Wir alle haben Alexa (oder anderen Sprachassistenten) einige offene Fragen gestellt.
Alexa, hat die nächste Pizzeria geöffnet?
Alexa, welches Restaurant an meinem Standort bietet kostenlose Lieferung an meine Adresse?
Oder etwas ähnliches.
Als Menschen sprechen wir miteinander, indem wir offene Fragen verwenden, aber eine solche umgangssprachliche Frage an a stellen virtueller Assistent klingt nicht wie eine kluge Sache zu tun.
Doch Alexa findet die richtige Antwort – jedes Mal. Wie? In unserem Fall muss die KI den Ort verarbeiten, verstehen, dass die Pizzeria eigentlich kein Ort ist (wie in einer Stadt), und dann eine genaue Antwort geben.
Dank Audioannotation – einer Teilmenge der Datenkennzeichnung – kann das maschinelle Lernsystem Fragen wie diese identifizieren und die richtigen Informationen abrufen. Was genau ist Audioannotation und warum ist sie erforderlich?
Was ist Audiokommentar?
Audiokommentar beinhaltet die Klassifizierung von Audiokomponenten in einem maschinenverständlichen Format. Audiokommentar unterscheidet sich von Audio-Transkription, wo die Transkription das gesprochene Wort in geschriebene Form umwandelt.
Bei der Audioannotation werden auch zusätzliche wichtige Informationen über die Audiodatei bereitgestellt – wie semantische, morphologische, phonetische und Diskursdaten. Audioanmerkungen können auch Metadaten über die gesamte Audiodatei enthalten, anstatt einzelne Anmerkungen zu beschreiben.
Warum ist eine Audioanmerkung erforderlich?
Der NLP-Markt soll wachsen 14 mal größer im Jahr 2025 im Vergleich zu 2017. Der globale Marktwert von NLP betrug 3 2017 Milliarden US-Dollar, und es wird vorausgesagt, dass die Zahl im Jahr 43 astronomisch auf 2025 Milliarden US-Dollar anwachsen wird.
Datenerhebung und Annotation sind entscheidend für die Entwicklung von Chatbots, Spracherkennungssystemen und virtuellen Assistenten. Darüber hinaus werden sie benötigt, um NLP zu entwickeln Spracherkennung Modelle und trainieren maschinelle Lernalgorithmen.
Die Maschinen werden mit verschiedenen genau annotierten trainiert Audiodateien Fragen, Emotionen, Absichten und Gefühle zu erkennen, zu verstehen und angemessen darauf zu reagieren.
Nach dem Kommentieren von Audio und dem Klassifizieren von Audioclips wird es in das System eingespeist, damit die Maschine Feinheiten erkennen kann, die mit der menschlichen Sprache verbunden sind, und zwar unabhängig von Akzent, Tonfall, Dialekt, Aussprache und Sprache.
Anwendungsfälle und Anwendungen
Audio-Annotation wird seit einigen Jahren von mehreren Branchen verwendet. Beginnen wir mit dem Offensichtlichsten – virtuellen Assistenten.
Virtuelle Assistenten
Training der virtuellen Assistenten mit verschiedenen Audio-annotierten Datensätzen, um die Entwicklung eines Sprachassistenten zu ermöglichen, der die Anfrage genau verarbeiten und schnell reagieren kann, um ein besseres Kundenerlebnis zu erzielen. In 2020, ein Drittel der Haushalte in Großbritannien und den USA hatte mindestens einen intelligenten Lautsprecher mit einem integrierten virtuellen Assistenten.
Text-to-Speech-Module
Die Technologie muss an kommentierten Audiodateien trainiert werden, um ein Text-to-Speech-Modul zu entwickeln, das digitalen Text nahtlos in natürliche Sprache umwandeln kann.
Chatbots
Chatbots sind ein fester Bestandteil des Kundensupports. Chatbots sollten darauf trainiert werden, die Wörter und Sätze der Benutzer zu interpretieren, indem sie kommentierte Audiodateien verwenden, um a natürliche Konversation mit Menschen.
Automatische Spracherkennung (ASR)
Es geht darum, gesprochene Worte in geschriebenen Text umzuwandeln. „Spracherkennung“ selbst bezieht sich auf den Prozess der Umwandlung gesprochener Wörter in Text; Spracherkennung und Sprecheridentifikation zielen jedoch darauf ab, sowohl den gesprochenen Inhalt als auch die Identität des Sprechers zu identifizieren. Die Genauigkeit von ASR wird durch verschiedene Parameter bestimmt, dh Lautsprecherlautstärke, Hintergrundgeräusche, Aufnahmegeräte und mehr.
Wie hilft Shaip?
Wenn Sie ein erstklassiges Audio-/Sprachannotationsprojekt im Sinn haben, brauchen Sie zweifellos einen zuverlässigen Partner für Beschriftung und Annotation. Wenn Sie nach Zuverlässigkeit und Genauigkeit suchen, glauben wir, dass Shaip der Partner ist, den Sie brauchen.
Shaip war von Anfang an führend in den Bereichen Audio-, Video- und Bildetikettierung und Anmerkungsdienste. Unser Know-how geht über die Bereitstellung einfacher Sprachkennzeichnungslösungen hinaus. Mit sehr erfahrenen und qualifizierten Kommentatoren verfügen wir über die Bandbreite, um eine große Menge an mehrsprachigen kommentierten Audiodateien bereitzustellen. Unsere Dienstleistungen umfassen Audiotranskription, Sprachkennzeichnung, Speech-to-Text, Sprecherdiarisierung, phonetische Transkription, Audioklassifizierung, mehrsprachige Audiodatendienste, natürlichsprachliche Äußerung, Multi-Label-Anmerkung.
Audiotranskription
Wir helfen bei der Entwicklung erstklassiger NLP-Modelle, indem wir genau kommentierte Audiodateien für alle Arten von Projekten bereitstellen. Wir ermöglichen unseren Kunden, aus verschiedenen Audiotypen und -formaten zu wählen – Standardformat, wörtliche und nicht wörtliche Transkription.
Sprachkennzeichnung
Die Experten von Shaip trennen die Geräusche in der Audio Aufnahme und jede Datei beschriften. Bei dieser Technik werden ähnliche Klänge in einer Audiodatei identifiziert, getrennt und für die Entwicklung genau kommentiert Trainingsdaten.
Rede zum Text
Speech-to-Text ist ein wichtiger Teil der NLP-Modellentwicklung. Mit dieser Technik wird aufgezeichnete Sprache in Text umgewandelt. Daher ist es wichtig, sich auf die Aussprache, Wörter und Sätze in verschiedenen Dialekten zu konzentrieren.
Sprecher-Diarisierung
Bei der Sprecherdiarisierung wird die Audiodatei basierend auf der Tonquelle in mehrere Audiosegmente aufgeteilt. Die Sprechergrenzen werden identifiziert und in Segmente eingeteilt, um die Gesamtzahl der Sprecher zu bestimmen. Zu den Quellen gehören Hintergrundgeräusche, Musik, Stille und mehr.
Lautschrift
Unsere phonetischen Transkriptionsdienste sind bei Technologiepartnern sehr gefragt. Wir zeichnen uns durch die Umwandlung von Audio in bestimmte Wörter mit phonetischen Symbolen aus.
Audio-Klassifizierung
Unser Expertenteam von Kommentatoren klassifiziert die Audioaufnahme in voreingestellte Kategorien. Einige Kategorien umfassen Hintergrundgeräusche, Benutzerabsicht, Anzahl der Sprecher, semantische Segmentierung und mehr.
Mehrsprachige Audiodatendienste
Es ist ein weiterer sehr bevorzugter Service von Shaip. Da wir über eine vielfältige Gruppe qualifizierter Kommentatoren verfügen, können wir hervorragende Leistungen erbringen Sprachanmerkung Dienste für mehrere Sprachen und Dialekte.
Natürliche Sprachäußerung
Äußerungen in natürlicher Sprache eignen sich gut zum Trainieren von Chatbots oder virtuellen Assistenten, um dabei zu helfen, die kleinsten Dinge zu kommentieren menschliche Sprache, wie Stress, Dialekte, Semantik und Kontext.
Anmerkungen mit mehreren Labels
Eine einzelne Audiodatei kann zu mehreren Klassen gehören, und daher ist es wichtig, Multi-Label-Anmerkungen bereitzustellen, damit die ML-Modelle zwischen zwei Audioquellen unterscheiden können.
Warum Shaip?
Bei der Entscheidung für den richtigen Dienstleister haben Sie unserer Meinung nach bessere Erfolgschancen, wenn Sie sich für jemanden entscheiden, der über Erfahrung verfügt und konsequent hohe Qualitätsstandards einhält.Shaip ist der unbestrittene Marktführer im Bereich der Bereitstellung Audiokommentardienste, da wir über eine sehr engagierte Gruppe von Kommentatoren verfügen, die geschult wurden, um die Qualitätsstandards des Kunden zu erfüllen.
Darüber hinaus können wir interne Vorurteile beseitigen, da wir verschiedene Ebenen von Kommentatoren und Qualitätskontrolleuren haben. Unsere Erfahrung kommt unseren Kunden zugute, da wir skalierbare Dienstleistungen pünktlich erbracht haben.
