湖北线上语音标注收费标准

标注场景下的VAD，在语音标注，尤其是ASR语音转录标注场景下，VAD切片通常是须要率先实现的工作内容。（1）手动模式下，标注员须要自行判断语音的起始点，根据要求，决定是否预留相应的静默音局部。（2）AI模式下，可一键主动解决整条数据，同时实现VAD主动切片与主动文本转录。目前，SEED数据服务平台在语音标注场景下提供的AI辅助为“全局辅助”，即AI会主动解决一整条数据，实现全副切片内容以及转录内容。此外，AI辅助也会自行判断语音信号，并在切片前后预留肯定的静默音局部，以供后续调整：通过VAD切割解决后的语音数据，即可在此基础上实现下一步的语音转录解决。语音清晰必须写出正确文本，不能多字、少字，并给出每一句话的起止时间，且起止时间不超过10s。湖北线上语音标注收费标准

分贝计算公式如下：LN=10*lg(A1/Ar)或LN=20*lg(A1/Ar)。公式中，其中Ar是基准量，Al是被测量，分贝符号为“dB”。被测量和基准量之比取以10为低的对数，这对数值称为被测量的“级”，它象征被测量比基准量高出多少“级”。根据公式可以得出，若被测量是基准量的10倍，则被测量比基准量高出1级，如被测量是基准量的100倍，则被测量比基准量高出2级，以此类推。每一级相差10或者20个dB。分贝的计算很简单，对于振幅类物理量，如声压、电压、电流强度等，将被测量与基准量相比后求常用对数再乘以20；对于它们的平方项的物理量如电功率、声功率和声强，取对数后乘以10就行了。如果需要表示的量小于与相比的量时（即比值小于1时），则dB数前要加一个负号。四川普通话语音标注软件如实按照语音标注：不能根据前后句推理。

语音转写是基于自然语言处理技术,将自然语言转换为文本输出。转写是把一种字母表中的字符转换为另一种字母表中的字符的过程。从原则上说，转写应该是字符之间一一对应的转换，即被转换字母表中的每一个字符。只能相应地转换为另一个字母表中的字符，从而保证两个字母表之间能够进行完全的、无歧义的、可逆的转换。因此，转写是针对拼音文字系统之间的转换而言的。随着语音转写技术的日渐成熟，语音转写技术被应用在客户服务、翻译、会议、采访、演讲等领域。语音转写技术已在金融、电信、能源、交通、教育、司法、公安、互联网等众多领域得到了广泛应用。

在一整天之内可能能做两个小时的语音标注工作，按一个小时20元来说，我每天只能挣40块，一个月也就是1200，但长时间地待在电脑前不仅费人的精力，也会费人的眼睛，有人说这种工作和工厂的流水线一样，这种比喻还算恰当，我也当过流水线工人，也做过语音标注员，自我感觉这种工作不需要太多的智力，但也不是随便一个人就能做的。再往下讲就是语音标注的具体细节了，可能会有些枯燥，语音标注这个工作可以兼职来做，也可以当全职来做，当然了，有些大公司也会招人来做这些，说白了，这种工作可以想的很简单，也就是把自己听到的东西写下来就行了，要注意的是“一字不落”，因为你是写给机器的，不是写给人来看的，你不需要注意什么语言格式，它说什么你就写什么，一字不落就行了。语音标注里主要包括采样、采样率、采样精度、声道、噪音比几个专业词。

区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。如自动驾驶中的道路识别。适用：图像；应用：自动驾驶。描点标注：一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。人脸识别、骨骼识别等。适用：图像；应用：人脸识别、骨骼识别。其他标注：标注的类型除了上面几种常见，还有很多个性化的。根据不同的需求则需要不同的标注。如自动摘要，就需要标注文章的主要观点，这时候的标注严格上就不属于上面的任何一种了。（或则你把它归为分类也是可以的，只是标注主要观点就没有这么客观的标准，如果是标注苹果估计大多数人标注的结果都差不多。语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。湖北线上语音标注收费标准

计算机通过学习编码，就能具备语音识别的能力。湖北线上语音标注收费标准

数据标注是对未处理的初级数据,包括语音、、文本、视频等进行加工处理,并转换为机器可识别信息的过程。原始数据一般通过数据采集获得,随后的数据标注相当于对数据进行加工,然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。简单来说，数据标注就是数据标注员借助标注工具，对图像、文本、语音、视频等数据进行拉框、描点、转写等操作，产出满足AI机器学习的标注数据集的过程。标注员是近期新起的一个职业。他的背景是目前以人工智能和五G大浪潮驱动下的标注员。一般都是所谓的机器学习，人工智能背后的人所做出了一些努力和一些训练，然后让这些机器掌握。很简单的就是你在一张图上把一些地理位置或者是花花草草等东西标注上，然后机器就会学会识别和认识。湖北线上语音标注收费标准

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