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ML/KI databases

Voice recordings / audio data sets as training data sets for ML & AI

Powerful voice data for your AI

Audio data sets for machine learning

Application examples for audio data sets

  • Text to speech: Every speech pattern is unique in terms of intonation, speed and dialect. To effectively develop an automated speech recognition system, it requires a large number of high-quality speech recordings.
  • Instructions to voice assistants: Obtain voice recordings that show how people instruct voice assistants, how they react to system responses and emphasise predefined phrases
  • Training of speech recognition systems: Use the variety of languages and voice patterns to train your system for human interactions.

Benefits of our audio data

  • Large amounts of data: We deliver a large number of high-quality audio files within a short space of time.
  • Diverse voices: Our collection includes thousands of natural voice samples in numerous languages and dialects.
  • Flexible recording environments: Our data comes from a variety of environments to reflect different scenarios.
  • Direct data transfer: Voice recordings are transferred instantly via our app.
  • Various file formats: Whether wav, mp3, mono or stereo, we deliver in your desired format.
  • Quality check: Our data undergoes strict quality checks.

Transcription of audio files (speech to text)

Our AI training data includes not only voice recordings, but also precise transcriptions in various languages. Qualified experts carry out the transcriptions and carefully check the results. In this way, we support the continuous improvement of your speech recognition system.

Classification of audio files

Effective speech recognition systems must be able to correctly interpret spoken words and put them into context. Our experts filter out relevant information from audio files to provide your AI with high-quality training data. This includes analyses of file quality, emotional tonality and the topics of the spoken word.

Your advantages

  • Fast quality check: Large volumes of audio files are checked quickly.
  • High-quality content analysis: Our experts provide deep insights into the audio files to optimise the use of your AI in human interactions.
  • Variety of languages: We offer data in multiple languages.
  • Rigorous quality check: All data undergoes a comprehensive quality check.
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Effizienz und Präzision vereint

Entdecken Sie, wie die Datenannotation es ermöglicht, KI- und ML-Modelle präziser und effektiver zu gestalten.

Was ist Datenannotation?

Datenannotation bezieht sich auf das Kennzeichnen von Datensätzen mit relevanten Informationen, um Maschinen das Verständnis zu erleichtern. Diese Datensätze können aus Bildern, Audiodateien, Videos oder Text bestehen. Durch diese Markierung von Datenpunkten können maschinelle Lernmodelle (ML) effektiv lernen und relevante Muster erkennen.

Warum ist Datenannotation wichtig?

Die kontinuierliche Verbesserung von KI- und ML-Modellen erfordert ständiges Training. Ein entscheidender Faktor für den Erfolg ist die korrekte Datenannotation, die sicherstellt, dass Modelle die richtigen Muster lernen und damit präzise Ergebnisse liefern.

Vorteile der Datenannotation

  1. Kundenerlebnis verbessern: Bessere Interaktion mit Chatbots und Sprachassistenten durch menschlichere Konversationen.
  2. Sicherheit und Zugänglichkeit erhöhen: IoT-Geräte erkennen Geräusche und Bewegungen im Haus und steigern so Sicherheit und Barrierefreiheit.
  3. Barrierefreiheit für Inhalte: Online-Inhalte wie Videos und Bilder werden für Menschen mit Seh- oder Hörbehinderungen zugänglicher.
  4. Verbesserte Spracherkennung: Größere Zugänglichkeit auf Mobil- und Desktop-Geräten durch verbesserte Spracherkennung.

Arten der Datenannotation

  1. Bildbeschriftung: Mit Begrenzungsrahmen und Segmentierungsmasken werden Objekte in Bildern markiert und klassifiziert.
  2. Text-Anmerkungen: Texte werden mit Tags und Metadaten versehen, um Themen, Stimmungen und Entitäten zu erkennen.
  3. Audio-Kommentare: Transkription von Sprache mit Schwerpunkt auf Akzente und demografische Merkmale.
  4. Video-Annotation: Markierung von Videoclips zur Objekterkennung und -verfolgung.

Automatisierte vs. manuelle Annotation

  • Automatisierte Annotation: Schnell und kostengünstig, kann jedoch ungenau sein.
  • Manuelle Annotation: Präziser, aber zeitaufwändig und teurer.

Herausforderungen und Best Practices

  1. Herausforderungen: Zeitaufwändige und genaue Kennzeichnung sowie sicherstellen, dass alle Daten korrekt markiert sind.
  2. Best Practices: Einführung effizienter Dateneingabe-Pipelines, sicherstellen, dass Annotationswerkzeuge den Anforderungen entsprechen und die Ausbildung des Personals für effektive Annotation

Datenannotation ist ein entscheidender Prozess, der es ML-Modellen ermöglicht, genauer zu lernen. Unternehmen sollten in die richtige Kombination aus automatisierten und manuellen Methoden investieren, um qualitativ hochwertige Daten für maschinelles Lernen zu gewinnen.