Akıllı Yapay Zeka'lar için Sesli Açıklama

Yetkili sesli açıklama hizmetleriyle konuşma ve algıya dayalı, yeni nesil yapay zekalar geliştirin 

Ses Açıklaması

Ses veri hattınızdaki darboğazları şimdi ortadan kaldırın

Öne Çıkan Müşteriler

NLP için Sesli / Konuşma Açıklama Servislerine neden ihtiyaç duyulur?

Araç içi navigasyonlardan etkileşimli VA'lara kadar, konuşmayla etkinleştirilen sistemler son zamanlarda gösteriyi yürütüyor. Bununla birlikte, bu yaratıcı ve özerk kurulumların doğru ve verimli bir şekilde çalışması için bölümlere ayrılmış, bölümlere ayrılmış ve küratörlü verilerle beslenmeleri gerekir.

Ses/konuşma verileri toplama, içgörü kullanılabilirliği ile ilgilenirken, veri kümelerini körü körüne beslemek, bağlama özel olmadıkça modellere pek yardımcı olmaz. Ses/konuşma etiketlemesi veya ek açıklamanın işe yaradığı yer burasıdır ve önceden toplanan veri kümelerinin mükemmel bir şekilde işaretlenmesini ve sesli yardım, navigasyon desteği, çeviri veya daha fazlasını içerebilecek belirli kullanım durumlarını yönetme yetkisinin verilmesini sağlar.

Basitçe söylemek gerekirse, NLP için ses/konuşma ek açıklaması, kayıtları daha sonra makine öğrenimi kurulumları tarafından anlaşılan bir biçimde etiketlemekle ilgilidir. Örneğin, Cortana ve Siri gibi sesli asistanlar, sorgularımızın, duygularımızın, duygularımızın, semantiklerimizin ve diğer nüanslarımızın bağlamını anlayabilmeleri için başlangıçta çok sayıda açıklamalı sesle beslendi.

İnsan Zekası Tarafından Desteklenen Konuşma ve Ses Açıklama Aracı

Uzun uzadıya veri toplamasına rağmen, makine öğrenimi modellerinin kendi başlarına bağlamı ve alaka düzeyini anlamaları beklenmez. Pekala, yapabilirler ama şimdilik kendi kendine öğrenen yapay zekalardan bahsetmeyeceğiz. Ancak kendi kendine öğrenen NLP modelleri konuşlandırılacak olsa bile, eğitimin ilk aşaması veya daha doğrusu denetimli öğrenme, bunların üst veri katmanlı ses kaynaklarıyla beslenmesini gerektirecektir.

Shaip, standart kullanım durumlarına göre AI ve ML kurulumlarını eğitmek için son teknoloji veri kümelerini kullanıma sunarak burada devreye giriyor. Bizimle yanınızdayken, profesyonel iş gücümüz ve uzman yorumculardan oluşan bir ekip, konuşma verilerini ilgili havuzlarda etiketlemek ve sınıflandırmak için her zaman iş başında olduğundan, ikinci bir model fikri tahminine ihtiyacınız yoktur.

Konuşma Açıklaması
  • NLP modelinizin yeteneklerini ölçeklendirin
  • Doğal dil işleme kurulumlarını ayrıntılı ses verileriyle zenginleştirin
  • Yüz yüze ve uzaktan açıklama tesislerini deneyimleyin
  • Çok etiketli açıklama, uygulamalı uygulama gibi en iyi gürültü giderme tekniklerini keşfedin

Uzmanlığımız

Özel Ses Etiketleme / Açıklama artık uzak bir hayal değil

Konuşma ve Ses etiketleme hizmetleri, en başından beri Shaip'in en güçlü yönü olmuştur. Son teknoloji ses ve konuşma etiketleme çözümlerimizle konuşma tabanlı yapay zeka, sohbet robotları ve konuşma tanıma motorları geliştirin, eğitin ve iyileştirin. Deneyimli bir proje yönetim ekibine sahip dünya çapındaki nitelikli dil uzmanlarından oluşan ağımız, saatlerce çok dilli ses toplayabilir ve sesli uygulamaları eğitmek için büyük miktarda veriye açıklama ekleyebilir. Ayrıca, ses formatlarında mevcut olan anlamlı bilgileri çıkarmak için ses dosyalarını da yazıya döküyoruz. Şimdi hedefinize en uygun ses ve konuşma etiketleme tekniğini seçin ve beyin fırtınası ve teknik ayrıntıları Shaip'e bırakın

Ses Transkripsiyonu

Ses Transkripsiyonu

Kamyonlarca tam olarak kopyalanmış konuşma/ses verilerini besleyerek akıllı NLP modelleri geliştirin. Shaip'te standart ses, kelimesi kelimesine ve çok dilli transkripsiyon dahil olmak üzere daha geniş bir dizi seçenek arasından seçim yapmanıza izin veriyoruz. Ayrıca, modelleri ek konuşmacı tanımlayıcıları ve zaman damgası verileriyle eğitebilirsiniz.

Konuşma Etiketleme

Konuşma Etiketleme

Konuşma veya Ses etiketleme, sesleri ayırma ve belirli meta verilerle etiketleme ile ilgili standart bir açıklama tekniğidir. Bu tekniğin özü, bir ses parçasından gelen seslerin ontolojik olarak tanımlanmasını ve eğitim veri kümelerini daha kapsayıcı hale getirmek için bunları doğru bir şekilde açıklamayı içerir.

Ses Sınıflandırması

Ses Sınıflandırması

Konuşma açıklama şirketleri tarafından AI'ları mükemmelliğe eğitmek için kullanılır, içeriğe göre ses kayıtlarını analiz etmekle ilgilidir. Ses sınıflandırmaları ile makineler, daha proaktif bir eğitim rejiminin bir parçası olarak ikisi arasında ayrım yapabilirken sesleri ve sesleri tanımlayabilir.

Çok Dilli Ses Veri Hizmetleri

Çok Dilli Ses Veri Hizmetleri

Çok dilli ses verilerinin toplanması, yalnızca açıklayıcılar bunları uygun şekilde etiketleyip bölümlere ayırabiliyorsa yararlıdır. Bu, çok dilli ses veri hizmetlerinin, ilgili AI'lar tarafından mükemmel bir şekilde tanımlanması ve ayrıştırılması için dilin çeşitliliğine dayalı açıklama ekleme ile ilgili olduğu için kullanışlı olduğu yerdir.

Doğal Dil İfadesi

Doğal lisan
söyleyiş

NLU, anlambilim, lehçeler, bağlam, vurgu ve daha fazlası gibi en küçük ayrıntıları sınıflandırmak için insan konuşmasına açıklama eklemekle ilgilenir. Bu açıklamalı veri biçimi, sanal asistanları ve sohbet robotlarını daha iyi eğitmek için anlamlıdır.

Çoklu Etiket Açıklaması

Çok Etiket
not

Birden çok etikete başvurarak ses verilerine açıklama eklemek, modellerin çakışan ses kaynaklarını ayırt etmesine yardımcı olmak için önemlidir. Bu yaklaşımda, bir ses veri seti, daha iyi karar vermek için modele açıkça aktarılması gereken bir veya daha fazla sınıfa ait olabilir.

Konuşmacı Günlükleştirme

Bir giriş ses dosyasını, tek tek hoparlörlerle ilişkili homojen bölümlere ayırmayı içerir. Günlükleştirme, konuşmacı sınırlarını belirlemek ve farklı konuşmacıların sayısını belirlemek için ses dosyalarını bölümlere ayırmak anlamına gelir. Bu süreç, çağrı merkezi diyaloglarının, tıbbi ve yasal konuşmaların ve toplantıların konuşma analizini ve yazıya dökülmesini otomatikleştirmeye yardımcı olur.

Fonetik Transkripsiyon

Fonetik transkripsiyon

Sesi bir kelime dizisine dönüştüren normal transkripsiyonun aksine, fonetik transkripsiyon kelimelerin nasıl telaffuz edildiğini not eder ve fonetik sembolleri kullanarak sesleri görsel olarak temsil eder. Fonetik transkripsiyon, aynı dilin birkaç lehçedeki telaffuz farkını not etmeyi kolaylaştırır.

Ses Sınıflandırma Türleri

Sesin kaydedildiği ortama bağlı olarak sesleri veya ses sinyallerini önceden tanımlanmış sınıflara ayırmaya çalışır. Ses verisi açıklayıcıları, okullar, evler, kafeler, toplu taşıma vb. gibi nerede kaydedildiklerini belirleyerek kayıtları sınıflandırmak zorundadır. Bu teknoloji, konuşma tanıma yazılımı, sanal asistanlar, multimedya için ses kitaplıkları ve ses tabanlı gözetim geliştirmeye yardımcı olur. sistemler. 

Seslerin tanındığı ve kaynaklandıkları ortamlara göre sınıflandırıldığı ses tanıma teknolojisinin kritik bir parçasıdır. Müzik, ritimler veya anlamsal fonemler gibi statik kalıpları takip etmedikleri için çevresel ses olaylarını belirlemek zordur. Örneğin, korna, siren veya oynayan çocukların sesleri. Bu sistem zorla girmeleri, silah seslerini ve kestirimci bakımı algılamak için gelişmiş güvenlik sistemlerinin geliştirilmesine yardımcı olur.

Müzik sınıflandırması, müziği türe, enstrümanlara, ruh haline ve topluluğa göre otomatik olarak analiz eder ve sınıflandırır. Ayrıca, açıklamalı müzik parçalarının daha iyi organize edilmesi ve alınması için müzik kitaplıkları geliştirmeye yardımcı olur. Bu teknoloji, kullanıcı önerilerinin ince ayarını yapmak, müzikal benzerlikleri belirlemek ve müzik tercihlerini sağlamak için giderek daha fazla kullanılmaktadır.

NLU, makinelerin insan konuşmasını anlamasına yardımcı olan Doğal Dil İşleme teknolojisinin önemli bir parçasıdır. NLU'nun iki ana kavramı niyet ve ifadelerdir. NLU, insan konuşmasının lehçe, anlam ve anlambilim gibi küçük ayrıntılarını sınıflandırır. Bu teknoloji, insan konuşmasını daha iyi anlamak için gelişmiş sohbet robotları ve sanal asistanlar geliştirmeye yardımcı olur.

Güvenilir Ses Açıklaması İş Ortağınız olarak Shaip'i seçmeniz için nedenler

İnsanlar

İnsanlar

Özel ve eğitimli ekipler:

  • Veri Oluşturma, Etiketleme ve Kalite Güvencesi için 30,000'den fazla ortak çalışan
  • Yetkili Proje Yönetim Ekibi
  • Deneyimli Ürün Geliştirme Ekibi
  • Yetenek Havuzu Tedarik ve Yerleştirme Ekibi
süreç

süreç

En yüksek süreç verimliliği aşağıdakilerle sağlanır:

  • Sağlam 6 Sigma Aşama Kapısı Süreci
  • 6 Sigma kara kuşaktan oluşan özel bir ekip – Kilit süreç sahipleri ve Kalite uyumluluğu
  • Sürekli İyileştirme ve Geri Bildirim Döngüsü
platform

platform

Patentli platform şu avantajlara sahiptir:

  • Web tabanlı uçtan uca platform
  • Kusursuz Kalite
  • Daha hızlı TAT
  • Sorunsuz Teslimat

Ses Verileri Etiketleme / Açıklamaları neden dış kaynak kullanmalısınız?

Adanmış Takım

Veri bilimcilerinin zamanlarının %80'inden fazlasını veri temizleme ve veri hazırlamaya harcadıkları tahmin edilmektedir. Dış kaynak kullanımıyla, veri bilimcilerden oluşan ekibiniz, işin sıkıcı kısmını bize bırakarak sağlam algoritmaların geliştirilmesine devam etmeye odaklanabilir.

ölçeklenebilirlik

Ortalama bir Makine Öğrenimi (ML) modeli bile, şirketlerin diğer ekiplerden kaynak çekmesini gerektiren büyük veri yığınlarını etiketlemeyi gerektirir. Bizim gibi veri açıklama danışmanlarıyla, projelerinizde özel olarak çalışan ve işiniz büyüdükçe operasyonları kolayca ölçekleyebilen alan uzmanları sunuyoruz.

Daha iyi kalite

Her gün ve her gün açıklama ekleyen özel alan uzmanları, herhangi bir gün, yoğun programlarında açıklama görevlerini barındırması gereken bir ekibe kıyasla daha üstün bir iş çıkarır. Söylemeye gerek yok, daha iyi çıktı ile sonuçlanır.

Dahili Önyargıyı Ortadan Kaldırın

AI modellerinin başarısız olmasının nedeni, veri toplama ve açıklama üzerinde çalışan ekiplerin istemeden önyargı oluşturması, sonucu çarpıtması ve doğruluğu etkilemesidir. Bununla birlikte, veri açıklama sağlayıcısı, varsayımları ve önyargıları ortadan kaldırarak daha iyi doğruluk için verilere açıklama ekleme konusunda daha iyi bir iş çıkarır.

Sunulan Hizmetler

Uzman görüntü verisi toplama, kapsamlı yapay zeka kurulumları için her yerde kullanıma hazır değildir. Shaip'te, modelleri normalden çok daha yaygın hale getirmek için aşağıdaki hizmetleri bile düşünebilirsiniz:

Metin Açıklama

Metin Açıklama
Hizmetlerimiz

Varlık açıklaması, metin sınıflandırması, duygu açıklaması ve diğer ilgili araçları kullanarak kapsamlı veri kümelerine açıklama ekleyerek metinsel veri eğitimini hazır hale getirme konusunda uzmanız.

Görüntü Açıklaması

Görüntü Açıklaması
Hizmetlerimiz

Bilgisayarlı görü modellerini eğitmek için segmentlere ayrılmış görüntü veri kümelerini etiketlemekten gurur duyuyoruz. İlgili tekniklerden bazıları, sınır tanıma ve görüntü sınıflandırmasını içerir.

Video Açıklaması

Video Açıklaması
Hizmetlerimiz

Shaip, Computer Vision modellerinin eğitimi için üst düzey video etiketleme hizmetleri sunar. Amaç, örüntü tanıma, nesne algılama ve daha fazlası gibi araçlarla veri kümelerini kullanılabilir hale getirmektir.

Sesli Açıklama Uzmanlarını İşe Alın.

Şimdi akıllı yapay zekalar için iyi araştırılmış, ayrıntılı, bölümlere ayrılmış ve çok etiketli ses veri kümeleri hazırlayın

Ses açıklayıcı, ses içeriğini meta verilerle etiketleyerek kategorilere ayırmaya yardımcı olan bir kişi veya sezgisel bir arabirimdir.

Bir ses dosyasına açıklama eklemek için, onu tercih edilen açıklama yazılımını kullanarak işlemeniz gerekir. Açıklamanın zaman çerçevesini, parçaya en uygun etiketi ve ses dosyasına açıklama eklenmesi gereken katmanları kolayca seçebilirsiniz. Daha basit bir perspektiften, yaklaşım, dosyada gürültü, konuşma, müzik ve daha fazlası gibi belirli ses öğelerini bulmayı ve bunları eğitim modelleri için verilen sınıfa göre daha iyi etiketlemeyi içerir.

Konuşma notunun kolayca anlaşılabilen bir örneği, aynı şeyi bir notlandırıcı aracılığıyla aktif okumaya tabi tutmaktır. İşlem etkinleştirildikten sonra, konuşmanın belirli öğelerini anlambilim ve lehçeler için etiketleyebilirsiniz; bunlar daha sonra tahmin yeteneklerini geliştirmek için VA'lara ve sohbet robotlarına beslenebilir.

Doğal dil işlemede ses/konuşma açıklamaları, özellikle amaca özel bir bakış açısıyla, toplanan veri kümelerini daha iyi etiketleyerek ve bölümlere ayırarak daha iyi hazırlamakla ilgilidir.

Makine öğrenimi, otomatikleştirilmiş içgörülere sahip eğitim modelleriyle ilgilidir. Toplanan veriler bu konuda önemli bir rol oynasa da, sesli açıklama, modellerin konuşmanın, akustiğin, sesin ve ilişkili kalıbın doğasını daha iyi anlamasına yardımcı olarak yapılandırılmış öğrenme ile ilgilenir.