บริการการใส่คำอธิบายประกอบเสียงและการติดป้ายกำกับคำพูดสำหรับ AI เสียง
ชุดข้อมูลเสียงพร้อมใช้งานสำหรับการผลิตในกว่า 150 ภาษา — การติดป้ายกำกับคำพูด การถอดเสียง การแยกเสียงผู้พูด และการติดแท็กเหตุการณ์ทางเสียง โดยผู้เชี่ยวชาญด้านการติดป้ายกำกับ
คำอธิบายประกอบเสียงคืออะไร?
การใส่คำอธิบายประกอบเสียง คือกระบวนการติดป้ายกำกับคำพูด เสียง ผู้พูด อารมณ์ และเหตุการณ์ทางเสียงในไฟล์เสียง เพื่อให้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติ (ASR) ผู้ช่วยเสียง ปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนา และปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างเสียง สามารถตีความเสียงในโลกแห่งความเป็นจริงได้ Shaip ให้บริการใส่คำอธิบายประกอบเสียงแบบครบวงจรในกว่า 150 ภาษา โดยผสมผสานผู้เชี่ยวชาญด้านภาษาที่ได้รับการฝึกฝนมาอย่างดี เข้ากับเครื่องมือที่ใช้ AI และกรอบคุณภาพ 6-Sigma
ความเชี่ยวชาญของเรา
Custom Audio Labeling / Annotation ไม่ใช่ความฝันที่ห่างไกลอีกต่อไป
บริการการติดฉลากคำพูดและเสียงเป็นจุดแข็งของ Shaip ตั้งแต่เริ่มต้น พัฒนา ฝึกอบรม และปรับปรุง AI การสนทนา แชทบอท และกลไกการรู้จำเสียงด้วยโซลูชันการติดฉลากเสียงและคำพูดที่ล้ำสมัยของเรา เครือข่ายนักภาษาที่มีคุณสมบัติเหมาะสมของเราทั่วโลกพร้อมทีมบริหารโครงการที่มีประสบการณ์สามารถรวบรวมชั่วโมงของเสียงหลายภาษาและใส่คำอธิบายประกอบของข้อมูลจำนวนมากเพื่อฝึกแอปพลิเคชันที่เปิดใช้งานเสียง นอกจากนี้ เรายังคัดลอกไฟล์เสียงเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายในรูปแบบเสียง ตอนนี้เลือกเทคนิคการติดฉลากเสียงและคำพูดที่เหมาะสมกับเป้าหมายของคุณมากที่สุด และปล่อยให้การระดมความคิดและเทคนิคเป็นหน้าที่ของ Shaip
การถอดเสียงพูดและการประทับเวลา
การถอดเสียงแบบคำต่อคำ การถอดเสียงแบบไม่ตรงคำ และการถอดเสียงตามหลักสัทศาสตร์ พร้อมรหัสผู้พูดและเวลาที่ระบุในแต่ละคำ พร้อมใช้งานสำหรับการฝึกโมเดล ASR และ STT ส่งออกในรูปแบบ JSON, TextGrid, ELAN, CTM และสคีมาแบบกำหนดเอง สำหรับชุดข้อมูลระดับใช้งานจริง
การติดฉลากคำพูด
การติดป้ายกำกับเสียงพูดหรือเสียงเป็นเทคนิคการใส่คำอธิบายประกอบมาตรฐานที่เกี่ยวข้องกับการแยกเสียงและการติดป้ายกำกับด้วยข้อมูลเมตาเฉพาะ สาระสำคัญของเทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการระบุออนโทโลยีของเสียงจากชิ้นส่วนของเสียงและการทำคำอธิบายประกอบอย่างถูกต้องเพื่อให้ชุดข้อมูลการฝึกอบรมครอบคลุมมากขึ้น
การจำแนกประเภทเหตุการณ์ทางเสียงและประเภทเสียง
จำแนกเสียงที่ไม่ใช่เสียงพูด — เสียงเตือนภัย เสียงไอ เสียงปืน เสียงเครื่องจักร เสียงจราจร เสียงฝีเท้า — เพื่อการจดจำเสียงสิ่งแวดล้อม การเฝ้าระวัง การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ และ AI ด้านระบบทางเดินหายใจทางการแพทย์ สามารถเลือกได้ทั้งแบบป้ายกำกับเดียวหรือหลายป้ายกำกับ พร้อมการจัดหมวดหมู่แบบกำหนดเองที่สอดคล้องกับรูปแบบของลูกค้า และการส่งออกที่เข้ากันได้กับ AudioSet
คำอธิบายเสียงหลายภาษา
ผู้ให้คำอธิบายเสียงที่เป็นเจ้าของภาษาในกว่า 150 ภาษาและสำเนียง รวมถึงภาษาที่มีทรัพยากรน้อยและภาษาในกลุ่มอินเดีย สามารถจัดการกับการบันทึกเสียงที่สลับภาษา สำเนียงท้องถิ่น และคำศัพท์เฉพาะทางวัฒนธรรม มีประโยชน์อย่างยิ่งในกรณีที่การใช้งาน AI เสียงทั่วโลกต้องการความครอบคลุมทางภาษาที่ผู้ให้บริการที่ใช้ภาษาอังกฤษเพียงอย่างเดียวหรือผู้ให้บริการที่มีภาษาเดียวไม่สามารถรองรับได้
การวิเคราะห์คำพูดด้วยภาษาธรรมชาติ (NLU) และการระบุเจตนา
การติดแท็กเจตนา เอนทิตี และสล็อตในภาษาพูด พร้อมด้วยเลเยอร์สำเนียง ความหมาย และอารมณ์ความรู้สึก รูปแบบชุดข้อมูลนี้รองรับแชทบอท ระบบ IVR ผู้ช่วยเสียง และเอเจนต์เสียงสังเคราะห์ที่ได้รับการฝึกฝนให้จัดการกับการสนทนาจริง รวมถึงการสลับรหัสระหว่างสองภาษาขึ้นไปภายในประโยคเดียว
หลายป้ายกำกับ
คำอธิบายประกอบ
การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลเสียงโดยใช้ป้ายกำกับหลายรายการเป็นสิ่งสำคัญในการช่วยให้แบบจำลองแยกแยะแหล่งที่มาของเสียงที่ทับซ้อนกันได้ ในแนวทางนี้ ชุดข้อมูลเสียงอาจเป็นของคลาสหนึ่งหรือหลายคลาส ซึ่งจำเป็นต้องถ่ายทอดอย่างชัดเจนไปยังโมเดลเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น
การบันทึกและระบุตัวตนผู้พูด
การตรวจจับขอบเขตที่แบ่งการบันทึกเสียงขนาดยาว เช่น บทสนทนาในศูนย์บริการลูกค้า การปรึกษาทางคลินิก การประชุม ออกเป็นส่วนย่อยที่เหมือนกันสำหรับผู้พูดแต่ละคน รวมถึงการติดแท็กเพศ ช่วงอายุ และภาษา ในกรณีที่การใช้งานนั้นต้องการ ช่วยให้โมเดลสามารถระบุเสียงพูดได้อย่างแม่นยำในสภาพแวดล้อมที่มีผู้พูดหลายคน
การถอดเสียงตามสัทศาสตร์
ต่างจากการถอดเสียงปกติที่แปลงเสียงเป็นลำดับของคำ การถอดเสียงแบบออกเสียงจะบันทึกว่าคำมีการออกเสียงและแสดงภาพอย่างไรโดยใช้สัญลักษณ์การออกเสียง การถอดเสียงเป็นคำช่วยให้สังเกตความแตกต่างในการออกเสียงภาษาเดียวกันในภาษาถิ่นต่างๆ ได้ง่ายขึ้น
การใส่คำอธิบายประกอบเสียงสำหรับ AI แบบสร้างสรรค์และแบบหลายโมดอล
การติดป้ายกำกับเฉพาะทางสำหรับ AI สร้างเสียงพูด, RLHF สำหรับเอาต์พุตเสียง, ข้อมูลการฝึกอบรมแบบหลายรูปแบบที่ผสมผสานเสียงพูดกับข้อความหรือวิดีโอ และการเตรียมชุดข้อมูล TTS รวมถึงคู่เสียงถาม-ตอบ, การจัดอันดับความชอบ และป้ายกำกับสไตล์/โทนเสียงสำหรับการปรับแต่งโมเดลการสนทนาและการโคลนเสียงให้ดียิ่งขึ้น
ประเภทของการจัดประเภทเสียง
การจำแนกข้อมูลเสียง
เสียงจะถูกจำแนกตามสภาพแวดล้อมในการบันทึก เช่น โรงเรียน บ้าน ร้านกาแฟ ระบบขนส่งสาธารณะ ยานพาหนะ เพื่อใช้ในการฝึกฝนระบบจดจำเสียงพูด ผู้ช่วยเสมือน คลังเสียง และระบบเฝ้าระวัง ซึ่งจำเป็นต้องจดจำบริบท ไม่ใช่แค่คำพูดเท่านั้น
การจำแนกเสียงสิ่งแวดล้อม
เหตุการณ์เสียงที่ไม่ใช่ดนตรีหรือคำพูด เช่น เสียงแตร เสียงไซเรน เสียงปืน เสียงกระจกแตก เสียงเด็กเล่น เสียงเครื่องจักร จะถูกติดป้ายกำกับเพื่อใช้ในระบบ AI ด้านความปลอดภัย การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ และการใช้งานในเมืองอัจฉริยะ ซึ่งการจำแนกประเภทตามรูปแบบไม่สามารถนำมาใช้ได้
การจัดประเภทดนตรี
การติดป้ายกำกับประเภทดนตรี เครื่องดนตรี อารมณ์ จังหวะ และวงดนตรี สำหรับคลังเพลง ระบบแนะนำเพลง การตรวจจับลิขสิทธิ์ และการกลั่นกรองเนื้อหา รวมถึงการติดป้ายกำกับหลายประเภทสำหรับเพลงที่ครอบคลุมหลากหลายประเภทหรืออารมณ์
การจำแนกคำพูดภาษาธรรมชาติ
เจตนาและความหมายจะถูกดึงออกมาในระดับคำพูด ไม่ว่าจะเป็นสำเนียง ความหมายเชิงภาษา การเน้นเสียง และน้ำเสียง เพื่อใช้เป็นพลังขับเคลื่อนแชทบอท ผู้ช่วยเสียง และปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนา ที่ตอบสนองต่อวิธีการพูด ไม่ใช่แค่สิ่งที่พูดออกมาเท่านั้น
เครื่องมือบันทึกคำพูดและเสียงที่ขับเคลื่อนโดย Human Intelligence
แม้ว่าจะรวบรวมข้อมูลมาเป็นจำนวนมาก แต่แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องก็ไม่สามารถเข้าใจบริบทและความเกี่ยวข้องได้ด้วยตนเอง ถึงแม้ว่าจะมีแบบจำลอง NLP ที่เรียนรู้ด้วยตนเองให้ใช้งานได้ แต่ในระยะเริ่มต้นของการฝึกฝนหรือการเรียนรู้แบบมีผู้กำกับดูแล ก็ยังจำเป็นต้องป้อนข้อมูลเสียงที่มีเมตาเดต้าซ้อนอยู่เข้าไปด้วย
นี่คือจุดที่ Shaip เข้ามามีบทบาท โดยการจัดหาชุดข้อมูลที่ทันสมัยที่สุดเพื่อใช้ในการฝึกฝนระบบ AI และ ML ตามกรณีการใช้งานมาตรฐาน ทีมงานมืออาชีพและทีมผู้เชี่ยวชาญด้านการติดป้ายกำกับข้อมูลของเราพร้อมที่จะติดป้ายกำกับและจัดหมวดหมู่ข้อมูลเสียงในคลังข้อมูลที่เกี่ยวข้องอยู่เสมอ
- เสริมการตั้งค่าการประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วยข้อมูลเสียงที่ละเอียด
- สัมผัสกับสิ่งอำนวยความสะดวกคำอธิบายประกอบแบบตัวต่อตัวและระยะไกล
- สำรวจเทคนิคการขจัดเสียงรบกวนที่ดีที่สุด เช่น การใส่คำอธิบายประกอบแบบหลายป้ายกำกับ การลงมือปฏิบัติ
เหตุผลในการเลือก Shaip เป็นพันธมิตรด้านเสียงประกอบที่น่าเชื่อถือของคุณ
คน
ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:
- ผู้ทำงานร่วมกันกว่า 30,000 รายสำหรับการสร้างข้อมูล ติดฉลาก & QA
- ทีมผู้บริหารโครงการที่ได้รับการรับรอง
- ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์
- Talent Pool Sourcing & ทีมออนบอร์ด
กระบวนการ
มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:
- กระบวนการ 6 Sigma Stage-Gate อันแข็งแกร่ง
- ทีมงานสายดำ 6 Sigma โดยเฉพาะ – เจ้าของกระบวนการหลัก & การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ
- การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง & ลูปคำติชม Feedback
แพลตฟอร์ม
แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:
- แพลตฟอร์มแบบ end-to-end บนเว็บ
- คุณภาพไร้ที่ติ
- ททท.เร็วขึ้น Fast
- การจัดส่งที่ราบรื่น
เหตุใดคุณจึงควรเอาต์ซอร์ส Audio Data Labeling / Annotation
อุทิศทีม
คาดว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะใช้เวลามากกว่า 80% ในการทำความสะอาดข้อมูลและการเตรียมข้อมูล ด้วยการเอาท์ซอร์ส ทีมนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลของคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมที่แข็งแกร่งอย่างต่อเนื่อง โดยทิ้งส่วนที่น่าเบื่อของงานไว้ให้เรา
คุณภาพที่ดีกว่า
ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนเฉพาะที่ใส่คำอธิบายประกอบแบบวันเข้าและออกงานในแต่ละวันจะทำงานได้ดีกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับทีม ซึ่งจำเป็นต้องปรับให้เข้ากับงานคำอธิบายประกอบในตารางงานที่ยุ่งของพวกเขา จำเป็นต้องพูดมันส่งผลให้ผลผลิตดีขึ้น
ความสามารถในการปรับขนาด
แม้แต่โมเดล Machine Learning (ML) โดยเฉลี่ยก็ยังต้องมีการติดป้ายกำกับข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งบริษัทต้องดึงทรัพยากรจากทีมอื่น ด้วยที่ปรึกษาด้านคำอธิบายประกอบข้อมูลเช่นเรา เราขอเสนอผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนที่ทำงานในโครงการของคุณโดยเฉพาะ และสามารถปรับขนาดการดำเนินงานได้อย่างง่ายดายเมื่อธุรกิจของคุณเติบโตขึ้น
ขจัดอคติภายใน
สาเหตุที่โมเดล AI ล้มเหลว เนื่องจากทีมที่ทำงานเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลและการทำหมายเหตุประกอบทำให้เกิดอคติโดยไม่ได้ตั้งใจ ทำให้ผลลัพธ์ที่ได้บิดเบี้ยวและส่งผลต่อความแม่นยำ อย่างไรก็ตาม ผู้จำหน่ายคำอธิบายประกอบข้อมูลทำงานได้ดีกว่าในการใส่หมายเหตุประกอบข้อมูลเพื่อความถูกต้องที่ดีขึ้นโดยขจัดข้อสมมติและอคติ
บริการที่นำเสนอ
การเก็บรวบรวมข้อมูลรูปภาพของผู้เชี่ยวชาญไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือเดียวสำหรับการตั้งค่า AI ที่ครอบคลุม ที่ Shaip คุณสามารถพิจารณาบริการต่อไปนี้เพื่อทำให้โมเดลแพร่หลายมากขึ้นกว่าปกติ:
บริการคำอธิบายประกอบข้อความ
เราเชี่ยวชาญในการเตรียมการฝึกอบรมข้อมูลที่เป็นข้อความโดยการทำหมายเหตุประกอบชุดข้อมูลอย่างละเอียด โดยใช้คำอธิบายประกอบเอนทิตี การจัดประเภทข้อความ คำอธิบายประกอบความคิดเห็น และเครื่องมืออื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง
บริการคำอธิบายประกอบรูปภาพ
เรามีความภาคภูมิใจในการติดฉลาก ชุดข้อมูลรูปภาพที่แบ่งเป็นส่วนๆ เพื่อฝึกโมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ฉลาด เทคนิคที่เกี่ยวข้องบางอย่างรวมถึงการรู้จำขอบเขตและการจัดประเภทรูปภาพ
บริการคำอธิบายประกอบวิดีโอ
Shaip นำเสนอบริการการติดฉลากวิดีโอระดับไฮเอนด์สำหรับการฝึกอบรมโมเดลคอมพิวเตอร์วิชัน
จุดมุ่งหมายคือเพื่อให้ชุดข้อมูลสามารถใช้งานได้กับเครื่องมือเช่นการจดจำรูปแบบ การตรวจจับวัตถุ และอื่นๆ
ทรัพยากรที่แนะนำ
คู่มือผู้ซื้อ
คู่มือผู้ซื้อสำหรับ AI สนทนา
แชทบอทที่คุณสนทนาด้วยทำงานบนระบบ AI การสนทนาขั้นสูงที่ได้รับการฝึกอบรม ทดสอบ และสร้างโดยใช้ชุดข้อมูลการรู้จำเสียงพูดจำนวนมาก
การเสนอขาย
บริการเก็บข้อมูลคำพูดสำหรับ AIs ของคุณ
Shaip นำเสนอบริการรวบรวมข้อมูลเสียงพูด/เสียงแบบ end-to-end ในกว่า 150 ภาษา เพื่อเปิดใช้งานเทคโนโลยีที่เปิดใช้งานเสียงเพื่อรองรับกลุ่มผู้ชมที่หลากหลายทั่วโลก
บทความ
คำอธิบายประกอบเสียง / คำพูดพร้อมตัวอย่างคืออะไร
เราทุกคนได้ถามคำถามปลายเปิดกับ Alexa (หรือผู้ช่วยเสียงอื่นๆ) Alexa ร้านพิซซ่าที่ใกล้ที่สุดเปิดอยู่ไหม Alexa ร้านอาหารใดในสถานที่ของฉันให้บริการจัดส่งฟรีไปยังที่อยู่ของฉัน
ลูกค้าที่แนะนำ
มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
รับผู้เชี่ยวชาญด้านคำอธิบายประกอบเสียงแบบออนบอร์ด
ตอนนี้เตรียมชุดข้อมูลเสียงที่ได้รับการวิจัยอย่างดี ละเอียด แบ่งกลุ่ม และมีหลายป้ายกำกับสำหรับ AI อัจฉริยะ
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
1. การใส่คำอธิบายประกอบในไฟล์เสียงคืออะไร และแตกต่างจากการถอดเสียงอย่างไร?
2. Shaip เสนอคำอธิบายเสียงประเภทใดบ้าง?
3. ระบบการใส่คำอธิบายประกอบเสียงของ Shaip รองรับอุตสาหกรรมและกรณีการใช้งานใดบ้าง?
4. Shaip มั่นใจได้อย่างไรว่าการใส่คำอธิบายประกอบเสียงมีความถูกต้องและมีคุณภาพ?
5. ทีมงานด้านการใส่คำอธิบายประกอบเสียงของ Shaip ครอบคลุมภาษาใดบ้าง?
6. บริการใส่คำอธิบายประกอบเสียงของ Shaip เป็นไปตามข้อกำหนด HIPAA, GDPR และ ISO 27001 หรือไม่?
7. Shaip จัดการกับการใส่คำอธิบายประกอบเสียงสำหรับ AI เชิงสร้างสรรค์และโมเดลเสียงขนาดใหญ่อย่างไร?
8. Shaip สามารถทำงานเกี่ยวกับการใส่คำอธิบายประกอบเสียงสำหรับสภาพแวดล้อมที่มีเสียงรบกวน สภาพแวดล้อมในโลกแห่งความเป็นจริง หรือสภาพแวดล้อมเฉพาะด้านได้หรือไม่?
9. คำอธิบายเสียงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับระบบการจดจำเสียงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างไร
ระบบจะให้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับเพื่อช่วยให้ระบบระบุคำ สำเนียง และเจตนาได้ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการถอดเสียงและความเข้าใจ
10. ความท้าทายในการใส่คำอธิบายชุดข้อมูลเสียงหลายภาษาคืออะไร
ความท้าทายประกอบด้วยการจัดการสำเนียงและภาษาถิ่น Shaip จัดการเรื่องนี้ร่วมกับนักภาษาศาสตร์ระดับโลกและกระบวนการที่ปรับขนาดได้
