Ensembles de données voix/parole/audio prêts à l'emploi dans plusieurs langues pour démarrer vos modèles de reconnaissance automatique de la parole (ASR)
Explorez une large gamme d'accents, de langues et de styles pour vos ensembles de données vocales.
Service de bout en bout:Service complet avec une connaissance experte du domaine et une livraison rapide.
Installation:Choisissez des ensembles de données vocales personnalisés, semi-personnalisés ou prêts à l'emploi avec une propriété flexible.
Spécialiste du domaine:Embauchez un expert spécialisé dans le domaine pour des ensembles de données d'IA rapides et de qualité.
Qualité: Obtenez des contrôles de qualité auprès d’experts du secteur.
Licence:Obtenez une licence adaptée à vos besoins.
Données éthiques:Nous nous assurons que les contributeurs sont informés et consentent à l'utilisation des données.
Nous maintenons les normes juridiques et éthiques les plus élevées, privilégiant la transparence, l’autonomie des contributeurs et une rémunération équitable.
Un ensemble de données vocales/audio est une collection de fichiers audio et de données associées, principalement utilisés pour la formation et les tests dans les tâches d'apprentissage automatique liées au son.
Ces ensembles de données comprennent souvent des mots prononcés, des phrases, des sons ambiants, de la musique, des annotations et parfois des transcriptions ou des métadonnées sur les conditions d'enregistrement.
Les ensembles de données vocales/audio entraînent les modèles d'IA à reconnaître, générer ou transformer des modèles sonores, permettant ainsi des tâches telles que la reconnaissance vocale, la classification des sons et la synthèse audio.
La qualité est assurée grâce à des enregistrements haute résolution, une réduction du bruit, un étiquetage cohérent et une validation par rapport aux références établies.
Ces ensembles de données entraînent les assistants vocaux ou chatbots à comprendre et à générer la parole humaine, facilitant ainsi l'interaction et l'exécution des commandes via la voix.
Les métadonnées fournissent un contexte, comme les conditions d'enregistrement ou les données démographiques des locuteurs, améliorant la convivialité de l'ensemble de données et permettant une formation et une analyse plus raffinées du modèle.
