中国香港语音标注系统

语音转写是基于自然语言处理技术,将自然语言转换为文本输出。转写是把一种字母表中的字符转换为另一种字母表中的字符的过程。从原则上说，转写应该是字符之间一一对应的转换，即被转换字母表中的每一个字符。只能相应地转换为另一个字母表中的字符，从而保证两个字母表之间能够进行完全的、无歧义的、可逆的转换。因此，转写是针对拼音文字系统之间的转换而言的。随着语音转写技术的日渐成熟，语音转写技术被应用在客户服务、翻译、会议、采访、演讲等领域。语音转写技术已在金融、电信、能源、交通、教育、司法、公安、互联网等众多领域得到了宽泛应用。在某大型金融企业呼叫中心，语音转写技术同时将上千位人工坐席的通话实时转写为文字并提供实时话术建议，大幅提高了人工坐席的电销成单率。语音标注工作与其他标注工作类似，更依赖人力，对标注员的责任心要求比较高。中国香港语音标注系统

语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。特定人语音识别的方法,目前，常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，笔者采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，所谓预处理是指对语音信号的特殊处理:预加重，分帧处理。预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，以便于进行频谱分析或声道参数分析。用具有6dB/倍频程的提升高频特性的预加重数字滤波器实现。虽然语音信号是非平稳时变的，但是可以认为是局部短时平稳。故语音信号分析常分段或分帧来处理。中国香港语音标注系统语音标注技术已在能源领域得到了普遍应用。

语音标注就是听语音内容，看标注信息是不是正确，不正确的按照听的内容修改。但是难度也很大，经常不容易分清一些说得很快的字，一带而过的字，还有噪音的标注标准，口音的标注标准，或者是有的话根本听不出来说的什么意思，每个字都不好写。把钱拿到手有一定困难，工作量大，耳朵有些受不了。提高语音标注效率可以从以下两方面着手：一.从自身角度来讲，提高业务熟练度可以提升标注效率；二.从外部原因角度来讲，使用高效率的标注工具可以提高语音标注效率。选择的预标注技术加持，标注工具会自动识别转写语音，标注员只需要在预标注的结果上略作修改即可，可以成倍提高标注效率。

我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习。无监督学习的效果是不可控的，常常是被用来做探索性的实验。而在实际产品应用中，通常使用的是有监督学习。有监督的机器学习就需要有标注的数据来作为先验经验。在进行数据标注之前，我们首先要对数据进行清洗，得到符合我们要求的数据。数据的清洗包括去除无效的数据、整理成规整的格式等等。具体的数据要求可以和算法人员确认。分类标注：分类标注，就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭组合。一张图就可以有很多分类/标签：成人、女、黄种人、长发等。对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等。语音标注与我们生活的众多方面都是息息相关的。

语音识别方法：1、神经网络的方法。（ANN）神经网络方法是在语音识别发展的后期才有的一种新的识别方法。它其实是一种模拟人类神经活动的方法，同时具有人的一些特性，如自动适应和自主学习。其较强的归类能力和映射能力在语音识别技术中具有很高的利用价值。业界将ANN与传统的方法进行结合，各取所长，使得语音识别的效率得到了明显的提升。2、概率语法分析法。概率语法分析法是一种能够识别大长度语段的技术，主要是为了完成“区别语言的特征”，对于不同层次的知识利用相应层次的知识来解决。这种方法较大的不足就是，建立一个有效、适宜的适用知识系统存在着一定的困难。随着人工智能的发展，标注员只需要在机器预识别的结果上进行修改即可，可以成倍的提高标注效率。中国香港语音标注系统

语音标注遇到儿化音的时候，根据音频中说话人的实际发音情况进行标注。中国香港语音标注系统

语音标注的前端处理是指在特征提取之前，先对原始语音进行处理，部分消除噪声和不同说话人带来的影响，使处理后的信号更能反映语音的本质特征。较常用的前端处理有端点检测和语音增强。端点检测是指在语音信号中将语音和非语音信号时段区分开来，准确地确定出语音信号的起始点。经过端点检测后，后续处理就可以只对语音信号进行，这对提高模型的精确度和识别正确率有重要作用。语音增强的主要任务就是消除环境噪声对语音的影响。目前通用的方法是采用维纳滤波，该方法在噪声较大的情况下效果好于其它滤波器。中国香港语音标注系统