将机器学习应用于日常情况
人机互动越来越普遍存在于利用人工智能演变的音频和语言的技术。对于我们与企业零售商的许多互动，银行，甚至食品传送提供商 - 我们可以通过以某种形式的AI沟通来完成我们的交易，例如聊天或虚拟助手。语言是这些通信的基础，结果是在构建AI时获得权利的关键元素。
结合了语言处理和音频和语音技术，公司可以创建更高效，个性化的客户体验。这让人类代理商在更高级别的战略任务上花费更多时间。潜在的投资回报率足以诱使许多组织投资这些技术。拥有更多的投资来说，更具实验，推动了成功部署的新进步和最佳实践。
自然语言处理
自然语言处理，或NLP.，是一个涉及教学计算机如何理解和解释人类语言的AI领域。这是文本注释，语音识别工具和各种其他实例的基础人类与机器对话互动的艾。使用NLP作为这些用例中的工具，模型可以理解人类并适当地回应它们，解锁许多行业的巨大潜力。
音频和语音处理
在机器学习中，音频分析可以包括各种技术：自动语音识别，音乐信息检索，对异常检测的听觉场景分析等等。模型通常用于区分声音和扬声器，根据类分割音频剪辑，或者基于类似内容收集声音文件。您还可以演讲并轻松转换为文本。
在准备通过ML算法进行分析之前，音频数据需要一些预处理步骤，包括收集和数字化。
音频收集和数字化
要启动一个音频处理AI项目，您需要大量的高质量数据。如果您正在培训虚拟助手，语音激活的搜索功能或其他类型的转录项目，则需要自定义的语音数据，这些语音数据涵盖所需方案。如果您找不到您正在寻找的内容，您可能需要创建自己的，或者与Appen等合作伙伴一起收集它。这可能包括脚本响应，角色播放和自发对话。例如，在培训像Siri或Alexa这样的虚拟助手时，您需要所有命令的音频，您可以指望客户提供给助手。其他音频项目将需要非语音声音摘录，例如汽车驾驶或儿童播放的汽车，具体取决于用例。
数据可能来自许多来源：智能手机收集应用程序，电话服务器，专业音频记录套件或其他客户设备。您需要确保收集的数据以您可以用于注释的格式。声音摘录是WAV，MP3或WMA格式的数字音频文件，它们是通过以一致的间隔进行采样（也称为采样率）来数字化。在从采样率提取值后，将在该音频样本查看的计算机将在该特定时间看到声波的幅度，以便能够解释其含义。
音频注释
在为您的用例准备有足够的音频数据后，您需要注释它。在音频处理的情况下，这通常意味着根据需要将音频分段为层，扬声器和时间戳。您可能希望使用一群人类贴标商，以便此耗时的注释任务。如果您正在使用语音数据，您将需要流利的语言的注释器，因此全球采购可能是您的最佳选择。
音频分析
当您的数据准备就绪时，您将利用多种技术之一来分析它。为了说明，我们将突出显示两个最流行的方法来提取信息：
音频转录或自动语音识别
也许跨行业广泛使用的音频处理，转录或自动语音识别（ASR）中的一种，以促进人类和技术之间的相互作用。ASR的目标是将语音音频转录为文本，利用NLP模型进行准确性。在ASR存在之前，计算机简单地记录了我们演讲的峰值和山谷。现在，算法可以检测音频样本中的模式，将它们与来自各种语言的声音匹配，并确定每个扬声器所说的哪些单词。
ASR系统将包括多个算法和工具来生成文本输出。通常，涉及这两种类型的模型：
- 声学模型：将声音信号转换为语音表示。
- 语言模型：将可能的语音表示映射到代表给定语言的单词和句子结构。
ASR严重依赖于NLP来生产准确的转录物。最近，ASR利用了深度学习的神经网络，以更准确地产生输出，并且需要较少的人性监督。
根据其精度率评估ASR技术，以字错误率和速度测量。ASR的目标是达到与人类听众相同的准确率。然而，挑战仍然留在导航不同的口音，方言和发音，以及有效地过滤噪音。
音频分类
音频输入可能是非常复杂的，特别是如果一个文件中存在几种不同类型的声音。例如，在狗公园，您可以听到人们交谈，狗吠，鸟儿唧唧喳喳和汽车。音频分类有助于通过区分声音类别来解决此问题。
音频分类任务通常以注释和手动分类开始。然后，团队将从音频输入中提取有用的功能，并应用分类算法来处理和排序它们。音频经常被归类于其整体声音类别。例如，使用包含人员谈话的文件，音频分类可以通过扬声器使用的语言，方言和语义来区分。如果文件中存在音乐，则音频分类可以识别不同的仪器，流派和艺术家。
现实生活应用
解决具有音频，语音和语言处理的现实业务问题，可以为客户体验，降低成本和繁琐的人工劳动力创造改进，并直接关注更多的高级公司流程。bob外围怎么样已经，这个空间的解bob平台app下载决方案存在于我们的日常生活中。这些解决方案的一些例子包括：bob平台app下载
- 虚拟助手和聊天禁止
- 语音激活的搜索功能
- 文本到语音引擎
- in-car命令提示
- 会议或电话的转录
- 使用语音识别增强安全性
- 手机目录
- 翻译服务
无论哪种用例，公司都通过在其AI产品中实施音频和语言处理来实现业务价值的潜力。随着我们在空间中继续看到成功，我们应该期待我们与企业的互动越来越多地驱动。如果完成，这应该通过提高客户体验和业务流程来使企业和客户受益。
音频，语音和语言处理中的展望和挑战
为了实现机器充分了解我们的言论和书面文字的世界，仍有几个障碍克服。对于成功的音频或文本处理算法，它需要解决这些关键挑战：
嘈杂的数据
嘈杂的数据是包含无意义信息的数据。对于音频和语音识别，这个术语可以字面上意味着：如果您正在尝试了解演讲者，但是您将听到后台声音或汽车驾驶，您有嘈杂的数据。用于分析音频或文本数据的有效进程必须能够过滤掉数据几何件的特征，并且没有。
语言的变异性
在NLP中取得了很多进展，以了解人类的言论，机器尚未完美，面对很多复杂性。人类在不同的方言中讲不同的语言，以及不同的口音。我们类型的方式也反映了语言和单词选择。解决这一挑战的唯一方法是提供具有足够示例的机器，以涵盖所有这些用例和边缘情况。有权访问bob apple 谁在项目上讲各种语言是解决问题的重要一步，如果您的最终用户将多样化。
语音复杂性
口语与书面词不同。当我们谈话时，我们使用句子碎片，填充单词和随机暂停。我们也不会在每个单词之间暂停。我们有一生的经验，有助于我们在倾听其他人时对我们进行上下情脉化和理解这些含糊之处，但电脑没有这种利益。计算机还必须为每个扬声器管理音高，音量和单词速度的变量。
通过这些挑战，专家越来越多地转向神经网络和深度学习技术，为人类语言的培训机器提供更快，更准确的机会。希望有一天，这些进步将使电脑可以理解我们所有人 - 无论我们是谁还是我们如何说话。
Simon Hammond - 高级计算语言学家的专家洞察
在Appen，我们依靠我们的专家团队来帮助您利用音频，语音和语言处理构建尖端模型。Simon Hammond，Appen高级计算语言学家，旨在确保Appen客户在他们的音频，语音和语言处理中成功。西蒙的三大见解包括：
- 确保您了解您正在使用的语言的表示。编码（系统计算机用于表示字符）可能会有所不同，选择一个反映您的用户群的一个是重要的，并为您的AI系统提供成功的最佳机会;
- 不要低估一致性的重要性！拼写标准化可以大大提高您的语言模型的性能，甚至是端到端系统中的声学模型;
- 语言是动态的，并且它使用随时间的变化，即使在扬声器组或特定域中也是如此。考虑常规数据刷新以确保您的培训数据不会与用户群的对齐方式。bob体育手机下载
Appen如何帮助
在Appen，我们提供高质量的注释培训数据，为世界上最具创新性的机器学习和业务解决方案供bob体育手机下载电。bob平台app下载我们帮助构建能够理解和提取人类文本和语音的智能系统，以了解不同的用例，例如聊天，语音助理，搜索相关性等。我们的许多注释工具都具有智能标签功能，利用机器学习模型来自动化标签，使贡献者能够快速更准确地工作。
我们了解当今组织的复杂需求。超过25年，Appen已将最高质量的语言数据和服务，超过235种语言和方言，以及政府机构和世界上最大的公司。
