Nous avons tous posé à Alexa (ou à d'autres assistants vocaux) des questions ouvertes.
Alexa, la pizzeria la plus proche est-elle ouverte ?
Alexa, quel restaurant de ma région propose la livraison gratuite à mon adresse ?
Ou quelque chose de similaire.
En tant qu'êtres humains, nous nous parlons en utilisant des questions ouvertes, mais poser une question aussi familière à un assistant virtuel ne semble pas être une chose intelligente à faire.
Pourtant, Alexa trouve la bonne réponse - à chaque fois. Comment? Dans notre cas, l'IA doit traiter l'emplacement, comprendre que la pizzeria n'est pas réellement un lieu (comme dans une ville), puis trouver une réponse précise.
Grâce à l'annotation audio - un sous-ensemble de l'étiquetage des données - le système d'apprentissage automatique peut identifier des questions comme celles-ci et récupérer les bonnes informations. Alors, qu'est-ce que l'annotation audio et pourquoi est-elle nécessaire ?
Qu'est-ce que l'annotation audio ?
Annotation audio implique la classification des composants audio dans un format compréhensible par machine. L'annotation audio est différente de transcription audio, où la transcription convertit les mots parlés en forme écrite.
Dans l'annotation audio, des informations critiques supplémentaires sur le fichier audio sont également fournies, telles que des données sémantiques, morphologiques, phonétiques et de discours. L'annotation audio peut également inclure des métadonnées sur l'ensemble du fichier audio plutôt que de décrire des annotations individuelles.
Pourquoi l'annotation audio est-elle requise ?
Le marché du PNL est appelé à se développer 14 fois plus grand en 2025 par rapport à 2017. La valeur marchande mondiale de la PNL était de 3 milliards de dollars en 2017, et le chiffre devrait augmenter de façon astronomique pour atteindre 43 milliards de dollars en 2025.
Collecte et annotation des données sont essentiels pour développer des chatbots, des systèmes de reconnaissance vocale et des assistants virtuels. De plus, ils sont nécessaires pour développer la PNL reconnaissance de la parole modèles et former des algorithmes d'apprentissage automatique.
Les machines sont formées à l'aide de divers annotés avec précision fichiers audio identifier, comprendre et répondre de manière appropriée aux questions, aux émotions, aux intentions et aux sentiments.
Après avoir annoté l'audio et classé les clips audio, il est introduit dans le système afin que la machine puisse capter les subtilités associées au langage humain et quels que soient l'accent, le ton, le dialecte, la prononciation et la langue.
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Cas d'utilisation et applications
L'annotation audio est utilisée par plusieurs industries depuis quelques années maintenant. Commençons par le plus évident : les assistants virtuels.
Assistants virtuels
Former les assistants virtuels sur différents jeux de données audio annotés pour permettre de développer un assistant vocal capable de traiter la demande avec précision et de répondre rapidement pour une meilleure expérience client. D'ici 2020, un tiers des ménages britanniques et américains avait au moins un haut-parleur intelligent avec un assistant virtuel intégré.
Modules de synthèse vocale
La technologie doit être formée sur des fichiers audio annotés pour développer un module de synthèse vocale capable de convertir de manière transparente le texte numérique en langage naturel.
Chatbots
Les chatbots font partie intégrante du support client. Les chatbots doivent être formés pour interpréter les mots et les phrases des utilisateurs en utilisant des fichiers audio annotés pour simuler un conversation naturelle avec les humains.
Reconnaissance vocale automatique (ASR)
Il s'agit de transcrire des mots parlés en texte écrit. La « reconnaissance vocale » elle-même fait référence au processus de conversion des mots prononcés en texte ; cependant, la reconnaissance vocale et l'identification du locuteur visent à identifier à la fois le contenu parlé et l'identité du locuteur. La précision de l'ASR est déterminée par différents paramètres, à savoir le volume du haut-parleur, le bruit de fond, l'équipement d'enregistrement, etc.
Comment Shaip aide-t-il?
Si vous avez en tête un projet d'annotation audio/vocale de premier ordre, vous avez sans aucun doute besoin d'un partenaire d'étiquetage et d'annotation fiable. Si la fiabilité et la précision sont quelque chose que vous recherchez, nous pensons que Shaip est le partenaire dont vous avez besoin.
Shaip est à la pointe des services d'étiquetage et d'annotation audio, vidéo et image depuis le tout début. Notre expertise va au-delà de la fourniture de solutions d'étiquetage vocal de base. Avec des annotateurs hautement expérimentés et qualifiés, nous avons la bande passante pour fournir un grand volume de fichiers audio annotés multilingues. Nos services comprennent la transcription audio, l'étiquetage vocal, la synthèse vocale, la diarisation du locuteur, la transcription phonétique, la classification audio, les services de données audio multilingues, l'énoncé en langage naturel, l'annotation multi-étiquettes.
Transcription audio
Nous aidons à développer des modèles PNL de premier ordre en fournissant des fichiers audio annotés avec précision pour tous les types de projets. Nous permettons aux clients de choisir parmi différents types et formats audio - format standard, transcription verbatim et non verbatim.
Étiquetage de la parole
Les experts de Shaip séparent les sons dans le enregistrement audio et étiquetez chaque fichier. Cette technique consiste à identifier des sons similaires dans un fichier audio, à les séparer et à les annoter avec précision pour développer données d'entraînement.
Discours au texte
La synthèse vocale est un élément essentiel du développement du modèle NLP. Avec cette technique, la parole enregistrée est convertie en texte. Il est donc important de se concentrer sur la prononciation, les mots et les phrases dans divers dialectes.
Diarisation du haut-parleur
Dans la diarisation du locuteur, le fichier audio est divisé en plusieurs segments audio en fonction de la source sonore. Les limites des locuteurs sont identifiées et classées en segments pour déterminer le nombre total de locuteurs. Les sources incluent le bruit de fond, la musique, le silence, etc.
Transcription phonétique
Nos services de transcription phonétique sont très recherchés par les partenaires technologiques. Nous excellons dans la conversion de l'audio en mots spécifiques à l'aide de symboles phonétiques.
Classification audio
Notre équipe d'experts d'annotateurs classe l'enregistrement audio en catégories prédéfinies. Certaines catégories incluent le bruit de fond, l'intention de l'utilisateur, le nombre de locuteurs, la segmentation sémantique, etc.
Services de données audio multilingues
C'est un autre service hautement préféré de Shaip. Puisque nous avons un groupe diversifié d'annotateurs qualifiés, nous pouvons fournir d'excellents annotation vocale services pour plusieurs langues et dialectes.
Énoncé en langage naturel
Les énoncés en langage naturel sont bien adaptés à la formation de chatbots ou d'assistants virtuels pour aider à annoter les moindres discours humain, tels que le stress, les dialectes, la sémantique et le contexte.
Annotation multi-étiquettes
Un seul fichier audio peut appartenir à plusieurs classes, et en tant que tel, il est important de fournir une annotation multi-étiquettes pour aider les modèles ML à différencier deux sources audio.
Pourquoi Shaip ?
Lorsque vous choisissez le bon fournisseur de services, nous pensons que vous avez de meilleures chances de succès lorsque vous choisissez quelqu'un qui a de l'expérience et qui a toujours maintenu des normes de qualité élevées.Shaip est le leader incontesté sur le marché de la fourniture services d'annotations audio, car nous avons un groupe d'annotateurs hautement dévoués qui ont été formés pour répondre aux normes de qualité du client.
De plus, nous pouvons éliminer les biais internes car nous avons différents niveaux d'annotateurs et de contrôleurs de qualité. Notre expérience joue en faveur de nos clients car nous avons fourni des services évolutifs dans les délais.
