정확한 시간적 이벤트 라벨링
파형에서 정확한 시간 범위를 선택하고, 온톨로지 기반 이벤트 클래스를 적용하고, 동기화된 오디오 컨텍스트에서 경계를 검토하세요.
시간 범위이벤트 클래스경계 검토
오디오 주석 플랫폼
음성 및 사운드 AI를 위한 오디오 어노테이션 플랫폼
정확한 시간 범위, 동기화된 재생 및 확장 가능한 검토 워크플로를 통해 음성, 대본, 화자 분할, 화자 레이블, 사운드 이벤트 및 음향 속성에 주석을 답니다.
신용 카드가 필요하지 않습니다
오디오 주석 기능
복잡한 오디오 주석에 필요한 모든 것
정확한 시간 범위에 레이블을 지정하고, 동기화된 파형 및 스펙트로그램 컨텍스트를 검토하고, 기록을 정렬하고, 컨텍스트를 잃지 않고 긴 녹음을 탐색합니다.
파형 및 스펙트로그램 컨텍스트
파형, 스펙트로그램, 선택한 범위 및 재생 헤드가 동기화된 상태로 재생, 일시 중지, 스크럽 및 확대/축소됩니다.
시간 정렬된 전사 검토
원본 오디오에 대해 직접 스크립트 범위, 화자 라벨, 신뢰도 및 정확한 타임스탬프를 검토하세요.
중첩된 온톨로지 및 동적 속성
중첩된 스피커 및 이벤트 클래스, 속성, 항목 속성 및 관계를 정의한 다음 타임라인에서 시간 값을 검토합니다.
완전한 오디오 주석 타임라인
맥락을 잃지 않고 임시 이벤트, 화자 세그먼트, 성적 기록 범위, 클래스 속성 및 항목 수준 상태를 함께 검토합니다.
예시 시퀀스10시간 35분
정확한 시간 정밀도로 장시간 녹음 검토
개요 탐색, 파형 확대/축소, 안정적인 재생 및 정확한 시간 선택을 통해 10시간 35분 분량의 기록을 탐색합니다.
긴 형식 탐색정확한 시간 선택
AI 팀이 오디오 주석을 위해 Unitlab을 선택하는 이유
AI 지원 자동화, 확장 가능한 워크플로 및 낮은 운영 비용을 통해 복잡한 오디오 데이터 세트에 더 빠르게 주석을 추가합니다.
20×
더 빠른 오디오 데이터 어노테이션
AI 지원 라벨링과 공유 타임라인으로 오디오 데이터 어노테이션을 간소화합니다.
95%
오디오 어노테이션 자동화
평균적으로 95%의 오디오 라벨이 자동으로 사전 라벨링된 후 사람이 검토하고 수정합니다.
15×
학습 데이터 비용 절감
큐레이션, 어노테이션, QA를 자동화하면 승인된 라벨당 비용을 최대 15× 낮출 수 있습니다.
지원되는 오디오 주석 유형
모든 오디오 주석 유형 하나의 플랫폼에서.
시간 범위에 레이블을 지정하고, 녹음을 분류하고, 대화 내용을 정렬하고, 발표자와 이벤트를 분류하고, 속성을 적용하고, 관련 주석을 연결합니다.
01
일시적인 이벤트 / 시간 범위
음성, 소리 이벤트, 기타 임시 라벨의 정확한 시작 및 종료 시간을 선택하세요.
02
오디오 분할
녹음을 의미 있는 음성, 침묵, 음악, 소음 또는 이벤트 영역으로 분할합니다.
03
전사
검토를 위해 스크립트 범위와 단어를 정확한 오디오 시간 범위에 맞춥니다.
04
화자 라벨링
대화 또는 분할된 세그먼트에 화자 역할 및 ID를 할당합니다.
05
이벤트 분류
언어 행위, 소리 이벤트, 음향 조건을 분류하고 결과를 검토합니다.
06
이벤트 속성
선택한 이벤트에 대한 감정, 품질, 신뢰도 또는 기타 특성을 포착합니다.
07
클래스 속성
화자, 이벤트 및 세그먼트에 대해 재사용 가능한 온톨로지 기반 속성을 정의합니다.
08
아이템 속성
소스, 환경, 언어 및 품질을 포함하여 전체 녹음의 속성에 레이블을 지정합니다.
09
관계
화자, 임시 이벤트, 스크립트 범위 및 기타 관련 오디오 주석을 연결합니다.
오디오 어노테이션 품질 보증
모든 오디오 어노테이션에 품질 검증을 적용하세요.
동일한 녹음과 시간축의 라벨을 비교하고 승인된 기준 답안과 대조하며 파형과 전사문에서 문제를 해결하세요. 모든 품질 판단을 원본 데이터와 연결해 추적합니다.
오디오 어노테이션 합의 검증
독립적으로 작성된 오디오 어노테이션을 비교하세요. 이벤트 구간, 화자 라벨, 속성의 불일치를 검토하고 승인 전에 해결합니다.
오디오 원본 비교일치도 검사이견 검토
품질 게이트(숨겨진 기준 답안)
어노테이터에게 숨겨진 승인 기준 답안과 오디오 라벨을 비교하세요. 설정된 품질 기준에 따라 제출물을 평가합니다.
검증 및 이슈 해결
파형과 전사문에서 누락된 필수 속성과 전사·구간 오류를 확인하세요. 관련 라벨을 수정하고 승인 전에 검토 의견을 해결합니다.
오디오 QA 분석
기준 답안 결과, 합의 수준, 검토 결정을 추적하세요. 녹음과 이벤트 구간의 반복 문제를 파악해 검토 우선순위를 정합니다.
기준 답안 결과검토 결과
오디오 데이터 세트 큐레이션 및 주석 작업 흐름
오디오 데이터를 선별하고 주석 작업 흐름을 자동화합니다.
오디오 데이터 세트를 검색, 버전 지정 및 검사하고, AI 모델을 연결하고, 검토 및 승인을 통해 주석을 이동합니다.
데이터 세트 버전
오디오 데이터가 발전함에 따라 데이터 세트 버전을 만들고 관리합니다. 변경 사항을 추적하고, 작업을 할당하고, 모든 버전을 감사 가능하고 생산 준비 상태로 유지하세요.
의미 검색
수동 필터 대신 의미론적 이해를 통해 대규모 오디오 데이터 세트를 탐색합니다. 다양한 조건에서 관련 클립, 이벤트, 발표자, 녹취록 사례를 찾아보세요.
임베딩 뷰
훈련 전에 데이터 세트 구조를 시각화하고, 이상값과 라벨링 문제를 식별하고, 오디오 데이터 품질을 개선합니다.
통합 워크플로
하나의 연속 루프에서 모델, 주석, 검토 및 품질 보증을 연결하는 워크플로를 구축하세요. 핸드오프를 줄이고 데이터세트를 레이블 지정에서 승인까지 계속 이동하세요.
오디오 모델 가져오기
사전 라벨링 및 모델 지원 주석을 위해 자체 AI 모델을 연결하세요. 실제 오디오 데이터 세트에서 정확성을 높이고 더 빠르게 반복합니다.
솔루션
음성 및 사운드 AI를 위한 오디오 주석 솔루션
전사, 화자 분석, 음향 이벤트 및 연락 센터 인텔리전스를 위해 시간 정렬된 온톨로지 기반 오디오 데이터 세트를 준비합니다.
음성 인식 및 전사
자동 음성 인식 및 전사 모델을 위해 시간 정렬된 전사 및 음성 세그먼트를 만듭니다.
Explore speech recognition and transcription
화자 분할
회의, 통화, 인터뷰, 다중 화자 녹음에서 개별 화자를 식별하고 주석을 답니다.
Explore speaker diarization
소리 이벤트 감지
알람, 기계음, 환경 이벤트, 음향 이상 및 기타 시간 기반 사운드 이벤트에 라벨을 붙입니다.
Explore sound event detection
컨택센터 인텔리전스
고객 의도, 대화 세그먼트, 발표자 차례, 감정 관련 이벤트 및 통화 전반의 주요 순간에 주석을 답니다.
Explore contact center intelligence질문, 답변
오디오 주석 플랫폼 FAQ
오디오 및 음성 주석, 전사, 화자 분할, 화자 라벨 지정, 사운드 이벤트 주석, 시간 범위, 긴 녹음, 온톨로지 및 Unitlab의 품질 워크플로우에 대한 답변입니다.
Unitlab 팀과 대화하세요What audio annotation types does Unitlab support?+
Unitlab은 시간적 이벤트 및 시간 범위, 오디오 분할, 전사, 화자 라벨링, 이벤트 분류, 클래스 속성, 항목 속성 및 관계를 지원합니다. 팀은 일관된 음성 및 사운드 데이터 세트를 위해 재사용 가능한 온톨로지에서 필수 레이블과 규칙을 정의합니다.
오디오 주석 문서How do temporal events and audio segmentation work in Unitlab?+
주석자는 파형에서 정확한 시작 및 종료 시간을 선택하고, 온톨로지 기반 이벤트 클래스를 적용하고, 동기화된 재생 및 스펙트로그램 컨텍스트를 통해 경계를 검토합니다. 세그먼트는 검토 및 QA 전반에 걸쳐 편집 가능한 상태로 유지됩니다.
오디오 어노테이션 워크플로 문서Can Unitlab annotate long audio recordings?+
예. Unitlab은 긴 형식의 오디오 주석을 위해 안정적인 재생, 스크러빙, 파형 확대/축소, 스펙트로그램 컨텍스트 및 정확한 시간 선택을 결합합니다. 주석 작성자는 컨텍스트를 잃지 않고 전체 녹음과 집중된 세그먼트 사이를 이동할 수 있습니다.
주석 작업 흐름 문서How do ontologies and dynamic properties work in audio annotation?+
중첩된 온톨로지는 스피커, 이벤트 클래스, 속성, 항목 속성 및 관계를 정의합니다. 시간 속성은 오디오 타임라인에서 검토 가능한 시간 범위로 변화하는 조건을 캡처합니다.
속성 및 관계 문서How does Unitlab manage audio annotation quality and review?+
구성 가능한 워크플로우는 주석, 검토, 재작업 및 승인을 통해 오디오 작업을 라우팅합니다. 지침, 할당, 의견, 문제, 주석 기록, 데이터 세트 버전 및 릴리스를 통해 개별 전문가와 기업 팀이 품질 결정을 추적할 수 있습니다.
주석 및 검토 문서Can teams use their own AI models for audio pre-labeling?
예. Unitlab은 맞춤형 모델을 주석 작업 흐름으로 가져와 사전 라벨과 예측을 생성할 수 있습니다. 주석자는 0부터 시작하는 대신 모델 출력을 검토하고 수정하며 사람의 승인은 관리되는 품질 프로세스의 일부로 유지됩니다.
모델 통합 문서Can Unitlab curate, annotate, and version audio datasets in one platform?
예. 팀은 메타데이터 필터, 의미 체계 검색, 임베딩, 유사성 및 이상치 발견을 통해 오디오 데이터를 선별한 다음 선택한 샘플에 주석을 달고 결과를 검토하며 재현 가능한 AI 개발을 위해 제어된 데이터 세트 버전을 게시할 수 있습니다.
데이터 세트 관리 문서
