ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਏਆਈਜ਼ ਲਈ ਆਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਸਮਰੱਥ ਆਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ, ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ AIs ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰੋ 

ਆਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਆਪਣੀ ਔਡੀਓ ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਹੁਣੇ ਦੂਰ ਕਰੋ

ਫੀਚਰਡ ਕਲਾਇੰਟ

NLP ਲਈ ਆਡੀਓ/ਸਪੀਚ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਇਨ-ਕਾਰ ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ VA ਤੱਕ, ਸਪੀਚ-ਐਕਟੀਵੇਟਿਡ ਸਿਸਟਮ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ੋਅ ਚਲਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹਨਾਂ ਖੋਜੀ ਅਤੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੈਕਸ਼ਨਡ, ਖੰਡਿਤ, ਅਤੇ ਕਿਉਰੇਟਿਡ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਖੁਆਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਡੀਓ/ਸਪੀਚ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਸੂਝ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਡੈਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਫੀਡ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਦਦਗਾਰ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਆਡੀਓ/ਸਪੀਚ ਲੇਬਲਿੰਗ ਜਾਂ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੰਮ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਲਈ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਵਾਜ਼ ਸਹਾਇਤਾ, ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਸਹਾਇਤਾ, ਅਨੁਵਾਦ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਸੌਖੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, NLP ਲਈ ਆਡੀਓ/ਸਪੀਚ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸੈੱਟਅੱਪ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Cortana ਅਤੇ Siri ਵਰਗੇ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਐਨੋਟੇਟਿਡ ਆਡੀਓ ਦੇ ਵੱਡੇ ਵੋਲਯੂਮ ਨਾਲ ਖੁਆਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਸਾਡੇ ਸਵਾਲਾਂ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ, ਭਾਵਨਾਵਾਂ, ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ।

ਸਪੀਚ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੂਲ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ

ਲੰਬਾਈ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ। ਖੈਰ, ਉਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਲਈ ਸਵੈ-ਸਿਖਲਾਈ ਏਆਈਜ਼ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰਾਂਗੇ। ਪਰ ਭਾਵੇਂ ਸਵੈ-ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਸੀ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ ਜਾਂ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੈਟਾਡੇਟਾ-ਲੇਅਰਡ ਆਡੀਓ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਖੁਆਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।

ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸ਼ੈਪ ਮਿਆਰੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, AI ਅਤੇ ML ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾ ਕੇ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੂਜੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਦੇ ਮਾਡਲ ਵਿਚਾਰਧਾਰਾ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਡੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਸੰਬੰਧਿਤ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਹਮੇਸ਼ਾ ਕੰਮ 'ਤੇ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।

ਸਪੀਚ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
  • ਆਪਣੇ NLP ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰੋ
  • ਦਾਣੇਦਾਰ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸੈਟਅਪਾਂ ਨੂੰ ਅਮੀਰ ਬਣਾਓ
  • ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਤੇ ਰਿਮੋਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰੋ
  • ਮਲਟੀ-ਲੇਬਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਹੈਂਡ-ਆਨ ਵਰਗੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਰੌਲਾ-ਰਹਿਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ

ਸਾਡੀ ਮਹਾਰਤ

ਕਸਟਮ ਆਡੀਓ ਲੇਬਲਿੰਗ / ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਹੁਣ ਕੋਈ ਦੂਰ ਦਾ ਸੁਪਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਸਪੀਚ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਸ਼ੈਪ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਸਾਡੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਸਪੀਚ ਲੇਬਲਿੰਗ ਹੱਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤੀ AI, ਚੈਟਬੋਟਸ, ਅਤੇ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰੋ, ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰੋ। ਇੱਕ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਟੀਮ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਵ ਭਰ ਵਿੱਚ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦਾ ਸਾਡਾ ਨੈੱਟਵਰਕ ਕਈ ਘੰਟੇ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਆਡੀਓ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵੌਇਸ-ਸਮਰਥਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਆਡੀਓ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਅਰਥਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ ਵੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਹੁਣ ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਸਪੀਚ ਲੇਬਲਿੰਗ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਟੀਚੇ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਬ੍ਰੇਨਸਟਾਰਮਿੰਗ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੈਪ 'ਤੇ ਛੱਡੋ।

ਆਡੀਓ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ

ਆਡੀਓ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ

ਸਟੀਕ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬਡ ਸਪੀਚ/ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਦੇ ਟਰੱਕ ਲੋਡਾਂ ਵਿੱਚ ਭੋਜਨ ਦੇ ਕੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ NLP ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰੋ। Shaip ਵਿਖੇ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਆਡੀਓ, ਵਰਬੈਟੀਮ, ਅਤੇ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਸਮੇਤ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚੋਂ ਚੁਣਨ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਨਾਲ ਹੀ, ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਾਧੂ ਸਪੀਕਰ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਟਾਈਮ-ਸਟੈਂਪਿੰਗ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਸਪੀਚ ਲੇਬਲਿੰਗ

ਸਪੀਚ ਲੇਬਲਿੰਗ

ਸਪੀਚ ਜਾਂ ਆਡੀਓ ਲੇਬਲਿੰਗ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਅਤੇ ਖਾਸ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨਾਲ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। ਇਸ ਤਕਨੀਕ ਦੇ ਸਾਰ ਵਿੱਚ ਆਡੀਓ ਦੇ ਇੱਕ ਟੁਕੜੇ ਤੋਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਦੀ ਆਨਟੋਲੋਜੀਕਲ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸੰਮਿਲਿਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਆਡੀਓ ਵਰਗੀਕਰਣ

ਆਡੀਓ ਵਰਗੀਕਰਣ

ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਪੀਚ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ AIs ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਆਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ। ਆਡੀਓ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੇ ਨਾਲ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ, ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਆਡੀਓ ਡਾਟਾ ਸੇਵਾਵਾਂ

ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਆਡੀਓ ਡਾਟਾ ਸੇਵਾਵਾਂ

ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਤਾਂ ਹੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜੇਕਰ ਐਨੋਟੇਟਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਖੰਡਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਆਡੀਓ ਡਾਟਾ ਸੇਵਾਵਾਂ ਕੰਮ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਭਾਸ਼ਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ, ਜਿਸ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ AIs ਦੁਆਰਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਾਰਸ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਉਚਾਰਨ

ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ
ਵਾਕ

NLU ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੇ ਵੇਰਵਿਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ, ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਸੰਦਰਭ, ਤਣਾਅ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਣ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਚਿੰਤਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਐਨੋਟੇਟਡ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇਹ ਰੂਪ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਅਤੇ ਚੈਟਬੋਟਸ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਅਰਥ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਮਲਟੀ-ਲੇਬਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਬਹੁ-ਲੇਬਲ
ਵਿਆਖਿਆ

ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਓਵਰਲੈਪਿੰਗ ਆਡੀਓ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਮਲਟੀਪਲ ਲੇਬਲਾਂ ਦਾ ਸਹਾਰਾ ਲੈ ਕੇ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾਸੈਟ ਇੱਕ ਜਾਂ ਕਈ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸਪੀਕਰ ਡਾਇਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ

ਸਪੀਕਰ ਡਾਇਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ

ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਇਨਪੁਟ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਪੀਕਰਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਸਮਰੂਪ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਡਾਇਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਸਪੀਕਰ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਵੱਖਰੇ ਸਪੀਕਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਵੈਚਲਿਤ ਗੱਲਬਾਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਕਾਲ ਸੈਂਟਰ ਸੰਵਾਦਾਂ, ਮੈਡੀਕਲ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਗੱਲਬਾਤ, ਅਤੇ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਬ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਧੁਨੀ ਵਿਗਿਆਨ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ

ਫੋਨੇਟਿਕ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ

ਰੈਗੂਲਰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦੇ ਉਲਟ ਜੋ ਆਡੀਓ ਨੂੰ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਧੁਨੀਆਤਮਕ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਨੋਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਉਚਾਰਨ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਧੁਨੀਆਤਮਕ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਫੋਨੇਟਿਕ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਕਈ ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਉਚਾਰਨ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਆਡੀਓ ਵਰਗੀਕਰਣ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ

ਇਹ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਜਾਂ ਆਡੀਓ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਡੀਓ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਪਛਾਣ ਕੇ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਰਿਕਾਰਡ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਕੂਲ, ਘਰ, ਕੈਫੇ, ਜਨਤਕ ਆਵਾਜਾਈ, ਆਦਿ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਪੀਚ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ, ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ, ਮਲਟੀਮੀਡੀਆ ਲਈ ਆਡੀਓ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਆਡੀਓ-ਆਧਾਰਿਤ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸਿਸਟਮ। 

ਇਹ ਆਡੀਓ ਪਛਾਣ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਤਪੰਨ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੰਬੰਧੀ ਧੁਨੀ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਔਖਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਸੰਗੀਤ, ਤਾਲਾਂ, ਜਾਂ ਅਰਥ ਧੁਨੀਆਂ ਵਰਗੇ ਸਥਿਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਿੰਗ, ਸਾਇਰਨ, ਜਾਂ ਬੱਚਿਆਂ ਦੇ ਵਜਾਉਣ ਦੀ ਆਵਾਜ਼। ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਬਰੇਕ-ਇਨ, ਬੰਦੂਕ ਦੀਆਂ ਗੋਲੀਆਂ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸੰਗੀਤ ਵਰਗੀਕਰਨ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਸ਼ੈਲੀ, ਯੰਤਰਾਂ, ਮੂਡ ਅਤੇ ਜੋੜ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸੰਗੀਤ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਗੀਤ ਦੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਗੀਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਣ, ਸੰਗੀਤਕ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਗੀਤਕ ਤਰਜੀਹਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।

NLU ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਬੋਲੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। NLU ਦੀਆਂ ਦੋ ਮੁੱਖ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਇਰਾਦਾ ਅਤੇ ਕਥਨ ਹਨ। NLU ਮਨੁੱਖੀ ਬੋਲੀ ਦੇ ਮਾਮੂਲੀ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੋਲੀ, ਅਰਥ, ਅਤੇ ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਲਈ ਉੱਨਤ ਚੈਟਬੋਟਸ ਅਤੇ ਵਰਚੁਅਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਸ਼ੈਪ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਆਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪਾਰਟਨਰ ਵਜੋਂ ਚੁਣਨ ਦੇ ਕਾਰਨ

ਲੋਕ

ਲੋਕ

ਸਮਰਪਿਤ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਟੀਮਾਂ:

  • ਡਾਟਾ ਬਣਾਉਣ, ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ QA ਲਈ 30,000+ ਸਹਿਯੋਗੀ
  • ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਟੀਮ
  • ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ ਟੀਮ
  • ਟੇਲੈਂਟ ਪੂਲ ਸੋਰਸਿੰਗ ਅਤੇ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਟੀਮ
ਕਾਰਵਾਈ

ਕਾਰਵਾਈ

ਉੱਚਤਮ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਇਸ ਨਾਲ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:

  • ਮਜਬੂਤ 6 ਸਿਗਮਾ ਸਟੇਜ-ਗੇਟ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
  • 6 ਸਿਗਮਾ ਬਲੈਕ ਬੈਲਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ਟੀਮ - ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਮਾਲਕ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੀ ਪਾਲਣਾ
  • ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲੂਪ
ਪਲੇਟਫਾਰਮ

ਪਲੇਟਫਾਰਮ

ਪੇਟੈਂਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ:

  • ਵੈੱਬ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ
  • ਨਿਰਦੋਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ
  • ਤੇਜ਼ TAT
  • ਸਹਿਜ ਡਿਲਿਵਰੀ

ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ / ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਿਉਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ

ਸਮਰਪਿਤ ਟੀਮ

ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਆਪਣਾ 80% ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਡੇਟਾ ਸਫਾਈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡੀ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਦੀ ਟੀਮ ਸਾਡੇ ਲਈ ਕੰਮ ਦੇ ਔਖੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ

ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਔਸਤ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਮਾਡਲ ਲਈ ਡਾਟਾ ਦੇ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ, ਜਿਸ ਲਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਜੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਤੋਂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਵਰਗੇ ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸਲਾਹਕਾਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਸਮਰਪਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਵਧਣ ਨਾਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਬਿਹਤਰ ਗੁਣ

ਸਮਰਪਿਤ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰ, ਜੋ ਡੇ-ਇਨ ਅਤੇ ਡੇ-ਆਊਟ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਿਨ - ਇੱਕ ਟੀਮ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇੱਕ ਉੱਤਮ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਅਸਤ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਹਿਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ, ਇਸਦਾ ਨਤੀਜਾ ਬਿਹਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.

ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰੋ

AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਅਸਫਲ ਹੋਣ ਦਾ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅੰਤ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਿਕਰੇਤਾ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਕੇ ਬਿਹਤਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨੋਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਸੇਵਾਵਾਂ

ਵਿਆਪਕ AI ਸੈਟਅਪਾਂ ਲਈ ਮਾਹਰ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਆਲ-ਹੈਂਡ-ਆਨ-ਡੇਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। Shaip ਵਿਖੇ, ਤੁਸੀਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ 'ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:

ਟੈਕਸਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਟੈਕਸਟ ਟਿੱਪਣੀ
ਸਰਵਿਸਿਜ਼

ਅਸੀਂ ਇਕਾਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਭਾਵਨਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਸੰਪੂਰਨ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਕੇ ਟੈਕਸਟੁਅਲ ਡੇਟਾ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹਾਂ।

ਚਿੱਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਚਿੱਤਰ ਵਿਆਖਿਆ
ਸਰਵਿਸਿਜ਼

ਅਸੀਂ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਲੇਬਲਿੰਗ, ਖੰਡਿਤ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਣ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਕੁਝ ਸੰਬੰਧਿਤ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸੀਮਾ ਮਾਨਤਾ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ

ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਸਰਵਿਸਿਜ਼

Shaip ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਦੀਆਂ ਵੀਡੀਓ ਲੇਬਲਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦੇਸ਼ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ, ਵਸਤੂ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਰਗੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਡਾਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ।

ਔਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਹਰ ਆਨ-ਬੋਰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।

ਹੁਣ ਬੁੱਧੀਮਾਨ AIs ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੋਜਿਆ, ਦਾਣੇਦਾਰ, ਖੰਡਿਤ, ਅਤੇ ਬਹੁ-ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਆਡੀਓ ਡੈਟਾਸੈੱਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।

ਇੱਕ ਆਡੀਓ ਐਨੋਟੇਟਰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਜਾਂ ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰਕੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਆਡੀਓ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਤਰਜੀਹੀ ਐਨੋਟੇਟਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ, ਲੇਬਲ ਜੋ ਕਿ ਟੁਕੜੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੀਅਰਜ਼ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜਿਸ ਅਨੁਸਾਰ ਔਡੀਓ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਰਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਆਡੀਓ ਤੱਤ ਲੱਭਣੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸ਼ੋਰ, ਭਾਸ਼ਣ, ਸੰਗੀਤ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ, ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਕਲਾਸ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਲੇਬਲ ਕਰਨਾ।

ਸਪੀਚ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਇੱਕ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਉਦਾਹਰਨ ਇੱਕ ਐਨੋਟੇਟਰ ਦੁਆਰਾ ਸਰਗਰਮ ਰੀਡਿੰਗ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਬਦ-ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਉਪਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਲਈ ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਕੁਝ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਕਿ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ VAs ਅਤੇ ਚੈਟਬੋਟਸ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਆਡੀਓ/ਸਪੀਚ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸਭ ਕੁਝ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੰਡ ਕੇ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਟੀਚਾ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ।

ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਵੈਚਲਿਤ ਸੂਝ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤਾ ਡੇਟਾ ਇਸ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਆਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਣ, ਧੁਨੀ ਵਿਗਿਆਨ, ਆਡੀਓ, ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਕੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।