Anotación de voz

Nuestro equipo anota conjuntos de datos de voz en múltiples dimensiones, incluida la identidad del hablante, la segmentación de marcas de tiempo, las estructuras fonéticas, la clasificación de idiomas y dialectos, el sentimiento y las condiciones acústicas. Apoyamos los corpus monolingües y multilingües, las grabaciones ruidosas, las conversaciones en centros de llamadas, los conjuntos de datos guionados y los diálogos naturales de formato largo.

La anotación del discurso requiere detalles meticulosos. La alineación precisa del tiempo, el etiquetado uniforme de los altavoces y la segmentación limpia afectan directamente al rendimiento del modelo. Nuestros flujos de trabajo incluyen la revisión de varias pasadas, las auditorías internas y las directrices específicas del proyecto calibradas para cada taxonomía. También ayudamos a definir las reglas de anotación para trabajos a nivel de fonema, los marcadores de énfasis, las disfluencias y las características lingüísticas que dan forma a la expresión vocal.

Nos adaptamos a diferentes formatos y objetivos de conjuntos de datos. Ya sea que estén entrenando un sistema ASR de baja latencia, un modelo de verificación de altavoces o una solución de inteligencia de voz empresarial, nuestros anotadores siguen procesos de calidad estandarizados que garantizan la coherencia y la confiabilidad en grandes volúmenes de audio. Gestionamos diversas fuentes de audio, como grabaciones de llamadas, audio de reuniones, podcasts, notas de voz, comandos de dispositivos inteligentes y voz en el automóvil. También podemos trabajar con entradas multimodales cuando el audio se combina con metadatos o marcas de tiempo de aplicaciones y dispositivos, de modo que su modelo aprenda de señales de producción realistas.

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Para mantener la coherencia de los conjuntos de datos en todos los idiomas y acentos, alineamos el esquema de etiquetado con sus objetivos y su entorno objetivo. Esto incluye orientación sobre la normalización del texto (números, abreviaturas, signos de puntuación), las reglas lingüísticas y dialectales, la gestión del ruido de fondo y los casos extremos, como las interrupciones, las interferencias y las grabaciones de baja calidad.

La calidad de los conjuntos de datos de voz proviene de pautas repetibles y comprobaciones mensurables. Establecemos las reglas de validación desde el principio y, a continuación, realizamos una revisión de varias pasadas con un muestreo específico. Esto ayuda a reducir el ruido de las etiquetas en los casos más difíciles, como las frases cortas, la superposición de hablantes, la intención ambigua y la puntuación o la normalización inconsistentes.

Nuestro proceso de control de calidad suele incluir rondas de calibración, auditorías continuas y un seguimiento de la coherencia a lo largo del tiempo. Si tiene una verdad básica o un subconjunto de puntos de referencia, podemos mantener una posición de oro para monitorear la precisión y la desviación durante el etiquetado de producción.