贵州中文语音标注团队

我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习。无监督学习的效果是不可控的，常常是被用来做探索性的实验。而在实际产品应用中，通常使用的是有监督学习。有监督的机器学习就需要有标注的数据来作为先验经验。在进行数据标注之前，我们首先要对数据进行清洗，得到符合我们要求的数据。数据的清洗包括去除无效的数据、整理成规整的格式等等。具体的数据要求可以和算法人员确认。分类标注：分类标注，就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭组合。一张图就可以有很多分类/标签：成人、女、黄种人、长发等。对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等。上海抒炬计算机信息技术中心追求客户的数量远不是我们的目的。贵州中文语音标注团队

语音标注是数据标注的一种类型，包括语音转写和语音合成两种。语音转写是将语音数据转写成文本数据，语音合成是将语音内容进行合成。经过标注后的数据会被用于相应的机器学习，应用在语音识别等领域。与其他标注工作类似，语音标注工作较为依赖人力，对标注员的责任心要求比较高。近年来，随着智能交互技术对基础数据服务准确度以及场景度的要求越来越高，语音标注的难度也在逐渐提升，这对于语音数据标注员是一个比较大的考验。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。贵州中文语音标注团队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。

为什么很多语音标注员可以拿到比较高的薪资呢？这里就需要一些隐形技能。首先是对电脑熟悉程度和打字，你会发现越熟悉，打字越快工作效率越高。（至少这行）然后是细心和耐心，语音转写是不能有错别字的，错别字多容易返修，所以细心耐心很重要。语音标注也需要一定的语言功底，因为一般来说语音转写都需要转写成一段有意义的字，而不是简单音译。再然后是一定的学习能力和理解能力。不止语音标注，现在很多标注工作都是给你一个文档规范就让你开始工作，没有培训。所以这一行自学能力很重要。

人工智能的兴起，很多人都开始为这个行业服务，为了帮助人工智能更好的学习，那么，如果我们在语音标注过程中，有什么值得注意的事项呢？首先，无效语音的判断，在语音标注中，我们能清晰的听到当事人的对话，不过，如果有背景音乐等杂音，在一般标注下，这些都可以当做杂音来处理。在转写时，对于模棱两可的方言话语，我们需要用普通话标出来，除非客户特别要求对于要尊重方言，一般默认情况下，都需要用普通话翻译出来。语音标注在进行切分时，电话中人声一定要前后有一定的间距，在切分时，并不能一个人刚说完，没有时间停顿的就被接上，这不符合逻辑。噪音或重叠音：如果出现较长的噪音或者两个说话人声音重叠无法识别的语音，则可标为噪音不做文本处理。

中国人工智能语音识别产业链主要分为上游、中游、下游。上游：基础层技术提供算力与数据方面的强力支持——包含算力与AI数据服务。语音识别模型在运行过程中训练数据量和计算量需求极大，由于传统的CPU或者单一处理器进行语音识别运算的处理时间过长，所以无法满足海量数据计算的实时性需求。目前，主流语音识别公司的模拟训练和语音识别基本都在云端采用GPU等计算芯片并行架构或异构计算方案进行。中游：技术层提供理论与技术支撑——包含基础理论技术以及算法模型相关解决方案的形成，升级为相关软硬件产品。下游：应用层提供技术落地应用场景——包含企业端、消费端、其他端场景。其中，企业端主要应用于医疗、公检法等；消费端主要应用于智能家居、智慧教育等。文本中不可以出现任何标点符号！请用空格代替逗号或句号来分隔语句。贵州中文语音标注团队

上海抒炬计算机信息技术中心全体员工真诚为您服务。贵州中文语音标注团队

语音识别技术,语音识别技术是什么意思：语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。语音识别技术的应用包括语音拨号、语音导航、室内设备控制、语音文档检索、简单的听写数据录入等。语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译。贵州中文语音标注团队

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