Annotation von Sprachdaten

Unser Team kommentiert Sprachdatensätze in mehreren Dimensionen, darunter Sprecheridentität, Zeitstempelsegmentierung, phonetische Strukturen, Sprach- und Dialektklassifizierung, Stimmung und akustische Bedingungen. Wir unterstützen einsprachige und mehrsprachige Korpora, geräuschvolle Aufzeichnungen, Callcenter-Konversationen, geskriptete Datensätze und lange natürliche Dialoge.

Sprachanmerkungen erfordern akribische Details. Eine genaue Zeitausrichtung, eine konsistente Lautsprecherbeschriftung und eine saubere Segmentierung wirken sich direkt auf die Leistung des Modells aus. Unsere Arbeitsabläufe umfassen Prüfungen in mehreren Durchgängen, interne Audits und projektspezifische Richtlinien, die auf jede Taxonomie abgestimmt sind. Wir helfen auch bei der Definition von Annotationsregeln für die Arbeit auf Phonemebene, Akzentmarkierungen, Sprachunterschiede und sprachliche Merkmale, die den stimmlichen Ausdruck prägen.

Wir passen uns an verschiedene Datensatzformate und Ziele an. Ganz gleich, ob es um die Schulung eines ASR-Systems mit niedriger Latenz, eines Modells zur Überprüfung von Lautsprechern oder um eine Sprachintelligence-Lösung für Unternehmen geht — unsere Kommentatoren folgen standardisierten Qualitätsprozessen, die für Konsistenz und Zuverlässigkeit bei großen Audiomaterialien sorgen. Wir verarbeiten verschiedene Audioquellen wie Anrufaufzeichnungen, Besprechungsaudio, Podcasts, Sprachnotizen, Befehle für Smart-Geräte und Sprache im Auto. Wir können auch mit multimodalen Eingängen arbeiten, wenn Audio mit Metadaten oder Zeitstempeln von Anwendungen und Geräten kombiniert wird, sodass Ihr Modell aus realistischen Produktionssignalen lernt.

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Damit die Datensätze in allen Sprachen und Akzenten konsistent bleiben, passen wir das Kennzeichnungsschema an Ihre Ziele und Ihre Zielumgebung an. Dazu gehören Anleitungen zur Textnormalisierung (Zahlen, Abkürzungen, Interpunktion), zu Sprach- und Dialektregeln, zum Umgang mit Hintergrundgeräuschen und Randfällen wie Unterbrechungen, Übersprechen und Aufnahmen mit geringer Qualität.

Die Qualität von Sprachdatensätzen beruht auf wiederholbaren Richtlinien und messbaren Kontrollen. Wir legen frühzeitig Validierungsregeln fest und führen dann eine Überprüfung in mehreren Durchgängen mit gezielter Stichprobenerhebung durch. Dies trägt dazu bei, das Etikettenrauschen in den schwierigsten Fällen zu reduzieren, z. B. bei kurzen Äußerungen, überlappenden Sprechern, mehrdeutiger Absicht und inkonsistenter Zeichensetzung oder Normalisierung.

Unser QA-Prozess umfasst in der Regel Kalibrierungsrunden, laufende Audits und die Konsistenzverfolgung im Laufe der Zeit. Wenn Sie über Ground-Truth-Daten oder eine Teilmenge von Benchmarks verfügen, können wir ein optimales Set für die Überwachung von Genauigkeit und Abweichungen bei der Produktionsetikettierung bereitstellen.