מקרה מבחן: אוסף אמירות

עם ההבנה העמוקה שלנו ב-AI בשיחות, עזרנו ללקוח לאסוף, לתמלל ולהערות את הנתונים עם צוות של בלשנים ומערים מומחים כדי להכשיר את חבילת הקול הרב-לשונית המופעלת על ידי בינה מלאכותית.

היקף העבודה עבור שייפ כלל, אך לא הוגבל, לרכישת כמויות גדולות של נתוני אימון אודיו לזיהוי דיבור, תמלול הקלטות אודיו במספר שפות עבור כל השפות במפת הדרכים שלנו לשפות Tier 1 ו-Tier 2, ומסירת קבצי JSON תואמים המכילים את המטא-דאטה. שייפ אסף אמירות של 3-30 שניות בקנה מידה גדול תוך שמירה על רמות האיכות הרצויות הנדרשות לאימון מודלי למידה מרחוק עבור פרויקטים מורכבים.

• אודיו שנאסף, תעתיק והוסף: שעות 22,250
• שפות נתמכות: 13 (דנית, קוריאנית, ערבית סעודית, הולנדית, סינית יבשתית וטייוואן, צרפתית קנדית, ספרדית מקסיקנית, טורקית, הינדית, פולנית, יפנית, רוסית)
• מספר התבטאויות: 7M +
• ציר זמן: חודשים 7-8

תוך כדי איסוף אמירות אודיו בתדר 16 קילו-הרץ, הבטחנו שילוב בריא של רמקולים לפי גיל, מין, השכלה ודיאלקטים בסביבות הקלטה מגוונות.