Anotación de audio

La anotación de audio convierte el sonido sin procesar en etiquetas estructuradas de las que los modelos de IA multimodales y de audio pueden aprender. DataVlab ayuda a los equipos a crear sistemas de audio para discursos, eventos sonoros y ambientales con pautas claras y un etiquetado uniforme en grandes conjuntos de datos.

Anotamos diversas fuentes, como comandos de voz, grabaciones de llamadas, reuniones, podcasts, audio del vehículo y transmisiones de audio sincronizadas con sensores. El objetivo es reducir el ruido de las etiquetas y mejorar la solidez del modelo en condiciones reales, como el ruido de fondo, la superposición y la variabilidad de los dispositivos.

Adaptamos el alcance del etiquetado al objetivo de su modelo y al objetivo de implementación. Los productos más comunes incluyen la transcripción, las marcas de tiempo, la diarización de los oradores, las etiquetas de intención y opinión, las etiquetas para detectar palabras clave y la clasificación de eventos acústicos.

Según el proyecto, también podemos proporcionar segmentación a nivel de enunciado o evento, metadatos estructurados y reglas de normalización para números, signos de puntuación, abreviaturas y términos específicos del dominio. Los formatos de salida se pueden adaptar a su proceso de formación y evaluación.

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La anotación de audio se usa para la capacitación en ASR, los asistentes de voz, el análisis de centros de llamadas, la inteligencia de reuniones y la supervisión de la seguridad. También es compatible con sistemas multimodales en los que el audio se combina con vídeo, telemetría o metadatos contextuales.

Trabajamos con conjuntos de datos multilingües y variaciones de acentos, y podemos definir reglas para casos extremos, como la superposición de voz, las disfluencias, los comandos cortos y las grabaciones de baja calidad. Si mantienes un subconjunto de puntos de referencia, nosotros podemos conservar un conjunto dorado para supervisar la coherencia y las variaciones a lo largo del tiempo.

La calidad proviene de la calibración, la revisión de varias pasadas y las comprobaciones mensurables. Llevamos a cabo la alineación de las directrices desde el principio y, a continuación, aplicamos muestreos y auditorías para detectar los errores sistemáticos de forma temprana, especialmente en los segmentos difíciles, como la interferencia, el ruido y la intención ambigua.

Los datos de audio pueden contener información personal, por lo que seguimos prácticas de manejo seguras y podemos integrar pasos de redacción cuando es necesario. Esto puede incluir eliminar los identificadores de las transcripciones, enmascarar los intervalos delicados y controlar el acceso al audio sin procesar y a las salidas derivadas. Podemos alinear la documentación y los procesos con los flujos de trabajo orientados al RGPD para casos de uso regulados.