精确的时间事件标记
选择波形上的精确时间范围，应用本体引导的事件类，并检查同步音频上下文中的边界。
时间范围活动类别边界审查
音频标注平台
面向语音与声音 AI 的音频标注平台
通过精确的时间范围、同步播放和可扩展的审核工作流程来标注语音、文字记录、说话者分类、说话者标签、声音事件和声学属性。
音频标注功能
复杂音频标注所需的一切
标记准确的时间范围，查看同步波形和频谱图上下文，对齐转录本，并在不丢失上下文的情况下导航长录音。
波形和频谱图上下文
播放、暂停、滑动和缩放，同时波形、频谱图、选定范围和播放头保持同步。
时间对齐转录审查
直接根据源音频查看转录跨度、说话者标签、置信度和准确时间戳。
嵌套本体和动态属性
定义嵌套的扬声器和事件类、属性、项目属性和关系，然后查看时间轴上的时间值。
完整的音频标注时间线
一起查看时间事件、说话者片段、转录跨度、类属性和项目级状态，而不会丢失上下文。
示例序列10小时35分钟
精确时间精度的长时间记录审查
通过概览导航、波形缩放、稳定播放和精确时间选择来导航 10 小时 35 分钟的记录。
长篇导航准确时间选择
为什么 AI 团队选择 Unitlab 进行音频标注
通过人工智能辅助自动化、可扩展的工作流程和更低的运营成本，更快地标注复杂的音频数据集。
20×
更快完成音频数据标注
AI 辅助标注和共享时间轴让音频数据标注更高效。
95%
音频自动标注
平均而言，95% 的音频标签会自动预标注，然后由人工审核和修订。
15×
降低训练数据成本
通过自动化数据筛选、标注和质检，单个已验收标签的成本最多可降低 15×。
支持的音频标注类型
所有音频标注类型 在一个平台上。
标记时间范围、分段录音、对齐文字记录、对演讲者和事件进行分类、应用属性以及连接相关标注。
01
时间事件/时间范围
为语音、声音事件和其他时间标签选择精确的开始和结束时间。
02
音频分割
将录音划分为有意义的语音、静音、音乐、噪音或事件区域。
03
转录
将转录跨度和单词与精确的音频时间范围对齐以供审阅。
04
演讲者标签
将演讲者角色和身份分配给对话或日记片段。
05
事件分类
对言语行为、声音事件、声学条件和审查结果进行分类。
06
事件属性
捕获所选事件的情绪、质量、信心或其他属性。
07
类属性
为演讲者、事件和片段定义可重用的、本体引导的属性。
08
项目属性
完整录音的标签属性，包括来源、环境、语言和质量。
09
关系
连接扬声器、时间事件、转录跨度和其他相关音频标注。
音频标注质量保障
为每项音频标注建立质量检查。
比较同一录音与时间轴中的标签，与已批准的参考答案核对，并在波形和转录文本中解决问题。每项质量决策都与原始数据保持关联。
音频标注共识校验
比较独立完成的音频标注，检查事件区间、说话人标签和属性的分歧，并在批准前解决。
音频原始数据对比一致性检查分歧审核
质量关卡（隐藏基准）
将音频标签与对标注员隐藏的已批准参考答案比较，并根据设定的质量标准评估提交结果。
验证与问题解决
在波形和转录文本中检查必填属性缺失及转录与时间区间问题，修正相关标签，并在批准前处理审核反馈。
音频质检分析
追踪参考基准结果、共识情况和审核决策。识别录音与事件区间中的重复问题，确定审核优先级。
基准结果审核结果
音频数据集管理和标注工作流程
整理音频数据并自动化标注工作流程。
搜索、版本和检查音频数据集，连接 AI 模型，并通过审核和批准移动标注。
数据集版本
随着音频数据的发展创建和管理数据集版本。跟踪更改、分配工作并使每个版本保持可审核和生产就绪状态。
语义搜索
通过语义理解而不是手动过滤器来探索大型音频数据集。查找不同条件下的相关剪辑、事件、演讲者和转录案例。
嵌入视图
可视化数据集结构，识别异常值和标签问题，并在训练前提高音频数据质量。
集成工作流程
构建在一个连续循环中连接模型、标注、审查和质量保证的工作流程。减少交接并保持数据集从标记到批准的过程。
带上你的音频模型
连接您自己的 AI 模型以进行预标记和模型辅助标注。提高现实世界音频数据集的准确性并更快地迭代。
解决方案
适用于语音和声音 AI 的音频标注解决方案
准备时间一致、本体驱动的音频数据集，用于转录、说话人分析、声学事件和联络中心智能。
What audio annotation types does Unitlab support?+
Unitlab 支持时间事件和时间范围、音频分段、转录、说话者标记、事件分类、类属性、项目属性和关系。团队在可重用本体中定义所需的标签和规则，以获得一致的语音和声音数据集。
音频标注文档How do temporal events and audio segmentation work in Unitlab?+
标注者在波形上选择精确的开始和结束时间，应用本体引导的事件类，并通过同步播放和频谱图上下文检查边界。在整个审核和 QA 过程中，片段保持可编辑状态。
音频标注工作流文档Can Unitlab annotate long audio recordings?+
是的。 Unitlab 结合了稳定播放、擦除、波形缩放、频谱图上下文和长格式音频标注的精确时间选择。标注者可以在完整记录和重点片段之间移动，而不会丢失上下文。
标注工作流程文档How do ontologies and dynamic properties work in audio annotation?+
嵌套本体定义发言人、事件类、属性、项目属性和关系。时间属性将不断变化的条件捕获为音频时间线上的可审查时间范围。
属性和关系文档How does Unitlab manage audio annotation quality and review?+
可配置的工作流程通过标注、审查、返工和批准来路由音频任务。说明、作业、评论、问题、标注历史记录、数据集版本和发布使个别专家和企业团队的质量决策保持可追溯性。
标注和审查文档Can teams use their own AI models for audio pre-labeling?
是的。 Unitlab 可以将自定义模型引入标注工作流程以生成预标签和预测。标注者审查并纠正模型输出，而不是从零开始，而人工批准仍然是受控质量流程的一部分。
模型集成文档Can Unitlab curate, annotate, and version audio datasets in one platform?
是的。团队可以使用元数据过滤器、语义搜索、嵌入、相似性和异常值发现来管理音频数据，然后标注选定的样本、审查结果并发布受控数据集版本，以进行可重复的人工智能开发。
数据集管理文档
