi lebih tepat memerlukan mereka diberi sumber audio yang berlapis metadata.
Di sinilah Shaip berperanan dengan menyediakan set data canggih untuk melatih penyediaan AI dan ML, sesuai dengan kes penggunaan biasa. Dengan kami di sisi anda, anda tidak perlu menggunakan idea tekaan kedua kerana tenaga kerja profesional kami dan sekumpulan penjelasan pakar sentiasa berusaha untuk melabel dan mengkategorikan data ucapan di repositori yang berkaitan.
Skala kemampuan model NLP anda
Memperkayakan persediaan pemprosesan bahasa semula jadi dengan data audio berbutir
Alami kemudahan anotasi secara peribadi dan jauh
Terokai teknik penghapusan bunyi terbaik seperti anotasi pelbagai label, langsung
Pelabelan / Anotasi Audio Kustom bukan lagi impian yang jauh
Perkhidmatan pelabelan pertuturan & Audio telah menjadi kelebihan Shaip sejak awal. Kembangkan, latih & tingkatkan mesin percakapan AI, chatbots dan mesin pengecam pertuturan dengan penyelesaian pelabelan audio & pertuturan terkini kami. Rangkaian ahli bahasa kami yang berkelayakan di seluruh dunia dengan pasukan pengurusan projek yang berpengalaman dapat mengumpulkan berjam-jam audio pelbagai bahasa dan memberi anotasi data dalam jumlah besar untuk melatih aplikasi yang menggunakan suara. Kami juga mentranskripsikan fail audio untuk mengekstrak pandangan yang tersedia dalam format audio. Sekarang pilih teknik pelabelan audio & pertuturan yang paling sesuai dengan matlamat anda dan serahkan percambahan idea dan teknikal kepada Shaip
Kembangkan model NLP yang cerdas dengan memberi makan trak data ucapan / audio yang ditranskripsikan dengan tepat. Di Shaip, kami membiarkan anda memilih dari sekumpulan pilihan yang lebih luas, termasuk transkripsi audio standard, verbatim, dan multibahasa. Selain itu, anda boleh melatih model dengan pengecam pembesar suara tambahan dan data cap masa.
Label Ucapan atau Audio adalah teknik anotasi standard yang berkaitan dengan pemisahan bunyi dan pelabelan dengan metadata tertentu. Inti dari teknik ini melibatkan pengenalpastian ontologi bunyi dari sekeping audio dan penjelasannya dengan tepat untuk menjadikan set data latihan lebih inklusif
Ia digunakan oleh syarikat anotasi pertuturan untuk melatih AI kepada kesempurnaan, kebimbangan menganalisis rakaman audio, mengikut kandungan. Dengan klasifikasi audio, mesin boleh mengenal pasti suara dan bunyi, sambil dapat membezakan antara keduanya, sebagai sebahagian daripada rejim latihan yang lebih proaktif.
Perkhidmatan Data Audio Berbilang Bahasa
Mengumpulkan data audio pelbagai bahasa hanya berguna jika penjelasan dapat melabel dan membahagikannya dengan sewajarnya. Di sinilah perkhidmatan data audio multibahasa berguna kerana mereka menyangkut ucapan anotasi berdasarkan kepelbagaian bahasa, untuk dikenali dan dihurai dengan sempurna oleh AI yang berkaitan
NLU menyangkut anotasi ucapan manusia kerana mengklasifikasikan butiran terkecil, seperti semantik, dialek, konteks, tekanan dan banyak lagi. Bentuk data beranotasi ini masuk akal dalam melatih pembantu maya dan chatbots menjadi lebih baik.
Memberi anotasi data audio dengan menggunakan beberapa label adalah penting untuk membantu model membezakan sumber audio yang bertindih. Dalam pendekatan ini, kumpulan data audio mungkin termasuk dalam satu atau banyak kelas, yang perlu disampaikan secara eksplisit kepada model untuk membuat keputusan yang lebih baik.
Ia melibatkan pemisahan fail audio input kepada segmen homogen yang dikaitkan dengan pembesar suara individu. Diarisasi bermaksud mengenal pasti sempadan pembesar suara dan mengumpulkan fail audio ke dalam segmen untuk menentukan bilangan pembesar suara yang berbeza. Proses ini membantu mengautomasikan analisis perbualan dan transkripsi dialog pusat panggilan, perbualan perubatan dan undang-undang serta mesyuarat.
Tidak seperti transkripsi biasa yang menukar audio kepada urutan perkataan, transkripsi fonetik mencatatkan cara perkataan disebut dan mewakili bunyi secara visual menggunakan simbol fonetik. Transkripsi fonetik memudahkan untuk melihat perbezaan dalam sebutan bahasa yang sama dalam beberapa dialek.
Ia cuba mengkategorikan bunyi atau isyarat audio ke dalam kelas yang dipratentukan berdasarkan persekitaran di mana audio itu dirakam. Anotasi data audio perlu mengklasifikasikan rakaman dengan mengenal pasti tempat rakaman itu, seperti sekolah, rumah, kafe, pengangkutan awam, dll. Teknologi ini membantu membangunkan perisian pengecaman pertuturan, pembantu maya, perpustakaan audio untuk multimedia dan pengawasan berasaskan audio sistem.
Klasifikasi Bunyi Alam Sekitar
Ia merupakan bahagian penting dalam teknologi pengecaman audio di mana bunyi itu dikenal pasti dan dikelaskan berdasarkan persekitaran asalnya. Mengenal pasti peristiwa bunyi persekitaran adalah sukar kerana ia tidak mengikut corak statik seperti muzik, irama atau fonem semantik. Contohnya, bunyi hon, siren, atau kanak-kanak bermain. Sistem ini membantu membangunkan sistem keselamatan yang dipertingkatkan untuk mengenali pecah masuk, tembakan dan penyelenggaraan ramalan.
Klasifikasi muzik secara automatik menganalisis dan mengklasifikasikan muzik berdasarkan genre, instrumen, mood dan ensembel. Ia juga membantu membangunkan perpustakaan muzik untuk penyusunan dan mendapatkan semula kepingan muzik beranotasi yang dipertingkatkan. Teknologi ini semakin digunakan dalam memperhalusi syor pengguna, mengenal pasti persamaan muzik dan menyediakan pilihan muzik.
Klasifikasi Ujaran Bahasa Semulajadi
NLU ialah bahagian penting dalam teknologi Pemprosesan Bahasa Semulajadi yang membantu mesin memahami pertuturan manusia. Dua konsep utama NLU ialah niat dan ujaran. NLU mengklasifikasikan butiran kecil pertuturan manusia seperti dialek, makna dan semantik. Teknologi ini membantu membangunkan chatbot termaju dan pembantu maya untuk memahami pertuturan manusia dengan lebih baik.
Sebab untuk memilih Shaip sebagai Rakan Anotasi Audio yang Boleh Dipercayai
Pasukan yang berdedikasi dan terlatih:
30,000+ kolaborator untuk Pembuatan Data, Pelabelan & QA
Pasukan Pengurusan Projek yang diperakui
Pasukan Pembangunan Produk yang berpengalaman
Pasukan Penyediaan Bakat & Pasukan Bakat
Kecekapan proses tertinggi dijamin dengan:
Proses Gerbang Tahap Sigma 6 yang kuat
Pasukan khusus 6 tali pinggang hitam Sigma - Pemilik proses utama & Pematuhan kualiti
Gelung Penambahbaikan & Maklum Balas yang Berterusan
Platform yang dipatenkan menawarkan faedah:
Platform hujung ke hujung berasaskan web
Mengapa anda mesti menggunakan Pelabelan / Anotasi Data Audio
Dianggarkan bahawa saintis data menghabiskan lebih dari 80% masa mereka dalam pembersihan data dan penyediaan data. Dengan penyumberan luar, pasukan saintis data anda dapat memberi tumpuan untuk meneruskan pengembangan algoritma yang kuat dan menyerahkan bahagian yang membosankan kepada kami.
Bahkan model Pembelajaran Mesin (ML) rata-rata memerlukan label data yang banyak, yang memerlukan syarikat menarik sumber dari pasukan lain. Dengan perunding anotasi data seperti kami, kami menawarkan pakar domain yang secara berdedikasi mengerjakan projek anda dan dapat meningkatkan operasi dengan mudah ketika perniagaan anda berkembang.
Kualiti yang lebih baik
Pakar domain yang berdedikasi, yang memberi penjelasan dari hari ke hari - setiap hari - akan melakukan pekerjaan yang lebih baik jika dibandingkan dengan pasukan, yang perlu menampung tugas anotasi dalam jadual sibuk mereka. Tidak perlu dikatakan, ia menghasilkan output yang lebih baik.
Sebab mengapa model AI gagal, adalah kerana pasukan yang mengerjakan pengumpulan data dan anotasi secara tidak sengaja memperkenalkan bias, menyimpang hasil akhirnya dan mempengaruhi ketepatan. Walau bagaimanapun, vendor anotasi data melakukan pekerjaan yang lebih baik dalam memberi anotasi data untuk meningkatkan ketepatan dengan menghilangkan andaian dan bias.
Pengumpulan data gambar pakar tidak mudah digunakan untuk penyediaan AI yang komprehensif. Di Shaip, anda juga boleh mempertimbangkan perkhidmatan berikut untuk menjadikan model menjadi lebih meluas daripada biasa:
Kami pakar dalam membuat latihan data teks siap dengan memberi penjelasan mengenai set data lengkap, menggunakan anotasi entiti, klasifikasi teks, anotasi sentimen, dan alat lain yang relevan.
Kami bangga dengan melabel, kumpulan data gambar yang tersegmentasi untuk melatih model penglihatan komputer. Beberapa teknik yang berkaitan merangkumi pengecaman sempadan & pengelasan gambar.
Shaip menawarkan perkhidmatan pelabelan video mewah untuk melatih model Computer Vision. Tujuannya adalah untuk menjadikan set data dapat digunakan dengan alat seperti pengecaman corak, pengesanan objek, & banyak lagi.
Panduan Pembeli untuk AI Perbualan
Chatbot yang anda berbual berjalan pada sistem AI perbualan lanjutan yang dilatih, diuji dan dibina menggunakan banyak set data pengecaman pertuturan
Perkhidmatan Pengumpulan Data Pertuturan untuk AI anda
Shaip menawarkan perkhidmatan pengumpulan data pertuturan/audio hujung ke hujung dalam lebih 150+ bahasa untuk membolehkan teknologi yang didayakan suara memenuhi kumpulan khalayak yang pelbagai di seluruh dunia.
Apakah itu Anotasi Audio / Pertuturan Dengan Contoh
Kami semua telah bertanya kepada Alexa (atau pembantu suara lain) beberapa soalan terbuka. Alexa, adakah tempat pizza terdekat dibuka? Alexa, restoran manakah di lokasi saya yang menawarkan penghantaran percuma ke alamat saya?
Dapatkan Pakar Anotasi Audio On-board.
Sekarang sediakan kumpulan data audio yang diteliti dengan baik, berbutir, tersegmentasi, dan pelbagai label untuk AI pintar
Soalan-soalan yang kerap ditanya (FAQ)
1. Siapa / Apa itu anotator Audio?
Anotator audio adalah orang atau antara muka intuitif yang membantu mengkategorikan kandungan audio dengan melabelkannya dengan metadata.
2. Bagaimana anda membuat anotasi fail audio?
Untuk membuat anotasi fail audio, anda perlu memprosesnya menggunakan perisian anotasi pilihan. Anda boleh memilih jangka masa anotasi, label yang paling sesuai dengan serpihan, dan tahap mengikut mana fail audio perlu diberi penjelasan. Dari perspektif yang lebih sederhana, pendekatan melibatkan mencari elemen audio tertentu dalam fail, seperti bunyi bising, ucapan, muzik, dan banyak lagi, dan melabelkannya mengikut kelas yang diberikan agar model latihan lebih baik.
3. Apakah contoh anotasi pertuturan / Anotasi suara?
Salah satu contoh anotasi pertuturan yang mudah difahami adalah menjadikannya sama dengan pembacaan aktif melalui anotator. Setelah proses diaktifkan, anda dapat melabel elemen ucapan tertentu untuk semantik dan dialek, yang kemudian dapat dimasukkan ke dalam VA dan chatbots untuk meningkatkan kemampuan ramalan.
4. Apakah penjelasan audio / pertuturan di NLP?
Anotasi audio / pertuturan dalam pemprosesan bahasa semula jadi adalah mengenai mempersiapkan kumpulan data yang dikumpulkan dengan lebih baik, dengan melabel dan menyegmentasikannya dengan lebih baik, terutama dari sudut pandang khusus matlamat.
5. Mengapa anotasi audio penting untuk pembelajaran mesin?
Pembelajaran mesin berkaitan dengan model latihan dengan pandangan automatik. Walaupun data yang dikumpulkan memainkan peranan utama dalam hal ini, anotasi audio mengurus pembelajaran terstruktur dengan membantu model memahami sifat pertuturan, akustik, audio, dan corak yang berkaitan dengan lebih baik.
teks, Ucapan, Image, video
Ikon LinkedIn Ikon Twitter Facebook Icon Ikon Instagram
© 2018 - 2022 Shaip | Hak cipta terpelihara
Select LanguageAfrikaansArabicChinese (Simplified)CzechDanishDutchEnglishFinnishFrenchGermanHebrewHungarianIndonesianIrishItalianJapaneseKoreanLatinMalayNorwegianPolishPortugueseRomanianRussianScottish GaelicSpanishSwedishThaiTurkishVietnameseWelsh