इंटेलिजेंट एआई के लिए ऑडियो एनोटेशन

सक्षम ऑडियो एनोटेशन सेवाओं के साथ संवादात्मक और बोधगम्य, अगली पीढ़ी के एआई विकसित करें 

ऑडियो एनोटेशन

अपने ऑडियो डेटा पाइपलाइन में आने वाली बाधाओं को अभी दूर करें

विशेष रुप से प्रदर्शित ग्राहक

एनएलपी के लिए ऑडियो/स्पीच एनोटेशन सेवाओं की आवश्यकता क्यों है?

इन-कार नेविगेशन से लेकर इंटरैक्टिव वीए तक, वाक्-सक्रिय सिस्टम हाल ही में शो चला रहे हैं। हालाँकि, इन आविष्कारशील और स्वायत्त सेटअपों के सटीक और कुशलता से प्रदर्शन के लिए, उन्हें खंडित, खंडित और क्यूरेटेड डेटा के साथ खिलाया जाना चाहिए।

जबकि ऑडियो/स्पीच डेटा संग्रह अंतर्दृष्टि उपलब्धता का ख्याल रखता है, डेटासेट को आँख बंद करके फीड करने से मॉडलों को ज्यादा मदद नहीं मिलेगी, जब तक कि वे संदर्भ से परिचित न हो जाएँ। यह वह जगह है जहां ऑडियो / भाषण लेबलिंग या एनोटेशन काम में आता है, यह सुनिश्चित करता है कि पहले से एकत्र किए गए डेटासेट को पूर्णता के लिए चिह्नित किया गया है और विशिष्ट उपयोग के मामलों को प्रबंधित करने के लिए सशक्त बनाया गया है, जिसमें आवाज सहायता, नेविगेशन समर्थन, अनुवाद, या बहुत कुछ शामिल हो सकता है।

सीधे शब्दों में कहें तो, एनएलपी के लिए ऑडियो/स्पीच एनोटेशन एक प्रारूप में रिकॉर्डिंग को लेबल करने के बारे में है जिसे बाद में मशीन लर्निंग सेटअप द्वारा समझा जाता है। उदाहरण के लिए, कॉर्टाना और सिरी जैसे वॉयस असिस्टेंट को शुरू में हमारे प्रश्नों, भावनाओं, संवेदनाओं, शब्दार्थ और अन्य बारीकियों के संदर्भ को समझने में सक्षम बनाने के लिए भारी मात्रा में एनोटेटेड ऑडियो दिए गए थे।

मानव बुद्धि द्वारा संचालित भाषण एवं ऑडियो एनोटेशन उपकरण

विस्तार से डेटा एकत्र करने के बावजूद, मशीन लर्निंग मॉडल से अपने आप संदर्भ और प्रासंगिकता को समझने की उम्मीद नहीं की जाती है। ठीक है, वे कर सकते हैं लेकिन हम अभी स्व-शिक्षण एआई के बारे में बात नहीं करेंगे। लेकिन भले ही स्व-शिक्षण एनएलपी मॉडल तैनात किए जाने थे, प्रशिक्षण के प्रारंभिक चरण या बल्कि पर्यवेक्षित शिक्षण के लिए उन्हें मेटाडेटा-स्तरित ऑडियो संसाधनों से लैस करने की आवश्यकता होगी।

यहीं पर मानक उपयोग के मामलों के अनुसार एआई और एमएल सेटअप को प्रशिक्षित करने के लिए अत्याधुनिक डेटासेट उपलब्ध कराकर शेप काम में आती है। हमारे साथ होने पर, आपको मॉडल विचार पर दोबारा अनुमान लगाने की आवश्यकता नहीं है क्योंकि हमारे पेशेवर कार्यबल और विशेषज्ञ एनोटेटर्स की एक टीम प्रासंगिक रिपॉजिटरी में भाषण डेटा को लेबल और वर्गीकृत करने के लिए हमेशा काम पर रहती है।

भाषण एनोटेशन
  • अपने एनएलपी मॉडल की क्षमताओं को मापें
  • विस्तृत ऑडियो डेटा के साथ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण सेटअप को समृद्ध करें
  • व्यक्तिगत और दूरस्थ एनोटेशन सुविधाओं का अनुभव करें
  • मल्टी-लेबल एनोटेशन, हैंड्स-ऑन जैसी सर्वोत्तम शोर-उन्मूलन तकनीकों का अन्वेषण करें

हमारी विशेषज्ञता

कस्टम ऑडियो लेबलिंग/एनोटेशन अब कोई दूर का सपना नहीं है

भाषण और ऑडियो लेबलिंग सेवाएं शुरू से ही Shaip की विशेषता रही हैं। हमारे अत्याधुनिक ऑडियो और भाषण लेबलिंग समाधानों के साथ संवादात्मक एआई, चैटबॉट्स और वाक् पहचान इंजनों का विकास, प्रशिक्षण और सुधार करें। एक अनुभवी परियोजना प्रबंधन टीम के साथ दुनिया भर में योग्य भाषाविदों का हमारा नेटवर्क बहुभाषी ऑडियो एकत्र कर सकता है और आवाज-सक्षम अनुप्रयोगों को प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की व्याख्या कर सकता है। हम ऑडियो प्रारूपों में उपलब्ध सार्थक अंतर्दृष्टि निकालने के लिए ऑडियो फाइलों को भी ट्रांसक्राइब करते हैं। अब ऑडियो और स्पीच लेबलिंग तकनीक चुनें जो आपके लक्ष्य के लिए सबसे उपयुक्त हो और विचार-मंथन और तकनीकीताओं को शैप पर छोड़ दें।

ऑडियो ट्रांसक्रिप्शन

ऑडियो ट्रांसक्रिप्शन

सटीकता से लिखित भाषण/ऑडियो डेटा को ट्रक में भरकर बुद्धिमान एनएलपी मॉडल विकसित करें। शेप में, हम आपको मानक ऑडियो, शब्दशः और बहुभाषी ट्रांसक्रिप्शन सहित विकल्पों के व्यापक सेट में से चुनने देते हैं। साथ ही, आप अतिरिक्त स्पीकर पहचानकर्ताओं और टाइम-स्टैम्पिंग डेटा के साथ मॉडलों को प्रशिक्षित कर सकते हैं।

भाषण लेबलिंग

भाषण लेबलिंग

भाषण या ऑडियो लेबलिंग एक मानक एनोटेशन तकनीक है जो विशिष्ट मेटाडेटा के साथ ध्वनियों को अलग करने और लेबलिंग से संबंधित है। इस तकनीक के सार में ऑडियो के एक टुकड़े से ध्वनियों की ऑन्टोलॉजिकल पहचान और प्रशिक्षण डेटासेट को अधिक समावेशी बनाने के लिए उन्हें सटीक रूप से एनोटेट करना शामिल है।

ऑडियो वर्गीकरण

ऑडियो वर्गीकरण

इसका उपयोग स्पीच एनोटेशन कंपनियों द्वारा एआई को पूर्णता के लिए प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है, सामग्री के अनुसार ऑडियो रिकॉर्डिंग का विश्लेषण करने से संबंधित है। ऑडियो वर्गीकरण के साथ, मशीनें आवाज़ों और ध्वनियों की पहचान कर सकती हैं, साथ ही अधिक सक्रिय प्रशिक्षण व्यवस्था के एक भाग के रूप में, दोनों के बीच अंतर करने में सक्षम हो सकती हैं।

बहुभाषी ऑडियो डेटा सेवाएँ

बहुभाषी ऑडियो डेटा सेवाएँ

बहुभाषी ऑडियो डेटा एकत्र करना तभी उपयोगी है जब एनोटेटर उन्हें तदनुसार लेबल और विभाजित कर सकें। यह वह जगह है जहां बहुभाषी ऑडियो डेटा सेवाएं काम में आती हैं क्योंकि वे भाषा की विविधता के आधार पर भाषण को एनोटेट करने से संबंधित हैं, जिसे प्रासंगिक एआई द्वारा पूरी तरह से पहचाना और पार्स किया जाता है।

प्राकृतिक भाषा का उच्चारण

प्राकृतिक भाषा
कथन

एनएलयू अर्थ विज्ञान, बोलियाँ, संदर्भ, तनाव और बहुत कुछ जैसे छोटे विवरणों को वर्गीकृत करने के लिए मानव भाषण की व्याख्या करता है। एनोटेटेड डेटा का यह रूप वर्चुअल असिस्टेंट और चैटबॉट्स को बेहतर प्रशिक्षण देने में उपयोगी है।

मल्टी-लेबल एनोटेशन

बहु लेबल
टिप्पणी

मॉडलों को ओवरलैपिंग ऑडियो स्रोतों को अलग करने में मदद करने के लिए एकाधिक लेबल का सहारा लेकर ऑडियो डेटा को एनोटेट करना महत्वपूर्ण है। इस दृष्टिकोण में, एक ऑडियो डेटासेट एक या कई वर्गों से संबंधित हो सकता है, जिसे बेहतर निर्णय लेने के लिए मॉडल को स्पष्ट रूप से बताने की आवश्यकता होती है।

स्पीकर डायराइजेशन

स्पीकर डायराइजेशन

इसमें एक इनपुट ऑडियो फ़ाइल को अलग-अलग वक्ताओं से जुड़े समरूप खंडों में विभाजित करना शामिल है। डायराइजेशन का अर्थ है स्पीकर की सीमाओं की पहचान करना और अलग-अलग स्पीकरों की संख्या निर्धारित करने के लिए ऑडियो फाइलों को सेगमेंट में बांटना। यह प्रक्रिया कॉल सेंटर संवादों, चिकित्सा और कानूनी वार्तालापों और बैठकों के वार्तालाप विश्लेषण और लिप्यंतरण को स्वचालित करने में मदद करती है।

ध्वन्यात्मक प्रतिलेखन

ध्वन्यात्मक प्रतिलेखन

नियमित ट्रांसक्रिप्शन के विपरीत जो ऑडियो को शब्दों के अनुक्रम में परिवर्तित करता है, ध्वन्यात्मक ट्रांसक्रिप्शन नोट करता है कि शब्दों का उच्चारण कैसे किया जाता है और ध्वन्यात्मक प्रतीकों का उपयोग करके ध्वनि का प्रतिनिधित्व करता है। ध्वन्यात्मक प्रतिलेखन कई बोलियों में एक ही भाषा के उच्चारण में अंतर को नोट करना आसान बनाता है।

ऑडियो वर्गीकरण के प्रकार

यह ध्वनि या ऑडियो संकेतों को उस वातावरण के आधार पर पूर्वनिर्धारित वर्गों में वर्गीकृत करने का प्रयास करता है जिसमें ऑडियो रिकॉर्ड किया गया था। ऑडियो डेटा एनोटेटर्स को रिकॉर्डिंग को यह पहचान कर वर्गीकृत करना होता है कि वे कहाँ रिकॉर्ड किए गए थे, जैसे कि स्कूल, घर, कैफे, सार्वजनिक परिवहन, आदि। यह तकनीक वाक् पहचान सॉफ्टवेयर, आभासी सहायक, मल्टीमीडिया के लिए ऑडियो लाइब्रेरी और ऑडियो-आधारित निगरानी विकसित करने में मदद करती है। सिस्टम। 

यह ऑडियो रिकग्निशन तकनीक का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है जहां ध्वनियों को पहचाना जाता है और उनके द्वारा उत्पन्न होने वाले वातावरण के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है। पर्यावरणीय ध्वनि घटनाओं की पहचान करना मुश्किल है क्योंकि वे संगीत, लय या सिमेंटिक फोनेम जैसे स्थिर पैटर्न का पालन नहीं करते हैं। उदाहरण के लिए, हॉर्न, सायरन या बच्चों के खेलने की आवाज़। यह सिस्टम ब्रेक-इन, गनशॉट्स और भविष्य कहनेवाला रखरखाव को पहचानने के लिए उन्नत सुरक्षा प्रणालियों को विकसित करने में मदद करता है।

संगीत वर्गीकरण स्वचालित रूप से शैली, उपकरणों, मनोदशा और कलाकारों की टुकड़ी के आधार पर संगीत का विश्लेषण और वर्गीकरण करता है। यह संगीत के एनोटेट किए गए टुकड़ों को व्यवस्थित करने और पुनर्प्राप्त करने के लिए संगीत पुस्तकालयों को विकसित करने में भी मदद करता है। उपयोगकर्ता की सिफारिशों को बेहतर बनाने, संगीत की समानताओं की पहचान करने और संगीत की प्राथमिकताएं प्रदान करने के लिए इस तकनीक का तेजी से उपयोग किया जा रहा है।

NLU नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग तकनीक का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है जो मशीनों को मानव भाषण को समझने में मदद करता है। एनएलयू की दो मुख्य अवधारणाएं आशय और कथन हैं। एनएलयू मानव भाषण के मामूली विवरण जैसे कि बोली, अर्थ और शब्दार्थ को वर्गीकृत करता है। यह तकनीक मानव भाषण को बेहतर ढंग से समझने के लिए उन्नत चैटबॉट्स और आभासी सहायकों को विकसित करने में मदद करती है।

शेप को अपने भरोसेमंद ऑडियो एनोटेशन पार्टनर के रूप में चुनने के कारण

स्टाफ़

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समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:

  • डेटा निर्माण, लेबलिंग और क्यूए के लिए 30,000+ सहयोगी
  • प्रमाणित परियोजना प्रबंधन टीम
  • अनुभवी उत्पाद विकास टीम
  • टैलेंट पूल सोर्सिंग एवं ऑनबोर्डिंग टीम
प्रक्रिया

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उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:

  • मजबूत 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
  • 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट की एक समर्पित टीम - मुख्य प्रक्रिया मालिक और गुणवत्ता अनुपालन
  • सतत सुधार एवं फीडबैक लूप
मंच

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पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:

  • वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफ़ॉर्म
  • त्रुटिहीन गुणवत्ता
  • तेज़ TAT
  • निर्बाध वितरण

आपको ऑडियो डेटा लेबलिंग/एनोटेशन को आउटसोर्स क्यों करना चाहिए

समर्पित टीम

ऐसा अनुमान है कि डेटा वैज्ञानिक अपना 80% से अधिक समय डेटा की सफाई और डेटा तैयार करने में बिताते हैं। आउटसोर्सिंग के साथ, डेटा वैज्ञानिकों की आपकी टीम काम के कठिन हिस्से को हमारे पास छोड़कर मजबूत एल्गोरिदम के विकास को जारी रखने पर ध्यान केंद्रित कर सकती है।

मापनीयता

यहां तक ​​कि एक औसत मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल के लिए भी डेटा के बड़े हिस्से को लेबल करने की आवश्यकता होगी, जिसके लिए कंपनियों को अन्य टीमों से संसाधन खींचने की आवश्यकता होती है। हमारे जैसे डेटा एनोटेशन सलाहकारों के साथ, हम डोमेन विशेषज्ञों की पेशकश करते हैं जो आपकी परियोजनाओं पर समर्पित रूप से काम करते हैं और आपके व्यवसाय के बढ़ने पर आसानी से संचालन बढ़ा सकते हैं।

बेहतर गुणवत्ता

समर्पित डोमेन विशेषज्ञ, जो दिन-ब-दिन एनोटेशन करते हैं - किसी भी दिन - उस टीम की तुलना में बेहतर काम करेंगे, जिसे अपने व्यस्त कार्यक्रम में एनोटेशन कार्यों को समायोजित करने की आवश्यकता होती है। कहने की जरूरत नहीं है, इससे बेहतर आउटपुट मिलता है।

आंतरिक पक्षपात को दूर करें

एआई मॉडल विफल होने का कारण यह है कि डेटा संग्रह और एनोटेशन पर काम करने वाली टीमें अनजाने में पूर्वाग्रह का परिचय देती हैं, जिससे अंतिम परिणाम ख़राब हो जाता है और सटीकता प्रभावित होती है। हालाँकि, डेटा एनोटेशन विक्रेता मान्यताओं और पूर्वाग्रहों को दूर करके बेहतर सटीकता के लिए डेटा को एनोटेट करने में बेहतर काम करता है।

सेवाएं दी गईं

व्यापक एआई सेटअप के लिए विशेषज्ञ छवि डेटा संग्रह पूरी तरह से तैयार नहीं है। शेप में, आप मॉडलों को सामान्य से अधिक व्यापक बनाने के लिए निम्नलिखित सेवाओं पर भी विचार कर सकते हैं:

टेक्स्ट एनोटेशन

पाठ एनोटेशन
सेवाएँ

हम इकाई एनोटेशन, टेक्स्ट वर्गीकरण, भावना एनोटेशन और अन्य प्रासंगिक टूल का उपयोग करके संपूर्ण डेटासेट को एनोटेट करके टेक्स्ट डेटा प्रशिक्षण तैयार करने में विशेषज्ञ हैं।

छवि एनोटेशन

छवि एनोटेशन
सेवाएँ

हम कंप्यूटर विज़न मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए खंडित छवि डेटासेट को लेबल करने में गर्व महसूस करते हैं। कुछ प्रासंगिक तकनीकों में सीमा पहचान और छवि वर्गीकरण शामिल हैं।

वीडियो एनोटेशन

वीडियो एनोटेशन
सेवाएँ

शेप कंप्यूटर विज़न मॉडल के प्रशिक्षण के लिए उच्च-स्तरीय वीडियो लेबलिंग सेवाएँ प्रदान करता है। इसका उद्देश्य डेटासेट को पैटर्न पहचान, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन आदि जैसे उपकरणों के साथ प्रयोग करने योग्य बनाना है।

ऑन-बोर्ड ऑडियो एनोटेशन विशेषज्ञ प्राप्त करें।

अब बुद्धिमान एआई के लिए अच्छी तरह से शोधित, बारीक, खंडित और बहु-लेबल वाले ऑडियो डेटासेट तैयार करें

एक ऑडियो एनोटेटर या तो एक व्यक्ति या एक सहज इंटरफ़ेस है जो ऑडियो सामग्री को मेटाडेटा के साथ लेबल करके वर्गीकृत करने में मदद करता है।

किसी ऑडियो फ़ाइल को एनोटेट करने के लिए, आपको पसंदीदा एनोटेटिंग सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके इसे संसाधित करना होगा। आप बस एनोटेशन की समय-सीमा, लेबल का चयन कर सकते हैं जो खंड के लिए सबसे उपयुक्त है, और उन स्तरों का चयन कर सकते हैं जिनके अनुसार ऑडियो फ़ाइल को एनोटेट करने की आवश्यकता है। सरल परिप्रेक्ष्य से, दृष्टिकोण में फ़ाइल में विशिष्ट ऑडियो तत्वों को ढूंढना शामिल है, जैसे शोर, भाषण, संगीत, और बहुत कुछ, और बेहतर प्रशिक्षण मॉडल के लिए दिए गए वर्ग के अनुसार उन्हें लेबल करना।

भाषण एनोटेशन का एक आसानी से समझने योग्य उदाहरण एक एनोटेटर के माध्यम से इसे सक्रिय पढ़ने के अधीन करना है। एक बार प्रक्रिया सक्रिय हो जाने पर, आप भाषण के कुछ तत्वों को शब्दार्थ और बोलियों के लिए लेबल कर सकते हैं, जिन्हें भविष्य कहनेवाला क्षमताओं में सुधार के लिए वीए और चैटबॉट में फीड किया जा सकता है।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में ऑडियो/स्पीच एनोटेशन एकत्रित डेटा सेट को बेहतर ढंग से लेबल और खंडित करके तैयार करने के बारे में है, खासकर लक्ष्य-विशिष्ट दृष्टिकोण से।

मशीन लर्निंग स्वचालित अंतर्दृष्टि के साथ प्रशिक्षण मॉडल से संबंधित है। जबकि एकत्रित डेटा इस संबंध में एक प्रमुख भूमिका निभाता है, ऑडियो एनोटेशन मॉडल को भाषण, ध्वनिकी, ऑडियो और संबंधित पैटर्न की प्रकृति को बेहतर ढंग से समझने में मदद करके संरचित सीखने का ख्याल रखता है।