အသံမှတ်ချက်

အသံ/မိန့်ခွန်း မှတ်ချက်ဆိုသည်မှာ ဥပမာအားဖြင့် အဘယ်နည်း

ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး Alexa (သို့မဟုတ် အခြားသော အသံအကူ) အဖွင့်မေးခွန်းအချို့ကို မေးပြီးပါပြီ။

Alexa၊ အနီးဆုံး ပီဇာဆိုင် ဖွင့်ပါသလား။

Alexa၊ ကျွန်ုပ်၏တည်နေရာရှိ မည်သည့်စားသောက်ဆိုင်မှ ကျွန်ုပ်၏လိပ်စာသို့ အခမဲ့ပို့ဆောင်ပေးပါသည်။

သို့မဟုတ် အလားတူ တစ်ခုခု။

လူသားများအနေနှင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အဖွင့်အပိတ်မေးခွန်းများကို အသုံးပြု၍ အချင်းချင်း ပြောဆိုကြသော်လည်း ထိုသို့သော စကားအသုံးအနှုန်းကို မေးခွန်းထုတ်ကြသည်။ ကို virtual လက်ထောက်နည်းပြ လုပ်ရတာ စမတ်ကျတယ်လို့ မထင်ပါဘူး။

သို့တိုင်၊ Alexa သည် တစ်ကြိမ်တိုင်းတွင် မှန်ကန်သောအဖြေတစ်ခုရရှိလာသည်။ ဘယ်လိုလဲ? ကျွန်ုပ်တို့၏အခြေအနေတွင်၊ AI သည် တည်နေရာကို စီမံဆောင်ရွက်ရမည်ဖြစ်ပြီး ပီဇာနေရာသည် အမှန်တကယ် (မြို့တွင်းကဲ့သို့) နေရာမဟုတ်ကြောင်း နားလည်ပြီးနောက် တိကျသောအဖြေတစ်ခုရရှိမည်ဖြစ်သည်။

အသံမှတ်စာများ- ဒေတာတံဆိပ်ကပ်ခြင်း၏ အစုခွဲတစ်ခုကြောင့်- စက်သင်ယူမှုစနစ်သည် ဤကဲ့သို့သောမေးခွန်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး မှန်ကန်သောအချက်အလက်များကို ရယူနိုင်သည်။ ဒီတော့ အသံမှတ်စာဆိုတာ အတိအကျဘာလဲ၊ ဘာကြောင့် လိုအပ်တာလဲ။

Audio Annotation ဆိုတာ ဘာလဲ။

အသံမှတ်စာ စက်နားလည်နိုင်သော ဖော်မတ်တွင် အသံအစိတ်အပိုင်းများကို အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း ပါဝင်သည်။ အသံမှတ်စာသည် ကွဲပြားသည်။ အသံကူးယူနိုင်သည်စာသားမှတ်တမ်းသည် ပြောသောစကားလုံးများကို ရေးထားသောပုံစံသို့ ပြောင်းပေးပါသည်။

အသံမှတ်စာတွင်၊ အသံဖိုင်နှင့်ပတ်သက်သည့် ထပ်လောင်းအရေးကြီးသောအချက်အလက်များကိုလည်း ပေးစွမ်းသည် - ဥပမာ၊ အသွင်သဏ္ဌာန်၊ အသံထွက်နှင့် ဟောပြောချက်ဒေတာများ။ အသံမှတ်စာများတွင် တစ်ဦးချင်း မှတ်ချက်များကို ဖော်ပြမည့်အစား အသံဖိုင်တစ်ခုလုံးအကြောင်း မက်တာဒေတာလည်း ပါဝင်နိုင်သည်။

အသံမှတ်စာသည် အဘယ်ကြောင့် လိုအပ်သနည်း။

NLP စျေးကွက်ကြီးထွားလာရန်စီစဉ်ထားသည်။ အဆ ၂၀ 2025 တွင် 2017 နှင့် နှိုင်းယှဉ်၍ NLP ၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စျေးကွက်တန်ဖိုးသည် 3 ခုနှစ်တွင် $2017 billion ရှိပြီး 43 ခုနှစ်တွင် $2025 billion အထိ တိုးလာမည်ဟု ခန့်မှန်းရသည်။

ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် မှတ်ချက်ပေးခြင်း chatbots များ၊ အသံမှတ်မိခြင်းစနစ်များနှင့် virtual assistant များဖန်တီးရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင် NLP ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန် ၎င်းတို့ လိုအပ်ပါသည်။ မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုမှု မော်ဒယ်များနှင့် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို လေ့ကျင့်ပါ။

စက်များကို အမျိုးမျိုးသော တိကျစွာ မှတ်သားအသုံးပြု၍ လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးပါသည်။ အသံဖိုင်များ မေးခွန်းများ၊ စိတ်ခံစားမှုများ၊ ရည်ရွယ်ချက်များနှင့် ခံစားချက်များကို သင့်လျော်စွာ ဖော်ထုတ်ရန်၊ နားလည်ရန်နှင့် တုံ့ပြန်ရန်။

အသံမှတ်စုများနှင့် အသံအပိုင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီးနောက်၊ စက်သည် လူ့ဘာသာစကားနှင့်ဆက်စပ်နေသော ရှုပ်ထွေးပွေလီသော လေယူလေသိမ်း၊ လေသံ၊ ဒေသိယစကား၊ အသံထွက်နှင့် ဘာသာစကားတို့ကို ကောက်ယူနိုင်စေရန်အတွက် ၎င်းကို စနစ်ထဲသို့ ထည့်သွင်းပါသည်။

သင်၏ စကားဝိုင်း AI မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ရန် အရည်အသွေးမြင့် အသံ/စကားပြော ဒေတာအတွဲများ

ကိစ္စများနှင့် အက်ပ်များကို အသုံးပြုပါ။

အသံမှတ်စာများကို ယခုအခါ လုပ်ငန်းအများအပြားတွင် အသုံးပြုလာသည်မှာ နှစ်အနည်းငယ်ကြာနေပြီဖြစ်သည်။ အထင်ရှားဆုံး - virtual assistant ဖြင့်စကြပါစို့။

  • Virtual လက်ထောက်

    တောင်းဆိုမှုကို တိကျစွာလုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဖောက်သည်အတွေ့အကြုံအတွက် မြန်မြန်ဆန်ဆန်တုံ့ပြန်နိုင်သော အသံလက်ထောက်ကို တီထွင်နိုင်စေရန် အမျိုးမျိုးသော အသံမှတ်စုများဆိုင်ရာ ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် ပကတိလက်ထောက်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်း။ 2020 တွင်၊ ယူကေနှင့် အမေရိကန်အိမ်ထောင်စုများ၏ သုံးပုံတစ်ပုံ တပ်ဆင်ထားသော virtual assistant ပါရှိသော စမတ်စပီကာ အနည်းဆုံးတစ်လုံးရှိသည်။

  • စာသားမှ စကားပြော မော်ဂျူးများ

    ဒစ်ဂျစ်တယ်စာသားကို သဘာဝဘာသာစကားပြောစကားအဖြစ် ချောမွေ့စွာ ပြောင်းလဲပေးနိုင်သော စာသားမှ စကားပြော module တစ်ခုကို ဖန်တီးရန်အတွက် မှတ်သားထားသော အသံဖိုင်များတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားရမည်ဖြစ်ပါသည်။

  • Chatbots

    Chatbots များသည် ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှု၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Chatbots များသည် အသုံးပြုသူများ၏ စကားလုံးများနှင့် စကားစုများကို သရုပ်ဖော်ထားသည့် အသံဖိုင်များကို အသုံးပြု၍ အသုံးပြုသူများ၏ စကားလုံးများကို အနက်ပြန်ဆိုရန် လေ့ကျင့်ပေးသင့်သည်။ လူသားများနှင့် သဘာဝစကားပြောဆိုမှု.

  • အလိုအလျောက်စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်း (ASR)

    ပြောသောစကားလုံးများကို ရေးထားသောစာသားသို့ ကူးယူခြင်းဖြစ်ပါသည်။ “စကားပြောအသိအမှတ်ပြုခြင်း” ကိုယ်တိုင်က ပြောသောစကားလုံးများကို စာသားအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ သို့သော်၊ အသံမှတ်မိခြင်းနှင့် စပီကာခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် စကားပြောအကြောင်းအရာနှင့် စကားပြောသူ၏အထောက်အထားနှစ်ခုလုံးကို ဖော်ထုတ်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ ASR ၏တိကျမှုကို၊ စပီကာအသံအတိုးအကျယ်၊ နောက်ခံဆူညံသံ၊ အသံဖမ်းကိရိယာနှင့် အခြားအရာများ စသည်တို့ဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်။

Shaip က ဘယ်လိုကူညီပေးသလဲ။

အကယ်၍ သင့်တွင် ပထမအဆင့် အသံ/စကားပြော မှတ်စု ပရောဂျက်တစ်ခု ရှိနေပါက၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော အညွှန်းနှင့် မှတ်ချက်များကို ပါတနာတစ်ခု လိုအပ်မည်မှာ သေချာပါသည်။ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် တိကျမှုသည် သင်ရှာဖွေနေသည့်အရာဖြစ်ပါက၊ Shaip သည် သင်လိုအပ်သောပါတနာဖြစ်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ယုံကြည်ပါသည်။

အသံမှတ်စုဝန်ဆောင်မှုများ
Shaip သည် အစကတည်းက အော်ဒီယို၊ ဗီဒီယို၊ နှင့် ရုပ်ပုံတံဆိပ်ကပ်ခြင်း နှင့် မှတ်စာရေးဝန်ဆောင်မှုများ၏ ရှေ့တန်းမှဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်မှုသည် အခြေခံစကားပြောတံဆိပ်ကပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းချက်များကို ပေးဆောင်ခြင်းထက် ကျော်လွန်ပါသည်။ အတွေ့အကြုံ မြင့်မားပြီး အရည်အချင်းပြည့်မီသော မှတ်ချက်ပေးသူများနှင့်အတူ၊ ဘာသာပေါင်းစုံ မှတ်သားထားသော အသံဖိုင်များ အများအပြားကို ပေးဆောင်ရန် လှိုင်းနှုန်းများရှိသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဝန်ဆောင်မှုများတွင် အသံကူးယူခြင်း၊ နှုတ်ဖြင့်တံဆိပ်ရိုက်ခြင်း၊ စာသားသို့ မိန့်ခွန်း၊ စပီကာမှ ဒိုင်ယာရီပြုလုပ်ခြင်း၊ အသံထွက်စာသားပြန်ဆိုခြင်း၊ အသံအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ ဘာသာစကားမျိုးစုံသောအသံဒေတာဝန်ဆောင်မှုများ၊ သဘာဝဘာသာစကား Utterance၊ Multi-Label မှတ်ချက်များ။

  • အသံကူးယူ

    ကျွန်ုပ်တို့သည် ပရောဂျက်အမျိုးအစားအားလုံးအတွက် တိကျစွာမှတ်သားထားသော အသံဖိုင်များကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် ထိပ်တန်း NLP မော်ဒယ်များကို တီထွင်ဖန်တီးနိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် သုံးစွဲသူများအား အမျိုးမျိုးသော အော်ဒီယိုအမျိုးအစားများနှင့် ဖော်မတ်များ – စံဖော်မတ်၊ စကားအပြောအဆိုနှင့် စကားလုံးမဟုတ်သော စာသားမှတ်တမ်းတို့မှ ရွေးချယ်ခွင့်ပြုပါသည်။

  • မိန့်ခွန်းတံဆိပ်တပ်ခြင်း။

    Shaip ၏ ကျွမ်းကျင်သူများသည် အသံများကို ပိုင်းခြားထားသည်။ အသံမှတ်တမ်းတင်ခြင်း ဖိုင်တစ်ခုစီကို အညွှန်းတပ်ပါ။ ဤနည်းပညာသည် အသံဖိုင်တစ်ခုတွင် ဆင်တူသောအသံများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ ၎င်းတို့ကို ပိုင်းခြားခြင်းနှင့် တိကျစွာ မှတ်သားခြင်းတို့ကို ဖော်ထုတ်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ.

  • စာသားမှမိန့်ခွန်း

    Speech-to-text သည် NLP မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာဖြင့်၊ မှတ်တမ်းတင်ထားသောမိန့်ခွန်းကို စာသားအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲသည်။ ထို့ကြောင့် ဒေသိယစကားအမျိုးမျိုးရှိ အသံထွက်၊ စကားလုံးများနှင့် ဝါကျများကို အာရုံစိုက်ရန် အရေးကြီးသည်။

  • စပီကာ Diarization

    စပီကာဒိုင်ယာရီစနစ်တွင်၊ အသံဖိုင်ကို အသံအရင်းအမြစ်အပေါ်အခြေခံ၍ အသံအပိုင်းများစွာသို့ ပိုင်းခြားထားသည်။ စပီကာများ၏ နယ်နိမိတ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး စပီကာစုစုပေါင်းအရေအတွက်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် အပိုင်းများ ခွဲခြားထားသည်။ အရင်းအမြစ်များတွင် နောက်ခံဆူညံသံ၊ ဂီတ၊ အသံတိတ်ခြင်းနှင့် အခြားအရာများ ပါဝင်သည်။

  • အသံထွက် စာသားမှတ်တမ်း

    ကျွန်ုပ်တို့၏ အသံထွက် စာသားမှတ်တမ်း ဝန်ဆောင်မှုများသည် နည်းပညာလုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များထံမှ အလွန်အမင်း ရှာဖွေနေပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အသံထွက်သင်္ကေတများကို အသုံးပြု၍ သီးခြားစကားလုံးများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရာတွင် ထူးချွန်ပါသည်။

  • အသံခွဲခြား

    ကျွန်ုပ်တို့၏ ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်အဖွဲ့သည် အသံဖမ်းခြင်းကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားသည်။ အချို့သော အမျိုးအစားများတွင် နောက်ခံဆူညံသံ၊ အသုံးပြုသူ၏ ရည်ရွယ်ချက်၊ စပီကာအရေအတွက်၊ ဝေါဟာရ အပိုင်းခွဲခြင်းနှင့် အခြားအရာများ ပါဝင်သည်။

  • ဘာသာစကားမျိုးစုံအသံဒေတာ ၀ န်ဆောင်မှုများ

    ၎င်းသည် Shaip ၏ အလွန်နှစ်ခြိုက်သော ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အရည်အချင်းပြည့်မီသော မှတ်ချက်ပေးသူများအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ရှိသောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကောင်းမွန်စွာပံ့ပိုးပေးနိုင်ပါသည်။ မိန့်ခွန်းမှတ်ချက် ဘာသာစကားများစွာနှင့် ဒေသိယစကားများအတွက် ဝန်ဆောင်မှုများ။

  • သဘာဝဘာသာစကားအသံ

    သဘာဝဘာသာစကား ပြောဆိုမှုများသည် လေ့ကျင့်ရေး chatbots သို့မဟုတ် virtual assistant များ၏ မိနစ်ပိုင်းကို မှတ်သားထားရန် ကောင်းစွာ သင့်လျော်ပါသည်။ လူ့စကားဖိစီးမှု၊ ဒေသိယစကားများ၊ ဝေါဟာရများနှင့် အကြောင်းအရာများ ကဲ့သို့သော၊

  • တံဆိပ်မျိုးစုံမှတ်ချက်များ

    အသံဖိုင်တစ်ခုတည်းသည် အတန်းများစွာနှင့် သက်ဆိုင်နိုင်ပြီး၊ ထို့ကြောင့်၊ ML မော်ဒယ်များကို အသံအရင်းအမြစ်နှစ်ခုကြားတွင် ကွဲပြားစေရန် အထောက်အကူဖြစ်စေရန် အညွှန်းပေါင်းများစွာ မှတ်ချက်ပေးနိုင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

အဘယ်ကြောင့် Shaip?

မှန်ကန်သော ဝန်ဆောင်မှုပေးသူကို ဆုံးဖြတ်ရာတွင်၊ အတွေ့အကြုံရှိသူနှင့် အရည်အသွေးမြင့်စံနှုန်းများကို တသမတ်တည်း ထိန်းသိမ်းထားသူကို ရွေးချယ်ရာတွင် သင့်တွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အခွင့်အလမ်းများ ရရှိမည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ ယုံကြည်ပါသည်။

Shaip သည် ပံ့ပိုးပေးရာတွင် စျေးကွက်တွင် ငြင်းမရသော ခေါင်းဆောင်ဖြစ်သည်။ အသံမှတ်စုဝန်ဆောင်မှုများ, ကျွန်ုပ်တို့တွင် ဖောက်သည်၏အရည်အသွေးစံနှုန်းများနှင့်ကိုက်ညီစေရန် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော အလွန်ဆက်ကပ်အပ်နှံထားသော မှတ်စုများအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ရှိသည်။

ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် မှတ်ချက်ပေးသူများနှင့် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်သူများ အဆင့်အမျိုးမျိုးရှိသောကြောင့် အတွင်းဘက်လိုက်မှုကို ဖယ်ရှားနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အတွေ့အကြုံသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဆောင်ရွက်နိုင်သောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်၏မျက်နှာသာ၌ အလုပ်လုပ်ပါသည်။

လူမှုဝေမျှမယ်