全球多语种语言数据收集服务

脚本化的演讲 是从读取受控的即时或脚本的扬声器录制的音频,用于构建一致的ASR覆盖和发音数据。 自发发言 音频是从自然的、无文字描述的回答或谈话中获取的,用来代表真正的谈话和口语使用。

有关这些语言涵盖范围决定与文本和多式联运程序之间联系的更广泛看法,见 多种语文的AI数据收集服务包括什么.

权衡这种权衡的企业往往直接比较供应商;见 全球多语种AI数据收集公司 排名为比例尺和语言范围。

团队建造的对称或抄写管道可以具体地看到 语音和音频注释结构 用于复制、拓扑和时间戳工作。

通常需要为每种语言确定国家或区域,具体说明与产品相关的方言或口音组,酌情跟踪城市/农村或区域差异,如果用户自然混合语言,则包括代码转换,决定发言者是本地人、近本地人、双语人还是第二语言人, 按语言和口音确定最低抽样配额,必要时保留培训、鉴定和测试演讲者。 代码切换 发言者在同一语句或对话中混合两种或两种以上语言的做法,需要加以规划,以明确而不是当作噪音处理。

公开演讲倡议说明了为什么这一点很重要:莫兹拉指出,许多语音数据集都代表了非英语语言和其他人群,这可能会造成不同语言模式表现的不平衡.

确切的组合取决于项目,但企业购买者通常需要在若干方面进行控制:

只有在真正需要和法律上适当时,才应收集敏感的人口特征,并有明确的目的、同意语言、保留规则、访问控制和在收集开始前商定的报告方法。

1. 自动预检:文件格式,持续时间,剪辑,静音,信号级别,重复检测,上传完整性.
2. 音频审查:确认不知情,背景噪声类,扬声器计数,迅速合规.
3. 译名评论:正确词,标点,犹豫,代码切换,命名实体,和域名术语.
4. 元数据审查:检查演讲者简介、语言、方言、装置、环境和同意记录。
5. 配额审查:确认最终数据集匹配所需的人口和声学分布。
6. 接受和再工作:拒绝或收回项目质量阈值达不到的项目。

Lifewood将人入Loop工作流程描述为它的全球AI数据收集模型的一部分,它提供多语言语音,图像,视频,文本,以及与人类规模验证的交互数据。 要更深入地审视这种模式如何概括语音以外的内容,请参见: 人类的注解是怎样运作的.

• 语言和语言
• 方言/ 方言( 发音)
• 扬声器标识符
• 年龄段或其他核定人口领域
• 设备/ 麦克风
• 记录环境
• 噪声类别
• 即时或情景 ID
• 语录和验证状态
• 同意/权利状况
• 收集日期和项目批次
• 审 阅 员 / QA 状态

保持元数据定义在跨市场中的稳定很重要:如果一个国家记录"区域口音",而另一个国家记录"本地方言"对同一概念,那么下游通过locate过滤变得不可靠.

数据集计划应反映预定的机舱和市场组合,因为一个以静音耳机录音为调制的模型在带有远野麦克风和重叠扬声器的移动车辆中,其行为会非常不同.

标准化的正字法可能不太一致,书面提示可能不会反映自然语音,文化或方言的界限可能比高资源语言更重要. 莫齐拉的共同语音方案明确支持脚本和自发语音,并将自发语音视为对口语第一语言有用——这种区分也适用于企业集合:当一种语言主要使用语言而不是书面语言时,基于情景的集合比阅读翻译句子更具代表性. Lifewood出版的个案研究材料描述了扩大的声音 --AI 作为正在进行的企业方案的一部分,将语言覆盖到资源匮乏的亚洲和非洲语言。 如何为低资源语言收集语音数据 或 时间 低资源语音数据 服务页面。

这意味着选择一种高资源以及一种操作难度的语言或方言,包括生产所需的实际年龄、口音、区域或设备组合,测试产品需要的静默和现实世界的声学条件,同时在相关时比较脚本和自发任务, 核实每个交付的文件可以与有效的权利和同意联系起来,运行实际的音频,记录,元数据,以及配额验证,故意包括一些测试回溯速度的失败,并且要求接受,拒绝,配额,老化,以及语言级别的质量报告.

Lifewood的公共服务模式将多语种语音收集与文本,图像,和视频数据结合, LLM 培训数据,在30+国家范围覆盖40+中心,这种模式尤其适用于需要定制语音数据而不是现成公共程序的企业,招聘使用语言、方言、市场或演讲者配额、资源匮乏的亚洲或非洲语言覆盖, 语音数据与NLP或LLM在同一程序中的工作相结合,对音频、文字记录和元数据进行人文审查,以及需要现实声学条件的汽车或边缘-AI程序。 多种语文数据收集 购买者仍应确认准确的语言可用性、发言人招聘的可行性、人口配额、记录设置、同意措辞、抄录标准、验收门槛、吞吐量、安全控制以及 SLA 用于每个项目,然后承诺。