Annotation des données vocales

Notre équipe annote les ensembles de données vocales selon de multiples dimensions, notamment l'identité du locuteur, la segmentation de l'horodatage, les structures phonétiques, la classification des langues et des dialectes, les sentiments et les conditions acoustiques. Nous prenons en charge les corpus monolingues et multilingues, les enregistrements bruyants, les conversations des centres d'appels, les ensembles de données scriptés et les dialogues naturels longs.

L'annotation vocale nécessite des détails méticuleux. Un alignement temporel précis, un étiquetage cohérent des haut-parleurs et une segmentation nette ont une incidence directe sur les performances du modèle. Nos flux de travail incluent un examen en plusieurs étapes, des audits internes et des directives spécifiques au projet adaptées à chaque taxonomie. Nous aidons également à définir des règles d'annotation pour le travail au niveau du phonème, les marqueurs d'accentuation, les disfluences et les caractéristiques linguistiques qui façonnent l'expression vocale.

Nous nous adaptons à différents formats de jeux de données et à différents objectifs. Qu'il s'agisse de former un système ASR à faible latence, un modèle de vérification des haut-parleurs ou une solution d'intelligence vocale d'entreprise, nos annotateurs suivent des processus de qualité standardisés qui garantissent la cohérence et la fiabilité sur de grands volumes audio. Nous gérons diverses sources audio telles que les enregistrements d'appels, le son des réunions, les podcasts, les notes vocales, les commandes d'appareils intelligents et la voix embarquée dans les voitures. Nous pouvons également utiliser des entrées multimodales lorsque le son est associé à des métadonnées ou à des horodatages provenant d'applications et d'appareils, afin que votre modèle apprenne à partir de signaux de production réalistes.

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Pour garantir la cohérence des ensembles de données dans toutes les langues et tous les accents, nous adaptons le schéma d'étiquetage à vos objectifs et à votre environnement cible. Cela inclut des conseils sur la normalisation du texte (chiffres, abréviations, ponctuation), les règles de langue et de dialecte, la gestion du bruit de fond et les cas limites tels que les interruptions, la diaphonie et les enregistrements de faible qualité.

La qualité des ensembles de données vocales repose sur des directives répétables et des contrôles mesurables. Nous avons mis en place des règles de validation à un stade précoce, puis nous procédons à un examen en plusieurs passes avec un échantillonnage ciblé. Cela permet de réduire le bruit des étiquettes dans les cas les plus difficiles, tels que les énoncés courts, les locuteurs qui se chevauchent, l'intention ambiguë et la ponctuation ou la normalisation incohérentes.

Notre processus d'assurance qualité comprend généralement des cycles d'étalonnage, des audits continus et un suivi de la cohérence au fil du temps. Si vous disposez de données fiables sur le terrain ou d'un sous-ensemble de référence, nous pouvons maintenir un niveau de référence pour surveiller la précision et la dérive lors de l'étiquetage de la production.