الشرح الصوتي للذكاء الاصطناعي

قم بتطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التخاطبية والإدراكية من الجيل التالي مع خدمات التعليقات التوضيحية الصوتية المختصة 

الشرح الصوتي

تخلص من الاختناقات في خط أنابيب البيانات الصوتية الآن

عملاء متميزون

ما سبب الحاجة إلى خدمات التعليقات التوضيحية الصوتية / الكلامية في البرمجة اللغوية العصبية (NLP)؟

من التنقلات داخل السيارة إلى أجهزة المساعد الافتراضي التفاعلية ، كانت الأنظمة التي يتم تنشيط الكلام بها تدير العرض مؤخرًا. ومع ذلك ، لكي تعمل هذه الإعدادات المبتكرة والمستقلة بدقة وكفاءة ، يجب تغذيتها ببيانات مجزأة ومجزأة ومنظمة.

في حين أن جمع بيانات الصوت / الكلام يعتني بتوافر البصيرة ، فإن تغذية مجموعات البيانات بشكل أعمى لن تساعد كثيرًا في النماذج ، ما لم تصبح على دراية بالسياق. هذا هو المكان الذي يكون فيه وضع العلامات الصوتية / الكلام أو التعليقات التوضيحية مفيدًا ، مما يضمن تمييز مجموعات البيانات التي تم جمعها مسبقًا إلى حد الكمال وتمكينها من إدارة حالات استخدام محددة ، والتي قد تشمل المساعدة الصوتية أو دعم التنقل أو الترجمة أو أكثر.

ببساطة ، يدور التعليق التوضيحي الصوتي / الكلام لـ NLP حول وضع العلامات على التسجيلات بتنسيق يمكن فهمه لاحقًا بواسطة إعدادات التعلم الآلي. على سبيل المثال ، تم تغذية المساعدين الصوتيين مثل Cortana و Siri في البداية بأحجام هائلة من الصوت المشروح حتى يتمكنوا من فهم سياق استفساراتنا وعواطفنا ومشاعرنا ودلالاتنا وغيرها من الفروق الدقيقة.

أداة التعليق التوضيحي للكلام والصوت مدعومة بالذكاء البشري

على الرغم من جمع البيانات بشكل مطول ، لا يُتوقع من نماذج التعلم الآلي فهم السياق والأهمية بمفردها. حسنًا ، يمكنهم لكن لن نتحدث عن أنظمة الذكاء الاصطناعي ذاتية التعلم في الوقت الحالي. ولكن حتى لو تم نشر نماذج البرمجة اللغوية العصبية للتعلم الذاتي ، فإن المرحلة الأولية من التدريب أو بالأحرى التعلم الخاضع للإشراف تتطلب تغذيتها بمصادر صوتية ذات طبقات بيانات وصفية.

هذا هو المكان الذي يلعب فيه Shaip من خلال إتاحة أحدث مجموعات البيانات لتدريب إعدادات AI و ML ، وفقًا لحالات الاستخدام القياسية. معنا بجانبك ، لا تحتاج إلى نموذج تخمين ثانٍ لأن القوى العاملة المحترفة لدينا وفريق من المعلقين الخبراء يعملون دائمًا على تسمية بيانات الكلام وتصنيفها في المستودعات ذات الصلة.

شرح الكلام
  • قم بتوسيع قدرات نموذج البرمجة اللغوية العصبية الخاص بك
  • إثراء إعدادات معالجة اللغة الطبيعية ببيانات صوتية دقيقة
  • تجربة مرافق التعليقات التوضيحية الشخصية والبعيدة
  • استكشف أفضل تقنيات التخلص من الضوضاء مثل التعليقات التوضيحية متعددة التسميات ، والتدريب العملي

خبرتنا

لم يعد وضع العلامات الصوتية المخصصة / التعليقات التوضيحية حلماً بعيد المنال

لقد كانت خدمات وضع العلامات الصوتية والصوتية من سمات Shaip منذ البداية. قم بتطوير وتدريب وتحسين محركات الذكاء الاصطناعي للمحادثة وروبوتات الدردشة والتعرف على الكلام من خلال أحدث حلول تسمية الصوت والكلام. يمكن لشبكتنا من اللغويين المؤهلين في جميع أنحاء العالم مع فريق إدارة مشروع متمرس جمع ساعات من الصوت متعدد اللغات والتعليق على كميات كبيرة من البيانات لتدريب التطبيقات التي تدعم الصوت. نقوم أيضًا بنسخ الملفات الصوتية لاستخراج رؤى مفيدة متوفرة في تنسيقات الصوت. اختر الآن تقنية تسمية الصوت والكلام التي تناسب هدفك على أفضل وجه واترك العصف الذهني والتقنيات لتهيج.

النسخ الصوتي

النسخ الصوتي

قم بتطوير نماذج NLP الذكية من خلال تغذية حمولات الشاحنات من بيانات الكلام / الصوت المكتوبة بدقة. في Shaip ، نتيح لك الاختيار من بين مجموعة واسعة من الخيارات ، بما في ذلك الصوت القياسي والنسخ الحرفي والنسخ متعدد اللغات. بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك تدريب النماذج بمعرفات إضافية للسماعات وبيانات ختم الوقت.

تسمية الكلام

تسمية الكلام

يعد الكلام أو تسمية الصوت أسلوبًا قياسيًا للتعليقات التوضيحية يتعلق بفصل الأصوات ووضع العلامات باستخدام بيانات وصفية محددة. يتضمن جوهر هذه التقنية تحديدًا وجوديًا للأصوات من مقطع صوتي والتعليق عليها بدقة لجعل مجموعات بيانات التدريب أكثر شمولاً

تصنيف الصوت

تصنيف الصوت

يتم استخدامه من قبل شركات التعليقات التوضيحية الكلامية لتدريب الذكاء الاصطناعي على الكمال ، ويتعلق بتحليل التسجيلات الصوتية ، حسب المحتوى. مع تصنيفات الصوت ، يمكن للآلات التعرف على الأصوات والأصوات ، مع القدرة على التمييز بين الاثنين ، كجزء من نظام تدريب أكثر استباقية.

خدمات بيانات صوتية متعددة اللغات

خدمات بيانات صوتية متعددة اللغات

يكون جمع البيانات الصوتية متعددة اللغات مفيدًا فقط إذا كان بإمكان أصحاب التعليقات التوضيحية تسميتها وتقسيمها وفقًا لذلك. هذا هو المكان الذي تكون فيه خدمات البيانات الصوتية متعددة اللغات مفيدة لأنها تتعلق بالتعليق التوضيحي على أساس تنوع اللغة ، ليتم تحديدها وتحليلها بشكل مثالي بواسطة أنظمة الذكاء الاصطناعي ذات الصلة

نطق اللغة الطبيعية

اللغة الطبيعية
الكلام

يهتم NLU بتعليق الكلام البشري لتصنيف أصغر التفاصيل ، مثل الدلالات واللهجات والسياق والتوتر وغير ذلك. هذا الشكل من البيانات المشروحة منطقي في تدريب المساعدين الظاهريين وروبوتات المحادثة بشكل أفضل.

تعليق توضيحي متعدد التسميات

متعدد التسمية
حاشية

يعد التعليق على البيانات الصوتية باللجوء إلى تسميات متعددة أمرًا مهمًا لمساعدة النماذج على التمييز بين مصادر الصوت المتداخلة. في هذا النهج ، قد تنتمي مجموعة البيانات الصوتية إلى فئة واحدة أو عدة فئات ، والتي تحتاج إلى نقلها صراحة إلى النموذج لاتخاذ قرار أفضل.

يوميات المتحدث

يتضمن تقسيم ملف صوتي إدخال إلى مقاطع متجانسة مرتبطة بمكبرات صوت فردية. يعني الرسم التخطيطي تحديد حدود السماعات وتجميع الملفات الصوتية في مقاطع لتحديد عدد مكبرات الصوت المميزة. تساعد هذه العملية في أتمتة تحليل المحادثة وتدوين حوارات مركز الاتصال والمحادثات الطبية والقانونية والاجتماعات.

النسخ الصوتي

النسخ الصوتي

على عكس النسخ العادي الذي يحول الصوت إلى سلسلة من الكلمات ، فإن النسخ الصوتي يشير إلى كيفية نطق الكلمات ويمثل بصريًا الأصوات باستخدام الرموز الصوتية. يسهل النسخ الصوتي ملاحظة الاختلاف في نطق نفس اللغة في عدة لهجات.

أنواع تصنيف الصوت

يحاول تصنيف الأصوات أو الإشارات الصوتية إلى فئات محددة مسبقًا بناءً على البيئة التي تم فيها تسجيل الصوت. يتعين على المعلقين على البيانات الصوتية تصنيف التسجيلات من خلال تحديد مكان تسجيلها ، مثل المدارس والمنازل والمقاهي ووسائل النقل العام ، وما إلى ذلك. تساعد هذه التقنية في تطوير برامج التعرف على الكلام ، والمساعدين الافتراضيين ، والمكتبات الصوتية للوسائط المتعددة ، والمراقبة القائمة على الصوت أنظمة. 

إنه جزء مهم من تقنية التعرف على الصوت حيث يتم التعرف على الأصوات وتصنيفها بناءً على البيئات التي تنشأ فيها. يعد تحديد الأحداث الصوتية البيئية أمرًا صعبًا لأنها لا تتبع أنماطًا ثابتة مثل الموسيقى أو الإيقاعات أو الصوتيات الدلالية. على سبيل المثال ، أصوات الأبواق أو صفارات الإنذار أو لعب الأطفال. يساعد هذا النظام في تطوير أنظمة أمان محسّنة للتعرف على عمليات الاقتحام والطلقات النارية والصيانة التنبؤية.

يقوم تصنيف الموسيقى تلقائيًا بتحليل وتصنيف الموسيقى بناءً على النوع والآلات والمزاج والمجموعة. كما أنه يساعد في تطوير مكتبات الموسيقى لتحسين تنظيم واسترجاع المقطوعات الموسيقية المشروحة. تُستخدم هذه التقنية بشكل متزايد في ضبط توصيات المستخدم وتحديد أوجه التشابه الموسيقية وتوفير التفضيلات الموسيقية.

تعد NLU جزءًا مهمًا من تقنية معالجة اللغة الطبيعية التي تساعد الآلات على فهم الكلام البشري. المفهومان الرئيسيان لـ NLU هما النية والألفاظ. يصنف NLU التفاصيل الثانوية لخطاب الإنسان مثل اللهجة والمعنى وعلم الدلالة. تساعد هذه التقنية في تطوير روبوتات محادثة متقدمة ومساعدين افتراضيين لفهم الكلام البشري بشكل أفضل.

أسباب اختيار Shaip كشريك موثوق به للتعليقات التوضيحية الصوتية

مجتمع

مجتمع

فرق متخصصة ومدربة:

  • أكثر من 30,000 متعاون لإنشاء البيانات ووضع العلامات وضمان الجودة
  • فريق إدارة المشروع المعتمد
  • فريق تطوير المنتجات من ذوي الخبرة
  • فريق تحديد مصادر المواهب والإعداد
المعالجة:

المعالجة:

يتم ضمان أعلى كفاءة للعملية من خلال:

  • عملية بوابة المرحلة القوية 6 سيجما
  • فريق متخصص من 6 أحزمة سوداء سيجما - أصحاب العمليات الرئيسية والامتثال للجودة
  • حلقة التحسين المستمر وردود الفعل
المنصّة

المنصّة

تقدم المنصة الحاصلة على براءة اختراع فوائد:

  • منصة قائمة على الويب من طرف إلى طرف
  • جودة لا تشوبها شائبة
  • أسرع TAT
  • تسليم سلس

لماذا يجب عليك الاستعانة بمصادر خارجية لتسمية البيانات الصوتية / التعليقات التوضيحية

فريق مخصص

تشير التقديرات إلى أن علماء البيانات يقضون أكثر من 80٪ من وقتهم في تنظيف البيانات وإعدادها. من خلال الاستعانة بمصادر خارجية ، يمكن لفريقك من علماء البيانات التركيز على مواصلة تطوير خوارزميات قوية تاركًا لنا الجزء الممل من العمل.

قابلية التوسع

حتى نموذج التعلم الآلي المتوسط ​​(ML) سيتطلب تسمية أجزاء كبيرة من البيانات ، الأمر الذي يتطلب من الشركات سحب الموارد من الفرق الأخرى. من خلال مستشاري التعليقات التوضيحية للبيانات مثلنا ، نقدم خبراء المجال الذين يعملون بشكل متفرغ في مشاريعك ويمكنهم بسهولة توسيع نطاق العمليات مع نمو أعمالك.

جودة أفضل

سيقوم خبراء المجال المخصصون ، الذين يقومون بالتعليق التوضيحي اليومي واليوم الخارجي - في أي يوم - بعمل متفوق عند مقارنتهم بالفريق الذي يحتاج إلى استيعاب مهام التعليقات التوضيحية في جداولهم المزدحمة. وغني عن القول ، أنه يؤدي إلى إنتاج أفضل.

القضاء على التحيز الداخلي

السبب في فشل نماذج الذكاء الاصطناعي ، هو أن الفرق التي تعمل على جمع البيانات والتعليق التوضيحي تقوم عن غير قصد بإدخال التحيز ، مما يؤدي إلى تحريف النتيجة النهائية والتأثير على الدقة. ومع ذلك ، يقوم مورد التعليقات التوضيحية للبيانات بعمل أفضل في وضع تعليقات توضيحية على البيانات لتحسين الدقة من خلال التخلص من الافتراضات والتحيز.

الخدمات المقدمة

لا يُعد جمع بيانات الصور من الخبراء عملية شاملة لإعدادات الذكاء الاصطناعي الشاملة. في Shaip ، يمكنك حتى التفكير في الخدمات التالية لجعل النماذج أكثر انتشارًا من المعتاد:

شرح نصي

شرح نصي
الخدمات

نحن متخصصون في جعل التدريب على البيانات النصية جاهزًا عن طريق التعليق التوضيحي على مجموعات البيانات الشاملة ، باستخدام التعليقات التوضيحية للكيان ، وتصنيف النص ، والتعليق التوضيحي للمشاعر ، والأدوات الأخرى ذات الصلة.

تعليق توضيحي للصورة

تعليق توضيحي للصورة
الخدمات

نحن نفخر بوضع العلامات ومجموعات بيانات الصور المجزأة لتدريب نماذج الرؤية الحاسوبية. تتضمن بعض التقنيات ذات الصلة التعرف على الحدود وتصنيف الصور.

شرح الفيديو

شرح الفيديو
الخدمات

تقدم Shaip خدمات وسم الفيديو عالية الجودة لتدريب نماذج الرؤية الحاسوبية. الهدف هو جعل مجموعات البيانات قابلة للاستخدام باستخدام أدوات مثل التعرف على الأنماط واكتشاف الكائنات والمزيد.

احصل على خبراء في التعليقات التوضيحية الصوتية.

قم الآن بإعداد مجموعات بيانات صوتية مدروسة جيدًا ومفصّلة ومجزأة ومتعددة العلامات للذكاء الاصطناعي الذكي

المعلق الصوتي هو إما شخص أو واجهة بديهية تساعد في تصنيف المحتوى الصوتي عن طريق تسميته ببيانات وصفية.

للتعليق على ملف صوتي ، تحتاج إلى معالجته باستخدام برنامج التعليقات التوضيحية المفضل. يمكنك ببساطة تحديد الإطار الزمني للتعليق التوضيحي ، والتسمية التي تناسب الجزء على أفضل وجه ، والمستويات التي يجب أن يتم التعليق على ملف الصوت وفقًا لها. من منظور أبسط ، يتضمن النهج العثور على عناصر صوتية محددة في الملف ، مثل الضوضاء والكلام والموسيقى والمزيد ، وتصنيفها حسب الفصل المحدد لنماذج التدريب بشكل أفضل.

أحد الأمثلة التي يمكن فهمها بسهولة على التعليق التوضيحي للكلام هو إخضاعها للقراءة النشطة عبر المعلق. بمجرد تنشيط العملية ، يمكنك تسمية عناصر معينة من الكلام للدلالات واللهجات ، والتي يمكن بعد ذلك إدخالها في برامج المساعدة الافتراضية وروبوتات المحادثة لتحسين القدرات التنبؤية.

يدور التعليق التوضيحي الصوتي / الكلام في معالجة اللغة الطبيعية حول إعداد مجموعات البيانات المجمعة بشكل أفضل ، من خلال تصنيفها وتقسيمها بشكل أفضل ، خاصة من وجهة نظر خاصة بالهدف.

يتعلق التعلم الآلي بنماذج التدريب ذات الرؤى الآلية. بينما تلعب البيانات التي تم جمعها دورًا رئيسيًا في هذا الصدد ، فإن التعليقات التوضيحية الصوتية تهتم بالتعلم المنظم من خلال مساعدة النماذج على فهم طبيعة الكلام والصوتيات والصوت والنمط المرتبط بشكل أفضل.