Annotation audio pour les IA intelligentes
Développez des IA conversationnelles et perceptives de nouvelle génération avec des services d'annotation audio compétents
Éliminez dès maintenant les goulots d'étranglement dans votre pipeline de données audio
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Pourquoi les services d'annotation audio/vocale sont-ils nécessaires pour la PNL ?
Des navigations embarquées aux VA interactifs, les systèmes activés par la parole ont récemment fait le show. Cependant, pour que ces configurations inventives et autonomes fonctionnent avec précision et efficacité, elles doivent être alimentées en données sectionnées, segmentées et organisées.
Alors que la collecte de données audio/vocales prend en charge la disponibilité des informations, alimenter aveuglément les ensembles de données ne serait pas d'une grande aide pour les modèles, à moins qu'ils ne soient au courant du contexte. C'est là que l'étiquetage ou l'annotation audio / vocale est utile, garantissant que les ensembles de données précédemment collectés sont marqués à la perfection et habilités à gérer des cas d'utilisation spécifiques, qui peuvent inclure l'assistance vocale, l'assistance à la navigation, la traduction, etc.
En termes simples, l'annotation audio/vocale pour la PNL consiste à étiqueter les enregistrements dans un format qui est ensuite compris par les configurations d'apprentissage automatique. Par exemple, les assistants vocaux comme Cortana et Siri ont d'abord été alimentés avec des volumes gargantuesques d'audio annoté pour qu'ils puissent comprendre le contexte de nos requêtes, émotions, sentiments, sémantique et autres nuances.
Outil d'annotation vocale et audio optimisé par l'intelligence humaine
Malgré une longue collecte de données, les modèles d'apprentissage automatique ne sont pas censés comprendre le contexte et la pertinence à eux seuls. Eh bien, ils le peuvent mais nous ne parlerons pas des IA autodidactes pour l'instant. Mais même si des modèles d'auto-apprentissage de la PNL étaient là pour être déployés, la phase initiale de formation ou plutôt d'apprentissage supervisé nécessiterait qu'ils soient alimentés par des ressources audio en couches de métadonnées.
C'est là que Shaip entre en jeu en mettant à disposition des ensembles de données de pointe pour former les configurations d'IA et de ML, conformément aux cas d'utilisation standard. Avec nous à vos côtés, vous n'avez pas besoin de remettre en question l'idéation du modèle car notre main-d'œuvre professionnelle et une équipe d'annotateurs experts sont toujours au travail pour étiqueter et classer les données vocales dans des référentiels pertinents.
- Faites évoluer les capacités de votre modèle NLP
- Enrichissez les configurations de traitement du langage naturel avec des données audio granulaires
- Découvrez les installations d'annotation en personne et à distance
- Explorez les meilleures techniques d'élimination du bruit telles que l'annotation multi-étiquettes,
Notre expertise
L'étiquetage / annotation audio personnalisé n'est plus un rêve lointain
Les services d'étiquetage vocal et audio sont un point fort de Shaip depuis le début. Développez, entraînez et améliorez l'IA conversationnelle, les chatbots et les moteurs de reconnaissance vocale avec nos solutions d'étiquetage audio et vocal à la pointe de la technologie. Notre réseau de linguistes qualifiés à travers le monde avec une équipe de gestion de projet expérimentée peut collecter des heures d'audio multilingue et annoter de gros volumes de données pour former des applications vocales. Nous transcrivons également des fichiers audio pour extraire des informations significatives disponibles dans des formats audio. Choisissez maintenant la technique d'étiquetage audio et vocal qui convient le mieux à votre objectif et laissez le remue-méninges et les détails techniques à Shaip.
Transcription audio
Développez des modèles NLP intelligents en alimentant des camions entiers de données vocales/audio transcrites avec précision. Chez Shaip, nous vous laissons choisir parmi un ensemble plus large de choix, y compris l'audio standard, le verbatim et la transcription multilingue. De plus, vous pouvez entraîner les modèles avec des identifiants de locuteurs supplémentaires et des données d'horodatage.
Étiquetage de la parole
L'étiquetage vocal ou audio est une technique d'annotation standard qui concerne la séparation des sons et l'étiquetage avec des métadonnées spécifiques. L'essence de cette technique implique l'identification ontologique des sons à partir d'un morceau audio et leur annotation précise pour rendre les ensembles de données d'apprentissage plus inclusifs.
Classification audio
Il est utilisé par les sociétés d'annotation vocale pour former les IA à la perfection, en ce qui concerne l'analyse des enregistrements audio, en fonction du contenu. Avec les classifications audio, les machines peuvent identifier les voix et les sons, tout en étant capables de faire la distinction entre les deux, dans le cadre d'un programme de formation plus proactif.
Données audio multilingues
La collecte de données audio multilingues n'est utile que si les annotateurs peuvent les étiqueter et les segmenter en conséquence. C'est là que les services de données audio multilingues s'avèrent utiles car ils concernent l'annotation de la parole en fonction de la diversité de la langue, à identifier et à analyser parfaitement par les IA concernées.
Langage naturel
Énonciation
NLU concerne l'annotation de la parole humaine pour classer les plus petits détails, comme la sémantique, les dialectes, le contexte, le stress, etc. Cette forme de données annotées a du sens pour mieux former les assistants virtuels et les chatbots.
Multi-étiquettes
Annotation
L'annotation des données audio en recourant à plusieurs étiquettes est importante pour aider les modèles à différencier les sources audio qui se chevauchent. Dans cette approche, un ensemble de données audio peut appartenir à une ou plusieurs classes, qui doivent être explicitement transmises au modèle pour une meilleure prise de décision.
Diarisation du haut-parleur
Cela implique de diviser un fichier audio d'entrée en segments homogènes associés à des haut-parleurs individuels. La diarisation consiste à identifier les limites des locuteurs et à regrouper les fichiers audio en segments pour déterminer le nombre de locuteurs distincts. Ce processus permet d'automatiser l'analyse des conversations et la transcription des dialogues du centre d'appels, des conversations médicales et juridiques et des réunions.
Transcription phonétique
Contrairement à la transcription régulière qui convertit l'audio en une séquence de mots, une transcription phonétique note la façon dont les mots sont prononcés et représente visuellement les sons à l'aide de symboles phonétiques. La transcription phonétique permet de mieux noter la différence de prononciation d'une même langue dans plusieurs dialectes.
Types de classification audio
Il tente de catégoriser les sons ou les signaux audio dans des classes prédéfinies en fonction de l'environnement dans lequel l'audio a été enregistré. Les annotateurs de données audio doivent classer les enregistrements en identifiant où ils ont été enregistrés, tels que les écoles, les maisons, les cafés, les transports publics, etc. Cette technologie permet de développer des logiciels de reconnaissance vocale, des assistants virtuels, des bibliothèques audio pour le multimédia et la surveillance audio. systèmes.
C'est une partie essentielle de la technologie de reconnaissance audio où les sons sont reconnus et classés en fonction des environnements dont ils sont issus. L'identification des événements sonores environnementaux est difficile car ils ne suivent pas de modèles statiques comme la musique, les rythmes ou les phonèmes sémantiques. Par exemple, les sons des klaxons, des sirènes ou des enfants qui jouent. Ce système aide à développer des systèmes de sécurité améliorés pour reconnaître les effractions, les coups de feu et la maintenance prédictive.
La classification musicale analyse et classe automatiquement la musique en fonction du genre, des instruments, de l'ambiance et de l'ensemble. Il aide également à développer des bibliothèques musicales pour une meilleure organisation et récupération de morceaux de musique annotés. Cette technologie est de plus en plus utilisée pour affiner les recommandations des utilisateurs, identifier les similitudes musicales et fournir des préférences musicales.
NLU est un élément crucial de la technologie de traitement du langage naturel qui aide les machines à comprendre la parole humaine. Les deux principaux concepts de NLU sont l'intention et les énoncés. NLU classe les détails mineurs du discours humain tels que le dialecte, la signification et la sémantique. Cette technologie aide à développer des chatbots avancés et des assistants virtuels pour mieux comprendre la parole humaine.
Raisons de choisir Shaip comme partenaire d'annotation audio digne de confiance
Utilisateurs
Des équipes dédiées et formées:
- Plus de 30,000 collaborateurs pour la création de données, l'étiquetage et le contrôle qualité
- Équipe de gestion de projet accréditée
- Équipe de développement de produits expérimentée
- Équipe d'approvisionnement et d'intégration du pool de talents
Processus
Une efficacité de processus maximale est assurée avec:
- Processus robuste 6 Sigma Stage-Gate
- Une équipe dédiée de ceintures noires 6 Sigma – Responsables des processus clés & Conformité qualité
- Amélioration continue et boucle de rétroaction
Plateforme
La plateforme brevetée offre des avantages :
- Plateforme Web de bout en bout
- Une qualité irréprochable
- TAT plus rapide
- Livraison transparente
Utilisateurs
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Processus
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Plateforme
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- Livraison transparente
Pourquoi vous devriez externaliser l'étiquetage/l'annotation de données audio
Équipe dédiée
On estime que les data scientists consacrent plus de 80 % de leur temps au nettoyage et à la préparation des données. Avec l'externalisation, votre équipe de data scientists peut se concentrer sur la poursuite du développement d'algorithmes robustes, nous laissant la partie fastidieuse du travail.
Meilleure qualité
Des experts de domaine dédiés, qui annotent jour après jour, feront - n'importe quel jour - un travail supérieur par rapport à une équipe, qui doit s'adapter aux tâches d'annotation dans leurs horaires chargés. Inutile de dire qu'il en résulte un meilleur rendement.
Évolutivité
Même un modèle d'apprentissage automatique (ML) moyen nécessiterait l'étiquetage de gros morceaux de données, ce qui obligerait les entreprises à puiser dans les ressources d'autres équipes. Avec des consultants en annotation de données comme nous, nous proposons des experts du domaine qui travaillent avec dévouement sur vos projets et peuvent facilement faire évoluer les opérations à mesure que votre entreprise se développe.
Éliminer les biais internes
La raison pour laquelle les modèles d'IA échouent est que les équipes travaillant sur la collecte de données et l'annotation introduisent involontairement des biais, faussent le résultat final et affectent la précision. Cependant, le fournisseur d'annotations de données fait un meilleur travail pour annoter les données pour une meilleure précision en éliminant les hypothèses et les biais.
Services proposés
La collecte de données d'images par des experts n'est pas un jeu d'enfant pour les configurations complètes de l'IA. Chez Shaip, vous pouvez même envisager les services suivants pour rendre les modèles beaucoup plus répandus que d'habitude :
Annotation textuelle
Services
Nous nous spécialisons dans la préparation de la formation aux données textuelles en annotant des ensembles de données exhaustifs, en utilisant l'annotation d'entité, la classification de texte, l'annotation de sentiment et d'autres outils pertinents.
Image Annotation
Services
Nous sommes fiers d'étiqueter des ensembles de données d'images segmentées pour former des modèles de vision par ordinateur exigeants. Certaines des techniques pertinentes incluent la reconnaissance des limites et la classification des images.
Annotation vidéo
Services
Shaip propose des services d'étiquetage vidéo haut de gamme pour la formation de modèles de vision par ordinateur.
L’objectif ici est de rendre les ensembles de données utilisables avec des outils tels que la reconnaissance de formes, la détection d’objets, etc.
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Offrandes
Services de collecte de données vocales pour vos IA
Shaip propose des services de collecte de données vocales/audio de bout en bout dans plus de 150 langues pour permettre aux technologies vocales de répondre à un ensemble diversifié de publics à travers le monde.
Blog
Qu'est-ce que l'annotation audio / vocale avec exemple
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 dans ma région propose la livraison gratuite à mon adresse ?
Faites appel à des experts en annotation audio.
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Foire Aux Questions (FAQ)
Un annotateur audio est soit une personne, soit une interface intuitive qui permet de catégoriser le contenu audio en l'étiquetant avec des métadonnées.
Pour annoter un fichier audio, vous devez le traiter à l'aide du logiciel d'annotation préféré. Vous pouvez simplement sélectionner la période de l'annotation, l'étiquette qui convient le mieux au fragment et les niveaux selon lesquels le fichier audio doit être annoté. Dans une perspective plus simple, l'approche consiste à rechercher des éléments audio spécifiques dans le fichier, tels que le bruit, la parole, la musique, etc., et à les étiqueter selon la classe donnée pour mieux entraîner les modèles.
Un exemple facilement compréhensible d'annotation vocale consiste à soumettre celle-ci à une lecture active via un annotateur. Une fois le processus activé, vous pouvez étiqueter certains éléments du discours pour la sémantique et les dialectes, qui peuvent ensuite être introduits dans les VA et les chatbots pour améliorer les capacités prédictives.
L'annotation audio/vocale dans le traitement du langage naturel consiste à mieux préparer les ensembles de données collectées, en les étiquetant et en les segmentant mieux, en particulier d'un point de vue spécifique à un objectif.
L'apprentissage automatique concerne les modèles de formation avec des informations automatisées. Alors que les données collectées jouent un rôle majeur à cet égard, l'annotation audio prend en charge l'apprentissage structuré en aidant les modèles à mieux comprendre la nature de la parole, l'acoustique, l'audio et le modèle associé.