机器学习在日常场景中的应用
音频、语音数据和自然语言处理这三者正在不断促进人工智能技术的发展，人机交互也逐渐渗透进生活的每个角落。在各行各业包括零售业、银行、食品配送服务商）的多样互动中，我们都能通过与某种形式的AI（如聊天机器人或虚拟助手）沟通来实现某些交易活动。语言是这些沟通的基础，因此也是构建AI的关键要素。 通过结合自然语言处理和音频语音技术，企业将能打造更高效、更个性化的用户体验。在语音AI的协助之下，企业也可以节省传统的人工客服所花费的时间和精力，将重心转向更需要人为探讨的商业策略方向上。这些技术能带来的收益早已被传统行业列入商业战略投资方案中。随着大量资金的摄入，更多的研发将推动新的技术不断进步和AI落地典范案例的成功部署。
自然语言处理
自然语言处理（简称NLP）是AI的一个领域，目的是教会计算机如何理解和解释人类语言。它是文本标注、语音识别工具以及AI中人类与机器对话互动的其他实例的基础。通过NLP在这些场景中被用作工具，模型可以理解人类并对其作出适当的回应，这在许多行业中有巨大的应用潜力。
语音和音频处理
在机器学习中，可将众多技术纳入音频分析：自动语音识别、音乐信息检索、用于检测异常的听觉场景分析等。我们通常会用模型区分声音和说话者，根据类别对音频片段进行分割或基于相似内容收集声音文件也可以轻松地将语音转换为文本。 音频数据需要一些预处理步骤（包括采集和数字化），然后才能用机器学习算法进行分析。
音频采集和数字化
音频处理AI项目的启动需要大量高质量的数据。如果你正在训练虚拟助手、声控搜索功能或其他类型的转录项目，便会需要定制涵盖所需场景的语音数据。如果无法找到所需的数据，还需要创建自己的数据集，或与澳鹏等数据第三方供应商一起采集语音数据。这可能包括按脚本响应、角色扮演和自发对话。例如，训练Siri或Alexa等虚拟助手时，所需的语音数据将包括所有客户可能向虚拟助手发出的命令。其他音频项目将需要非语音摘录，例如，汽车驶过或孩子玩耍时的音频，应根据具体场景进行摘录。 数据可能有多个来源：智能手机采集应用程序、电话服务器、专业音频录制工具或其他客户设备。你需要确保采集的数据格式能够用于标注。声音摘录都是WAV、MP3或WMA格式的数字音频文件，通过以一致的间隔采样（也称为采样率）来对其进行数字化。以采样率提取值后，查看音频样本的机器将获知特定时间的声波振幅，以便能够解释其含义。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-697229.html
音频标注
在为特定的应用场景准备了足够的音频数据之后，就需要对这些数据进行标注。在音频处理的情况下，这通常意味着要按需将音频分割成层、说话者和时间戳。而这个过程避免不了需要众多数据标注人员对数据进行标注。如果要标注的是语音数据，最好使用懂某种语言的标注人员进行标注，也因此，如果能在全球范围内及时找到会特定语言的标注人员将会是企业的不二选择。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-697229.html
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