江西数据语音标注价格

其实语音识别在发音规范且背景噪音可以得到合理控制的情况下，很多年前就已经可以勉强实用了，很多顶端系统在工程水平很高的情况下甚至可以做的更好。当时前沿研究的困难和现在差不多，一方面是复杂条件下（自然发音、口音、复杂噪声等等）识别率明显下降的问题；另一方面是语音的训练和测试用数据的匹配问题（比如用朗读人民日报的语音做的模型很难用来准确识别电话对话语音）。传统上解决初个问题，除了高超的工程技巧外，还会使用声学模型自适应等方式；而第二个问题则有不同的解决思路，比如偏向研究，想要对语音本质有更深入理解的方式。汉字的正确标注规范基本原则：文本意思合理。江西数据语音标注价格

语音标注主要分为2大类，语义快判，语音转写。语义快判很简单。就是听一段语音，判断语音的意思，有点像选择题，做起来也比较快。语音转写主要是把语音转化为文字，现在很多标注平台都有自动识别功能了，不用纯手工打字，机器会识别一部分，然后只需要按要求检查和切分就可以了。一般需求文档都会写得比较清楚，按文档走，细心一点就可以了。这类工作技术含量不是太高，主要是细心。未来发展的话，应该就是标注员，质检，项目组长，项目经理这样的路径吧。江西数据语音标注价格没有被收录进来则不能标注。

智能语音室另一个应用极为普遍的场景。智能语音即实现人与机器以语言为纽带的通信。人类大脑皮层每天处理的信息中，声音信息占20%，它是沟通很重要的纽带。人类对机器语音识别的探索始于20世纪50年代，迄今已逾70年。在深度神经网络的帮助下，机器语音识别准确率一次达到人类水平，意味着智能语音技术落地期到来。数据标注主要在语音方面的应用场景主要是语音语言采集，语音内容加工处理，情感判断，语音文字等转化。为语音识别、语音合成等提高质量语音数据让我们的智能设备更懂得用户心声。

语音识别技术的很重大突破是隐含马尔科夫模型HiddenMarkovModel的应用。从Baum提出相关数学推理，经过Labiner等人的研究，卡内基梅隆大学的李开复然后实现了初个基于隐马尔科夫模型的大词汇量语音识别系统Sphinx。此后严格来说语音识别技术并没有脱离HMM框架。尽管多年来研究人员一直尝试将“听写机”推广，语音识别技术在目前还无法支持无限领域，无限说话人的听写机应用。现在，主流的大词汇量语音识别系统多采用统计模式识别技术。典型的基于统计模式识别方法的语音识别系统由以下几个基本模块所构成。上海抒炬计算机信息技术中心以满足客户要求为重点。

语音标注必须了解的基础知识点：1、声速：声波每秒在介子中传播的距离，叫做“声速”，用c表示，单位m/s。声速与传播声音的介子和温度有关。在常温常压的空气中，声速（c）和温度（t℃）的关系可简写为：c≈331.4+0.607t(m/s)。常温常压下，声速为345m/s。2、波长：沿着声波传播方向，声波震动一周所传播的距离，或在波形上相位相同的相邻的两点的距离，叫做“波长”，用λ表示，单位为m。波长与发生物体的震动频率成反比：频率越高，波长越短。日常所说的长波指频率低的声音，短波指频率高的声音。波长、声速和频率三着之间的关系λ=c/f。上海抒炬计算机信息技术中心以客户永远满意为标准的一贯方针。贵州普通话语音标注代理

语音标注是基于自然语言处理技术,将自然语言转换为文本输出。江西数据语音标注价格

语音标注是指标注者按照一定的标注规则对语音进行分割及标注，包括音节、声母、韵母、清音、浊音、静音、副语言信息、重音信息等。一致性检测是指不同的语音标注者标注相同的语音，然后对标注的结果进行对比，观察和分析标注结果的相同性和差异性。语音手工标注的一致性是评价语音质量好坏和标注系统是否完备的重要指标。为了保证情感语音数据库的标注质量，同时检验标注规则的完整性，通过一致性检测，可以更好地发现标注中存在的问题，从而及时完善标注规则，也可以更好地理解语音的特点和语音数据库的质量。江西数据语音标注价格

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