Anotación de audio para IA inteligentes
Desarrolle IA conversacionales y perceptivas de próxima generación con servicios competentes de anotaciones de audio.
Elimine los cuellos de botella en su flujo de datos de audio ahora
Clientes destacados
¿Por qué se necesitan los servicios de anotaciones de audio / voz para la PNL?
Desde la navegación en el automóvil hasta los VA interactivos, los sistemas activados por voz últimamente han estado ejecutando el programa. Sin embargo, para que estas configuraciones inventivas y autónomas funcionen de manera precisa y eficiente, deben alimentarse con datos seccionados, segmentados y seleccionados.
Si bien la recopilación de datos de audio / voz se encarga de la disponibilidad de información, alimentar los conjuntos de datos a ciegas no sería de mucha ayuda para los modelos, a menos que estén al tanto del contexto. Aquí es donde el etiquetado o la anotación de audio / voz son útiles, ya que garantizan que los conjuntos de datos recopilados previamente estén marcados a la perfección y habilitados para administrar casos de uso específicos, que pueden incluir asistencia de voz, soporte de navegación, traducción o más.
En pocas palabras, la anotación de audio / voz para NLP se trata de etiquetar grabaciones en un formato que luego entienden las configuraciones de aprendizaje automático. Por ejemplo, los asistentes de voz como Cortana y Siri fueron alimentados inicialmente con enormes volúmenes de audio anotado para que pudieran comprender el contexto de nuestras consultas, emociones, sentimientos, semántica y otros matices.
Herramienta de anotación de voz y audio impulsada por inteligencia humana
A pesar de recopilar datos en profundidad, no se espera que los modelos de aprendizaje automático comprendan el contexto y la relevancia por sí mismos. Bueno, pueden, pero no hablaremos de las IA de autoaprendizaje por ahora. Pero incluso si se implementaran modelos de PNL de autoaprendizaje, la fase inicial de capacitación o, más bien, el aprendizaje supervisado, requeriría que se alimentaran con recursos de audio en capas de metadatos.
Aquí es donde entra en juego Shaip al poner a disposición conjuntos de datos de última generación para entrenar configuraciones de IA y ML, según los casos de uso estándar. Con nosotros a su lado, no necesita adivinar la ideación del modelo, ya que nuestra fuerza laboral profesional y un equipo de anotadores expertos están siempre en el trabajo para etiquetar y categorizar los datos de voz en los repositorios relevantes.
- Escale las capacidades de su modelo de PNL
- 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,
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 audio
Desarrolle modelos inteligentes de PNL alimentando grandes cantidades de datos de voz / audio transcritos con precisión. En Shaip, le permitimos elegir entre un conjunto más amplio de opciones, que incluyen audio estándar, transcripción literal y multilingüe. Además, puede entrenar los modelos con identificadores de altavoz adicionales y datos de marca de tiempo.
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.
Clasificación de audio
Es utilizado por las empresas de anotación de voz para entrenar a la IA a la perfección, se refiere al análisis de grabaciones de audio, según el contenido. Con las clasificaciones de audio, las máquinas pueden identificar voces y sonidos, al mismo tiempo que pueden distinguir entre los dos, como parte de un régimen de entrenamiento más proactivo.
Servicios de datos de audio multilingües
La recopilación de datos de audio multilingües solo es útil si los anotadores pueden etiquetarlos y segmentarlos en consecuencia. Aquí es donde los servicios de datos de audio multilingües son útiles, ya que se refieren a la anotación del habla en función de la diversidad del idioma, para ser identificados y analizados perfectamente por las IA pertinentes.
Lenguaje natural
Declaración
NLU se ocupa de anotar el habla humana para clasificar los detalles más pequeños, como semántica, dialectos, contexto, estrés y más. Esta forma de datos anotados tiene sentido para capacitar mejor a los asistentes virtuales y chatbots.
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.
Diarización de locutores
Implica dividir un archivo de audio de entrada en segmentos homogéneos asociados con altavoces individuales. La diarización significa identificar los límites de los hablantes y agrupar los archivos de audio en segmentos para determinar el número de hablantes distintos. Este proceso ayuda a automatizar el análisis de conversaciones y la transcripción de diálogos del centro de llamadas, conversaciones médicas y legales y reuniones.
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.
Tipos de clasificación de audio
Intenta clasificar los sonidos o las señales de audio en clases predefinidas según el entorno en el que se grabó el audio. Los anotadores de datos de audio tienen que clasificar las grabaciones identificando dónde se grabaron, como escuelas, casas, cafés, transporte público, etc. Esta tecnología ayuda a desarrollar software de reconocimiento de voz, asistentes virtuales, bibliotecas de audio para multimedia y vigilancia basada en audio. sistemas
Es una parte fundamental de la tecnología de reconocimiento de audio donde los sonidos se reconocen y clasifican según los entornos en los que se originan. Identificar eventos de sonido ambiental es difícil ya que no siguen patrones estáticos como música, ritmos o fonemas semánticos. Por ejemplo, los sonidos de bocinas, sirenas o niños jugando. Este sistema ayuda a desarrollar sistemas de seguridad mejorados para reconocer robos, disparos y mantenimiento predictivo.
La clasificación de música analiza y clasifica automáticamente la música según el género, los instrumentos, el estado de ánimo y el conjunto. También ayuda a desarrollar bibliotecas de música para mejorar la organización y recuperación de piezas musicales anotadas. Esta tecnología se usa cada vez más para ajustar las recomendaciones de los usuarios, identificar similitudes musicales y proporcionar preferencias musicales.
NLU es una parte crucial de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural que ayuda a las máquinas a comprender el habla humana. Los dos conceptos principales de NLU son la intención y las declaraciones. NLU clasifica los detalles menores del habla humana, como el dialecto, el significado y la semántica. Esta tecnología ayuda a desarrollar chatbots avanzados y asistentes virtuales para comprender mejor el habla humana.
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
Productos
La plataforma patentada ofrece beneficios:
- Plataforma de un extremo a otro basada en la web
- Calidad impecable
- TAT más rápido
- Entrega perfecta
Personas
Equipos dedicados y capacitados:
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Proceso
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
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Productos
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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.
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.
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.
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:
Anotación de texto
Servicios
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.
Anotación de imagen
Servicios
Nos enorgullecemos de etiquetar conjuntos de datos de imágenes segmentadas para entrenar modelos de visión por computadora. Algunas de las técnicas relevantes incluyen el reconocimiento de límites y la clasificación de imágenes.
Anotación de video
Servicios
Shaip ofrece servicios de etiquetado de video de alta gama para entrenar modelos de visión por computadora. El objetivo es hacer que los conjuntos de datos se puedan utilizar con herramientas como el reconocimiento de patrones, la detección de objetos y más.
Recomendaciones
Guía de compradores
Guía del comprador de IA conversacional
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.
Lista de ofrendas
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.
Blog
¿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?
Ahora prepare conjuntos de datos de audio bien investigados, granulares, segmentados y con múltiples etiquetas para IA inteligentes
Preguntas más frecuentes (FAQ)
Un anotador de audio es una persona o una interfaz intuitiva que ayuda a categorizar el contenido de audio etiquetándolo con metadatos.
Para anotar un archivo de audio, debe procesarlo con el software de anotación preferido. Simplemente puede seleccionar el período de tiempo de la anotación, la etiqueta que mejor se adapte al fragmento y los niveles según los cuales se debe anotar el archivo de audio. Desde una perspectiva más simple, el enfoque implica encontrar elementos de audio específicos en el archivo, como ruido, voz, música y más, y etiquetarlos según la clase dada para entrenar mejor los modelos.
Un ejemplo fácilmente comprensible de anotación de voz es someter la misma a una lectura activa a través de un anotador. Una vez que se activa el proceso, puede etiquetar ciertos elementos del habla para la semántica y los dialectos, que luego pueden introducirse en los VA y los chatbots para mejorar las capacidades predictivas.
La anotación de audio / voz en el procesamiento del lenguaje natural se trata de preparar mejor los conjuntos de datos recopilados, etiquetándolos y segmentados mejor, especialmente desde el punto de vista de un objetivo específico.
El aprendizaje automático se refiere a modelos de entrenamiento con información automatizada. Si bien los datos recopilados juegan un papel importante en este sentido, la anotación de audio se encarga del aprendizaje estructurado al ayudar a los modelos a comprender mejor la naturaleza del habla, la acústica, el audio y el patrón asociado.