음성 AI를 위한 오디오 주석 및 음성 라벨링 서비스
150개 이상의 언어로 제공되는 프로덕션 환경에 최적화된 오디오 데이터 세트 - 전문 주석자가 음성 라벨링, 전사, 화자 분할 및 음향 이벤트 태깅을 수행하여 제공합니다.
오디오 주석이란 무엇입니까?
오디오 주석은 머신 러닝 모델(자동 음성 인식(ASR), 음성 비서, 대화형 AI, 생성형 음성 AI)이 실제 소리를 해석할 수 있도록 오디오 파일에서 음성 단어, 소리, 화자, 감정 및 음향 이벤트를 표시하는 프로세스입니다. Shaip은 숙련된 언어 전문가와 AI 기반 도구, 6시그마 품질 프레임워크를 결합하여 150개 이상의 언어에 대한 오디오 주석 관리 서비스를 제공합니다.
우리의 전문성
맞춤형 오디오 라벨링/주석은 더 이상 먼 꿈이 아닙니다.
음성 및 오디오 라벨링 서비스는 처음부터 Shaip의 장점이었습니다. 최신 오디오 및 음성 라벨링 솔루션으로 대화형 AI, 챗봇 및 음성 인식 엔진을 개발, 교육 및 개선합니다. 숙련된 프로젝트 관리 팀과 함께 전 세계에 걸쳐 자격을 갖춘 언어 전문가 네트워크를 통해 몇 시간 분량의 다국어 오디오를 수집하고 대량의 데이터에 주석을 달아 음성 지원 애플리케이션을 교육할 수 있습니다. 또한 오디오 형식으로 사용할 수 있는 의미 있는 통찰력을 추출하기 위해 오디오 파일을 전사합니다. 이제 목표에 가장 적합한 오디오 및 음성 레이블 지정 기술을 선택하고 브레인스토밍 및 전문 기술은 Shaip에 맡기십시오.
음성 녹취 및 타임스탬프
화자 ID와 단어 수준 타임스탬프를 포함한 원문 그대로의, 비원문 그대로, 음성학적 전사 결과를 제공하여 ASR 및 STT 모델 학습에 활용할 수 있도록 합니다. JSON, TextGrid, ELAN, CTM 및 사용자 지정 스키마 등 다양한 형식으로 출력하여 실제 운영 환경에서 사용 가능한 데이터셋을 지원합니다.
음성 라벨링
음성 또는 오디오 라벨링은 사운드를 분리하고 특정 메타데이터로 라벨링하는 것과 관련된 표준 주석 기술입니다. 이 기술의 핵심은 오디오 조각의 소리를 존재론적으로 식별하고 정확하게 주석을 달아 훈련 데이터 세트를 보다 포괄적으로 만드는 것입니다.
음향 이벤트 및 소리 분류
경보음, 기침 소리, 총소리, 기계 소리, 교통 소리, 발소리 등 비음성 오디오에 레이블을 지정하여 환경음성 인식, 감시, 예측 유지보수 및 임상 호흡기 AI에 활용할 수 있습니다. 단일 레이블 또는 다중 레이블 지정이 가능하며, 클라이언트 스키마에 맞춘 사용자 지정 분류 체계와 AudioSet 호환 내보내기 기능을 제공합니다.
다국어 오디오 주석
150개 이상의 언어 및 방언(저소득 언어 및 인도어 포함)에 걸쳐 원어민 주석자가 코드 스위칭 녹음, 지역 사투리 및 문화적 특수 용어를 처리합니다. 영어만 지원하거나 단일 지역 언어만 지원하는 업체로는 충족할 수 없는 언어적 지원이 필요한 글로벌 음성 AI 배포 환경에서 유용합니다.
자연어 발화(NLU) 및 의도 주석
음성 언어에 대한 의도, 개체 및 슬롯 태깅은 방언, 의미 및 감정 레이어를 포함합니다. 이 데이터셋 형식은 챗봇, IVR 시스템, 음성 비서 및 생성형 음성 에이전트에 활용되며, 단일 발화 내에서 두 개 이상의 언어 간 코드 스위칭을 포함한 실제 대화를 처리하도록 훈련됩니다.
다중 레이블
주석
여러 레이블에 의존하여 오디오 데이터에 주석을 추가하는 것은 모델이 겹치는 오디오 소스를 구별하는 데 중요합니다. 이 접근 방식에서 오디오 데이터 세트는 더 나은 의사 결정을 위해 모델에 명시적으로 전달해야 하는 하나 이상의 클래스에 속할 수 있습니다.
화자 분리 및 식별
장시간 녹음된 음성 파일(콜센터 통화, 임상 상담, 회의 등)을 화자별로 균일한 세그먼트로 분할하는 경계 감지 기능입니다. 사용 사례에 따라 성별, 연령대, 언어 태깅을 포함하여 다중 화자 환경에서 모델이 음성을 정확하게 식별할 수 있도록 지원합니다.
음성 표기
오디오를 일련의 단어로 변환하는 일반 전사와 달리 음성 전사는 단어가 발음되는 방식을 기록하고 음성 기호를 사용하여 소리를 시각적으로 나타냅니다. 음성 표기를 사용하면 여러 방언에서 동일한 언어의 발음 차이를 더 쉽게 확인할 수 있습니다.
생성형 및 멀티모달 AI를 위한 오디오 주석
음성 생성 AI를 위한 전문 라벨링, 오디오 출력을 위한 RLHF, 음성과 텍스트 또는 비디오를 결합한 멀티모달 학습 데이터, 그리고 TTS 데이터셋 준비를 지원합니다. 프롬프트-응답 오디오 쌍, 선호도 순위, 스타일/톤 라벨링을 통해 대화형 및 음성 복제 모델을 세밀하게 조정할 수 있습니다.
오디오 분류 유형
음향 데이터 분류
소리는 녹음 환경(학교, 가정, 카페, 대중교통, 차량)별로 분류되어 음성 인식, 가상 비서, 오디오 라이브러리 및 문맥을 인식해야 하는 감시 시스템을 훈련하는 데 사용됩니다.
환경음성 분류
음악이나 음성이 아닌 소리 이벤트, 즉 경적, 사이렌, 총소리, 유리 깨지는 소리, 아이들 뛰어노는 소리, 기계 소리 등은 패턴 기반 분류가 적용되지 않는 보안 AI, 예측 유지 보수 및 스마트 시티 구축을 위해 분류됩니다.
음악 분류
음악 라이브러리, 추천 시스템, 저작권 감지 및 콘텐츠 검토를 위한 장르, 악기, 분위기, 템포 및 앙상블 레이블을 제공합니다. 여러 장르 또는 분위기에 걸쳐 있는 트랙에 대한 다중 레이블 태깅 기능도 포함합니다.
자연어 발화 분류
의도와 의미는 발화 수준(방언, 의미론, 강세, 어조)에서 추출되어, 단순히 말하는 내용뿐 아니라 말하는 방식에도 반응하는 챗봇, 음성 비서 및 대화형 AI를 구동합니다.
인간 지능으로 구동되는 음성 및 오디오 주석 도구
오랜 시간 데이터를 수집하더라도 머신러닝 모델은 스스로 맥락과 관련성을 이해할 것으로 기대되지 않습니다. 설령 자체 학습형 자연어 처리(NLP) 모델이 개발되어 배포된다 하더라도, 초기 학습 단계, 즉 지도 학습 단계에서는 메타데이터가 포함된 오디오 자료를 입력으로 제공해야 합니다.
바로 이 지점에서 Shaip이 중요한 역할을 합니다. Shaip은 표준 사용 사례에 따라 AI 및 ML 시스템을 학습시킬 수 있는 최첨단 데이터셋을 제공합니다. 당사의 전문 인력과 숙련된 어노테이터 팀은 관련 저장소에 음성 데이터를 레이블링하고 분류하는 작업을 항상 수행하고 있습니다.
- 세분화된 오디오 데이터로 풍부한 자연어 처리 설정
- 대면 및 원격 주석 기능 경험
- 다중 레이블 주석, 실습과 같은 최고의 노이즈 제거 기술 탐색
Shaip을 신뢰할 수 있는 오디오 주석 파트너로 선택해야 하는 이유
사람들
전담 및 훈련된 팀:
- 데이터 생성, 라벨링 및 QA를 위한 30,000명 이상의 공동 작업자
- 자격을 갖춘 프로젝트 관리 팀
- 경험이 풍부한 제품 개발 팀
- 인재 풀 소싱 및 온보딩 팀
방법
최고의 공정 효율성은 다음을 통해 보장됩니다.
- 강력한 6시그마 스테이지 게이트 프로세스
- 6시그마 블랙벨트로 구성된 전담 팀 – 핵심 프로세스 소유자 및 품질 준수
- 지속적인 개선 및 피드백 루프
플랫폼
특허 받은 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 웹 기반 엔드 투 엔드 플랫폼
- 완벽한 품질
- 더 빠른 TAT
- 원활한 전달
오디오 데이터 라벨링/주석을 아웃소싱해야 하는 이유
전담팀
데이터 과학자는 데이터 정리 및 데이터 준비에 시간의 80% 이상을 보내는 것으로 추정됩니다. 아웃소싱을 통해 데이터 과학자 팀은 작업의 지루한 부분을 우리에게 맡기고 강력한 알고리즘 개발을 계속하는 데 집중할 수 있습니다.
더 나은 품질
하루 종일 주석을 다는 전담 도메인 전문가는 바쁜 일정에서 주석 작업을 수용해야 하는 팀과 비교할 때 더 나은 작업을 수행할 것입니다. 말할 필요도 없이 더 나은 출력을 제공합니다.
확장성
평균적인 머신 러닝(ML) 모델조차도 많은 양의 데이터에 레이블을 지정해야 하므로 회사에서 다른 팀의 리소스를 가져와야 합니다. 당사와 같은 데이터 주석 컨설턴트를 통해 프로젝트에 전념하고 비즈니스 성장에 따라 운영을 쉽게 확장할 수 있는 도메인 전문가를 제공합니다.
내부 편견 제거
AI 모델이 실패하는 이유는 데이터 수집 및 주석 작업을 하는 팀이 의도하지 않게 편향을 도입하여 최종 결과를 왜곡하고 정확도에 영향을 주기 때문입니다. 그러나 데이터 주석 공급업체는 가정과 편향을 제거하여 정확도 향상을 위해 데이터 주석을 더 잘 수행합니다.
서비스 제공
전문적인 이미지 데이터 수집은 포괄적인 AI 설정을 위한 만능이 아닙니다. Shaip에서는 모델을 평소보다 더 널리 보급하기 위해 다음 서비스를 고려할 수도 있습니다.
텍스트 주석 서비스
우리는 엔티티 주석, 텍스트 분류, 감정 주석 및 기타 관련 도구를 사용하여 철저한 데이터 세트에 주석을 추가하여 텍스트 데이터 교육을 준비하는 것을 전문으로 합니다.
이미지 주석 서비스
우리는 안목 있는 컴퓨터 비전 모델을 훈련하기 위해 분류된 이미지 데이터 세트에 레이블을 지정하는 것을 자랑스럽게 생각합니다. 관련 기술 중 일부에는 경계 인식 및 이미지 분류가 포함됩니다.
비디오 주석 서비스
샤이프는 컴퓨터 비전 모델을 훈련하기 위한 고급 비디오 라벨링 서비스를 제공합니다.
여기서의 목표는 패턴 인식, 객체 감지 등의 도구와 함께 데이터 세트를 사용할 수 있도록 하는 것입니다.
추천 자료
오퍼링
AI를 위한 음성 데이터 수집 서비스
Shaip은 음성 지원 기술이 전 세계의 다양한 청중을 수용할 수 있도록 150개 이상의 언어로 종단 간 음성/오디오 데이터 수집 서비스를 제공합니다.
블로그
예를 들어 오디오/음성 주석이란 무엇입니까?
우리는 모두 Alexa(또는 다른 음성 비서)에게 몇 가지 개방형 질문을 했습니다. Alexa, 가장 가까운 피자 가게가 열려 있습니까? Alexa, 내 위치에서 내 주소로 무료 배송을 제공하는 레스토랑은 어디인가요?
주요 클라이언트
팀이 세계 최고의 AI 제품을 구축할 수 있도록 지원합니다.
오디오 주석 전문가를 참여시키십시오.
이제 지능형 AI를 위해 잘 연구되고 세분화되고 세분화되고 다중 레이블이 지정된 오디오 데이터 세트를 준비합니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
1. 오디오 주석이란 무엇이며, 전사(transcription)와는 어떻게 다른가요?
2. Shaip은 어떤 유형의 오디오 주석을 제공합니까?
3. Shaip의 오디오 주석 기능은 어떤 산업 분야 및 사용 사례를 지원합니까?
4. Shaip은 오디오 주석의 정확성과 품질을 어떻게 보장합니까?
5. Shaip의 오디오 주석 팀은 어떤 언어를 지원하나요?
6. Shaip의 오디오 주석 서비스는 HIPAA, GDPR 및 ISO 27001을 준수합니까?
7. Shaip은 생성형 AI 및 대규모 음성 모델을 위한 오디오 주석을 어떻게 처리합니까?
8. Shaip은 잡음이 많은 실제 환경이나 특정 분야 환경에서 오디오 주석 작업을 수행할 수 있습니까?
9. 오디오 주석은 AI 기반 음성 인식 시스템을 어떻게 향상시킬 수 있나요?
레이블이 지정된 데이터를 제공하여 시스템이 단어, 악센트, 의도를 식별하고 필사 및 이해도를 향상시키는 데 도움이 됩니다.
10. 다국어 오디오 데이터 세트에 주석을 달 때 어떤 어려움이 있나요?
악센트와 방언을 처리하는 것도 과제입니다. 샤이프는 전 세계 언어학자들과 확장 가능한 프로세스를 활용하여 이를 관리합니다.
