Audiokommentar für intelligente KIs

Entwickeln Sie dialogorientierte und einfühlsame KIs der nächsten Generation mit kompetenten Audioannotationsdiensten 

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Warum werden Audio-/Sprachanmerkungsdienste für NLP benötigt?

Von In-Car-Navigation bis hin zu interaktiven VAs haben in letzter Zeit sprachaktivierte Systeme die Show am Laufen. Damit diese erfinderischen und autonomen Setups jedoch genau und effizient funktionieren, müssen sie mit unterteilten, segmentierten und kuratierten Daten gefüttert werden.

Während die Erfassung von Audio-/Sprachdaten für die Verfügbarkeit von Erkenntnissen sorgt, würde die blinde Eingabe von Datensätzen den Modellen nicht viel helfen, es sei denn, sie werden in den Kontext eingeweiht. Hier ist die Audio-/Sprachbeschriftung oder Annotation praktisch, um sicherzustellen, dass die zuvor gesammelten Datensätze perfekt markiert und in die Lage versetzt werden, bestimmte Anwendungsfälle zu verwalten, die Sprachunterstützung, Navigationsunterstützung, Übersetzung oder mehr umfassen können.

Einfach ausgedrückt geht es bei der Audio-/Sprachannotation für NLP darum, Aufnahmen in einem Format zu kennzeichnen, das anschließend von den Machine-Learning-Setups verstanden wird. Zum Beispiel wurden Sprachassistenten wie Cortana und Siri anfangs mit riesigen Mengen an annotiertem Audio gefüttert, damit sie den Kontext unserer Anfragen, Emotionen, Gefühle, Semantik und anderer Nuancen verstehen konnten.

Sprach- und Audiokommentare mit menschlicher Intelligenz

Trotz der umfangreichen Datensammlung wird von maschinellen Lernmodellen nicht erwartet, dass sie den Kontext und die Relevanz allein verstehen. Nun, sie können, aber wir werden vorerst nicht über die selbstlernenden KIs sprechen. Aber selbst wenn selbstlernende NLP-Modelle eingesetzt werden sollten, müssten diese in der Anfangsphase des Trainings bzw. des überwachten Lernens mit Metadaten-geschichteten Audioressourcen gefüttert werden.

Hier kommt Shaip ins Spiel, indem es modernste Datensätze zum Trainieren von KI- und ML-Setups gemäß den Standardanwendungsfällen zur Verfügung stellt. Mit uns an Ihrer Seite müssen Sie keine Modellideen hinterfragen, da unsere professionellen Mitarbeiter und ein Team von erfahrenen Annotatoren ständig im Einsatz sind, um Sprachdaten in relevanten Repositories zu kennzeichnen und zu kategorisieren.

Sprachanmerkung
  • Skalieren Sie die Fähigkeiten Ihres NLP-Modells
  • Bereichern Sie Setups für die Verarbeitung natürlicher Sprache mit granularen Audiodaten
  • Erleben Sie persönliche und Remote-Annotationseinrichtungen
  • Entdecken Sie die besten Techniken zur Rauschunterdrückung wie Multi-Label-Annotation, praxisnah

Unsere Expertise

Custom Audio Labeling / Annotation ist kein ferner Traum mehr

Sprach- und Audio-Labeling-Dienste waren von Anfang an eine Stärke von Shaip. Entwickeln, trainieren und verbessern Sie dialogorientierte KI, Chatbots und Spracherkennungs-Engines mit unseren hochmodernen Audio- und Sprachkennzeichnungslösungen. Unser weltweites Netzwerk qualifizierter Linguisten mit einem erfahrenen Projektmanagementteam kann stundenlang mehrsprachiges Audio sammeln und große Datenmengen kommentieren, um sprachgestützte Anwendungen zu trainieren. Wir transkribieren auch Audiodateien, um aussagekräftige Erkenntnisse zu extrahieren, die in Audioformaten verfügbar sind. Wählen Sie jetzt die Audio- und Sprachkennzeichnungstechnik, die am besten zu Ihrem Ziel passt, und überlassen Sie das Brainstorming und die technischen Details Shaip

Audiotranskription

Audiotranskription

Entwickeln Sie intelligente NLP-Modelle, indem Sie Lastwagenladungen präzise transkribierter Sprach-/Audiodaten einspeisen. Bei Shaip können Sie aus einer größeren Auswahl an Optionen wählen, darunter Standardaudio, wörtliche und mehrsprachige Transkription. Außerdem können Sie die Modelle mit zusätzlichen Sprecherkennungen und Zeitstempeldaten trainieren.

Sprachbeschriftung

Sprachbeschriftung

Die Sprach- oder Audiobeschriftung ist eine Standardannotationstechnik, bei der es darum geht, Töne zu trennen und mit bestimmten Metadaten zu beschriften. Die Essenz dieser Technik besteht darin, Töne aus einem Audiostück ontologisch zu identifizieren und sie genau zu kommentieren, um die Trainingsdatensätze umfassender zu machen

Audio-Klassifizierung

Audio-Klassifizierung

Es wird von Audioannotationsunternehmen verwendet, um die KIs bis zur Perfektion zu trainieren, und betrifft die Analyse von Audioaufzeichnungen gemäß dem Inhalt. Mit Audioklassifizierungen können Maschinen im Rahmen eines proaktiveren Trainingsprogramms Stimmen und Geräusche identifizieren und gleichzeitig zwischen den beiden unterscheiden.

Mehrsprachige Audiodatendienste

Mehrsprachige Audiodatendienste

Das Sammeln mehrsprachiger Audiodaten ist nur dann sinnvoll, wenn die Annotatoren sie entsprechend beschriften und segmentieren können. Hier kommen mehrsprachige Audiodatendienste zum Einsatz, wenn es darum geht, Sprache basierend auf der Vielfalt der Sprache zu kommentieren, um von den entsprechenden KIs perfekt identifiziert und geparst zu werden

Natürliche Sprachäußerung

Natürliche Sprache
Äußerung

NLU betrifft das Kommentieren der menschlichen Sprache, um kleinste Details wie Semantik, Dialekte, Kontext, Stress und mehr zu klassifizieren. Diese Form annotierter Daten ist sinnvoll, um virtuelle Assistenten und Chatbots besser zu trainieren.

Anmerkungen mit mehreren Labels

Multi-Label
Anmerkung

Das Annotieren von Audiodaten durch Rückgriff auf mehrere Labels ist wichtig, damit Modelle überlappende Audioquellen unterscheiden können. Bei diesem Ansatz kann ein Audiodatensatz zu einer oder mehreren Klassen gehören, die für eine bessere Entscheidungsfindung explizit an das Modell übermittelt werden müssen.

Gründe, Shaip als Ihren vertrauenswürdigen Partner für Audioanmerkungen zu wählen

Menschen

Menschen

Engagierte und geschulte Teams:

  • 7000+ Mitarbeiter für Datenerstellung, Kennzeichnung und QA
  • Zertifiziertes Projektmanagement-Team
  • Erfahrenes Produktentwicklungsteam
  • Talentpool-Sourcing- und Onboarding-Team
Prozess

Prozess

Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:

  • Robuster 6-Sigma-Stage-Gate-Prozess
  • Ein engagiertes Team von 6 Sigma Black Belts – Key Process Owners & Quality Compliance
  • Kontinuierliche Verbesserung und Feedbackschleife
Plattform

Plattform

Die patentierte Plattform bietet Vorteile:

  • Webbasierte End-to-End-Plattform
  • Einwandfreie Qualität
  • Schnellere TAT
  • Nahtlose Lieferung

Warum Sie das Labeling / Annotation von Audiodaten auslagern sollten

Engagiertes Team

Es wird geschätzt, dass Datenwissenschaftler über 80 % ihrer Zeit mit der Datenbereinigung und Datenaufbereitung verbringen. Beim Outsourcing kann sich Ihr Team von Data Scientists auf die Weiterentwicklung robuster Algorithmen konzentrieren und den mühsamen Teil der Arbeit uns überlassen.

Skalierbarkeit​

Selbst ein durchschnittliches Machine Learning (ML)-Modell würde die Kennzeichnung großer Datenmengen erfordern, wodurch Unternehmen Ressourcen von anderen Teams einbeziehen müssen. Mit Data-Annotation-Beratern wie uns bieten wir Domänenexperten, die engagiert an Ihren Projekten arbeiten und den Betrieb leicht skalieren können, wenn Ihr Unternehmen wächst.

Bessere Qualität

Engagierte Domänenexperten, die Tag für Tag kommentieren, werden – jeden Tag – eine bessere Arbeit leisten als ein Team, das Anmerkungsaufgaben in seinen vollen Terminkalender aufnehmen muss. Es ist unnötig zu erwähnen, dass dies zu einer besseren Ausgabe führt.

Eliminieren Sie interne Verzerrungen

Der Grund, warum KI-Modelle versagen, liegt darin, dass Teams, die an der Datenerfassung und Annotation arbeiten, unbeabsichtigt Verzerrungen verursachen, das Endergebnis verzerren und die Genauigkeit beeinträchtigen. Der Anbieter von Datenannotationen leistet jedoch bessere Arbeit beim Annotieren der Daten, um die Genauigkeit zu verbessern, indem Annahmen und Verzerrungen eliminiert werden.

Dienstleistungen angeboten

Die fachmännische Erfassung von Bilddaten ist für umfassende KI-Setups nicht nur praktisch. Bei Shaip können Sie sogar die folgenden Dienstleistungen in Betracht ziehen, um Modelle weit verbreiteter als üblich zu machen:

Textanmerkung

Textanmerkung
Dienstleistungen

Wir sind darauf spezialisiert, textuelles Datentraining vorzubereiten, indem wir umfassende Datensätze mit Annotation, Entitätsannotation, Textklassifizierung, Sentimentannotation und anderen relevanten Tools annotieren.

Bildanmerkung

Bildanmerkung
Dienstleistungen

Wir sind stolz darauf, segmentierte Bilddatensätze zu kennzeichnen, um Computer-Vision-Modelle zu trainieren. Einige der relevanten Techniken umfassen Grenzerkennung und Bildklassifizierung.

Videoanmerkung

Videoanmerkung
Dienstleistungen

Shaip bietet High-End-Video-Labeling-Services für das Training von Computer Vision-Modellen. Ziel ist es, Datensätze mit Tools wie Mustererkennung, Objekterkennung und mehr nutzbar zu machen.

Holen Sie sich Experten für Audiokommentare an Bord

Bereiten Sie jetzt gut recherchierte, granulare, segmentierte und mehrfach gekennzeichnete Audiodatensätze für intelligente KIs vor

Ein Audio-Annotator ist entweder eine Person oder eine intuitive Benutzeroberfläche, die hilft, Audioinhalte zu kategorisieren, indem sie mit Metadaten gekennzeichnet werden.

Um eine Audiodatei mit Anmerkungen zu versehen, müssen Sie sie mit der bevorzugten Anmerkungssoftware bearbeiten. Sie können einfach den Zeitrahmen der Annotation, das Label, das am besten zum Fragment passt, und die Ebenen auswählen, nach denen die Audiodatei kommentiert werden muss. Aus einfacherer Sicht besteht der Ansatz darin, bestimmte Audioelemente in der Datei wie Geräusche, Sprache, Musik und mehr zu finden und sie gemäß der gegebenen Klasse zu kennzeichnen, um Modelle besser zu trainieren.

Ein leicht verständliches Beispiel für Sprachkommentare ist, diese über einen Annotator aktiv zu lesen. Sobald der Prozess aktiviert ist, können Sie bestimmte Elemente der Sprache für Semantik und Dialekte kennzeichnen, die dann in die VAs und Chatbots eingespeist werden können, um die Vorhersagefähigkeiten zu verbessern.

Bei der Audio-/Sprachannotation in der Verarbeitung natürlicher Sprache geht es darum, die gesammelten Datensätze besser aufzubereiten, indem sie besser gekennzeichnet und segmentiert werden, insbesondere aus zielspezifischer Sicht.

Machine Learning betrifft Trainingsmodelle mit automatisierten Erkenntnissen. Während die gesammelten Daten in diesem Zusammenhang eine große Rolle spielen, sorgt die Audioannotation für strukturiertes Lernen, indem sie den Modellen hilft, die Natur von Sprache, Akustik, Audio und die damit verbundenen Muster besser zu verstehen.