湖南会议语音标注团队

智能语音室另一个应用极为普遍的场景。智能语音即实现人与机器以语言为纽带的通信。人类大脑皮层每天处理的信息中，声音信息占20%，它是沟通很重要的纽带。人类对机器语音识别的探索始于20世纪50年代，迄今已逾70年。在深度神经网络的帮助下，机器语音识别准确率一次达到人类水平，意味着智能语音技术落地期到来。数据标注主要在语音方面的应用场景主要是语音语言采集，语音内容加工处理，情感判断，语音文字等转化。为语音识别、语音合成等提高质量语音数据让我们的智能设备更懂得用户心声。随着语音标注技术的日渐成熟，语音标注技术被应用在翻译领域。湖南会议语音标注团队

语音标注必须了解的基础知识点：在比较安静的环境下录音，关闭窗户、空调、电扇等噪声源，远离电脑等噪声源等等，选用比较好的带有屏蔽的麦克风，选用比较好的声卡等等。噪声的振幅值越低越好，录音室里的录音一般可以控制在10以下（单位为采样值，相当于20dB）。采样率和采样精度的设置以越高越好，采样率和采样精度越高则声音的质量越高，不过考虑到存储空间和语音信号的特点，一般可以设置为16000赫兹的采样率和16位的采样精度。如果需要录制两个不同的信号源，则使用立体声，否则都使用单声道。湖南会议语音标注团队语音标注就是采用人工的方式一点点的修正语音和文字之间的误差。

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。

语音标注的标注规范：1.确定语音的噪声情况：常见噪声包括但不限于主体人物以外其他人的说话声、咳嗽声。如果能听到明显的噪声，则选择“含噪声”，听不到，则选“安静”。2.确定说话人数量：谈话人数量，即标注出语音内容是由几个人说出的。因此此处讲的是客服录音，所以一般都是两个人的说话声。3.确定说话人的性别：如果在该语音中，有多个人说话，则标注出第1个人说话人的性别。4.是否包含口音：在语音标注过程中，如果有多个人说话，这时候就要标记处第1个说话的人是否有口音，“否”则表示无口音，“是”则表示有口音。语音标注是基于自然语言处理技术,将自然语言转换为文本输出。

何为语音标注？语音AI领域的主要方向：1.TTS（Text-to-Speech，语音合成），即“从文本到语音”，是人机对话的一部分，让机器能够说话。2.ASR（AutomaticSpeechRecognition，语音识别），是将声音转换为文字。语音识别，是数学概率的完美表现之一正确率高的识别系统一般对应着大数据量的人工标注数据，因此标注工作相当于将人工智慧转化为机器智慧，如果说声音点亮生活，那么标注将汇聚智慧，智慧生活。3.语音项目专业名词解析：“截音”也可以叫做“切音”：是指录制开始/结束时，未将朗读的某个字录全。比如：录制句子““去吃饭””，开头截音，只录了““u(音）吃饭”，截音情况，有的时候不易分辨，需要仔细听语音，才能确定是否截音如果听得不够仔细，可能就会被误判为“吃饭”，这样就直接影响标注结果。语音标注常可以适用于语音聊天等多种场景。河北数据语音标注兼职

语音标注里主要包括采样精度。湖南会议语音标注团队

在语音识别中很主要的一个指标就是自然度，也就是当你听见机器跟你说话的时候，你能不能区分出来这个不是人，目前在很多电话机器人上的使用很普遍，而且几乎已经判断不出来是机器人在对话（当然从其他方面还是很容易区分出来的）。而在ASR部分就比较难了，特别是在中文领域的应用，难上加难啊，必经中文还是博大精深的啊。当然应该也是发展非常有机会的一个方向，当然要结合NLP来进行应用才能发挥出真正的威力，否则还是基于简单规则的就没什么意思了。本次着重介绍了一下语音相关很基础的知识点，我个人认为这是做语音数据标注或者语音采集的很基础的知识了，也是必须要掌握的，希望可以对大家在今后的工作学习当中能有好的帮助。湖南会议语音标注团队

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