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。
15倍
更快的音频标注
90%
自动音频标注
10倍
降低标注成本
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。
标注工作流程文档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
