Anodi Sain ar gyfer AIs Deallus
Datblygu AIs sgyrsiol a chraff, genhedlaeth nesaf gyda gwasanaethau anodi sain cymwys
Dileu'r tagfeydd yn eich piblinell data sain nawr
Cleientiaid dan Sylw
Pam mae angen Gwasanaethau Anodi Sain / Lleferydd ar gyfer NLP?
O lywio mewn car i VAs rhyngweithiol, mae systemau lleferydd-actif wedi bod yn rhedeg y sioe yn ddiweddar. Fodd bynnag, er mwyn i'r setiau dyfeisgar ac ymreolaethol hyn berfformio'n gywir ac yn effeithlon, rhaid eu bwydo â data wedi'i rannu, ei segmentu a'i guradu.
Er bod casglu data sain / lleferydd yn gofalu am argaeledd mewnwelediad, ni fyddai bwydo setiau data yn ddall yn llawer o help i'r modelau, oni bai eu bod yn dod yn gyfrinachol i'r cyd-destun. Dyma lle mae labelu neu anodi sain / lleferydd yn ddefnyddiol, gan sicrhau bod y setiau data a gasglwyd yn flaenorol yn cael eu marcio i berffeithrwydd a'u grymuso i reoli achosion defnydd penodol, a allai gynnwys cymorth llais, cymorth llywio, cyfieithu, neu fwy.
Yn syml, mae anodi sain / lleferydd ar gyfer NLP yn ymwneud â labelu recordiadau mewn fformat sy'n cael ei ddeall wedi hynny gan y setiau dysgu peiriant. Er enghraifft, cafodd cynorthwywyr llais fel Cortana a Siri eu bwydo â chyfrolau gargantuan o sain anodedig i ddechrau er mwyn iddynt allu deall cyd-destun ein hymholiadau, emosiynau, teimladau, semanteg a naws eraill.
Offeryn Anodi Lleferydd a Sain Wedi'i Bweru gan Cudd-wybodaeth Ddynol
Er gwaethaf casglu data yn estynedig, ni ddisgwylir i fodelau dysgu peiriannau ddeall cyd-destun a pherthnasedd ar eu pennau eu hunain. Wel, gallant ond ni fyddwn yn siarad am yr AIs hunan-ddysgu am y tro. Ond hyd yn oed pe bai modelau NLP hunan-ddysgu yn cael eu defnyddio, byddai cam cychwynnol yr hyfforddiant neu ddysgu dan oruchwyliaeth yn gofyn iddynt gael eu bwydo ag adnoddau sain haenog metadata.
Dyma lle mae Shaip yn cael ei chwarae trwy sicrhau bod setiau data o'r radd flaenaf ar gael i hyfforddi setiau AI ac ML, yn unol â'r achosion defnydd safonol. Gyda ni wrth eich ochr chi, nid oes angen i chi ail ddyfalu model delfryd gan fod ein gweithlu proffesiynol a thîm o anodwyr arbenigol bob amser yn y gwaith i labelu a chategoreiddio data lleferydd mewn ystorfeydd perthnasol.
- Graddiwch alluoedd eich model NLP
- Cyfoethogi setiau prosesu iaith naturiol gyda data sain gronynnog
- Profiad o gyfleusterau anodi personol ac anghysbell
- Archwiliwch y technegau gorau i ddileu sŵn fel anodi aml-label, ymarferol
Ein Harbenigedd
Nid yw Labelu Sain / Anodi Custom yn freuddwyd bell bellach
Mae gwasanaethau labelu Lleferydd a Sain wedi bod yn un o gryfderau Shaip ers y dechrau. Datblygu, hyfforddi a gwella AI sgyrsiol, chatbots, a pheiriannau adnabod lleferydd gyda'n datrysiadau labelu sain a lleferydd o'r radd flaenaf. Gall ein rhwydwaith o ieithyddion cymwys ledled y byd gyda thîm rheoli prosiect profiadol gasglu oriau o sain amlieithog ac anodi symiau mawr o ddata i hyfforddi cymwysiadau llais. Rydym hefyd yn trawsgrifio ffeiliau sain i dynnu mewnwelediadau ystyrlon sydd ar gael mewn fformatau sain. Nawr dewiswch y dechneg labelu sain a lleferydd sy'n gweddu orau i'ch nod a gadewch dasgu syniadau a materion technegol i Shaip.
Trawsgrifio Sain
Datblygu modelau NLP deallus trwy fwydo llwythi o ddata lleferydd / sain wedi'u trawsgrifio'n fanwl gywir. Yn Shaip, rydyn ni'n gadael i chi ddewis o set ehangach o ddewisiadau, gan gynnwys sain safonol, air am air, a thrawsgrifio amlieithog. Hefyd, gallwch chi hyfforddi'r modelau gyda dynodwyr siaradwr ychwanegol a data stampio amser.
Labelu Lleferydd
Mae labelu lleferydd neu sain yn dechneg anodi safonol sy'n ymwneud â gwahanu synau a labelu â metadata penodol. Mae hanfod y dechneg hon yn cynnwys adnabod seiniau o ddarn o sain yn ontolegol a'u hanodi'n gywir i wneud y setiau data hyfforddi yn fwy cynhwysol
Dosbarthiad Sain
Fe'i defnyddir gan gwmnïau anodi lleferydd i hyfforddi'r AIs i berffeithrwydd, yn ymwneud â dadansoddi recordiadau sain, yn unol â'r cynnwys. Gyda dosbarthiadau sain, gall peiriannau adnabod lleisiau a synau, wrth allu gwahaniaethu rhwng y ddau, fel rhan o drefn hyfforddi fwy rhagweithiol.
Gwasanaethau Data Sain Amlieithog
Mae casglu data sain amlieithog yn ddefnyddiol dim ond os yw'r anodwyr yn gallu eu labelu a'u rhannu yn unol â hynny. Dyma lle mae gwasanaethau data sain amlieithog yn dod i law wrth iddynt ymwneud ag anodi lleferydd yn seiliedig ar amrywiaeth yr iaith, i'w hadnabod a'i dosrannu'n berffaith gan yr AIs perthnasol
Iaith Naturiol
Llefaru
Mae NLU yn ymwneud ag anodi lleferydd dynol ar gyfer dosbarthu'r lleiaf o fanylion, fel semanteg, tafodieithoedd, cyd-destun, straen a mwy. Mae'r math hwn o ddata anodedig yn gwneud synnwyr wrth hyfforddi cynorthwywyr rhithwir a chatbots yn well.
Aml-Label
Anodi
Mae anodi data sain trwy droi at labeli lluosog yn bwysig er mwyn helpu modelau i wahaniaethu rhwng ffynonellau sain sy'n gorgyffwrdd. Yn y dull hwn, gallai set ddata sain berthyn i un neu lawer o ddosbarthiadau, y mae angen eu cyfleu'n benodol i'r model ar gyfer gwneud penderfyniadau yn well.
Diarization Llefarydd
Mae'n golygu rhannu ffeil sain mewnbwn yn segmentau homogenaidd sy'n gysylltiedig â siaradwyr unigol. Mae dyddiaduriad yn golygu nodi ffiniau siaradwyr a grwpio'r ffeiliau sain yn segmentau i bennu nifer y siaradwyr gwahanol. Mae'r broses hon yn helpu i awtomeiddio dadansoddiadau sgwrs a thrawsgrifio deialogau canolfan alwadau, sgyrsiau meddygol a chyfreithiol, a chyfarfodydd.
Trawsgrifiad Ffonetig
Yn wahanol i drawsgrifio rheolaidd sy'n trosi sain yn ddilyniant o eiriau, mae trawsgrifiad ffonetig yn nodi sut mae geiriau'n cael eu ynganu ac yn cynrychioli'r synau'n weledol gan ddefnyddio symbolau ffonetig. Mae trawsgrifio ffonetig yn ei gwneud hi’n haws nodi’r gwahaniaeth yn ynganiad yr un iaith mewn sawl tafodiaith.
Mathau o Ddosbarthiad Sain
Mae'n ceisio categoreiddio seiniau neu signalau sain i ddosbarthiadau wedi'u diffinio ymlaen llaw yn seiliedig ar yr amgylchedd y recordiwyd y sain ynddo. Rhaid i'r anodyddion data sain ddosbarthu'r recordiadau trwy nodi lle cawsant eu recordio, megis ysgolion, cartrefi, caffis, trafnidiaeth gyhoeddus, ac ati. Mae'r dechnoleg hon yn helpu i ddatblygu meddalwedd adnabod lleferydd, cynorthwywyr rhithwir, llyfrgelloedd sain ar gyfer amlgyfrwng, a gwyliadwriaeth sain systemau.
Mae'n rhan hanfodol o'r dechnoleg adnabod sain lle mae'r synau'n cael eu hadnabod a'u dosbarthu yn seiliedig ar yr amgylcheddau y maent yn tarddu ohonynt. Mae'n anodd nodi digwyddiadau sain amgylcheddol gan nad ydynt yn dilyn patrymau statig fel cerddoriaeth, rhythmau na ffonemau semantig. Er enghraifft, synau cyrn, seirenau, neu blant yn chwarae. Mae'r system hon yn helpu i ddatblygu systemau diogelwch gwell i adnabod achosion o dorri i mewn, ergydion gwn, a chynnal a chadw rhagfynegol.
Mae dosbarthiad cerddoriaeth yn dadansoddi ac yn dosbarthu cerddoriaeth yn awtomatig yn seiliedig ar y genre, offerynnau, naws, ac ensemble. Mae hefyd yn helpu i ddatblygu llyfrgelloedd cerddoriaeth ar gyfer gwell trefniadaeth ac adalw darnau o gerddoriaeth anodedig. Defnyddir y dechnoleg hon yn gynyddol i fireinio argymhellion defnyddwyr, nodi tebygrwydd cerddorol, a darparu hoffterau cerddorol.
Mae NLU yn rhan hanfodol o'r dechnoleg Prosesu Iaith Naturiol sy'n helpu peiriannau i ddeall lleferydd dynol. Dau brif gysyniad NLU yw bwriad a geiriau. Mae NLU yn dosbarthu mân fanylion lleferydd dynol megis tafodiaith, ystyr, a semanteg. Mae'r dechnoleg hon yn helpu i ddatblygu chatbots uwch a chynorthwywyr rhithwir i ddeall lleferydd dynol yn well.
Rhesymau dros ddewis Shaip fel eich Partner Anodi Sain Dibynadwy
Pobl
Timau pwrpasol a hyfforddedig:
- 30,000+ o gydweithredwyr ar gyfer Creu Data, Labelu a SA
- Tîm Rheoli Prosiect Credentialed
- Tîm Datblygu Cynnyrch Profiadol
- Tîm Cyrchu ac Ymuno Pyllau Talent
Proses
Sicrheir effeithlonrwydd proses uchaf gyda:
- Proses Porth Llwyfan 6 Sigma cadarn
- Tîm ymroddedig o 6 gwregys du Sigma - Perchnogion prosesau allweddol a chydymffurfiaeth ag ansawdd
- Dolen Gwelliant ac Adborth Parhaus
Llwyfan
Mae'r platfform patent yn cynnig buddion:
- Llwyfan o'r dechrau i'r diwedd ar y we
- Ansawdd Impeccable
- TAT cyflymach
- Dosbarthu Di-dor
Pobl
Timau pwrpasol a hyfforddedig:
- 30,000+ o gydweithredwyr ar gyfer Creu Data, Labelu a SA
- Tîm Rheoli Prosiect Credentialed
- Tîm Datblygu Cynnyrch Profiadol
- Tîm Cyrchu ac Ymuno Pyllau Talent
Proses
Sicrheir effeithlonrwydd proses uchaf gyda:
- Proses Porth Llwyfan 6 Sigma cadarn
- Tîm ymroddedig o 6 gwregys du Sigma - Perchnogion prosesau allweddol a chydymffurfiaeth ag ansawdd
- Dolen Gwelliant ac Adborth Parhaus
Llwyfan
Mae'r platfform patent yn cynnig buddion:
- Llwyfan o'r dechrau i'r diwedd ar y we
- Ansawdd Impeccable
- TAT cyflymach
- Dosbarthu Di-dor
Pam y dylech allanoli Labelu / Anodi Data Sain
Tîm Ymroddi
Amcangyfrifir bod gwyddonwyr data yn treulio dros 80% o'u hamser yn glanhau data a pharatoi data. Gydag gontract allanol, gall eich tîm o wyddonwyr data ganolbwyntio ar barhau i ddatblygu algorithmau cadarn gan adael rhan ddiflas y swydd i ni.
Scalability
Byddai hyd yn oed model Dysgu Peiriant (ML) ar gyfartaledd yn gofyn am labelu darnau mawr o ddata, sy'n ei gwneud yn ofynnol i gwmnïau dynnu adnoddau o dimau eraill. Gydag ymgynghorwyr anodi data fel ni, rydym yn cynnig arbenigwyr parth sy'n gweithio'n benodol ar eich prosiectau ac sy'n gallu graddio gweithrediadau yn hawdd wrth i'ch busnes dyfu.
Gwell Ansawdd
Bydd arbenigwyr parth pwrpasol, sy'n anodi diwrnod i mewn a diwrnod allan - unrhyw ddiwrnod - yn gwneud gwaith uwchraddol o'i gymharu â thîm, y mae angen iddo gynnwys tasgau anodi yn eu hamserlenni prysur. Afraid dweud, mae'n arwain at well allbwn.
Dileu Rhagfarn Fewnol
Y rheswm pam mae modelau AI yn methu, yw oherwydd bod timau sy'n gweithio ar gasglu ac anodi data yn anfwriadol yn cyflwyno gogwydd, yn gwyro'r canlyniad terfynol ac yn effeithio ar gywirdeb. Fodd bynnag, mae'r gwerthwr anodi data yn gwneud gwaith gwell wrth anodi'r data er mwyn gwella cywirdeb trwy ddileu rhagdybiaethau a thuedd.
Gwasanaethau a Gynigir
Nid yw casglu data delwedd arbenigol yn ymarferol ar gyfer setiau AI cynhwysfawr. Yn Shaip, gallwch hyd yn oed ystyried y gwasanaethau canlynol i wneud modelau mewn ffordd yn fwy eang na'r arfer:
Anodi Testun
Gwasanaethau
Rydym yn arbenigo mewn gwneud hyfforddiant data testunol yn barod trwy anodi setiau data cynhwysfawr, gan ddefnyddio anodi endid, dosbarthu testun, anodi teimlad, ac offer perthnasol eraill.
Anodi Delwedd
Gwasanaethau
Rydym yn ymfalchïo mewn labelu, setiau data delwedd wedi'u segmentu i hyfforddi modelau gweledigaeth gyfrifiadurol. Mae rhai o'r technegau perthnasol yn cynnwys adnabod ffiniau a dosbarthu delweddau.
Anodi Fideo
Gwasanaethau
Mae Shaip yn cynnig gwasanaethau labelu fideo pen uchel ar gyfer hyfforddi modelau Computer Vision. Y nod yw gwneud setiau data yn ddefnyddiadwy gydag offer fel adnabod patrwm, canfod gwrthrychau, a mwy.
Adnoddau a Argymhellir
Canllaw Prynwr
Canllaw i Brynwyr ar gyfer AI Sgyrsiol
Mae'r chatbot y buoch chi'n sgwrsio ag ef yn rhedeg ar system AI sgyrsiol ddatblygedig sy'n cael ei hyfforddi, ei phrofi a'i hadeiladu gan ddefnyddio tunnell o setiau data adnabod lleferydd
Cynnigiadau
Gwasanaethau Casglu Data Lleferydd ar gyfer eich AI
Mae Shaip yn cynnig gwasanaethau casglu data llafar/sain o’r dechrau i’r diwedd mewn dros 150+ o ieithoedd i alluogi technolegau llais-alluog i ddarparu ar gyfer set amrywiol o gynulleidfaoedd ledled y byd.
Blog
Beth yw Anodi Sain / Lleferydd Gyda Enghraifft
Rydyn ni i gyd wedi gofyn rhai cwestiynau penagored i Alexa (neu gynorthwywyr llais eraill). Alexa, ydy'r lle pizza agosaf ar agor? Alexa, pa fwyty yn fy lleoliad sy'n cynnig dosbarthiad am ddim i'm cyfeiriad?
Nawr paratowch setiau data sain sydd wedi'u hymchwilio'n dda, gronynnog, wedi'u segmentu ac aml-label ar gyfer AIs deallus
Cwestiynau a Ofynnir yn Aml (COA)
Mae anodydd sain naill ai'n berson neu'n rhyngwyneb greddfol sy'n helpu i gategoreiddio cynnwys sain trwy ei labelu â metadata.
Ar gyfer anodi ffeil sain, mae angen i chi ei phrosesu gan ddefnyddio'r feddalwedd anodi a ffefrir. Yn syml, gallwch ddewis amserlen yr anodiad, label sy'n gweddu orau i'r darn, a'r haenau y mae angen anodi'r ffeil sain yn unol â hwy. O safbwynt symlach, mae'r dull yn cynnwys dod o hyd i elfennau sain penodol yn y ffeil, fel sŵn, lleferydd, cerddoriaeth a mwy, a'u labelu yn unol â'r dosbarth penodol ar gyfer modelau hyfforddi yn well.
Un enghraifft hawdd ei deall o anodi lleferydd yw darostwng yr un peth i ddarllen gweithredol trwy anodwr. Ar ôl i'r broses gael ei rhoi ar waith, gallwch labelu rhai elfennau o'r araith ar gyfer semanteg a thafodieithoedd, y gellir wedyn eu bwydo i'r VAs a'r chatbots ar gyfer gwella galluoedd rhagfynegol.
Mae anodi sain / lleferydd mewn prosesu iaith naturiol yn ymwneud â pharatoi'r setiau data a gasglwyd yn well, trwy eu labelu a'u segmentu'n well, yn enwedig o safbwynt nod-benodol.
Mae dysgu trwy beiriant yn ymwneud â modelau hyfforddi gyda mewnwelediadau awtomataidd. Er bod y data a gasglwyd yn chwarae rhan fawr yn hyn o beth, mae anodi sain yn gofalu am ddysgu strwythuredig trwy helpu'r modelau i ddeall natur lleferydd, acwsteg, sain, a'r patrwm cysylltiedig yn well.