Servicios de anotación de audio y etiquetado de voz para IA de voz
Conjuntos de datos de audio listos para producción en más de 150 idiomas: etiquetado de voz, transcripción, diarización de hablantes y etiquetado de eventos acústicos, proporcionados por anotadores especializados.
¿Qué es la anotación de audio?
La anotación de audio consiste en etiquetar palabras habladas, sonidos, hablantes, emociones y eventos acústicos en un archivo de audio para que los modelos de aprendizaje automático —reconocimiento automático del habla (ASR), asistentes de voz, IA conversacional e IA de voz generativa— puedan interpretar el sonido del mundo real. Shaip ofrece anotación de audio como un servicio gestionado en más de 150 idiomas, combinando anotadores lingüistas capacitados con herramientas asistidas por IA y un marco de calidad Seis Sigma.
Nuestra Experiencia
El etiquetado / anotación de audio personalizado ya no es un sueño lejano
Los servicios de etiquetado de voz y audio han sido un punto fuerte de Shaip desde el principio. Desarrolle, entrene y mejore la IA conversacional, los chatbots y los motores de reconocimiento de voz con nuestras soluciones de etiquetado de voz y audio de última generación. Nuestra red de lingüistas calificados en todo el mundo con un equipo de gestión de proyectos experimentado puede recopilar horas de audio multilingüe y anotar grandes volúmenes de datos para entrenar aplicaciones habilitadas para voz. También transcribimos archivos de audio para extraer información significativa disponible en formatos de audio. Ahora elija la técnica de etiquetado de audio y voz que mejor se adapte a su objetivo y deje la lluvia de ideas y los tecnicismos en manos de Shaip.
Transcripción de voz y marca de tiempo
Transcripción literal, no literal y fonética con identificadores de hablante y marcas de tiempo a nivel de palabra, lista para el entrenamiento de modelos ASR y STT. Salida en JSON, TextGrid, ELAN, CTM y esquemas personalizados, para conjuntos de datos de calidad profesional.
Etiquetado de voz
El etiquetado de voz o audio es una técnica de anotación estándar que se relaciona con la separación de sonidos y el etiquetado con metadatos específicos. La esencia de esta técnica implica la identificación ontológica de los sonidos de una pieza de audio y anotarlos con precisión para que los conjuntos de datos de entrenamiento sean más inclusivos.
Evento acústico y clasificación del sonido
Etiqueta audio no verbal (alarmas, toses, disparos, ruidos de máquinas, tráfico, pasos) para el reconocimiento de sonidos ambientales, vigilancia, mantenimiento predictivo e inteligencia artificial respiratoria clínica. Permite el etiquetado simple o múltiple, con taxonomías personalizadas alineadas con los esquemas del cliente y exportaciones compatibles con AudioSet.
Anotación de audio multilingüe
Anotadores nativos en más de 150 idiomas y dialectos —incluidos idiomas con pocos recursos e índicos— que manejan grabaciones con alternancia de códigos, acentos regionales y terminología culturalmente específica. Resulta útil cuando las implementaciones globales de IA de voz requieren una cobertura lingüística que los proveedores que solo ofrecen inglés o un único idioma no pueden garantizar.
Análisis de la expresión en lenguaje natural (NLU) y anotación de intenciones
Etiquetado de intenciones, entidades y ranuras en el lenguaje hablado, con capas de dialecto, semántica y sentimiento. El formato del conjunto de datos permite el desarrollo de chatbots, sistemas IVR, asistentes de voz y agentes de voz generativos entrenados para manejar conversaciones reales, incluyendo el cambio de código entre dos o más idiomas dentro de una misma expresión.
Multi-etiqueta
Anotación
Anotar datos de audio recurriendo a múltiples etiquetas es importante para ayudar a los modelos a diferenciar las fuentes de audio superpuestas. En este enfoque, un conjunto de datos de audio puede pertenecer a una o varias clases, que deben transmitirse explícitamente al modelo para una mejor toma de decisiones.
Identificación y elaboración de diarios de hablantes
Detección de límites que divide grabaciones largas —conversaciones en centros de llamadas, consultas clínicas, reuniones— en segmentos homogéneos por hablante. Incluye etiquetado de género, grupo de edad e idioma cuando el caso de uso lo requiere, lo que ayuda a los modelos a atribuir el habla con precisión en entornos con múltiples hablantes.
Transcripción fonética
A diferencia de la transcripción normal que convierte el audio en una secuencia de palabras, una transcripción fonética observa cómo se pronuncian las palabras y representa visualmente los sonidos mediante símbolos fonéticos. La transcripción fonética facilita notar la diferencia en la pronunciación de un mismo idioma en varios dialectos.
Anotación de audio para IA generativa y multimodal
Etiquetado especializado para IA de voz generativa, RLHF para salidas de audio, datos de entrenamiento multimodales que combinan voz con texto o vídeo, y preparación de conjuntos de datos TTS. Incluye pares de audio de respuesta a preguntas, clasificación de preferencias y etiquetas de estilo/tono para el ajuste fino de modelos conversacionales y de clonación de voz.
Tipos de clasificación de audio
Clasificación de datos acústicos
Los sonidos se clasifican según el entorno de grabación (escuelas, hogares, cafeterías, transporte público, vehículos) para entrenar sistemas de reconocimiento de voz, asistentes virtuales, bibliotecas de audio y sistemas de vigilancia que necesitan reconocer el contexto, no solo las palabras.
Clasificación de sonido ambiental
Los eventos sonoros que no son música ni habla (bocinas, sirenas, disparos, cristales rotos, niños jugando, maquinaria) se etiquetan para su uso en inteligencia artificial de seguridad, mantenimiento predictivo e implementaciones en ciudades inteligentes donde no se aplica la clasificación basada en patrones.
Clasificación de música
Etiquetas de género, instrumento, estado de ánimo, tempo y conjunto para bibliotecas musicales, sistemas de recomendación, detección de derechos de autor y moderación de contenido. Incluye etiquetado multietiqueta para pistas que abarcan diferentes géneros o estados de ánimo.
Clasificación de expresiones de lenguaje natural
La intención y el significado se extraen a nivel de enunciado (dialecto, semántica, énfasis, tono) para alimentar chatbots, asistentes de voz e inteligencia artificial conversacional que responden a cómo se dice algo, no solo a lo que se dice.
Herramienta de anotación de voz y audio impulsada por inteligencia humana
A pesar de recopilar datos exhaustivamente, no se espera que los modelos de aprendizaje automático comprendan el contexto y la relevancia por sí solos. Incluso si se pudieran implementar modelos de PLN de autoaprendizaje, la fase inicial de entrenamiento, o más bien de aprendizaje supervisado, requeriría que se les proporcionaran recursos de audio con metadatos.
Aquí es donde entra en juego Shaip, que pone a disposición conjuntos de datos de última generación para entrenar sistemas de IA y aprendizaje automático, según los casos de uso estándar. Nuestro equipo de profesionales y un grupo de anotadores expertos trabajan constantemente para etiquetar y categorizar los datos de voz en los repositorios pertinentes.
- Enriquezca las configuraciones de procesamiento de lenguaje natural con datos de audio granulares
- Experimente las instalaciones de anotación en persona y remota
- Explore las mejores técnicas de eliminación de ruido, como la anotación de etiquetas múltiples,
Razones para elegir a Shaip como su socio confiable de anotaciones de audio
Personas
Equipos dedicados y capacitados:
- Más de 30,000 colaboradores para la creación de datos, etiquetado y control de calidad
- Equipo de gestión de proyectos acreditado
- Equipo de desarrollo de productos experimentado
- Equipo de contratación y incorporación del grupo de talentos
Proceso
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
- Proceso robusto Stage-Gate de 6 Sigma
- Un equipo dedicado de 6 cinturones negros Sigma: propietarios de procesos clave y cumplimiento de calidad
- Bucle de retroalimentación y mejora continua
Plataforma
La plataforma patentada ofrece beneficios:
- Plataforma de un extremo a otro basada en la web
- Calidad impecable
- TAT más rápido
- Entrega perfecta
Por qué debería subcontratar el etiquetado / anotación de datos de audio
Equipo dedicado
Se estima que los científicos de datos dedican más del 80% de su tiempo a la limpieza y preparación de datos. Con la subcontratación, su equipo de científicos de datos puede concentrarse en continuar con el desarrollo de algoritmos sólidos, dejándonos la parte tediosa del trabajo a nosotros.
Mejor calidad
Los expertos en dominios dedicados, que anotan día tras día, harán, cualquier día, un trabajo superior en comparación con un equipo, que necesita acomodar las tareas de anotación en sus apretadas agendas. No hace falta decir que da como resultado una mejor producción.
Escalabilidad
Incluso un modelo de aprendizaje automático (ML) promedio requeriría etiquetar grandes cantidades de datos, lo que requiere que las empresas obtengan recursos de otros equipos. Con consultores de anotación de datos como nosotros, ofrecemos expertos en dominios que trabajan con dedicación en sus proyectos y pueden escalar fácilmente las operaciones a medida que crece su negocio.
Eliminar el sesgo interno
La razón por la que los modelos de IA fallan es porque los equipos que trabajan en la recopilación de datos y la anotación introducen sesgos involuntariamente, sesgando el resultado final y afectando la precisión. Sin embargo, el proveedor de anotaciones de datos hace un mejor trabajo al anotar los datos para mejorar la precisión al eliminar suposiciones y sesgos.
Servicios Ofrecidos
La recopilación de datos de imágenes de expertos no es una tarea práctica para las configuraciones integrales de IA. En Shaip, incluso puede considerar los siguientes servicios para hacer que los modelos estén más extendidos de lo habitual:
Servicios de anotación de texto
Nos especializamos en preparar el entrenamiento de datos textuales mediante la anotación de conjuntos de datos exhaustivos, utilizando anotaciones de entidades, clasificación de texto, anotaciones de opiniones y otras herramientas relevantes.
Servicios de anotación de imágenes
Nos enorgullecemos de etiquetar conjuntos de datos de imágenes segmentados para entrenar modelos de visión por computadora exigentes. Algunas de las técnicas relevantes incluyen el reconocimiento de límites y la clasificación de imágenes.
Servicios de anotación de video
Shaip ofrece servicios de etiquetado de video de alta gama para entrenar modelos de visión artificial.
El objetivo aquí es hacer que los conjuntos de datos sean utilizables con herramientas como reconocimiento de patrones, detección de objetos y más.
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El chatbot con el que conversó se ejecuta en un sistema avanzado de inteligencia artificial conversacional que se entrena, prueba y crea utilizando toneladas de conjuntos de datos de reconocimiento de voz.
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Servicios de recopilación de datos de voz para sus IA
Shaip ofrece servicios de recopilación de datos de voz/audio de extremo a extremo en más de 150 idiomas para permitir que las tecnologías habilitadas para voz atiendan a un conjunto diverso de audiencias en todo el mundo.
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¿Qué es la anotación de audio / voz con ejemplo?
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?
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Preguntas frecuentes
1. ¿Qué es la anotación de audio y en qué se diferencia de la transcripción?
2. ¿Qué tipos de anotaciones de audio ofrece Shaip?
3. ¿Qué sectores y casos de uso admite la función de anotación de audio de Shaip?
4. ¿Cómo garantiza Shaip la precisión y la calidad de las anotaciones de audio?
5. ¿Qué idiomas abarca el equipo de anotación de audio de Shaip?
6. ¿El servicio de anotación de audio de Shaip cumple con HIPAA, GDPR e ISO 27001?
7. ¿Cómo gestiona Shaip la anotación de audio para la IA generativa y los modelos de voz complejos?
8. ¿Puede Shaip trabajar con anotaciones de audio para entornos ruidosos, del mundo real o específicos de un dominio?
9. ¿Cómo mejora la anotación de audio los sistemas de reconocimiento de voz impulsados por IA?
Proporciona datos etiquetados para ayudar a los sistemas a identificar palabras, acentos e intenciones, mejorando la transcripción y la comprensión.
10. ¿Cuáles son los desafíos en la anotación de conjuntos de datos de audio multilingües?
Los desafíos incluyen el manejo de acentos y dialectos. Shaip lo gestiona con lingüistas globales y procesos escalables.
