지능형 AI를 위한 오디오 주석

유능한 오디오 주석 서비스를 통해 대화형 및 지각력이 있는 차세대 AI 개발 

오디오 주석

지금 오디오 데이터 파이프라인의 병목 현상 제거

주요 클라이언트

NLP에 오디오/음성 주석 서비스가 필요한 이유는 무엇입니까?

차내 내비게이션에서 대화형 VA에 이르기까지 최근에는 음성 인식 시스템이 쇼를 운영하고 있습니다. 그러나 이러한 독창적이고 자율적인 설정이 정확하고 효율적으로 수행되려면 섹션화되고 세분화되고 선별된 데이터가 제공되어야 합니다.

오디오/음성 데이터 수집이 통찰력 가용성을 처리하는 동안 데이터 세트를 맹목적으로 공급하는 것은 컨텍스트에 대해 잘 알지 못하는 한 모델에 큰 도움이 되지 않습니다. 이때 오디오/음성 레이블 지정 또는 주석이 유용하므로 이전에 수집된 데이터 세트가 완벽하게 표시되고 음성 지원, 탐색 지원, 번역 등이 포함될 수 있는 특정 사용 사례를 관리할 수 있습니다.

간단히 말해서, NLP용 오디오/음성 주석은 나중에 기계 학습 설정에서 이해할 수 있는 형식으로 녹음에 레이블을 지정하는 것입니다. 예를 들어, Cortana 및 Siri와 같은 음성 비서는 처음에 방대한 양의 주석이 달린 오디오를 제공하여 쿼리, 감정, 감정, 의미 체계 및 기타 뉘앙스의 컨텍스트를 이해할 수 있도록 했습니다.

인간 지능으로 구동되는 음성 및 오디오 주석 도구

긴 데이터 수집에도 불구하고 기계 학습 모델은 자체적으로 컨텍스트와 관련성을 이해하지 못할 것으로 예상됩니다. 글쎄, 그들은 할 수 있지만 우리는 지금 스스로 학습하는 AI에 대해 이야기하지 않을 것입니다. 그러나 자체 학습 NLP 모델이 배포될 경우에도 교육 또는 감독 학습의 초기 단계에서는 메타데이터 계층 오디오 리소스를 제공해야 합니다.

여기서 Shaip은 표준 사용 사례에 따라 AI 및 ML 설정을 교육하는 데 사용할 수 있는 최첨단 데이터 세트를 제공합니다. 우리와 함께라면 우리의 전문 인력과 전문 주석가 팀이 관련 리포지토리의 음성 데이터에 레이블을 지정하고 분류하기 위해 항상 일하고 있으므로 두 번째 추측 모델 아이디어가 필요하지 않습니다.

음성 주석
  • NLP 모델의 기능 확장
  • 세분화된 오디오 데이터로 풍부한 자연어 처리 설정
  • 대면 및 원격 주석 기능 경험
  • 다중 레이블 주석, 실습과 같은 최고의 노이즈 제거 기술 탐색

우리의 전문성

맞춤형 오디오 라벨링/주석은 더 이상 먼 꿈이 아닙니다.

음성 및 오디오 라벨링 서비스는 처음부터 Shaip의 강점이었습니다. 당사의 최첨단 오디오 및 음성 라벨링 솔루션으로 대화형 AI, 챗봇 및 음성 인식 엔진을 개발, 교육 및 개선하십시오. 숙련된 프로젝트 관리 팀과 함께 전 세계의 자격을 갖춘 언어 전문가 네트워크는 여러 시간에 걸친 다국어 오디오를 수집하고 음성 지원 애플리케이션을 교육하기 위해 대용량 데이터에 주석을 달 수 있습니다. 또한 오디오 형식으로 사용할 수 있는 의미 있는 통찰력을 추출하기 위해 오디오 파일을 전사합니다. 이제 목표에 가장 적합한 오디오 및 음성 라벨링 기술을 선택하고 브레인스토밍과 기술은 Shaip에 맡기십시오.

오디오 전사

오디오 전사

트럭에 정확하게 기록된 음성/오디오 데이터를 공급하여 지능형 NLP 모델을 개발합니다. Shaip에서는 표준 오디오, 축자 및 다국어 전사를 포함하여 더 넓은 선택 범위에서 선택할 수 있습니다. 또한 추가 화자 식별자 및 타임스탬프 데이터를 사용하여 모델을 훈련할 수 있습니다.

음성 라벨링

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.

오디오 분류

오디오 분류

음성 주석 회사에서 콘텐츠에 따라 오디오 녹음을 분석하는 것과 관련하여 AI를 완벽하게 훈련시키는 데 사용됩니다. 오디오 분류를 통해 기계는 음성과 소리를 식별할 수 있으며 보다 능동적인 훈련 체제의 일환으로 둘을 구별할 수 있습니다.

다국어 오디오 데이터 서비스

다국어 오디오 데이터 서비스

다국어 오디오 데이터를 수집하는 것은 주석자가 그에 따라 레이블을 지정하고 분할할 수 있는 경우에만 유용합니다. 다국어 오디오 데이터 서비스는 언어의 다양성을 기반으로 음성에 주석을 달고 관련 AI에 의해 완벽하게 식별 및 구문 분석되는 것과 관련하여 편리합니다.

자연어 발화

자연어

NLU는 의미론, 방언, 문맥, 강세 등과 같은 가장 작은 세부사항을 분류하기 위해 인간의 말에 주석을 다는 것과 관련이 있습니다. 이러한 형태의 주석이 달린 데이터는 가상 비서와 챗봇을 더 잘 훈련시키는 데 적합합니다.

다중 레이블 주석

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 분할

여기에는 입력 오디오 파일을 개별 스피커와 관련된 동종 세그먼트로 분할하는 작업이 포함됩니다. 분할은 화자 경계를 식별하고 오디오 파일을 세그먼트로 그룹화하여 개별 화자의 수를 결정하는 것을 의미합니다. 이 프로세스는 콜 센터 대화, 의료 및 법률 대화, 회의의 대화 분석 및 전사를 자동화하는 데 도움이 됩니다.

음성학 전사

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.

오디오 분류 유형

오디오가 녹음된 환경에 따라 사운드 또는 오디오 신호를 미리 정의된 클래스로 분류하려고 시도합니다. 오디오 데이터 주석자는 학교, 집, 카페, 대중 교통 등과 같이 녹음된 위치를 식별하여 녹음을 분류해야 합니다. 이 기술은 음성 인식 소프트웨어, 가상 비서, 멀티미디어용 오디오 라이브러리 및 오디오 기반 감시 개발에 도움이 됩니다. 시스템. 

소리가 발생하는 환경에 따라 소리를 인식하고 분류하는 오디오 인식 기술의 중요한 부분입니다. 환경 소리 이벤트는 음악, 리듬 또는 의미 음소와 같은 정적 패턴을 따르지 않기 때문에 식별하기 어렵습니다. 예를 들어, 경적 소리, 사이렌 소리 또는 아이들이 노는 소리. 이 시스템은 침입, 총격 및 예측 유지 보수를 인식하는 향상된 보안 시스템을 개발하는 데 도움이 됩니다.

음악 분류는 장르, 악기, 분위기, 앙상블에 따라 음악을 자동으로 분석하고 분류합니다. 또한 주석이 달린 음악 조각의 향상된 구성 및 검색을 위한 음악 라이브러리를 개발하는 데 도움이 됩니다. 이 기술은 사용자 추천을 미세 조정하고, 음악적 유사성을 식별하고, 음악적 선호도를 제공하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

NLU는 기계가 인간의 말을 이해하는 데 도움이 되는 자연어 처리 기술의 중요한 부분입니다. NLU의 두 가지 주요 개념은 의도와 발화입니다. NLU는 방언, 의미 및 의미와 같은 인간 언어의 사소한 세부 사항을 분류합니다. 이 기술은 사람의 말을 더 잘 이해할 수 있도록 고급 챗봇과 가상 비서를 개발하는 데 도움이 됩니다.

Shaip을 신뢰할 수 있는 오디오 주석 파트너로 선택해야 하는 이유

사람들

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

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

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.

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.

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.

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

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

이미지 주석
서비스

우리는 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

비디오 주석
서비스

Shaip은 Computer Vision 모델 교육을 위한 고급 비디오 라벨링 서비스를 제공합니다. 목표는 패턴 인식, 객체 감지 등과 같은 도구로 데이터 세트를 사용할 수 있도록 하는 것입니다.

오디오 주석 전문가를 참여시키십시오.

이제 지능형 AI를 위해 잘 연구되고 세분화되고 다중 레이블이 지정된 오디오 데이터 세트를 준비하십시오.

오디오 주석자는 오디오 콘텐츠에 메타데이터 레이블을 지정하여 오디오 콘텐츠를 분류하는 데 도움이 되는 사람 또는 직관적인 인터페이스입니다.

오디오 파일에 주석을 추가하려면 선호하는 주석 소프트웨어를 사용하여 처리해야 합니다. 주석의 기간, 조각에 가장 적합한 레이블, 오디오 파일에 주석을 추가해야 하는 계층을 간단히 선택할 수 있습니다. 더 간단한 관점에서 접근 방식은 파일에서 소음, 음성, 음악 등과 같은 특정 오디오 요소를 찾고 모델을 더 잘 훈련시키기 위해 주어진 클래스에 따라 레이블을 지정하는 것을 포함합니다.

쉽게 이해할 수 있는 음성 주석의 한 가지 예는 주석을 통해 동일한 내용을 능동적으로 읽도록 하는 것입니다. 프로세스가 활성화되면 의미 체계 및 방언에 대한 음성의 특정 요소에 레이블을 지정할 수 있습니다. 그런 다음 예측 기능을 개선하기 위해 VA 및 챗봇에 입력할 수 있습니다.

자연어 처리의 오디오/음성 주석은 수집된 데이터 세트를 특히 목표별 관점에서 레이블링하고 더 잘 분류함으로써 수집된 데이터 세트를 더 잘 준비하는 것에 관한 것입니다.

머신 러닝은 자동화된 통찰력을 갖춘 훈련 모델과 관련이 있습니다. 수집된 데이터가 이와 관련하여 중요한 역할을 하는 동안 오디오 주석은 모델이 음성, 음향, 오디오 및 관련 패턴의 특성을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줌으로써 구조화된 학습을 처리합니다.