Annotation QA
高標準語音數據標註服務
我們協助企業對自有私有語音數據進行標註、治理及質檢，讓原始語音數據更好地服務機器學習及語音 AI 項目。
Annotation Workspace
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00:09.76
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00:15.38
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標註能力
根據訓練目標定義標註規範，並以質檢流程確保數據可用性。
語音轉寫
將語音內容轉換為結構化文字，支援多語種及多口音語音數據。
語音分段
按語義、說話人或模型訓練需求進行精準切分。
時間戳標註
為語音片段建立時間對齊，方便下游訓練與檢索。
情緒與語氣
按需求標記情緒、語氣及其他細分維度。
質量檢查
透過多輪檢查提升標註一致性及交付可靠性。
數據保密
按項目要求遵守數據處理及保密協定。
標註與質檢流程
01
數據需求
與數據專家溝通標註目標、欄位、格式及驗收標準。
02
樣本檢查
先交付小規模樣本，確認標註質素及交付形式。
03
數據驗收
按約定時間與質量完成標註結果交付，並配合驗收。
QA System
以 AI 原生工具提升標註效率
我們以嚴格標註規範、質檢流程及 AI 輔助工具處理大規模語音數據，讓標註結果更穩定地匹配下游模型訓練需求。
標註規範與樣本校準
AI 輔助預處理及人工復核
多輪抽檢與錯誤回溯
交付格式按項目要求配置
準備整理您的私有語音數據？
提交標註需求，我們會協助您評估數據量、標註欄位、交付格式及時間安排。