Audio Annotatioun fir intelligent AIs

Entwéckelt konversativ a perceptiv, nächst Generatioun AIs mat kompetenten Audioannotatiounsservicer 

Audio Annotatioun

Eliminéiert d'Flaschennecken an Ärer Audiodatenpipeline elo

Featured Clienten

Firwat sinn Audio / Speech Annotation Services fir NLP gebraucht?

Vun In-Auto Navigatioun bis interaktiv VAs, Ried-aktivéiert Systemer hunn zënter kuerzem d'Show lafen. Wéi och ëmmer, fir dës inventiv an autonom Setups präzis an effizient auszeféieren, musse se mat gedeelt, segmentéiert a curéiert Daten gefüttert ginn.

Wärend d'Audio / Riedsdatensammlung këmmert sech ëm d'Abléckverfügbarkeet këmmert, d'Füttern vun Datesätz blann wier net vill Hëllef fir d'Modeller, ausser se ginn an de Kontext zoustänneg. Dëst ass wou d'Audio / Ried Etikettéierung oder Annotatioun praktesch ass, garantéiert datt déi virdru gesammelt Datesätz op Perfektioun markéiert sinn an autoriséiert fir spezifesch Benotzungsfäll ze managen, déi Stëmmhëllef, Navigatiounssupport, Iwwersetzung oder méi enthalen kéint.

Einfach gesot, Audio / Ried Annotatioun fir NLP ass alles iwwer d'Etikettéierung vun Opzeechnungen an engem Format dat duerno vun de Maschinnléiere Setups versteet gëtt. Zum Beispill, Stëmmassistenten wéi Cortana a Siri goufen ufanks mat gigantesche Bänn vun annotéierten Audio gefüttert fir datt se de Kontext vun eise Ufroen, Emotiounen, Gefiller, Semantik an aner Nuancen verstinn.

Speech & Audio Annotation Tool Powered by Human Intelligence

Trotz Längt vun Donnéeën ze sammelen, ginn Maschinnléiere Modeller net erwaart Kontext an Relevanz ze verstoen, eleng. Gutt, si kënnen awer mir wäerte fir de Moment net iwwer déi selbstléierend AIs schwätzen. Awer och wann selbstléierend NLP Modeller do wiere fir agesat ze ginn, déi initial Phas vum Training oder éischter iwwerwaacht Léieren erfuerdert datt se mat Metadaten-Schichten Audioressourcen gefüttert ginn.

Dëst ass wou Shaip an d'Spill kommt andeems se modernsten Datesätz verfügbar maachen fir AI an ML Setups ze trainéieren, sou wéi de Standard Benotzungsfäll. Mat eis vun Ärer Säit, braucht Dir keng zweet roden Modell Iddi wéi eis professionell Aarbechtskräften an engem Team vun Experten Annotateuren sinn ëmmer op der Aarbecht fir Ried Daten an relevant Repositories ze Label an kategoriséieren.

Ried Annotatioun
  • Skala d'Fäegkeeten vun Ärem NLP Modell
  • Beräichert natierlech Sproochveraarbechtungsopstellungen mat granulären Audiodaten
  • Erlieft perséinlech a Fern Annotatiounsanlagen
  • Entdeckt déi bescht Geräischer-eliminéierend Techniken wéi Multi-Label Annotatioun, praktesch

Eis Expertise

Benotzerdefinéiert Audio Labeling / Annotatioun ass net méi e wäiten Dram

Speech & Audio Etikettéierungsservicer sinn zënter dem Ufank eng Forte vu Shaip. Entwéckelt, trainéiert a verbessert konversativ AI, Chatbots, a Riederkennungsmotoren mat eise modernsten Audio- a Ried Labelléisungen. Eist Netzwierk vu qualifizéierte Linguisten weltwäit mat engem erfuerene Projektmanagement Team kann Stonnen vu méisproochegen Audio sammelen a grouss Bänn vun Daten annotéieren fir Stëmm-aktivéiert Uwendungen ze trainéieren. Mir transkribéieren och Audiodateien fir sënnvoll Abléck ze extrahieren, déi an Audioformater verfügbar sinn. Wielt elo d'Audio & Ried Etikettéierungstechnik déi am Beschten Äert Zil passt a léisst de Brainstorming an d'Techniken un Shaip.

Audio Transkriptioun

Audio Transkriptioun

Entwéckelt intelligent NLP Modeller andeems Dir Camionloads vu präzis transkribéierte Ried / Audiodaten ernährt. Bei Shaip loosse mir Iech aus engem méi breede Set vu Choixen wielen, dorënner Standard Audio, wuertwiertlech, a méisproocheg Transkriptioun. Plus, Dir kënnt d'Modeller mat zousätzlech Lautsprecheridentifizéierer an Zäitstempeldaten trainéieren.

Ried Label

Speech Label

Speech oder Audio Labeling ass eng Standard Annotatiounstechnik déi d'Trennung vu Kläng a Label mat spezifesche Metadaten betrëfft. D'Essenz vun dëser Technik involvéiert ontologesch Identifikatioun vun Tounen aus engem Stéck Audio a präzis annotéieren fir d'Trainingsdatesätz méi inklusiv ze maachen

Audio Klassifikatioun

Audio Klassifikatioun

Et gëtt vu Riedannotatiounsfirmen benotzt fir d'AIs zu Perfektioun ze trainéieren, betrëfft d'Analyse vun Audioopnamen, sou wéi den Inhalt. Mat Audio Klassifikatiounen, Maschinnen kënnen Stëmmen a Kläng z'identifizéieren, während se fäeg sinn tëscht deenen zwee z'ënnerscheeden, als Deel vun engem méi proaktiven Trainingsregime.

Méisproocheg Audiodatenservicer

Multilingual Audio Data Services

Méisproocheg Audiodaten sammelen ass nëmme nëtzlech wann d'Annotateuren se deementspriechend kënne markéieren an segmentéieren. Dëst ass wou méisproocheg Audiodatenservicer praktesch kommen well se annotéierend Ried betreffen baséiert op der Diversitéit vun der Sprooch, fir perfekt identifizéiert a parséiert ze ginn vun den zoustännegen AIs

Natierlech Sprooch Ausso

Natierlech Sprooch
Ausso

D'NLU betrëfft d'Annotatioun vun der mënschlecher Ried fir déi klengst Detailer ze klassifizéieren, wéi Semantik, Dialekter, Kontext, Stress, a méi. Dës Form vun annotéierten Donnéeën mécht Sënn fir virtuell Assistenten an Chatbots besser ze trainéieren.

Multi-Label Annotatioun

Multi-Label
Annotatioun

Audiodaten annotéieren andeems Dir op verschidde Etiketten zréckgräift ass wichteg fir Modeller ze hëllefen iwwerlappend Audioquellen z'ënnerscheeden. An dëser Approche kann en Audio-Datasaz zu enger oder vill Klassen gehéieren, déi explizit un de Modell vermëttelt musse fir besser Entscheedung ze treffen.

Spriecher Diariséierung

Speaker Diarization

Et beinhalt d'Spaltung vun enger Input Audiodatei an homogen Segmenter verbonne mat eenzelne Spriecher. Diarisatioun heescht d'Speakergrenzen z'identifizéieren an d'Audiodateien a Segmenter ze gruppéieren fir d'Zuel vun de verschiddene Spriecher ze bestëmmen. Dëse Prozess hëlleft Gespréichsanalyse an Transkriptioun vun Call Center Dialogen, medizinesch a juristesch Gespréicher a Reuniounen ze automatiséieren.

Phonetik Transkriptioun

Phonetesch Transkriptioun

Am Géigesaz zu der regulärer Transkriptioun déi Audio an eng Sequenz vu Wierder konvertéiert, bemierkt eng phonetesch Transkriptioun wéi Wierder ausgeschwat ginn a visuell d'Kläng duerstellt mat phoneteschen Symboler. Phonetesch Transkriptioun mécht et méi einfach den Ënnerscheed an der Aussprooch vun der selwechter Sprooch a verschiddenen Dialekter ze notéieren.

Aarte vun Audio Klassifikatioun

Et probéiert Kläng oder Audiosignaler a virdefinéiert Klassen ze kategoriséieren baséiert op der Ëmwelt an där den Audio opgeholl gouf. D'Audiodatenannotateuren mussen d'Opzeechnunge klassifizéieren andeems se identifizéieren wou se opgeholl goufen, wéi Schoulen, Haiser, Caféen, ëffentlechen Transport, etc. Dës Technologie hëlleft fir Sproocherkennungssoftware, virtuell Assistenten, Audiobibliothéike fir Multimedia an Audio-baséiert Iwwerwaachung z'entwéckelen. Systemer. 

Et ass e kriteschen Deel vun der Audioerkennungstechnologie wou d'Kläng unerkannt a klasséiert ginn op Basis vun den Ëmfeld déi se entstinn. Ëmweltschallevenementer z'identifizéieren ass schwéier well se net statesch Mustere wéi Musek, Rhythmen oder semantesch Phoneme verfollegen. Zum Beispill d'Kläng vun Hunnen, Sirenen oder Kanner déi spillen. Dëse System hëlleft verstäerkte Sécherheetssystemer z'entwéckelen fir Abroch, Pistoulschëss a prévisiv Ënnerhalt z'erkennen.

Musek Klassifikatioun automatesch analyséiert a klasséiert Musek baséiert op de Genre, Instrumenter, Stëmmung, an Ensembel. Et hëlleft och Museksbibliothéiken z'entwéckelen fir eng verbessert Organisatioun an Erhuelung vun annotéierte Museksstécker. Dës Technologie gëtt ëmmer méi benotzt fir d'Benotzerempfehlungen ze verfeineren, musikalesch Ähnlechkeeten z'identifizéieren a musikalesch Virléiften ze bidden.

NLU ass en entscheedende Bestanddeel vun der Natural Language Processing Technologie déi Maschinnen hëlleft mënschlech Ried ze verstoen. Déi zwee Haaptkonzepter vun der NLU sinn Absicht an Aussoen. NLU klasséiert kleng Detailer vu mënschlecher Ried wéi Dialekt, Bedeitung a Semantik. Dës Technologie hëlleft fortgeschratt Chatbots a virtuelle Assistenten z'entwéckelen fir mënschlech Ried besser ze verstoen.

Grënn fir Shaip als Äre vertrauenswürdege Audio Annotation Partner ze wielen

Leit

Leit

Engagéiert an trainéiert Teams:

  • 30,000+ Kollaborateure fir Dateschafung, Label & QA
  • Credential Project Management Team
  • Erlieft Produkt Entwécklung Team
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Prozess

Prozess

Déi héchste Prozesseffizienz gëtt geséchert mat:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate Prozess
  • En engagéierten Team vu 6 Sigma Schwaarze Gürtel - Schlësselprozessbesëtzer & Qualitéitskonformitéit
  • Kontinuéierlech Verbesserung & Feedback Loop
Plattform

Plattform

Déi patentéiert Plattform bitt Virdeeler:

  • Web-baséiert Enn-zu-Enn Plattform
  • Impeccable Qualitéit
  • Méi séier TAT
  • Nahtlos Liwwerung

Firwat sollt Dir Audiodaten Labeling / Annotation outsource

Team dedicéieren

Et gëtt geschat datt Datewëssenschaftler iwwer 80% vun hirer Zäit an Datereinigung an Datepräparatioun verbréngen. Mat Outsourcing kann Äert Team vun Datewëssenschaftler sech op d'Fortsetzung vun der Entwécklung vu robuste Algorithmen konzentréieren, déi den langweilegen Deel vun der Aarbecht un eis iwwerloossen.

Skalierbarkeet

Och en duerchschnëttleche Machine Learning (ML) Modell erfuerdert d'Etikettéierung vu grousse Stécker vun Daten, wat d'Firmen erfuerdert Ressourcen vun aneren Teams ze zéien. Mat Datenannotatiounsberoder wéi eis, bidden mir Domainexperten déi engagéiert un Äre Projete schaffen a kënnen Operatiounen einfach skala wéi Äre Geschäft wiisst.

Besser Qualitéit

Engagéierten Domain Experten, déi Dag-an-Dag-Out annotéieren wäerten - all Dag - eng super Aarbecht maachen am Verglach zu engem Team, dat Annotatiounsaufgaben an hire beschäftegten Zäitplang muss ophuelen. Natierlech ze soen, et resultéiert zu engem besseren Output.

Eliminéiert intern Bias

De Grond firwat AI Modeller feelen, ass well Teams déi un der Datesammlung an Annotatioun schaffen onbedéngt Bias aféieren, d'Ennresultat scheiwen an d'Genauegkeet beaflossen. Wéi och ëmmer, den Dateannotatiouns Verkeefer mécht eng besser Aarbecht fir d'Donnéeën ze annotéieren fir eng verbessert Genauegkeet andeems d'Annahmen a Bias eliminéiert ginn.

Servicer ugebueden

Expert Bilddatensammlung ass net all Hand-on-Deck fir ëmfaassend AI Setups. Bei Shaip kënnt Dir souguer déi folgend Servicer betruechten fir Modeller méi verbreet ze maachen wéi soss:

Text Annotatioun

Text Annotatioun
Servicer

Mir spezialiséieren eis fir textuell Datetraining fäerdeg ze maachen andeems se ustrengend Datesätz annotéieren, Entitéitsannotatioun, Textklassifikatioun, Sentimentannotatioun an aner relevant Tools benotzen.

Bild Annotatioun

Bild Annotatioun
Servicer

Mir si stolz op d'Etikettéieren, segmentéiert Bilddatesets fir Computervisiounsmodeller ze trainéieren. E puer vun den relevanten Techniken enthalen Grenzerkennung & Bildklassifikatioun.

Video Annotatioun

Video Annotatioun
Servicer

Shaip bitt High-End Video Etikettéierungsservicer fir Training Computer Vision Modeller. D'Zil ass Datensätz benotzbar ze maachen mat Tools wéi Mustererkennung, Objekterkennung, a méi.

Kritt Audio Annotation Experten u Bord.

Elo preparéiert gutt recherchéiert, granulär, segmentéiert a multi-labeléiert Audiodatesets fir intelligent AIs

En Audio Annotator ass entweder eng Persoun oder en intuitiven Interface deen hëlleft den Audioinhalt ze kategoriséieren andeems se et mat Metadaten markéiert.

Fir eng Audiodatei ze annotéieren, musst Dir se mat der bevorzugter Annotatiounssoftware veraarbecht. Dir kënnt einfach den Zäitframe vun der Annotatioun auswielen, de Label deen am Fragment am Beschten passt, an d'Tieren no deenen d'Audiodatei annotéiert muss ginn. Aus enger méi einfacher Perspektiv implizéiert d'Approche spezifesch Audioelementer an der Datei ze fannen, wéi Kaméidi, Ried, Musek, a méi, a Labeléiere se no der bestëmmter Klass fir Trainingsmodeller besser.

Ee liicht verständleche Beispill vu Riedannotatioun ass d'selwecht fir aktiv Liesen iwwer en Annotator ze ënnerwerfen. Wann de Prozess aktivéiert ass, kënnt Dir verschidden Elementer vun der Ried fir Semantik an Dialekter markéieren, déi dann an d'VAs an Chatbots gefüttert kënne ginn fir prévisiv Fäegkeeten ze verbesseren.

Audio / Ried Annotatioun an der natierlecher Sproochveraarbechtung ass alles ëm d'Gesammelt Datesets besser virzebereeden, andeems se se besser etikettéieren a segmentéiert hunn, besonnesch aus enger Zilspezifescher Siicht.

Maschinnléieren betrëfft Trainingsmodeller mat automatiséierten Abléck. Wärend déi gesammelten Donnéeën eng grouss Roll an dësem Sënn spillen, këmmert d'Audioannotatioun ëm strukturéiert Léieren andeems d'Modeller d'Natur vu Ried, Akustik, Audio an dat assoziéiert Muster besser verstoen.