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Conjuntos de datos de voz, voz y audio listos para usar en varios idiomas para poner en marcha sus modelos de reconocimiento automático de voz (ASR)
Explore una amplia gama de acentos, idiomas y estilos para sus conjuntos de datos de habla.
Servicio de extremo a extremo:Servicio completo con conocimiento experto del dominio y entrega rápida.
Flexible:Elija conjuntos de datos de voz personalizados, semipersonalizados o listos para usar con propiedad flexible.
Experto en dominios:Contrata a un experto en un dominio especializado para obtener conjuntos de datos de IA rápidos y de calidad.
Calidad:Obtenga controles de calidad de expertos de la industria.
Licencias:Obtenga una licencia adaptada a sus necesidades.
Datos éticos:Nos aseguramos de que los contribuyentes estén informados y den su consentimiento para el uso de los datos.
Mantenemos los más altos estándares legales y éticos, priorizando la transparencia, la autonomía de los contribuyentes y la compensación justa.
Un conjunto de datos de voz/audio es una colección de archivos de audio y datos asociados, que se utiliza principalmente para capacitación y pruebas en tareas de aprendizaje automático relacionadas con el sonido.
Estos conjuntos de datos suelen incluir palabras habladas, frases, sonidos ambientales, música, anotaciones y, a veces, transcripciones o metadatos sobre las condiciones de grabación.
Los conjuntos de datos de voz/audio entrenan modelos de IA para reconocer, generar o transformar patrones de sonido, lo que permite tareas como reconocimiento de voz, clasificación de sonido y síntesis de audio.
La calidad se garantiza mediante grabaciones de alta resolución, reducción de ruido, etiquetado consistente y validación frente a puntos de referencia establecidos.
Estos conjuntos de datos capacitan a asistentes de voz o chatbots para comprender y generar el habla humana, facilitando la interacción y la ejecución de comandos a través de la voz.
Los metadatos proporcionan contexto, como condiciones de grabación o datos demográficos de los hablantes, lo que mejora la usabilidad del conjunto de datos y permite un entrenamiento y análisis de modelos más refinados.
