ਗੱਲਬਾਤ ਸੰਬੰਧੀ AI ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ ਗਾਈਡ

ਸ਼ੈਪ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼

ਜਦੋਂ ਉੱਨਤ ਮਨੁੱਖੀ-ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਸਪੀਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸ਼ੈਪ ਆਪਣੀਆਂ ਸਫਲ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਨਾਲ ਮਾਰਕੀਟ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਸਪੀਚ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਦੀ ਭਾਰੀ ਕਮੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਕੰਪਨੀਆਂ AI ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਕਸਟਮਾਈਜ਼ਡ, ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ - ਮਾਰਕੀਟ ਲੀਡਰ - ਸ਼ੈਪ ਦੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, ਅਸੀਂ ਸਹੀ ਸਪੀਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਕੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। NLP ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨਾ ਸਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਆਡੀਓ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ

ਸ਼ੈਪ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਆਡੀਓ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਸਪੀਚ/ਆਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸ਼ੈਪ ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ - ਇੰਟਰਵਿਊਜ਼, ਸੈਮੀਨਾਰ, ਲੈਕਚਰ, ਪੋਡਕਾਸਟ, ਆਦਿ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਇੱਕ 100% ਮਨੁੱਖੀ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਸੇਵਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਪੀਚ ਲੇਬਲਿੰਗ

ਸ਼ੈਪ ਇੱਕ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਧੁਨੀਆਂ ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਮਾਹਰਤਾ ਨਾਲ ਵੱਖ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਕੇ ਵਿਆਪਕ ਸਪੀਚ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਮਾਨ ਆਡੀਓ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੱਖ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਕੇ,

ਸਪੀਕਰ ਡਾਇਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ

ਸ਼ਾਰਪ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਰੋਤ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਆਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਨੂੰ ਵੰਡ ਕੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਪੀਕਰ ਡਾਇਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਪੀਕਰ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਪੀਕਰ 1, ਸਪੀਕਰ 2, ਸੰਗੀਤ, ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਸ਼ੋਰ, ਵਾਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ, ਚੁੱਪ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ, ਸਪੀਕਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ।

ਆਡੀਓ ਵਰਗੀਕਰਣ

ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਰਾਦਾ, ਭਾਸ਼ਾ, ਅਰਥ-ਵਿਭਾਗ, ਪਿਛੋਕੜ ਸ਼ੋਰ, ਸਪੀਕਰਾਂ ਦੀ ਕੁੱਲ ਸੰਖਿਆ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਉਚਾਰਨ ਸੰਗ੍ਰਹਿ/ਵੇਕ-ਅੱਪ ਸ਼ਬਦ

ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਔਖਾ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਜਾਂ ਬੇਨਤੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਮਾਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੇਗਾ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਸਭ ਤੋਂ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਕਿੱਥੇ ਹੈ?" “ਮੇਰੇ ਨੇੜੇ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਲੱਭੋ” ਜਾਂ “ਕੀ ਨੇੜੇ ਕੋਈ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਹੈ?”
ਤਿੰਨੋਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਇੱਕੋ ਹੈ ਪਰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਣਿਤ ਹਨ। ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਅਤੇ ਸੰਜੋਗ ਦੁਆਰਾ, ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਮਾਹਰ ਸੰਵਾਦ ਏਆਈ ਮਾਹਿਰ ਉਸੇ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਭਵ ਸਾਰੇ ਸੰਭਾਵੀ ਸੰਜੋਗਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਗੇ। ਸ਼ੈਪ ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ, ਸੰਦਰਭ, ਟੋਨ, ਡਿਕਸ਼ਨ, ਟਾਈਮਿੰਗ, ਤਣਾਅ ਅਤੇ ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਵਾਕਾਂ ਅਤੇ ਜਾਗਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਆਡੀਓ ਡਾਟਾ ਸੇਵਾਵਾਂ

ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸ਼ੈਪ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਉੱਚ ਤਰਜੀਹੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ 150 ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉਪ-ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਹੈ।

ਇਰਾਦਾ ਖੋਜ

ਮਨੁੱਖੀ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਅਕਸਰ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿੰਨਾ ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਅਤੇ ਇਹ ਪੈਦਾਇਸ਼ੀ ਪੇਚੀਦਗੀ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਲਈ ਇੱਕ ML ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੱਕੋ ਜਨਸੰਖਿਆ ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਜਨਸੰਖਿਆ ਸਮੂਹਾਂ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋਕ ਇੱਕੋ ਇਰਾਦੇ ਜਾਂ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ, ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਜਨਸੰਖਿਆ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਾਂਝੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਇਰਾਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਇੱਕੋ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਾਨ, ਤੁਹਾਡੇ ਚੈਟਬੋਟਸ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਦੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ - ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਨਿਰਧਾਰਿਤ। ਹਰ ਚੈਟਬੋਟ ਜਾਂ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮਕਸਦ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਅਤੇ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। Shaip ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (ASR)

ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ” ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਬੋਲੇ ​​ਗਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸਪੀਕਰ ਪਛਾਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਬੋਲਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਸਪੀਕਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਹੈ। ASR ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਭਾਵ, ਸਪੀਕਰ ਵਾਲੀਅਮ, ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਸ਼ੋਰ, ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਉਪਕਰਣ, ਆਦਿ।

ਟੋਨ ਖੋਜ

ਮਨੁੱਖੀ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਦਿਲਚਸਪ ਪਹਿਲੂ ਟੋਨ ਹੈ - ਅਸੀਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਅਰਥਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਦੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਬੋਲੇ ​​ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਜੋ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ ਉਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ ਅਰਥ ਵੀ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਵਾਕੰਸ਼ ਜਿਵੇਂ ਕਿ 'ਕੀ ਖੁਸ਼ੀ!' ਖੁਸ਼ੀ ਦਾ ਵਿਸਮਿਕ ਚਿੰਨ੍ਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਹੋਣ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੋਨ ਅਤੇ ਤਣਾਅ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.

'ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?'
'ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ?' 

ਇਨ੍ਹਾਂ ਦੋਵਾਂ ਵਾਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸਟੀਕ ਸ਼ਬਦ ਹਨ, ਪਰ ਸ਼ਬਦਾਂ 'ਤੇ ਤਣਾਅ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਵਾਕਾਂ ਦੇ ਪੂਰੇ ਅਰਥ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਚੈਟਬੋਟ ਨੂੰ ਖੁਸ਼ੀ, ਵਿਅੰਗ, ਗੁੱਸਾ, ਚਿੜਚਿੜਾਪਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸ਼ਾਰਪ ਦੇ ਭਾਸ਼ਣ-ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਰੋਗ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆਕਾਰਾਂ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।

ਆਡੀਓ/ਸਪੀਚ ਡਾਟਾ ਲਾਇਸੰਸਿੰਗ

ਸ਼ੈਪ ਬੇਮਿਸਾਲ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਕੁਆਲਿਟੀ ਸਪੀਚ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਹਰ ਬਜਟ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਕੇਲੇਬਲ ਹੈ। ਅਸੀਂ 40 ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ 100+ ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ 50k+ ਘੰਟੇ ਦੇ ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਸਪੀਚ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਆਡੀਓ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਵੈ-ਚਾਲਤ, ਮੋਨੋਲੋਗ, ਸਕ੍ਰਿਪਟਡ, ਅਤੇ ਜਾਗਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਪੂਰਾ ਦੇਖੋ ਡਾਟਾ ਕੈਟਾਲਾਗ।

ਆਡੀਓ/ਸਪੀਚ ਡਾਟਾ ਕਲੈਕਸ਼ਨ

ਜਦੋਂ ਕੁਆਲਿਟੀ ਸਪੀਚ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਭਾਸ਼ਣ ਹੱਲ ਮੁੱਦਿਆਂ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀ ਘਾਟ ਨਾਲ ਉਲਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੈਪ ਕੁਝ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜੋ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਆਡੀਓ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਆਡੀਓ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਜੋ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹਨ।
ਸਪੀਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਿਰੇ ਤੋਂ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਣ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਗੈਰ-ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਣ ਤੱਕ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਣ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਸਪੀਕਰ ਇੱਕ ਸੁਭਾਵਿਕ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਗੈਰ-ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਣ ਪ੍ਰਤੀਬੰਧਿਤ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਪੀਕਰ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਪੜ੍ਹ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਪੀਕਰਾਂ ਨੂੰ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਦੇ ਮੱਧ ਵਿੱਚ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸ਼ਬਦਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬੋਲਣ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਾਰਪ ਦੀ ਮੁਹਾਰਤ 150 ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਸਪੀਚ ਡੇਟਾਸੇਟਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਹੈ