Ses Yapay Zekası için Ses Etiketleme ve Konuşma Etiketleme Hizmetleri

150'den fazla dilde, uzman yorumcular tarafından sunulan, üretime hazır ses veri setleri; konuşma etiketleme, transkripsiyon, konuşmacı ayrıştırma ve akustik olay etiketleme hizmetleri.

İletişim
Sesli açıklama

Sesli Açıklama Nedir?

Ses etiketleme, makine öğrenimi modellerinin (otomatik konuşma tanıma (ASR), sesli asistanlar, konuşma yapay zekası ve üretken ses yapay zekası) gerçek dünyadaki sesleri yorumlayabilmesi için ses dosyasındaki konuşulan kelimeleri, sesleri, konuşmacıları, duyguları ve akustik olayları etiketleme işlemidir. Shaip, 150'den fazla dilde yönetilen bir hizmet olarak ses etiketleme hizmeti sunmakta olup, eğitimli dilbilimci etiketleyicileri, yapay zeka destekli araçları ve 6 Sigma kalite çerçevesini bir araya getirmektedir.

Uzmanlığımız

Özel Ses Etiketleme / Açıklama artık uzak bir hayal değil

Konuşma ve Ses etiketleme hizmetleri, başından beri Shaip'in gücü olmuştur. Son teknoloji ses ve konuşma etiketleme çözümlerimizle konuşmaya dayalı AI, sohbet robotları ve konuşma tanıma motorları geliştirin, eğitin ve iyileştirin. Deneyimli bir proje yönetimi ekibi ile dünyanın dört bir yanından kalifiye dilbilimciler ağımız, saatlerce çok dilli ses toplayabilir ve sesle etkinleştirilen uygulamaları eğitmek için büyük hacimli verilere açıklama ekleyebilir. Ayrıca, ses formatlarında mevcut olan anlamlı içgörüleri elde etmek için ses dosyalarını da yazıya döküyoruz. Şimdi hedefinize en uygun ses ve konuşma etiketleme tekniğini seçin ve beyin fırtınası ile teknik ayrıntıları Shaip'e bırakın.

Ses transkripsiyon

Konuşma Transkripsiyonu ve Zaman Damgası

Konuşmacı kimlikleri ve kelime düzeyinde zaman damgaları içeren, kelimesi kelimesine, kelimesi kelimesine olmayan ve fonetik transkripsiyon, ASR ve STT model eğitimi için hazır. Üretim kalitesinde veri kümeleri için JSON, TextGrid, ELAN, CTM ve özel şemalar formatında çıktı.

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

Akustik Olay ve Ses Sınıflandırması

Çevresel ses tanıma, gözetim, öngörücü bakım ve klinik solunum yapay zekası için alarm sesleri, öksürükler, silah sesleri, makine sesleri, trafik, ayak sesleri gibi konuşma dışı sesleri etiketler. Müşteri şemalarına göre uyarlanmış özel taksonomiler ve AudioSet uyumlu dışa aktarımlarla tek etiketli veya çok etiketli.

Çok dilli ses veri hizmetleri

Çok Dilli Sesli Açıklama

150'den fazla dil ve lehçede (kaynak kısıtlı ve Hint dilleri dahil) ana dili konuşan yorumcular, kod değiştirme kayıtlarını, bölgesel aksanları ve kültüre özgü terminolojiyi ele alıyor. Küresel sesli yapay zeka uygulamalarının, yalnızca İngilizce veya tek dilli tedarikçilerin sağlayamayacağı dilsel kapsama alanına ihtiyaç duyduğu durumlarda kullanışlıdır.

Doğal dil ifadesi

Doğal Dil Anlama (NLU) ve Niyet Etiketleme

Konuşma dilinde niyet, varlık ve yuva etiketlemesi, lehçe, anlamsal ve duygu katmanlarıyla birlikte sunulmaktadır. Veri seti formatı, tek bir ifade içinde iki veya daha fazla dil arasında kod değiştirme de dahil olmak üzere gerçek konuşmaları ele almak üzere eğitilmiş sohbet botlarını, IVR sistemlerini, sesli asistanları ve üretken sesli ajanları desteklemektedir.

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 günlüğü

Konuşmacı Ayrıştırma ve Tanımlama

Çağrı merkezi konuşmaları, klinik konsültasyonlar, toplantılar gibi uzun kayıtları konuşmacı başına homojen bölümlere ayıran sınır tespiti. Kullanım durumuna bağlı olarak cinsiyet, yaş grubu ve dil etiketlemesi içerir ve modellerin çok konuşmacılı ortamlarda konuşmayı doğru bir şekilde sınıflandırmasına 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.

Üretken ve Çok Modlu Yapay Zeka için Sesli Açıklama

Üretken ses yapay zekası için özel etiketleme, ses çıkışları için RLHF, konuşmayı metin veya video ile birleştiren çok modlu eğitim verileri ve TTS veri seti hazırlığı. Konuşma ve ses klonlama modellerinin ince ayarı için istem-yanıt ses çiftleri, tercih sıralaması ve stil/ton etiketleri içerir.

Ses Sınıflandırma Türleri

Akustik Veri Sınıflandırması

Sesler, kayıt ortamına göre sınıflandırılır: okullar, evler, kafeler, toplu taşıma araçları, taşıtlar. Bu sınıflandırma, yalnızca kelimeleri değil, bağlamı da tanıması gereken konuşma tanıma sistemleri, sanal asistanlar, ses kütüphaneleri ve gözetim sistemleri için kullanılır.

Müzik veya konuşma dışındaki ses olayları (korna sesleri, sirenler, silah sesleri, cam kırılması, çocuk oyunları, makine sesleri) güvenlik yapay zekası, öngörücü bakım ve akıllı şehir uygulamaları için etiketlenir; bu uygulamalarda kalıba dayalı sınıflandırma geçerli değildir.

 Müzik kütüphaneleri, öneri sistemleri, telif hakkı tespiti ve içerik denetimi için tür, enstrüman, ruh hali, tempo ve topluluk etiketleri. Türler veya ruh halleri arasında geçiş yapan parçalar için çoklu etiket etiketleme özelliğini içerir.

Konuşma düzeyinde niyet ve anlam (lehçe, anlambilim, vurgu, tonlama) çıkarılarak, yalnızca ne söylendiğine değil, nasıl söylendiğine de yanıt veren sohbet robotları, sesli asistanlar ve konuşma tabanlı yapay zekâ sistemleri güçlendiriliyor.

İnsan Zekası Tarafından Desteklenen Konuşma ve Ses Açıklama Aracı

Uzun süre veri toplasalar bile, makine öğrenimi modellerinin kendi başlarına bağlamı ve alaka düzeyini anlamaları beklenemez. Kendi kendine öğrenen doğal dil işleme (NLP) modelleri kullanıma hazır olsa bile, eğitimin veya daha doğrusu denetimli öğrenmenin ilk aşamasında, meta veri katmanlı ses kaynaklarıyla beslenmeleri gerekecektir.

İşte tam bu noktada Shaip devreye giriyor ve standart kullanım durumlarına göre yapay zeka ve makine öğrenimi sistemlerini eğitmek için en son teknolojiye sahip veri kümelerini kullanıma sunuyor. Profesyonel iş gücümüz ve uzman etiketleyicilerden oluşan ekibimiz, ilgili veri depolarındaki konuşma verilerini etiketlemek ve kategorize etmek için sürekli çalışıyor.

Konuşma ek açıklaması
  • 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

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.

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.

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.

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 açıklaması

Metin Açıklama Hizmetleri

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

Daha fazla
Görüntü açıklaması

Görüntü Açıklama Hizmetleri

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

Daha fazla
Video ek açıklaması

Video Açıklama Hizmetleri

Shaip, Bilgisayarlı Görüntü modellerinin eğitimi için üst düzey video etiketleme hizmetleri sunuyor.
Buradaki amaç, veri kümelerini desen tanıma, nesne tespiti gibi araçlarla kullanılabilir hale getirmektir.

Daha fazla

Önerilen Kaynaklar

Konuşmaya dayalı yapay zeka
Alıcı Rehberi

Konuşmalı Yapay Zeka için Alıcı Kılavuzu

Sohbet ettiğiniz sohbet robotu, tonlarca konuşma tanıma veri kümesi kullanılarak eğitilmiş, test edilmiş ve oluşturulmuş gelişmiş bir konuşma tabanlı yapay zeka sisteminde çalışır.

Daha fazla
Konuşma verisi toplama
teklifleri

AI'larınız için Konuşma Verisi Toplama Hizmetleri

Shaip, ses özellikli teknolojilerin dünya çapında çeşitli kitlelere hitap etmesini sağlamak için 150'den fazla dilde uçtan uca konuşma/ses verisi toplama hizmetleri sunar.

Daha fazla
Sesli açıklama hizmetleri
Blog

Örnekle Ses / Konuşma Açıklaması Nedir?

Hepimiz Alexa'ya (veya diğer sesli asistanlara) bazı açık uçlu sorular sorduk. Alexa, en yakın pizzacı açık mı? Alexa, konumumdaki hangi restoran adresime ücretsiz teslimat sunuyor?

Daha fazla

Öne Çıkan Müşteriler

Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.

Sesli Açıklama Uzmanlarını İşe Alın.

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

İletişim
Ses dosyasına ses etiketi ekleme, makine öğrenimi modellerinin gerçek dünyadaki sesleri yorumlayabilmesi için ses dosyasındaki konuşulan kelimeleri, sesleri, konuşmacıları, duyguları ve akustik olayları etiketleme işlemidir. Transkripsiyon yalnızca konuşmayı metne dönüştürürken, etiket ekleme daha da ileri giderek kimin konuştuğunu, hangi dili kullandığını, hangi duyguların veya arka plan seslerinin mevcut olduğunu ve her olayın ses dosyasında nerede gerçekleştiğini etiketler. Sesli asistanlar, otomatik konuşma tanıma (ASR) sistemleri ve konuşma tabanlı yapay zeka, yalnızca transkripsiyon değil, etiketlenmiş ses dosyalarına ihtiyaç duyar.
Shaip, zaman damgalı konuşma transkripsiyonu, konuşmacı ayrıştırma ve tanımlama, akustik olay ve ses sınıflandırması, doğal dil anlama (NLU) ve niyet açıklaması, fonetik transkripsiyon, örtüşen ses kaynakları için çok etiketli açıklama, 150'den fazla dilde çok dilli ses açıklaması ve RLHF tercih sıralaması ve TTS veri seti hazırlığı dahil olmak üzere üretken ses yapay zekası için özel etiketleme hizmetleri sunmaktadır. Açıklama, isteğe bağlı özel ekiplerle yönetilen bir hizmet olarak sunulmaktadır.
 
Shaip, sağlık ve klinik sesli yapay zeka (solunum olay tespiti ve doktor diktesi dahil), konuşma yapay zekası ve sesli asistanlar, çok dilli ve gürültülü ortamlar için ASR/STT, çağrı merkezi analitiği, otomotiv kabin içi seslendirme ve metinden sese dönüştürme ve ses klonlama dahil olmak üzere üretken sesli yapay zeka için ses açıklaması desteği sunmaktadır. Her bir dikey alan, alanında deneyimli açıklama uzmanları tarafından desteklenmekte ve gerektiğinde, klinik iş yükleri için HIPAA gibi adlandırılmış çerçeve uyumluluğu sağlanmaktadır.
 
Shaip'te ses kayıtlarının etiketlenmesi, çok katmanlı incelemeyi içeren 6 Sigma aşama-kapı kalite çerçevesi altında yürütülmektedir: etiketleyici öz denetimi, akran değerlendirmesi, uzman denetimi ve istatistiksel örnekleme. Etiketleyiciler arası uyum ölçülmekte ve görev karmaşıklığına bağlı olarak genellikle %95'in üzerinde tutulmaktadır. Her dil için anadili konuşan etiketleyiciler kullanılmakta, yapay zeka destekli ön etiketleme varyansı azaltmakta ve 6 Sigma kara kuşak uzmanlarından oluşan özel bir ekip süreç uyumluluğu ve sürekli iyileştirme döngülerinden sorumludur.
 
Shaip'in açıklama ağı, başlıca Avrupa, Doğu Asya ve Orta Doğu dilleri, Hint dilleri, Afrika dilleri ve çeşitli düşük kaynaklı diller de dahil olmak üzere 150'den fazla dil ve lehçeyi kapsamaktadır. İki dilin tek bir konuşma içinde dönüşümlü olarak kullanıldığı kod değiştirme kayıtları, çok dilli açıklama uzmanları tarafından işlenir; bu da iki dilli veya çok dilli kullanıcılara hizmet veren küresel sesli yapay zeka uygulamaları için kritik öneme sahiptir.
 
Evet. Sesli açıklama iş akışları, ISO 27001 sertifikalı bir bilgi güvenliği yönetim sistemi altında yürütülür, korunan sağlık bilgileri (PHI) için HIPAA uyumludur ve AB'de ikamet eden veri sahipleri için GDPR uyumludur. Erişim kontrolleri ve denetim kayıtları SOC 2 ile uyumludur ve en hassas veri kümeleri için gizlilik sözleşmesiyle bağlı özel açıklama ekipleri veya yerinde açıklama hizmeti düzenlenebilir.
Üretken ses yapay zekası ve büyük ses modelleri, standart transkripsiyonun ötesinde verilere ihtiyaç duyar. Shaip, hızlı yanıt veren ses çiftleri, ses çıktılarında RLHF tercih sıralaması, ses klonlama için çok konuşmacılı etiketlenmiş veri kümeleri, ses stili ve duygu etiketleme ve TTS veri seti hazırlığı sağlar. Çıktı, yaygın ince ayar süreçleriyle uyumlu formatlarda sunulur ve model önyargısını azaltmak için konuşmacılar arasında dilsel ve kültürel çeşitlilik kontrol edilir.
 
Evet. Shaip'in açıklama işlem hattı, arka plan gürültüsü katmanlarını, kod değiştirmeyi, saha kayıt koşullarını ve alan özel terminolojisini (tıbbi, hukuki, finansal, otomotiv ve endüstriyel) destekler. Akustik olay taksonomileri, klinik solunum olaylarından (öksürük, hırıltı) endüstriyel seslere (alarmlar, makineler) ve güvenlikle ilgili olaylara (silah sesleri, cam kırılması) kadar, müşterinin kullanım durumuna göre özelleştirilebilir veya AudioSet uyumlu dışa aktarımlar yapılabilir.
 

Sistemlerin kelimeleri, aksanları ve anlamı tanımlamasına yardımcı olmak için etiketli veriler sağlar, böylece transkripsiyonu ve anlamayı iyileştirir.

Zorluklardan biri de aksan ve lehçelerin yönetimidir. Shaip, bu süreci küresel dilbilimciler ve ölçeklenebilir süreçlerle yönetmektedir.