คำอธิบายประกอบเสียงสำหรับ AI อัจฉริยะ

พัฒนา AIs ยุคหน้าเพื่อการสนทนาและการรับรู้ด้วยบริการบันทึกย่อด้วยเสียงที่มีความสามารถ 

คำอธิบายประกอบเสียง

ขจัดปัญหาคอขวดในไปป์ไลน์ข้อมูลเสียงของคุณตอนนี้

ลูกค้าที่แนะนำ

เหตุใดบริการคำอธิบายประกอบเสียง / เสียงพูดจึงจำเป็นสำหรับ NLP

ตั้งแต่ระบบนำทางในรถยนต์ไปจนถึง VA แบบอินเทอร์แอคทีฟ ระบบสั่งงานด้วยเสียงได้ดำเนินการแสดงเมื่อเร็วๆ นี้ อย่างไรก็ตาม เพื่อให้การตั้งค่าที่สร้างสรรค์และเป็นอิสระเหล่านี้ทำงานได้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ จะต้องป้อนข้อมูลที่มีการแบ่งส่วน แบ่งส่วน และดูแลจัดการ

แม้ว่าการเก็บรวบรวมข้อมูลเสียง/คำพูดจะดูแลความพร้อมใช้งานของข้อมูลเชิงลึก การป้อนชุดข้อมูลแบบสุ่มสี่สุ่มห้าจะไม่ช่วยแบบจำลองได้มากนัก เว้นแต่ว่าชุดข้อมูลเหล่านั้นจะกลายเป็นองคมนตรีในบริบท นี่คือจุดที่การติดฉลากเสียง/คำพูดหรือคำอธิบายประกอบมีประโยชน์ ทำให้มั่นใจได้ว่าชุดข้อมูลที่รวบรวมไว้ก่อนหน้านี้ได้รับการทำเครื่องหมายว่าสมบูรณ์แบบและมีอำนาจในการจัดการกรณีการใช้งานเฉพาะ ซึ่งอาจรวมถึงการให้ความช่วยเหลือด้วยเสียง การสนับสนุนการนำทาง การแปล และอื่นๆ

พูดง่ายๆ ก็คือ คำอธิบายประกอบเสียง/คำพูดสำหรับ NLP นั้นเกี่ยวกับการติดป้ายกำกับการบันทึกในรูปแบบที่การตั้งค่าแมชชีนเลิร์นนิงจะเข้าใจในภายหลัง ตัวอย่างเช่น ผู้ช่วยเสียงเช่น Cortana และ Siri ได้รับการป้อนด้วยเสียงที่มีคำอธิบายประกอบปริมาณมหาศาลเพื่อให้พวกเขาเข้าใจบริบทของคำถาม อารมณ์ ความรู้สึก ความหมาย และความแตกต่างอื่นๆ ของเรา

เครื่องมือบันทึกคำพูดและเสียงที่ขับเคลื่อนโดย Human Intelligence

แม้จะเก็บรวบรวมข้อมูลที่มีความยาว แต่โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไม่คาดว่าจะเข้าใจบริบทและความเกี่ยวข้องด้วยตัวของมันเอง ทำได้ แต่เราจะไม่พูดถึง AI ที่เรียนรู้ด้วยตนเองในตอนนี้ แต่ถึงแม้ว่าจะมีการนำโมเดล NLP ที่เรียนรู้ด้วยตนเองไปใช้ก็ตาม ในระยะเริ่มต้นของการฝึกอบรมหรือการเรียนรู้ภายใต้การดูแลที่ค่อนข้างจะต้องการให้พวกเขาได้รับแหล่งข้อมูลเสียงที่มีชั้นข้อมูลเมตา

นี่คือจุดที่ Shaip เข้ามามีบทบาทโดยทำให้ชุดข้อมูลล้ำสมัยพร้อมใช้งานเพื่อฝึกการตั้งค่า AI และ ML ตามกรณีการใช้งานมาตรฐาน เมื่ออยู่เคียงข้างคุณ คุณไม่จำเป็นต้องมีแนวคิดแบบจำลองการเดาครั้งที่สอง เนื่องจากทีมงานมืออาชีพของเราและทีมผู้ใส่คำอธิบายประกอบที่เชี่ยวชาญพร้อมเสมอที่จะติดป้ายกำกับและจัดหมวดหมู่ข้อมูลคำพูดในที่เก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

คำอธิบายประกอบคำพูด
  • ปรับขนาดความสามารถของโมเดล NLP ของคุณ
  • เสริมการตั้งค่าการประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วยข้อมูลเสียงที่ละเอียด
  • สัมผัสกับสิ่งอำนวยความสะดวกคำอธิบายประกอบแบบตัวต่อตัวและระยะไกล
  • สำรวจเทคนิคการขจัดเสียงรบกวนที่ดีที่สุด เช่น การใส่คำอธิบายประกอบแบบหลายป้ายกำกับ การลงมือปฏิบัติ

ความเชี่ยวชาญของเรา

Custom Audio Labeling / Annotation ไม่ใช่ความฝันที่ห่างไกลอีกต่อไป

บริการการติดฉลากคำพูดและเสียงเป็นมือขวาของ Shaip มาตั้งแต่ต้น พัฒนา ฝึกอบรม และปรับปรุง AI การสนทนา แชทบอท และเอ็นจิ้นการรู้จำคำพูดด้วยโซลูชันการติดฉลากเสียงและคำพูดที่ล้ำสมัยของเรา เครือข่ายนักภาษาศาสตร์ที่ผ่านการรับรองของเราทั่วโลกพร้อมทีมผู้บริหารโครงการที่มีประสบการณ์สามารถรวบรวมชั่วโมงของเสียงหลายภาษาและใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลจำนวนมากเพื่อฝึกอบรมแอปพลิเคชันที่เปิดใช้งานเสียง นอกจากนี้เรายังถอดเสียงไฟล์เสียงเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายในรูปแบบเสียง ตอนนี้ เลือกเทคนิคการติดฉลากเสียงและคำพูดที่เหมาะสมกับเป้าหมายของคุณมากที่สุด และปล่อยให้ Shaip . เป็นผู้ระดมความคิดและเทคนิค

การถอดเสียงเป็นเสียง

การถอดเสียงเป็นเสียง

พัฒนาโมเดล NLP อัจฉริยะโดยป้อนข้อมูลเสียงพูด/เสียงที่คัดลอกมาอย่างแม่นยำในรถบรรทุก ที่ Shaip เราให้คุณเลือกจากตัวเลือกที่หลากหลาย รวมถึงเสียงมาตรฐาน คำต่อคำ และการถอดเสียงหลายภาษา นอกจากนี้ คุณยังสามารถฝึกโมเดลด้วยตัวระบุลำโพงเพิ่มเติมและข้อมูลการประทับเวลา

การติดฉลากคำพูด

การติดฉลากคำพูด

การติดป้ายกำกับเสียงพูดหรือเสียงเป็นเทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบมาตรฐานที่เกี่ยวข้องกับการแยกเสียงและการติดป้ายกำกับด้วยข้อมูลเมตาเฉพาะ สาระสำคัญของเทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการระบุออนโทโลยีของเสียงจากชิ้นส่วนของเสียงและการทำคำอธิบายประกอบอย่างถูกต้องเพื่อให้ชุดข้อมูลการฝึกอบรมครอบคลุมมากขึ้น

การจัดประเภทเสียง

การจัดประเภทเสียง

บริษัทใช้คำอธิบายประกอบเสียงพูดเพื่อฝึก AI ให้สมบูรณ์แบบ โดยเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์การบันทึกเสียงตามเนื้อหา ด้วยการจำแนกประเภทเสียง เครื่องจักรสามารถระบุเสียงและเสียงได้ ในขณะที่สามารถแยกแยะระหว่างทั้งสองได้ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของระบบการฝึกเชิงรุกมากขึ้น

บริการข้อมูลเสียงหลายภาษา

บริการข้อมูลเสียงหลายภาษา

การรวบรวมข้อมูลเสียงหลายภาษาจะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อผู้ใส่คำอธิบายประกอบสามารถติดป้ายกำกับและแบ่งกลุ่มตามนั้นได้ นี่คือจุดที่บริการข้อมูลเสียงหลายภาษามีประโยชน์เนื่องจากเกี่ยวข้องกับการใส่คำอธิบายประกอบคำพูดตามความหลากหลายของภาษา เพื่อระบุและแยกวิเคราะห์อย่างสมบูรณ์โดย AI ที่เกี่ยวข้อง

คำพูดภาษาธรรมชาติ

ภาษาธรรมชาติ
คำพูด

NLU เกี่ยวข้องกับการใส่คำอธิบายประกอบคำพูดของมนุษย์เพื่อจำแนกรายละเอียดที่เล็กที่สุด เช่น ความหมาย ภาษาถิ่น บริบท ความเครียด และอื่นๆ รูปแบบข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบนี้เหมาะสมในการฝึกอบรมผู้ช่วยเสมือนและแชทบอทให้ดีขึ้น

คำอธิบายประกอบหลายป้ายกำกับ

หลายป้ายกำกับ
คำอธิบายประกอบ

การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลเสียงโดยใช้ป้ายกำกับหลายรายการเป็นสิ่งสำคัญในการช่วยให้แบบจำลองแยกแยะแหล่งที่มาของเสียงที่ทับซ้อนกันได้ ในแนวทางนี้ ชุดข้อมูลเสียงอาจเป็นของคลาสหนึ่งหรือหลายคลาส ซึ่งจำเป็นต้องถ่ายทอดอย่างชัดเจนไปยังโมเดลเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น

การพูดของผู้พูด

มันเกี่ยวข้องกับการแยกไฟล์เสียงอินพุตออกเป็นส่วนที่เป็นเนื้อเดียวกันที่เกี่ยวข้องกับลำโพงแต่ละตัว Diarization หมายถึง การระบุขอบเขตของผู้พูดและการจัดกลุ่มไฟล์เสียงออกเป็นส่วนๆ เพื่อกำหนดจำนวนผู้พูดที่แตกต่างกัน กระบวนการนี้ช่วยให้การวิเคราะห์การสนทนาและการถอดเสียงการสนทนาของศูนย์บริการ การสนทนาทางการแพทย์และกฎหมาย และการประชุมเป็นไปโดยอัตโนมัติ

ถอดเสียงสัทศาสตร์

การถอดเสียงตามสัทศาสตร์

ต่างจากการถอดเสียงปกติที่แปลงเสียงเป็นลำดับของคำ การถอดเสียงแบบออกเสียงจะบันทึกว่าคำมีการออกเสียงและแสดงภาพอย่างไรโดยใช้สัญลักษณ์การออกเสียง การถอดเสียงเป็นคำช่วยให้สังเกตความแตกต่างในการออกเสียงภาษาเดียวกันในภาษาถิ่นต่างๆ ได้ง่ายขึ้น

ประเภทของการจัดประเภทเสียง

จะพยายามจัดหมวดหมู่เสียงหรือสัญญาณเสียงเป็นคลาสที่กำหนดไว้ล่วงหน้าตามสภาพแวดล้อมที่บันทึกเสียง ผู้บันทึกข้อมูลเสียงต้องจำแนกสิ่งที่บันทึกโดยระบุตำแหน่งที่บันทึก เช่น โรงเรียน บ้าน ร้านกาแฟ การขนส่งสาธารณะ ฯลฯ เทคโนโลยีนี้ช่วยพัฒนาซอฟต์แวร์การรู้จำเสียงพูด ผู้ช่วยเสมือน ไลบรารีเสียงสำหรับมัลติมีเดีย และการเฝ้าระวังด้วยเสียง ระบบต่างๆ 

เป็นส่วนสำคัญของเทคโนโลยีการจดจำเสียงที่ระบบจดจำเสียงและจำแนกเสียงตามสภาพแวดล้อมที่เกิดขึ้น การระบุเหตุการณ์เสียงของสิ่งแวดล้อมเป็นเรื่องยาก เนื่องจากไม่เป็นไปตามรูปแบบคงที่ เช่น ดนตรี จังหวะ หรือหน่วยเสียงที่มีความหมาย เช่น เสียงแตร เสียงไซเรน หรือเสียงเด็กเล่น ระบบนี้ช่วยพัฒนาระบบรักษาความปลอดภัยที่ได้รับการปรับปรุงเพื่อจดจำการบุกรุก กระสุนปืน และการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

การจัดประเภทเพลงจะวิเคราะห์และจัดประเภทเพลงโดยอัตโนมัติตามประเภท เครื่องมือ อารมณ์ และวงดนตรี นอกจากนี้ยังช่วยพัฒนาไลบรารีเพลงสำหรับการจัดระเบียบและดึงข้อมูลเพลงที่มีคำอธิบายประกอบที่ดียิ่งขึ้น เทคโนโลยีนี้มีการใช้งานมากขึ้นในการปรับแต่งคำแนะนำผู้ใช้ ระบุความคล้ายคลึงทางดนตรี และการกำหนดความชอบทางดนตรี

NLU เป็นส่วนสำคัญของเทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ช่วยให้เครื่องเข้าใจคำพูดของมนุษย์ แนวคิดหลักสองประการของ NLU คือเจตนาและคำพูด NLU จำแนกรายละเอียดเล็กน้อยของคำพูดของมนุษย์ เช่น ภาษาถิ่น ความหมาย และความหมาย เทคโนโลยีนี้ช่วยพัฒนาแชทบอทขั้นสูงและผู้ช่วยเสมือนเพื่อให้เข้าใจคำพูดของมนุษย์ได้ดีขึ้น

เหตุผลในการเลือก Shaip เป็นพันธมิตรด้านเสียงประกอบที่น่าเชื่อถือของคุณ

คน

คน

ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:

  • ผู้ทำงานร่วมกันกว่า 30,000 รายสำหรับการสร้างข้อมูล ติดฉลาก & QA
  • ทีมผู้บริหารโครงการที่ได้รับการรับรอง
  • ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์
  • Talent Pool Sourcing & ทีมออนบอร์ด
กระบวนการ

กระบวนการ

มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:

  • กระบวนการ 6 Sigma Stage-Gate อันแข็งแกร่ง
  • ทีมงานสายดำ 6 Sigma โดยเฉพาะ – เจ้าของกระบวนการหลัก & การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ
  • การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง & ลูปคำติชม Feedback
เวที

เวที

แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:

  • แพลตฟอร์มแบบ end-to-end บนเว็บ
  • คุณภาพไร้ที่ติ
  • ททท.เร็วขึ้น Fast
  • การจัดส่งที่ราบรื่น

เหตุใดคุณจึงควรเอาต์ซอร์ส Audio Data Labeling / Annotation

อุทิศทีม

คาดว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะใช้เวลามากกว่า 80% ในการทำความสะอาดข้อมูลและการเตรียมข้อมูล ด้วยการเอาท์ซอร์ส ทีมนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลของคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมที่แข็งแกร่งอย่างต่อเนื่อง โดยทิ้งส่วนที่น่าเบื่อของงานไว้ให้เรา

ความสามารถในการปรับขนาด

แม้แต่โมเดล Machine Learning (ML) โดยเฉลี่ยก็ยังต้องมีการติดป้ายกำกับข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งบริษัทต้องดึงทรัพยากรจากทีมอื่น ด้วยที่ปรึกษาด้านคำอธิบายประกอบข้อมูลเช่นเรา เราขอเสนอผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนที่ทำงานในโครงการของคุณโดยเฉพาะ และสามารถปรับขนาดการดำเนินงานได้อย่างง่ายดายเมื่อธุรกิจของคุณเติบโตขึ้น

คุณภาพที่ดีกว่า

ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนเฉพาะที่ใส่คำอธิบายประกอบแบบวันเข้าและออกงานในแต่ละวันจะทำงานได้ดีกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับทีม ซึ่งจำเป็นต้องปรับให้เข้ากับงานคำอธิบายประกอบในตารางงานที่ยุ่งของพวกเขา จำเป็นต้องพูดมันส่งผลให้ผลผลิตดีขึ้น

ขจัดอคติภายใน

สาเหตุที่โมเดล AI ล้มเหลว เนื่องจากทีมที่ทำงานเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลและการทำหมายเหตุประกอบทำให้เกิดอคติโดยไม่ได้ตั้งใจ ทำให้ผลลัพธ์ที่ได้บิดเบี้ยวและส่งผลต่อความแม่นยำ อย่างไรก็ตาม ผู้จำหน่ายคำอธิบายประกอบข้อมูลทำงานได้ดีกว่าในการใส่หมายเหตุประกอบข้อมูลเพื่อความถูกต้องที่ดีขึ้นโดยขจัดข้อสมมติและอคติ

บริการที่นำเสนอ

การเก็บรวบรวมข้อมูลรูปภาพของผู้เชี่ยวชาญไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือเดียวสำหรับการตั้งค่า AI ที่ครอบคลุม ที่ Shaip คุณสามารถพิจารณาบริการต่อไปนี้เพื่อทำให้โมเดลแพร่หลายมากขึ้นกว่าปกติ:

คำอธิบายประกอบข้อความ

คำอธิบายประกอบข้อความ
บริการ

เราเชี่ยวชาญในการเตรียมการฝึกอบรมข้อมูลที่เป็นข้อความโดยการทำหมายเหตุประกอบชุดข้อมูลอย่างละเอียด โดยใช้คำอธิบายประกอบเอนทิตี การจัดประเภทข้อความ คำอธิบายประกอบความคิดเห็น และเครื่องมืออื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง

คำอธิบายประกอบรูปภาพ

คำอธิบายประกอบรูปภาพ
บริการ

เรามีความภาคภูมิใจในการติดฉลาก ชุดข้อมูลภาพที่แบ่งเป็นกลุ่มๆ เพื่อฝึกโมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เทคนิคที่เกี่ยวข้องบางอย่างรวมถึงการรู้จำขอบเขตและการจัดประเภทรูปภาพ

คำอธิบายประกอบวิดีโอ

คำอธิบายประกอบวิดีโอ
บริการ

Shaip ให้บริการติดฉลากวิดีโอระดับไฮเอนด์สำหรับการฝึกอบรมโมเดล Computer Vision จุดมุ่งหมายคือการทำให้ชุดข้อมูลใช้งานได้ด้วยเครื่องมือต่างๆ เช่น การจดจำรูปแบบ การตรวจจับวัตถุ และอื่นๆ

รับผู้เชี่ยวชาญด้านคำอธิบายประกอบเสียงแบบออนบอร์ด

ตอนนี้เตรียมชุดข้อมูลเสียงที่ได้รับการวิจัยอย่างดี ละเอียด แบ่งกลุ่ม และมีหลายป้ายกำกับสำหรับ AI อัจฉริยะ

เสียงประกอบเป็นทั้งบุคคลหรืออินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายที่ช่วยจัดหมวดหมู่เนื้อหาเสียงโดยติดป้ายกำกับด้วยข้อมูลเมตา

สำหรับการใส่คำอธิบายประกอบให้กับไฟล์เสียง คุณต้องดำเนินการโดยใช้ซอฟต์แวร์ทำหมายเหตุประกอบที่ต้องการ คุณสามารถเลือกกรอบเวลาของคำอธิบายประกอบ ป้ายกำกับที่เหมาะสมกับส่วนย่อยที่สุด และระดับตามที่ไฟล์เสียงต้องมีคำอธิบายประกอบ จากมุมมองที่ง่ายกว่า วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการค้นหาองค์ประกอบเสียงที่เฉพาะเจาะจงในไฟล์ เช่น เสียงรบกวน คำพูด เพลง และอื่นๆ และจัดป้ายกำกับตามคลาสที่กำหนดสำหรับโมเดลการฝึกให้ดีขึ้น

ตัวอย่างคำอธิบายประกอบคำพูดที่เข้าใจได้ง่ายอย่างหนึ่งคือการอ่านโดยใช้คำอธิบายประกอบในลักษณะเดียวกัน เมื่อเปิดใช้งานกระบวนการแล้ว คุณสามารถติดป้ายกำกับองค์ประกอบบางอย่างของคำพูดสำหรับความหมายและภาษาถิ่น ซึ่งสามารถป้อนลงใน VA และแชทบอทเพื่อปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์

คำอธิบายประกอบเสียง/คำพูดในการประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นเรื่องเกี่ยวกับการเตรียมชุดข้อมูลที่รวบรวมได้ดีขึ้น โดยการติดป้ายกำกับและแบ่งกลุ่มให้ดีขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งจากมุมมองเฉพาะเป้าหมาย

แมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวข้องกับโมเดลการฝึกอบรมด้วยข้อมูลเชิงลึกอัตโนมัติ แม้ว่าข้อมูลที่เก็บรวบรวมจะมีบทบาทสำคัญในเรื่องนี้ แต่การใส่เสียงประกอบจะดูแลการเรียนรู้ที่มีโครงสร้างโดยช่วยให้ตัวแบบเข้าใจธรรมชาติของคำพูด อะคูสติก เสียง และรูปแบบที่เกี่ยวข้องได้ดีขึ้น