インテリジェントAIの音声注釈

有能な音声注釈サービスを使用して、会話型で知覚力のある次世代AIを開発します 

オーディオ注釈

オーディオデータパイプラインのボトルネックを今すぐ解消

注目のクライアント

NLPに音声/音声注釈サービスが必要なのはなぜですか?

カーナビゲーションからインタラクティブVAまで、最近、音声起動システムがショーを実行しています。 ただし、これらの独創的で自律的なセットアップを正確かつ効率的に実行するには、セクション化、セグメント化、およびキュレートされたデータを提供する必要があります。

音声/音声データ収集は洞察の可用性を処理しますが、データセットを盲目的にフィードすることは、コンテキストに精通していない限り、モデルにとってあまり役に立ちません。 ここで、音声/音声のラベル付けまたは注釈が役立ち、以前に収集されたデータセットが完全にマークされ、音声支援、ナビゲーションサポート、翻訳などの特定のユースケースを管理できるようになります。

簡単に言えば、NLPの音声/音声注釈は、機械学習のセットアップで後で理解される形式で録音にラベルを付けることです。 たとえば、CortanaやSiriのような音声アシスタントには、クエリ、感情、感情、セマンティクス、その他のニュアンスのコンテキストを理解できるように、最初は膨大な量の注釈付きオーディオが提供されていました。

ヒューマンインテリジェンスを搭載した音声および音声注釈ツール

長い間データを収集しているにもかかわらず、機械学習モデルは、それ自体でコンテキストと関連性を理解することは期待されていません。 ええと、彼らはできますが、今のところ自己学習AIについては話しません。 ただし、自己学習型NLPモデルを展開する必要がある場合でも、トレーニングの初期段階または教師あり学習では、メタデータレイヤードオーディオリソースをモデルに提供する必要があります。

ここでShaipは、標準的なユースケースに従って、AIとMLのセットアップをトレーニングするために最先端のデータセットを利用できるようにすることで活躍します。 私たちがあなたのそばにいるので、私たちの専門の労働力と専門家のアノテーターのチームが関連するリポジトリの音声データにラベルを付けて分類する仕事を常にしているので、モデルのアイデアを二度と推測する必要はありません。

音声注釈
  • NLPモデルの機能を拡張する
  • きめ細かいオーディオデータで自然言語処理のセットアップを充実させる
  • 対面およびリモートの注釈機能を体験する
  • マルチラベル注釈、ハンズオンなどの最高のノイズ除去技術を探る

当社の専門知識

カスタムオーディオラベリング/注釈はもはや遠い夢ではありません

音声とオーディオのラベル付けサービスは、当初から Shaip の強みでした。 最先端の音声および音声ラベリング ソリューションを使用して、会話型 AI、チャットボット、音声認識エンジンを開発、トレーニング、改善します。 経験豊富なプロジェクト管理チームを擁する世界中の資格のあるリンギストのネットワークは、何時間もの多言語オーディオを収集し、大量のデータに注釈を付けて、音声対応アプリケーションをトレーニングすることができます。 また、音声ファイルを書き起こして、音声形式で利用できる有意義な洞察を抽出します。 目標に最も適した音声と音声のラベル付け手法を選択し、ブレインストーミングと技術的なことは Shaip にお任せください。

音声文字変換

音声文字変換

正確に転写された音声/音声データをトラックに積んでフィードすることにより、インテリジェントなNLPモデルを開発します。 Shaipでは、標準の音声、逐語的、多言語の文字起こしなど、幅広い選択肢から選択できます。 さらに、追加のスピーカーIDとタイムスタンプデータを使用してモデルをトレーニングできます。

音声ラベリング

音声ラベリング

音声または音声のラベル付けは、音の分離と特定のメタデータによるラベル付けに関係する標準の注釈手法です。 この手法の本質には、音声の一部からの音の存在論的識別と、トレーニングデータセットをより包括的にするためにそれらに正確に注釈を付けることが含まれます。

オーディオ分類

オーディオ分類

これは、音声注釈会社がAIを完全にトレーニングするために使用し、コンテンツごとにオーディオ録音の分析に関係します。 音声分類を使用すると、機械は、より積極的なトレーニング体制の一環として、音声と音を識別しながら、XNUMXつを区別することができます。

多言語オーディオデータサービス

多言語オーディオデータサービス

多言語オーディオデータの収集は、アノテーターがそれに応じてラベルを付けてセグメント化できる場合にのみ役立ちます。 これは、多言語オーディオデータサービスが言語の多様性に基づいて音声に注釈を付けることに関係し、関連するAIによって完全に識別および解析されるため、便利な場所です。

自然言語の発話

自然言語
発話

NLUは、セマンティクス、方言、コンテキスト、ストレスなどの細部を分類するために、人間の音声に注釈を付けることに関係しています。 この形式の注釈付きデータは、仮想アシスタントやチャットボットをより適切にトレーニングするのに役立ちます。

マルチラベル注釈

マルチラベル
アノテーション

モデルが重複するオーディオソースを区別できるようにするには、複数のラベルを使用してオーディオデータに注釈を付けることが重要です。 このアプローチでは、オーディオデータセットはXNUMXつまたは複数のクラスに属している可能性があり、意思決定を改善するためにモデルに明示的に伝達する必要があります。

スピーカーのダイアリゼーション

これには、入力オーディオファイルを個々のスピーカーに関連付けられた同種のセグメントに分割することが含まれます。 ダイアリゼーションとは、話者の境界を特定し、音声ファイルをセグメントにグループ化して、個別の話者の数を決定することを意味します。 このプロセスは、会話分析とコールセンターの対話、医療および法律上の会話、会議の転写を自動化するのに役立ちます。

発音記号

発音記号

音声を一連の単語に変換する通常の文字起こしとは異なり、音声文字変換は、単語がどのように発音されるかを記録し、音声記号を使用して音を視覚的に表現します。 発音表記を使用すると、複数の方言で同じ言語の発音の違いに気づきやすくなります。

オーディオ分類の種類

音声が録音された環境に基づいて、音声または音声信号を事前定義されたクラスに分類しようとします。 音声データアノテーターは、学校、家、カフェ、公共交通機関など、録音された場所を特定して録音を分類する必要があります。このテクノロジーは、音声認識ソフトウェア、仮想アシスタント、マルチメディア用オーディオライブラリ、音声ベースの監視の開発に役立ちます。システム。 

これは、音が発生する環境に基づいて音が認識および分類される音声認識テクノロジーの重要な部分です。 環境音イベントは、音楽、リズム、意味音素などの静的パターンに従わないため、特定するのは困難です。 たとえば、ホーン、サイレン、または遊んでいる子供たちの音。 このシステムは、侵入、銃声、および予知保全を認識するための強化されたセキュリティシステムの開発に役立ちます。

音楽分類は、ジャンル、楽器、ムード、アンサンブルに基づいて音楽を自動的に分析および分類します。 また、注釈付きの音楽の整理と取得を強化するための音楽ライブラリの開発にも役立ちます。 このテクノロジーは、ユーザーの推奨事項の微調整、音楽の類似性の特定、音楽の好みの提供にますます使用されています。

NLUは、機械が人間の音声を理解するのに役立つ自然言語処理テクノロジーの重要な部分です。 NLUのXNUMXつの主要な概念は、意図と発話です。 NLUは、方言、意味、セマンティクスなど、人間の発話の細部を分類します。 このテクノロジーは、人間の会話をよりよく理解するための高度なチャットボットと仮想アシスタントの開発に役立ちます。

信頼できるオーディオアノテーションパートナーとしてShaipを選択する理由

のワークプ

のワークプ

専任の訓練を受けたチーム:

  • データ作成、ラベリング、QAのための30,000人以上の協力者
  • 資格のあるプロジェクト管理チーム
  • 経験豊富な製品開発チーム
  • タレントプールソーシング&オンボーディングチーム
プロセス

プロセス

最高のプロセス効率が保証されます:

  • 堅牢な6シックスシグマステージゲートプロセス
  • シックスシグマ黒帯の専任チーム–主要なプロセス所有者と品質コンプライアンス
  • 継続的改善とフィードバックループ
プラットフォーム

プラットフォーム

特許取得済みのプラットフォームには次のような利点があります。

  • Webベースのエンドツーエンドプラットフォーム
  • 非の打ちどころのない品質
  • より速いTAT
  • シームレスな配信

オーディオデータのラベリング/アノテーションを外部委託する必要がある理由

専任チーム

データサイエンティストは、時間の80%以上をデータのクリーニングと準備に費やしていると推定されています。 アウトソーシングにより、データサイエンティストのチームは、面倒な作業を私たちに任せて、堅牢なアルゴリズムの開発を継続することに集中できます。

スケーラビリティ

平均的な機械学習(ML)モデルでさえ、データの大きなチャンクにラベルを付ける必要があり、企業は他のチームからリソースを取得する必要があります。 私たちのようなデータ注釈コンサルタントを使用して、プロジェクトに専念し、ビジネスの成長に合わせて運用を簡単に拡張できるドメインエキスパートを提供します。

より良い品質

毎日と毎日に注釈を付ける専任のドメインエキスパートは、忙しいスケジュールで注釈タスクに対応する必要があるチームと比較して、いつでも優れた仕事をします。 言うまでもなく、出力が向上します。

内部バイアスを排除する

AIモデルが失敗する理由は、データ収集と注釈に取り組んでいるチームが意図せずにバイアスを導入し、最終結果を歪め、精度に影響を与えるためです。 ただし、データ注釈ベンダーは、仮定とバイアスを排除することにより、精度を向上させるためにデータに注釈を付ける際により良い仕事をします。

提供されるサービス

エキスパートの画像データ収集は、包括的なAIセットアップのためのすべてのハンズオンデッキではありません。 Shaipでは、次のサービスを検討して、モデルを通常よりもはるかに普及させることもできます。

テキスト注釈

テキスト注釈
サービス

私たちは、エンティティアノテーション、テキスト分類、感情アノテーション、およびその他の関連ツールを使用して、網羅的なデータセットに注釈を付けることにより、テキストデータトレーニングの準備を整えることを専門としています。

画像注釈

画像注釈
サービス

私たちは、コンピュータビジョンモデルをトレーニングするために、セグメント化された画像データセットにラベルを付けることに誇りを持っています。 関連する手法には、境界認識と画像分類が含まれます。

ビデオ注釈

ビデオ注釈
サービス

Shaipは、コンピュータービジョンモデルをトレーニングするためのハイエンドのビデオラベリングサービスを提供しています。 目的は、パターン認識、オブジェクト検出などのツールでデータセットを使用できるようにすることです。

音声注釈の専門家をオンボードで入手してください。

次に、インテリジェントAI向けに、十分に調査され、詳細で、セグメント化され、マルチラベル化されたオーディオデータセットを準備します。

オーディオアノテーターは、メタデータでラベル付けすることによってオーディオコンテンツを分類するのに役立つ、人または直感的なインターフェイスのいずれかです。

オーディオファイルに注釈を付けるには、推奨される注釈ソフトウェアを使用して処理する必要があります。 注釈の時間枠、フラグメントに最適なラベル、およびオーディオファイルに注釈を付ける必要のある層を選択するだけです。 より単純な観点から、このアプローチでは、ノイズ、スピーチ、音楽など、ファイル内の特定のオーディオ要素を見つけ、モデルをより適切にトレーニングするために、特定のクラスに従ってそれらにラベルを付けます。

音声注釈の簡単に理解できる例のXNUMXつは、注釈を介して同じものをアクティブに読み取ることです。 プロセスがアクティブ化されると、セマンティクスと方言の音声の特定の要素にラベルを付けることができます。これらの要素をVAとチャットボットに入力して、予測機能を向上させることができます。

自然言語処理における音声/音声注釈は、特に目標固有の観点から、収集されたデータセットにラベルを付けてセグメント化することにより、収集されたデータセットをより適切に準備することです。

機械学習は、自動化された洞察を備えたトレーニングモデルに関係しています。 収集されたデータはこの点で主要な役割を果たしますが、音声注釈は、モデルが音声、音響、音声、および関連するパターンの性質をよりよく理解できるようにすることで、構造化された学習を処理します。