Todos le hemos hecho a Alexa (u otros asistentes de voz) algunas preguntas abiertas.
Alexa, ¿está abierta la pizzería más cercana?
Alexa, ¿qué restaurante en mi ubicación ofrece entrega gratuita a mi dirección?
O algo similar.
Como humanos, nos hablamos unos a otros usando preguntas abiertas, pero haciendo una pregunta tan coloquial a un asistentes virtuales no suena como una cosa inteligente que hacer.
Sin embargo, Alexa da la respuesta correcta, cada vez. ¿Cómo? En nuestro caso, la IA tiene que procesar la ubicación, comprender que la pizzería no es en realidad un lugar (como en una ciudad) y luego dar una respuesta precisa.
Gracias a la anotación de audio, un subconjunto del etiquetado de datos, el sistema de aprendizaje automático puede identificar preguntas como estas y recuperar la información correcta. Entonces, ¿qué es exactamente la anotación de audio y por qué es necesaria?
¿Qué es la anotación de audio?
anotación de audio implica la clasificación de componentes de audio en un formato comprensible por máquina. La anotación de audio es diferente de transcripción de audio, donde la transcripción convierte las palabras habladas en forma escrita.
En la anotación de audio, también se proporciona información crítica adicional sobre el archivo de audio, como datos semánticos, morfológicos, fonéticos y del discurso. La anotación de audio también puede incluir metadatos sobre todo el archivo de audio en lugar de describir anotaciones individuales.
¿Por qué se requiere la anotación de audio?
El mercado de PNL está programado para crecer 14 veces más grande en 2025 en comparación con 2017. El valor de mercado global de NLP fue de $ 3 mil millones en 2017, y se prevé que la cifra crezca astronómicamente a $ 43 mil millones en 2025.
Recopilación y anotación de datos son fundamentales para desarrollar chatbots, sistemas de reconocimiento de voz y asistentes virtuales. Además, son necesarios para desarrollar la PNL. reconocimiento de voz modelos y entrenar algoritmos de aprendizaje automático.
Las máquinas se entrenan usando varios anotados con precisión archivos de sonido identificar, comprender y responder adecuadamente a preguntas, emociones, intenciones y sentimientos.
Después de anotar el audio y clasificar los clips de audio, se alimenta al sistema para que la máquina pueda detectar las complejidades asociadas con el lenguaje humano, independientemente del acento, el tono, el dialecto, la pronunciación y el idioma.
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Casos de uso y aplicaciones
La anotación de audio ha sido utilizada por varias industrias desde hace algunos años. Comencemos con el más obvio: los asistentes virtuales.
Asistentes virtuales
Capacitar a los asistentes virtuales en varios conjuntos de datos con anotaciones de audio para que sea posible desarrollar un asistente de voz que pueda procesar la solicitud con precisión y responder rápidamente para una mejor experiencia del cliente. Por 2020, un tercio de los hogares del Reino Unido y EE. UU. tenía al menos un altavoz inteligente con un asistente virtual incorporado.
Módulos de texto a voz
La tecnología debe entrenarse en archivos de audio anotados para desarrollar un módulo de texto a voz que pueda convertir sin problemas texto digital en habla de lenguaje natural.
Chatbots
Los chatbots son una parte integral de la atención al cliente. Los chatbots deben estar capacitados para interpretar las palabras y frases de los usuarios utilizando archivos de audio anotados para simular un conversación natural con humanos.
Reconocimiento automático de voz (ASR)
Se trata de transcribir palabras habladas en texto escrito. El "reconocimiento de voz" en sí mismo se refiere al proceso de convertir palabras habladas en texto; sin embargo, el reconocimiento de voz y la identificación del hablante tienen como objetivo identificar tanto el contenido hablado como la identidad del hablante. La precisión de ASR está determinada por diferentes parámetros, es decir, el volumen del altavoz, el ruido de fondo, el equipo de grabación y más.
¿Cómo ayuda Shaip?
Si tiene en mente un proyecto de anotación de voz/audio de primer nivel, sin duda necesita un socio de anotación y etiquetado confiable. Si la confiabilidad y la precisión son algo que está buscando, creemos que Shaip es el socio que necesita.
Shaip ha estado a la vanguardia de los servicios de anotación y etiquetado de audio, video e imágenes desde el principio. Nuestra experiencia va más allá de proporcionar soluciones básicas de etiquetado de voz. Con anotadores altamente experimentados y calificados, tenemos el ancho de banda para proporcionar un gran volumen de archivos de audio anotados en varios idiomas. Nuestros servicios incluyen transcripción de audio, etiquetado de voz, voz a texto, diarización del hablante, transcripción fonética, clasificación de audio, servicios de datos de audio multilingües, pronunciación en lenguaje natural, anotación de múltiples etiquetas.
Transcripción de audio
Ayudamos a desarrollar modelos NLP de primer nivel al proporcionar archivos de audio anotados con precisión para todo tipo de proyectos. Permitimos a los clientes elegir entre varios tipos y formatos de audio: formato estándar, transcripción literal y no literal.
Etiquetado de voz
Los expertos de Shaip separan los sonidos en el grabación de audio y etiquete cada archivo. Esta técnica consiste en identificar sonidos similares en un archivo de audio, separarlos y anotarlos con precisión para desarrollar datos de entrenamiento.
Dictado a texto
La conversión de voz a texto es una parte fundamental del desarrollo del modelo NLP. Con esta técnica, el discurso grabado se convierte en texto. Por lo tanto, es importante concentrarse en la pronunciación, las palabras y las oraciones en varios dialectos.
Diarización de locutores
En la diarización del hablante, el archivo de audio se divide en varios segmentos de audio según la fuente de sonido. Los límites de los hablantes se identifican y clasifican en segmentos para determinar el número total de hablantes. Las fuentes incluyen ruido de fondo, música, silencio y más.
Transcripción fonética
Nuestros servicios de transcripción fonética son muy buscados por los socios tecnológicos. Nos destacamos en la conversión de audio en palabras específicas utilizando símbolos fonéticos.
Clasificación de audio
Nuestro experto equipo de anotadores clasifica la grabación de audio en categorías preestablecidas. Algunas categorías incluyen ruido de fondo, intención del usuario, número de hablantes, segmentación semántica y más.
Servicios de datos de audio multilingües
Es otro servicio muy preferido de Shaip. Dado que contamos con un grupo diverso de anotadores calificados, podemos proporcionar excelentes anotación de voz servicios para varios idiomas y dialectos.
Expresión de lenguaje natural
Las expresiones en lenguaje natural son muy adecuadas para entrenar chatbots o asistentes virtuales para ayudar a anotar el más mínimo de habla humana, como el acento, los dialectos, la semántica y el contexto.
Anotación de etiquetas múltiples
Un solo archivo de audio puede pertenecer a varias clases y, como tal, es importante proporcionar anotaciones de etiquetas múltiples para ayudar a los modelos de ML a diferenciar entre dos fuentes de audio.
¿Por qué Shaip?
Al decidir sobre el proveedor de servicios adecuado, creemos que tiene mejores posibilidades de éxito si elige a alguien que tenga la experiencia y que haya mantenido constantemente altos estándares de calidad.Shaip es el líder indiscutible del mercado en el suministro de servicios de anotación de audio, ya que contamos con un grupo de anotadores altamente dedicados que han sido capacitados para cumplir con los estándares de calidad del cliente.
Además, podemos eliminar el sesgo interno ya que tenemos varios niveles de anotadores y controladores de calidad. Nuestra experiencia trabaja a favor de nuestros clientes ya que hemos brindado servicios escalables a tiempo.
