Ufafanuzi wa Sauti kwa AI za Akili
Endeleza mazungumzo ya mazungumzo na ya busara, ya kizazi kijacho na huduma bora za ufafanuzi wa sauti
Ondoa vikwazo katika bomba la data yako ya sauti sasa
Wateja Walioangaziwa
Kwa nini Huduma za Ufafanuzi wa Sauti / Hotuba zinahitajika kwa NLP?
Kutoka kwa uabiri wa ndani ya gari hadi VA maingiliano, mifumo iliyoamilishwa na hotuba imekuwa ikiendesha kipindi hivi karibuni. Walakini, kwa usanidi huu wa uvumbuzi na uhuru wa kufanya kwa usahihi na kwa ufanisi, lazima walishwe na data iliyogawanywa, iliyogawanywa, na iliyopangwa.
Wakati ukusanyaji wa data ya sauti / hotuba utunzaji wa upatikanaji wa ufahamu, kulisha hifadhidata haziwezi kuwa msaada kwa modeli, isipokuwa watafahamu muktadha. Hapa ndipo uwekaji wa uwekaji wa sauti / usemi au ufafanuzi unasaidia, kuhakikisha kuwa hifadhidata zilizokusanywa hapo awali zimewekwa alama kwa ukamilifu na kuwezeshwa kusimamia kesi maalum za utumiaji, ambazo zinaweza kujumuisha usaidizi wa sauti, usaidizi wa urambazaji, tafsiri, au zaidi.
Kwa urahisi, ufafanuzi wa sauti / hotuba ya NLP ni juu ya kuweka rekodi kwenye fomati ambayo inaeleweka baadaye na seti za ujifunzaji wa mashine. Kwa mfano, wasaidizi wa sauti kama Cortana na Siri mwanzoni walilishwa na sauti za sauti za sauti ili waweze kuelewa muktadha wa maswali yetu, mihemko, hisia, semantiki, na mingineo.
Zana ya Ufafanuzi wa Hotuba na Sauti Inaendeshwa na Akili ya Kibinadamu
Licha ya kukusanya data kwa urefu, mifano ya ujifunzaji wa mashine haitarajiwa kuelewa muktadha na umuhimu, peke yao. Kweli, wanaweza lakini hatutazungumza juu ya AI za kujisomea kwa sasa. Lakini hata ikiwa mifano ya kujisomea ya NLP ingekuwepo, awamu ya kwanza ya mafunzo au masomo yanayosimamiwa yangehitaji kulishwa na rasilimali za sauti zilizopangwa na metadata.
Hapa ndipo Shaip inatumika kwa kufanya hifadhidata za hali ya juu zipatikane kufundisha usanidi wa AI na ML, kulingana na visa vya kawaida vya utumiaji. Pamoja nasi kwa upande wako, hauitaji maoni ya mfano wa nadhani kama wafanyikazi wetu wa kitaalam na timu ya wafafanuzi wa wataalam huwa kwenye kazi ya kuweka lebo na kuainisha data ya hotuba katika hazina husika.
- Ongeza uwezo wa mfano wako wa NLP
- Kuboresha usanidi wa lugha asili na data ya sauti ya chembe chembe
- Uzoefu wa kibinafsi na vifaa vya ufafanuzi wa mbali
- Gundua mbinu bora za kuondoa kelele kama ufafanuzi wa lebo nyingi, mikono
Utaalamu wetu
Uandishi wa Sauti / Dokezo ya Sauti sio ndoto ya mbali tena
Huduma za kuweka lebo za Matamshi na Sauti zimekuwa nguvu ya Shaip tangu mwanzo. Tengeneza, fundisha na uboresha AI ya mazungumzo, gumzo na injini za utambuzi wa usemi kwa masuluhisho yetu ya hali ya juu ya uwekaji lebo ya sauti na matamshi. Mtandao wetu wa wanaisimu waliohitimu kote ulimwenguni wenye timu ya usimamizi wa mradi wenye uzoefu wanaweza kukusanya saa za sauti kwa lugha nyingi na kufafanua data nyingi ili kutoa mafunzo kwa programu zinazotumia sauti. Pia tunanukuu faili za sauti ili kupata maarifa yenye maana yanayopatikana katika miundo ya sauti. Sasa chagua mbinu ya kuweka lebo ya sauti na usemi ambayo inafaa zaidi lengo lako na umwachie Shaip mawazo na ufundi stadi.
Unukuzi wa Sauti
Tengeneza mifano ya akili ya NLP kwa kulisha katika lori nyingi za data ya sauti / sauti ya maandishi. Katika Shaip, tunakuruhusu uchague kutoka kwa chaguzi pana, pamoja na sauti ya kawaida, matamshi, na maandishi ya lugha nyingi. Kwa kuongeza, unaweza kufundisha mifano na vitambulisho vya spika za ziada na data ya kukazia wakati.
Kuandika Hotuba
Hotuba au uwekaji wa Sauti ni mbinu ya kawaida ya ufafanuzi inayohusu kutenganisha sauti na uwekaji alama na metadata maalum. Kiini cha mbinu hii inajumuisha utambulisho wa sauti kutoka kwa kipande cha sauti na kuzielezea kwa usahihi ili kufanya hifadhidata za mafunzo zijumuishe zaidi
Uainishaji wa Sauti
Inatumiwa na kampuni za ufafanuzi wa hotuba kutoa mafunzo kwa AI kwa ukamilifu, inahusu kuchanganua rekodi za sauti, kulingana na yaliyomo. Kwa uainishaji wa sauti, mashine zinaweza kutambua sauti na sauti, huku zikiwa na uwezo wa kutofautisha kati ya hizo mbili, kama sehemu ya utaratibu wa mafunzo makini zaidi.
Huduma za Takwimu za Sauti nyingi
Kukusanya data ya sauti ya lugha nyingi ni muhimu tu ikiwa wafafanuzi wanaweza kuweka lebo na kugawanya ipasavyo. Hapa ndipo huduma za data ya sauti ya lugha nyingi zinapatikana kwa urahisi kwani zinahusu hotuba ya kufafanua kulingana na utofauti wa lugha, kutambuliwa na kuchanganuliwa kikamilifu na AI husika
Lugha ya Asili
Matamshi
NLU inahusu kufafanua hotuba ya kibinadamu kwa kuainisha maelezo madogo zaidi, kama semantiki, lahaja, muktadha, mafadhaiko, na zaidi. Aina hii ya data iliyofafanuliwa ina maana katika kufundisha wasaidizi wa kawaida na mazungumzo bora.
Lebo Mbingi
Ujumbe
Kufafanua data ya sauti kwa kutumia lebo nyingi ni muhimu kusaidia mifano kutofautisha vyanzo vya sauti vinavyoingiliana. Kwa njia hii, hifadhidata ya sauti inaweza kuwa ya darasa moja au nyingi, ambazo zinahitaji kufikishwa wazi kwa modeli kwa uamuzi bora.
Usambazaji wa Spika
Inajumuisha kugawanya faili ya sauti ya ingizo katika sehemu za aina moja zinazohusiana na spika mahususi. Kuweka sauti kunamaanisha kutambua mipaka ya spika na kupanga faili za sauti katika sehemu ili kubainisha idadi ya wasemaji mahususi. Utaratibu huu husaidia kufanya uchanganuzi wa mazungumzo kiotomatiki na unukuzi wa mazungumzo ya kituo cha simu, mazungumzo ya matibabu na kisheria na mikutano.
Unukuzi wa Fonetiki
Tofauti na unukuzi wa kawaida ambao hubadilisha sauti kuwa mfuatano wa maneno, unukuzi wa kifonetiki hubainisha jinsi maneno yanavyotamkwa na kwa mwonekano kuwakilisha sauti kwa kutumia alama za kifonetiki. Unukuzi wa kifonetiki hurahisisha kutambua tofauti ya matamshi ya lugha moja katika lahaja kadhaa.
Aina za Uainishaji wa Sauti
Inajaribu kuainisha sauti au mawimbi ya sauti katika vikundi vilivyobainishwa awali kulingana na mazingira ambayo sauti ilirekodiwa. Wachambuzi wa data ya sauti wanapaswa kuainisha rekodi kwa kutambua mahali ziliporekodiwa, kama vile shule, nyumba, mikahawa, usafiri wa umma, n.k. Teknolojia hii husaidia kutengeneza programu ya utambuzi wa usemi, visaidizi pepe, maktaba za sauti za media titika, na ufuatiliaji unaotegemea sauti. mifumo.
Ni sehemu muhimu ya teknolojia ya utambuzi wa sauti ambapo sauti zinatambuliwa na kuainishwa kulingana na mazingira zinatoka. Kubainisha matukio ya sauti ya kimazingira ni vigumu kwa vile hayafuati ruwaza tuli kama vile muziki, midundo, au fonimu za kisemantiki. Kwa mfano, sauti za pembe, ving'ora, au watoto wakicheza. Mfumo huu husaidia kuunda mifumo iliyoimarishwa ya usalama ili kutambua uvunjaji, milio ya risasi na matengenezo ya ubashiri.
Uainishaji wa muziki huchanganua na kuainisha muziki kiotomatiki kulingana na aina, ala, hali na mkusanyiko. Pia husaidia kukuza maktaba za muziki kwa upangaji ulioboreshwa na urejeshaji wa vipande vya muziki vilivyofafanuliwa. Teknolojia hii inazidi kutumika katika kusawazisha mapendekezo ya watumiaji, kutambua mfanano wa muziki, na kutoa mapendeleo ya muziki.
NLU ni sehemu muhimu ya teknolojia ya Usindikaji wa Lugha Asilia ambayo husaidia mashine kuelewa matamshi ya binadamu. Dhana kuu mbili za NLU ni dhamira na matamshi. NLU huainisha maelezo madogo ya usemi wa binadamu kama vile lahaja, maana, na semantiki. Teknolojia hii husaidia kutengeneza gumzo za kina na wasaidizi pepe ili kuelewa matamshi ya binadamu vyema.
Sababu za kuchagua Shaip kama Mshirika wako wa Kuaminika wa Ufafanuzi wa Sauti
Watu
Timu zilizojitolea na zilizofunzwa:
- Washirika 30,000+ wa Uundaji wa Takwimu, Kuweka alama na QA
- Timu ya Usimamizi wa Miradi iliyojulikana
- Timu ya Ustawi wa Bidhaa
- Kipaji cha Bwawa la Talanta na Timu ya Kupanda
Mchakato
Ufanisi zaidi wa mchakato umehakikishiwa na:
- Mchakato wa Robust 6 Sigma-Stage-Gate
- Timu iliyojitolea ya mikanda nyeusi 6 ya Sigma - Wamiliki wa mchakato muhimu na uzingatiaji wa Ubora
- Uboreshaji unaoendelea na Kitanzi cha Maoni
Jukwaa
Jukwaa lenye hati miliki linapeana faida:
- Jukwaa la mwisho-mwisho-msingi wa wavuti
- Ubora usiofaa
- TAT ya haraka
- Uwasilishaji usio na mshono
Watu
Timu zilizojitolea na zilizofunzwa:
- Washirika 30,000+ wa Uundaji wa Takwimu, Kuweka alama na QA
- Timu ya Usimamizi wa Miradi iliyojulikana
- Timu ya Ustawi wa Bidhaa
- Kipaji cha Bwawa la Talanta na Timu ya Kupanda
Mchakato
Ufanisi zaidi wa mchakato umehakikishiwa na:
- Mchakato wa Robust 6 Sigma-Stage-Gate
- Timu iliyojitolea ya mikanda nyeusi 6 ya Sigma - Wamiliki wa mchakato muhimu na uzingatiaji wa Ubora
- Uboreshaji unaoendelea na Kitanzi cha Maoni
Jukwaa
Jukwaa lenye hati miliki linapeana faida:
- Jukwaa la mwisho-mwisho-msingi wa wavuti
- Ubora usiofaa
- TAT ya haraka
- Uwasilishaji usio na mshono
Kwa nini unapaswa kupitisha uwekaji wa lebo / Dokezo la Takwimu za Sauti
Timu ya Kujitolea
Inakadiriwa kuwa wanasayansi wa data hutumia zaidi ya 80% ya wakati wao katika kusafisha data na kuandaa data. Kwa utaftaji kazi, timu yako ya wanasayansi wa data inaweza kuzingatia kuendelea na maendeleo ya algorithms madhubuti ikiacha sehemu ya kazi ya kuchosha, kwetu.
Kubadilika
Hata modeli ya wastani ya Kujifunza Mashine (ML) itahitaji kuweka alama kwa vipande vikubwa vya data, ambayo inahitaji kampuni kuvuta rasilimali kutoka kwa timu zingine. Na washauri wa ufafanuzi wa data kama sisi, tunatoa wataalam wa kikoa ambao wanafanya kazi kwa kujitolea kwenye miradi yako na wanaweza kuongeza shughuli kwa urahisi wakati biashara yako inakua.
Ubora bora
Wataalam wa kikoa waliojitolea, ambao hufafanua siku za mchana na siku-ya-siku yoyote - watafanya kazi bora ikilinganishwa na timu, ambayo inahitaji kuchukua kazi za ufafanuzi katika ratiba zao zenye shughuli nyingi. Bila kusema, inasababisha pato bora.
Ondoa upendeleo wa ndani
Sababu kwa nini mifano ya AI inashindwa, ni kwa sababu timu zinazofanya kazi kwenye ukusanyaji wa data na ufafanuzi bila kukusudia huanzisha upendeleo, kupotosha matokeo ya mwisho na kuathiri usahihi. Walakini, muuzaji wa ufafanuzi wa data hufanya kazi bora kwa kufafanua data kwa usahihi ulioboreshwa kwa kuondoa mawazo na upendeleo.
Huduma zinazotolewa
Mkusanyiko wa data ya mtaalam sio mikono-juu-ya-staha kwa usanidi kamili wa AI. Katika Shaip, unaweza hata kuzingatia huduma zifuatazo ili kutengeneza modeli kwa njia iliyoenea zaidi kuliko kawaida:
Maelezo ya maandishi
Huduma
Tunataalam katika kufanya mafunzo ya data ya maandishi tayari kwa kufafanua hifadhidata kamili, kwa kutumia ufafanuzi wa chombo, uainishaji wa maandishi, ufafanuzi wa hisia, na zana zingine zinazofaa.
Ufafanuzi wa Picha
Huduma
Tunajivunia kuweka alama, sehemu zenye hifadhidata za picha ili kufundisha mifano ya maono ya kompyuta. Mbinu zingine muhimu ni pamoja na utambuzi wa mipaka na uainishaji wa picha.
Ufafanuzi wa Video
Huduma
Shaip hutoa huduma za kuipatia video za mwisho-mwisho kwa mafunzo ya mifano ya Maono ya Kompyuta. Lengo ni kufanya hifadhidata zitumike na zana kama utambuzi wa muundo, kugundua kitu, na zaidi.
Rasilimali Zinazopendekezwa
Mwongozo wa Mnunuzi
Mwongozo wa Mnunuzi kwa AI ya Maongezi
Gumzo ulilozungumza nalo linaendeshwa kwenye mfumo wa hali ya juu wa AI wa mazungumzo ambao umefunzwa, kujaribiwa na kujengwa kwa kutumia tani nyingi za seti za data za utambuzi wa usemi.
Sadaka
Huduma za Ukusanyaji Data ya Matamshi kwa AI zako
Shaip hutoa huduma za ukusanyaji wa data za hotuba/sauti kutoka mwisho hadi mwisho katika zaidi ya lugha 150+ ili kuwezesha teknolojia zinazotumia sauti ili kukidhi makundi mbalimbali ya hadhira duniani kote.
blogu
Ufafanuzi wa Sauti / Hotuba na Mfano ni nini
Sote tumeuliza Alexa (au wasaidizi wengine wa sauti) maswali ya wazi. Alexa, je, eneo la karibu la pizza limefunguliwa? Alexa, ni mkahawa gani katika eneo langu unaoniletea chakula bila malipo kwa anwani yangu?
Sasa andaa vichungi vya sauti vilivyotafitiwa vizuri, punjepunje, vilivyogawanywa, na vilivyo na lebo nyingi kwa AI za akili
Maswali yanayoulizwa (FAQ)
Kidokezo cha sauti ni mtu au kiolesura cha angavu kinachosaidia kuainisha yaliyomo kwenye sauti kwa kuiweka na metadata.
Kwa kufafanua faili ya sauti, unahitaji kuichakata ukitumia programu inayopendelea ya kufafanua. Unaweza kuchagua tu wakati wa maelezo, lebo inayofaa kipande, na safu kulingana na ambayo faili ya sauti inahitaji kutangazwa. Kwa mtazamo rahisi, njia hiyo inajumuisha kupata vipengee maalum vya sauti kwenye faili, kama kelele, hotuba, muziki, na zaidi, na kuziandika kama kwa darasa lililopewa mifano bora ya mafunzo.
Mfano mmoja unaoeleweka kwa urahisi wa ufafanuzi wa hotuba ni kuiga sawa kwa kusoma kwa bidii kupitia kidokezo. Mara tu mchakato utakapoamilishwa, unaweza kuweka lebo vitu kadhaa vya hotuba kwa semantiki na lahaja, ambazo zinaweza kuingizwa kwenye VA na mazungumzo ya kuboresha uwezo wa utabiri.
Ufafanuzi wa sauti / hotuba katika usindikaji wa lugha asili ni juu ya kuandaa seti za data zilizokusanywa vizuri, kwa kuipatia alama na kuzigawanya vizuri, haswa kutoka kwa mtazamo maalum wa lengo.
Ujifunzaji wa mashine unahusu mifano ya mafunzo na ufahamu wa kiotomatiki. Wakati data iliyokusanywa ina jukumu kubwa katika suala hili, ufafanuzi wa sauti hutunza ujifunzaji uliopangwa kwa kusaidia modeli kuelewa hali ya usemi, sauti, sauti, na muundo unaohusiana vizuri.