व्यापक भाषण डेटा समाधान: तेज़, लचीला और सर्वोत्तम गुणवत्ता
एंड-टू-एंड सेवा: विशेषज्ञ डोमेन ज्ञान और तेजी से वितरण के साथ पूर्ण सेवा।
लचीलालचीले स्वामित्व के साथ कस्टम, सेमी-कस्टम या ऑफ-द-शेल्फ वॉयस डेटासेट चुनें।
डोमेन विशेषज्ञ: तेज, गुणवत्ता वाले AI डेटासेट के लिए एक विशेष डोमेन विशेषज्ञ को नियुक्त करें।
गुणवत्ताउद्योग विशेषज्ञों से गुणवत्ता जांच करवाएं।
लाइसेंसिंगअपनी आवश्यकताओं के अनुरूप लाइसेंस प्राप्त करें।
नैतिक डेटाहम यह सुनिश्चित करते हैं कि योगदानकर्ताओं को सूचित किया जाए और वे डेटा उपयोग के लिए सहमति दें।
एथिकल वॉयस डेटा: विश्वास का निर्माण
हम पारदर्शिता, योगदानकर्ता स्वायत्तता और उचित मुआवजे को प्राथमिकता देते हुए उच्चतम कानूनी और नैतिक मानकों को बनाए रखते हैं।
उचित वेतन
योगदानकर्ता अनुबंध
ट्रांसपेरेंसी
गोपनीयता और गोपनीयता
विविधता और समावेशन
योगदानकर्ता स्वतंत्रता
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
भाषण/ऑडियो डेटासेट क्या है?
स्पीच/ऑडियो डेटासेट ऑडियो फ़ाइलों और संबंधित डेटा का एक संग्रह है, जिसका उपयोग मुख्य रूप से ध्वनि-संबंधित मशीन-लर्निंग कार्यों में प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए किया जाता है।
भाषण/ऑडियो डेटासेट में आम तौर पर किस प्रकार का डेटा शामिल होता है?
ऐसे डेटासेट में अक्सर बोले गए शब्द, वाक्यांश, परिवेशीय ध्वनियाँ, संगीत, एनोटेशन और कभी-कभी रिकॉर्डिंग स्थितियों के बारे में ट्रांसक्रिप्शन या मेटाडेटा शामिल होते हैं।
मशीन लर्निंग और एआई में स्पीच/ऑडियो डेटासेट का उपयोग कैसे किया जाता है?
वाक्/ऑडियो डेटासेट एआई मॉडल को ध्वनि पैटर्न को पहचानने, उत्पन्न करने या बदलने के लिए प्रशिक्षित करते हैं, जिससे वाक् पहचान, ध्वनि वर्गीकरण और ऑडियो संश्लेषण जैसे कार्य सक्षम होते हैं।
इन डेटासेट में भाषण/ऑडियो डेटा की गुणवत्ता कैसे सुनिश्चित की जाती है?
उच्च-रिज़ॉल्यूशन रिकॉर्डिंग, शोर में कमी, लगातार लेबलिंग और स्थापित बेंचमार्क के विरुद्ध सत्यापन के माध्यम से गुणवत्ता सुनिश्चित की जाती है।
स्पीच/ऑडियो डेटासेट वॉयस असिस्टेंट या चैटबॉट विकसित करने में कैसे मदद कर सकते हैं?
ये डेटासेट वॉयस असिस्टेंट या चैटबॉट्स को मानव भाषण को समझने और उत्पन्न करने, आवाज के माध्यम से बातचीत और कमांड निष्पादन की सुविधा प्रदान करने के लिए प्रशिक्षित करते हैं।
वाक्/ऑडियो डेटासेट में मेटाडेटा का क्या महत्व है?
मेटाडेटा संदर्भ प्रदान करता है, जैसे रिकॉर्डिंग की स्थिति या स्पीकर जनसांख्यिकी, डेटासेट की उपयोगिता को बढ़ाना और अधिक परिष्कृत मॉडल प्रशिक्षण और विश्लेषण की अनुमति देना।