Grootschalige spraakherkenningsgegevens voor geavanceerde modellen
In de voorhoede van kunstmatige intelligentie vereisen grote modellen, zoals die gebaseerd op deep learning-architecturen, enorme hoeveelheden data om uitzonderlijke prestaties te bereiken. Onze Large-Scale Voice Recognition Data is zorgvuldig samengesteld om de uitgebreide en diverse dataset te bieden die nodig is voor het trainen van deze geavanceerde modellen, wat doorbraken in spraakherkenningstechnologie mogelijk maakt.
- Enorme hoeveelheid data: onze database bevat miljarden spraakmonsters en miljoenen uren aan data. Zo beschikken we over voldoende data om grote modellen te trainen en af te stemmen op optimale nauwkeurigheid.
- Grote diversiteit: Bevat stemfragmenten van sprekers van verschillende leeftijden, geslachten, etniciteiten en accenten, die honderden talen en dialecten bestrijken ter ondersteuning van wereldwijde toepassingen.
- High-Fidelity-opnamen: elk sample wordt opgenomen in een omgeving van hoge kwaliteit, waardoor heldere en nauwkeurige audio wordt gegarandeerd die de modeltraining verbetert.
- Verschillende contexten: De gegevens omvatten een breed spectrum aan contexten, waaronder gesprekken, opdrachten, verhaallijnen en spontane dialogen.
- Gedetailleerde annotaties: Bij elk monster worden uitgebreide metagegevens en annotaties meegeleverd, waaronder fonetische transcripties, tijdstempels, demografische gegevens van de sprekers en de omgevingscontext.
Ontwikkeling
Verbetering
Wij beschikken over allerlei soorten audioclassificatiedatasets, bijvoorbeeld een dataset met spraakopdrachten en een dataset met algemene stemmen. Daarnaast beschikken wij over een dataset met Noord-Amerikaanse stemmen, een dataset met Afrikaanse geluiden, een dataset met Aziatische audio en een dataset met Europese stemmen.
- Binnen
- Buiten
- tekst
- Studio
- In auto
- Mobiel (iOS/Android)
- Computer (desktop/laptop)
- Pro (hifi-recorder/microfoonarray)
- Taal: Chinees / Engels / Frans / Duits…
- Genderevenwicht: 1:1
- Leeftijd: kinderen/senioren
- Onderwijs achtergrond
geannoteerde
transcriberen / valideren
mens & machine
Surfing Tech past zijn eigen algoritme toe tijdens spraakdatasetannotatie om een hoge efficiëntie en nauwkeurigheid te garanderen. We bereiken een nauwkeurigheidspercentage van meer dan 95% na drie rondes van kwaliteitsinspectie, wat de audiodatasets waardevoller maakt voor spraakemotieherkenningsdatasets, semantisch begrip en mens-computerinteractie.
- Verzameling van meer dan 30,000 uur aan spraakdatasets
- Multiregionale audiodatasets: Australië, Noord-Amerika, Zuid-Amerika, Europa, Azië
- Dataset emotie-spraak in het Mandarijn voor kinderen van 3 tot 12 jaar
- Dataset audio voor volwassenen Senior Mandarijn: 800 sprekers
- We hebben een dataset voor spraak-emotieherkenning in verschillende regionale dialecten
- Zoals Hakka, Engelse dialecten, Hindi-spraakdata, etc.
- Centraal China: 1,000 sprekers
- Dataset voor binnenspraak, dataset voor klantenservicespraak
- Dataset met spraak over werkomgeving
- Engelse stemdata: Noord-Amerikaans, Australisch, Singaporees
- Meertalige spraakgegevens:Swahili-spraakgegevens
- Russische spraakdataset, Franse stemmendataset
- Singaporees Engels, Kazachs spraakdatasets