Mir hunn all Alexa (oder aner Stëmmassistenten) e puer oppe Froen gefrot.
Alexa, ass déi nootste Pizzaplaz op?
Alexa, wéi ee Restaurant op menger Plaz bitt gratis Liwwerung op meng Adress?
Oder eppes ähnleches.
Als Mënsch schwätze mir matenee mat oppene Froen, awer stellen esou eng sproochlech Fro un eng Quasi Assistent kléngt net wéi eng intelligent Saach ze maachen.
Wéi och ëmmer, Alexa kënnt mat der richteger Äntwert - all Kéier. Wéi? An eisem Fall muss d'AI d'Location veraarbechten, verstoen datt d'Pizzaplaz net tatsächlech eng Plaz ass (wéi an enger Stad), an dann mat enger korrekter Äntwert kommen.
Dank Audioannotatioun - e Subset vun Dateetikettéierung - kann de Maschinnléieresystem Froen wéi dës identifizéieren an déi richteg Informatioun zréckzéien. Also, wat ass genau Audio Annotatioun, a firwat ass et erfuerderlech?
Wat ass Audio Annotation?
Audio Annotatioun Involvéiert d'Klassifikatioun vun Audiokomponenten an engem maschinn verständleche Format. Audio Annotatioun ass anescht wéi Audio Transkriptioun, wou Transkriptioun déi geschwat Wierder an schrëftlech Form ëmgewandelt.
An der Audioannotatioun gëtt zousätzlech kritesch Informatioun iwwer d'Audiodatei och zur Verfügung gestallt - sou wéi semantesch, morphologesch, phonetesch an Diskursdaten. Audio Annotatioun kéint och Metadaten iwwer déi ganz Audiodatei enthalen anstatt eenzel Annotatiounen ze beschreiwen.
Firwat ass Audio Annotatioun erfuerderlech?
Den NLP Maart ass geplangt fir ze wuessen 14 Mol méi grouss an 2025 am Verglach zu 2017. De globale Maartwäert vun NLP war $ 3 Milliarden an 2017, an der Figur ass virausgesot astronomesch ze wuessen bis $ 43 Milliarden an 2025.
Datesammlung an Annotatioun si kritesch fir Chatbots, Stëmmerkennungssystemer a virtuelle Assistenten z'entwéckelen. Zousätzlech si se gebraucht fir NLP z'entwéckelen Erkenntnis Modeller an Zuch Maschinn Léieren Algorithmen.
D'Maschinnen gi mat verschiddene präzis annotéiert trainéiert Audio Dateien fir Froen, Emotiounen, Intentiounen a Gefiller z'identifizéieren, ze verstoen an entspriechend z'äntwerten.
Nodeem d'Audio annotéiert an d'Audioclips klasséiert gëtt, gëtt et an de System gefüttert, sou datt d'Maschinn komplizéiert mat der mënschlecher Sprooch assoziéiert ka sammelen an onofhängeg vum Akzent, Toun, Dialekt, Aussprooch a Sprooch.
Benotzen Fäll an Uwendungen
Audio Annotatioun gouf zënter e puer Joer vu verschiddenen Industrien benotzt. Loosst eis mam offensichtlechsten ufänken - virtuell Assistenten.
Virtuell Assistenten
Training déi virtuell Assistenten op verschiddenen Audio annotéiert Datesätz fir et méiglech ze maachen e Stëmmassistent z'entwéckelen, deen d'Ufro präzis veraarbecht a séier reagéiert fir eng besser Clientserfarung. Bis 2020, en Drëttel vun UK an US Stéit hat op d'mannst ee Smart Lautsprecher mat engem agebaute virtuelle Assistent.
Text-zu-Ried Moduler
D'Technologie muss op annotéiert Audiodateien trainéiert ginn fir en Text-zu-Speech-Modul z'entwéckelen deen nahtlos digitalen Text an natierlech Sprooche konvertéiere kann.
Chatbots
Chatbots sinn en integralen Deel vun der Clientssupport. Chatbots solle trainéiert ginn fir d'Wierder a Sätze vun de Benotzer z'interpretéieren mat annotéierten Audiodateien fir ze simuléieren natierlech Gespréich mat Mënschen.
Automatesch Speech Recognition (ASR)
Et geet alles drëm geschwat Wierder a schrëftlechen Text ze transkriberen. "Speech Recognition" selwer bezitt sech op de Prozess fir geschwat Wierder an den Text ëmzewandelen; allerdéngs, Stëmm Unerkennung & Spriecher Identifikatioun zielt souwuel geschwat Inhalt an d'Identitéit vum Spriecher ze identifizéieren. D'Genauegkeet vun der ASR gëtt bestëmmt duerch verschidde Parameteren dh Lautsprechervolumen, Hannergrondgeräischer, Opnamausrüstung a méi.
Wéi hëlleft Shaip?
Wann Dir en éischtklasseg Audio / Ried Annotatiounsprojet am Kapp hutt, braucht Dir ouni Zweifel en zouverléissege Label an Annotatiounspartner. Wann Zouverlässegkeet a Genauegkeet eppes sinn wat Dir sicht, mir gleewen datt Shaip de Partner ass deen Dir braucht.
Shaip ass zënter dem Ufank un der Spëtzt vun Audio-, Video- a Bildetikettéierungs- an Annotatiounsservicer. Eis Expertise geet doriwwer eraus Basis Ried Etikettéierungsléisungen ubidden. Mat héich erfuerene a qualifizéierten Annotateuren hu mir d'Bandbreedung fir e grousse Volume vu méisproochegen annotéierten Audiodateien ze bidden. Eis Servicer enthalen Audio Transkriptioun, Speech Labeling, Speech to Text, Speaker Diarization, Phonetic Transcription, Audio Classification, Multilingual Audio Data Services, Natural Language Utterance, Multi-Label Annotation.
Audio Transkriptioun
Mir hëllefen Top-Notch NLP Modeller z'entwéckelen andeems mir präzis annotéiert Audiodateien fir all Zorte vu Projeten ubidden. Mir erlaben Clienten aus verschiddenen Audio Zorte a Formater ze wielen - Standard Format, verbatim, an Net-verbatim Transkriptiouns.
Speech Label
Dem Shaip seng Experten trennen d' Kläng an der Audio Opnam a Label all Fichier. Dës Technik implizéiert ähnlech Kläng an enger Audiodatei z'identifizéieren, se ze trennen, a korrekt annotéieren fir z'entwéckelen Training Daten.
Ried zum Text
Speech-to-Text ass e kriteschen Deel vun der NLP Modellentwécklung. Mat dëser Technik gëtt opgeholl Ried an Text ëmgewandelt. Also, et ass wichteg op d'Aussprooch, Wierder a Sätz a verschiddenen Dialekter ze fokusséieren.
Speaker Diarization
An der Speaker-Diariséierung gëtt d'Audiodatei a verschidden Audiosegmenter opgedeelt op Basis vun der Tounquell. D'Lautsprechergrenze ginn identifizéiert an a Segmenter klasséiert fir d'total Zuel vu Spriecher ze bestëmmen. D'Quell enthalen Hannergrondgeräischer, Musek, Rou, a méi.
Phonetesch Transkriptioun
Eis phonetesch Transkriptiounsservicer sinn héich gesicht vun Tech Partner. Mir exceléiere beim Ëmwandlung vun Audio a spezifesch Wierder mat phoneteschen Symboler.
Audio Klassifikatioun
Eis Expert Team vun Annotateuren klasséiert d'Audioopnam a virausgesate Kategorien. E puer Kategorien enthalen Hannergrondgeräischer, Benotzer Absicht, Zuel vu Spriecher, semantesch Segmentatioun, a méi.
Multilingual Audio Data Services
Et ass en aneren héich bevorzugten Service vu Shaip. Well mir eng divers Grupp vu qualifizéierten Annotatoren hunn, kënne mir exzellent ubidden Ried Annotatioun Servicer fir verschidde Sproochen an Dialekter.
Natierlech Sprooch Ausso
Natierlech Sproochen Aussoe si gutt gëeegent fir Chatbots oder virtuelle Assistenten ze trainéieren fir ze hëllefen déi klengst vun Mënsch Ried, wéi Stress, Dialekter, Semantik a Kontext.
Multi-Label Annotatioun
Eng eenzeg Audiodatei kann zu verschidde Klassen gehéieren, an als solch ass et wichteg Multi-Label Annotatioun ze bidden fir d'ML Modeller ze hëllefen tëscht zwou Audioquellen z'ënnerscheeden.
Firwat Shaip?
Wann Dir op de richtege Déngschtleeschter entscheet, gleewen mir datt Dir besser Chancen op Erfolleg hutt wann Dir een wielt deen d'Erfahrung huet a konsequent héichqualitativ Standarden erhalen huet.Shaip ass den indisputable Leader um Maart fir ze liwweren Audio Annotatioun Servicer, well mir eng héich engagéierten Grupp vun Annotatoren hunn, déi trainéiert gi sinn fir de Client seng Qualitéitsnormen ze treffen.
Ausserdeem kënne mir intern Viraussetzung ewechhuelen well mir verschidde Niveauen vun Annotatoren a Qualitéitscontroller hunn. Eis Erfahrung funktionnéiert zugonschte vun eisem Client well mir op Zäit skalierbare Servicer geliwwert hunn.
