在波形上标记目标事件可听见的起止位置。通过共用类别区分具体声音类型。
多种声音重叠时，分别标注相关事件。确保每个类别和区间均有录音中可听见的内容作为依据。
即标记录音中可辨识的声音及其发生时间。这些标签为检测工业、环境、警报或媒体声音事件的模型提供训练或评估数据。
可以。创建相应的时间型事件标注，并对重叠情况采用统一规则。审核人员可以对照原始音频检查各个区间。
根据下游任务以及声音可听见的起止位置，选择合适的时间标注规范。标注人员可在波形上细化区间，再由审核人员检查难以判断的过渡位置。
可以。定义任务所需的声音类别和录音属性。标签描述可听见的内容或已由所提供上下文确认的信息，下游检测由训练后的模型执行。
波形帮助确定时间位置，录音则提供听觉依据。标注人员和审核人员应先聆听相关区间，再指定事件类别。
开始工作前定义共用类别、结构化属性和清晰的标注指南。通过代表性样本和结合上下文的审核，解决声音事件检测数据集中的标注分歧。
可以。将音频标注流转至审核和返工阶段。审核人员可以检查源数据、修正标签，并在需要进一步处理时退回该数据项。
可以。利用数据集搜索、元数据、标签和可用筛选条件选择相关音频资产。在准备过程中保留对代表性条件和困难样本的可见性。
根据标注任务，以支持的 Audio JSON、RTTM 或 UUEF 格式导出已审核的音频标签。数据集版本有助于团队确认哪些已准备样本属于某次发布。
