Audioanmerkung

Audioannotationen verwandeln rohen Sound in strukturierte Labels, von denen Audio- und multimodale KI-Modelle lernen können. DataVlab unterstützt Teams beim Aufbau von Sprach-, Geräusch-, Ereignis- und Umgebungsaudiosystemen mit klaren Richtlinien und einheitlicher Kennzeichnung für große Datensätze.

Wir kommentieren verschiedene Quellen, darunter Sprachbefehle, Anrufaufzeichnungen, Besprechungen, Podcasts, Audio im Fahrzeug und sensorsynchronisierte Audiostreams. Ziel ist es, das Etikettenrauschen zu reduzieren und die Robustheit des Modells unter realen Bedingungen wie Hintergrundgeräuschen, Überlappungen und Gerätevariabilität zu verbessern.

Wir passen den Umfang der Kennzeichnung an Ihr Modellziel und Ihren Zieleinsatz an. Zu den üblichen Ergebnissen gehören Transkription, Zeitstempel, Tagebuchaufzeichnung von Sprechern, Absichts- und Stimmungskennzeichnungen, Bezeichnungen zur Erkennung von Keywords und Klassifizierung akustischer Ereignisse.

Je nach Projekt können wir auch Segmentierung auf Äußerungs- oder Veranstaltungsebene, strukturierte Metadaten und Normalisierungsregeln für Zahlen, Satzzeichen, Abkürzungen und domänenspezifische Begriffe bereitstellen. Die Ausgabeformate können zu Schulungs- und Evaluierungszwecken an Ihre Pipeline angepasst werden.

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Audioanmerkungen werden für ASR-Schulungen, Sprachassistenten, Callcenter-Analysen, Besprechungsinformationen und Sicherheitsüberwachung verwendet. Es unterstützt auch multimodale Systeme, bei denen Audio mit Video-, Telemetrie- oder kontextbezogenen Metadaten kombiniert wird.

Wir arbeiten mit mehrsprachigen Datensätzen und Akzentvariationen und können Regeln für Randfälle wie überlappende Sprache, Sprachunterschiede, kurze Befehle und Aufnahmen von geringer Qualität definieren. Wenn Sie einen Benchmark-Teilsatz verwalten, können wir einen Goldsatz verwenden, um die Konsistenz und Veränderung im Laufe der Zeit zu überwachen.

Qualität entsteht durch Kalibrierung, Überprüfung in mehreren Durchgängen und messbaren Prüfungen. Zu Beginn stimmen wir die Richtlinien ab und führen dann Stichproben und Audits durch, um systematische Fehler frühzeitig zu erkennen, insbesondere in schwierigen Bereichen wie Übersprechen, Lärm und unklare Absichten.

Audiodaten können personenbezogene Daten enthalten, daher halten wir uns an sichere Verfahren und können bei Bedarf Redaktionsschritte integrieren. Dies kann das Entfernen von Identifikatoren aus Transkripten, das Maskieren sensibler Bereiche und die Kontrolle des Zugriffs auf Rohaudio und abgeleitete Ausgaben beinhalten. Wir können Dokumentation und Prozesse an DSGVO-orientierte Arbeitsabläufe für regulierte Anwendungsfälle anpassen.