语音标记是数据标记行业中常见的标记类型。
语音书写的主要工作内容是“提取”、书写或合成语音中所含的文字信息、各种语音。 标注的数据主要用于人工智能，应用于机器学习、语音识别、会话机器人等领域。 相当于给计算机系统戴上“耳朵”，使其具有“听得见”的功能，使计算机实现正确的语音识别能力。
语音标注的方法
语音分割
语音分割是识别自然语言中单词、音节、音素之间边界的过程，该术语既适用于人的心理过程，也适用于自然语言处理的人工过程。
语音分割是语音识别技术领域的重要子问题。 像许多自然语言处理问题一样，进行语音分割需要考虑上下文、语法和语义。 语音分割也像当今大多数语音识别技术一样，面对大量海量的数据，要么没有标签，要么没有正确的标注，想要得到正确的标注的话，标注成本会很高。
声纹识别标志
由于人说话时使用的发声器在尺寸和形态上因人而异，每个人的声纹图像存在一定的差异，主要表现在共鸣方式特征、声音纯度特征、平均音高特征和音域特征4个方面。
在落地过程中，声纹识别水平受训练数据和算法两个重要因素的影响。
语音转写
语音转写是将语音数据转换成文字数据的过程，是数据标记领域的一种常见的标记形式，标记人员可以通过标记工具将听到的语音转写成文字。 过账是将一个字母的字符转换为另一个字母的字符的过程，简单来说就是将字符一对一地转换。 语音转印相应地只能转换为另一个字母字符，确保了能够在两个字母之间进行完全的、无歧义的可逆的转换。 因此，过帐是针对拼音文本系统之间的翻译进行的。
语音情感判断
的语音中含有大量的信息，语音中的情绪信息是反应人类情绪的非常重要的行为信号，同时识别语音中的情绪信息是实现自然人机交互的重要环节。 用不同的感情说同一声音的内容，其含义可能完全不同。 只有计算机同时识别语音的内容和语音所具有的情感，我们才能正确理解语言的含义，所以理解语音的情感才能使机器的交互更有意义。
现在语音识别技术已经普及到我们生活的各个方面。 语音助手、智能音箱、智能客服等，这些都是我们日常常见的最典型的例子。 随着人工智能的发展，人与人的语音交互场景向更多的方向扩展，对识别精度、场景优化等方面、语音识别技术等方面也提出了更高的要求。
景联文科技为语音标注提供一站式解决方案
科技的发展离不开用于训练模型的大量标注数据。 对人工智能企业来说，优质的数据必不可少，分析、开发、利用数据，创造其价值，它代表着数据标注的价值。
景联文科技现有数据库收集语音数据集超过100T，已覆盖数万小时以上的语言朗读、语言自然对话语音数据，可迅速为企业提供满足要求的数据集。 例如，为研究语音识别技术(例如，010-3010、010-3010等)的算法数据集可提高企业测试效率。
此外，景联文科技作为一家专业的数据采集标注公司，自主开发了成熟的数据标注平台。 数据产品涵盖语音识别、生物识别、自动驾驶、智能家居、智能制造、新零售、智能安全、手机娱乐、OCR场景、智能医疗、智能交通等领域。
为了提高标注数据的准确性，景联文科技在项目前期进行了需求整理和试挖，在数据工作环节设置了多层质检和抽查环节，建立了标准化的管理流程，设立了专家质量和时间管理节点。 此外，景联文科技还为客户提供定制服务，可根据用户个性化需求，高度还原和构建场景，完成数据采集和处理任务。
未来，景联文科技将持续为人工智能型企业提供精准数据，为AI发展保驾护航。