监督模型和HITL模型，只要向其输入高质量的标注数据就能极大提升模型预测准确率，因为这两种模型都是通过人工标注来进行训练。
音频标注是开发高表现的自然语言处理（NLP）模型和对话式AI的重要手段，为企业提供了许多好处，例如审核内容、加快客服响应速度、识别人类情感等。本文将深入讨论音频标注，了解它对企业的重要性。
什么是音频标注？
音频标注是数据标注的一个分支，对来自人、动物、环境、乐器等物体的音频元素进行分类。在标注过程中，工程师通常使用MP3、FLAC、AAC等数据格式。音频标注与所有其他类型的标注（如图像和文本标注）一样，需要依靠大规模的标注团队和专业的标注工具。数据科学家们通过使用标注工具进行标注，并将带有标注信息的音频传递给正在训练的NLP模型。
音频标注的重要性正在日渐提升
音频标注对于虚拟助理、聊天机器人、语音识别系统等技术的发展至关重要。NLP是企业使用的较为常见的AI技术。2017年，有53%的公司使用各种形式的NLP。因此就价值而言，它具有巨大的市场潜力。2020年，NLP市场的收入超过120亿美元，据预测，从2021年到2025年年化增长会超过25%，达到430多亿美元，约合2700亿元人民币。
此外，如下图所示，消费者对数字化客服反馈的速度要求越来越高。因此，聊天机器人正成为客户服务重要的一部分，聊天机器人的表现力与音频标注的质量有直接关联。
音频标注的类型有哪些？
目前业界有五种主要的音频标注类型：
- 语音转写
将语音转写成文本是开发NLP模型的一个重要部分。这种标注方式是将录制的语音按一定的标注规则转写为相应文本，包括人类发音人说出的单词和发出的声音。在语音转写过程中中，使用正确的标点符号十分重要。
- 音频分类
使用这种标注方式，机器可以区分语音和声音特征。由于人工智能模型可以区分命令是否来自某个特定的人，因此这种类型的音频分类对于发展虚拟助手十分重要。
- 自然语料
自然语料是指对人类语音进行标注，对语义、方言、语境、语调等微小细节进行分类。
- 时间段分类
数据标注人员从给定的录音文件中切分出需要的声音段落，并给它们标注上相应的标签。这种方式有助于开发处理特定、重复性任务的聊天机器人。
- 音乐分类
数据标注人员对音乐进行流派或乐器的标注。音乐分类对于整理音乐库和改善用户推荐效果非常有用。
如何对音频数据进行标注？
利用第三方的音频标注软件
您如果需要使用专业的音频标注的软件，可以使用开源软件或者第三方服务商提供的付费软件。开源的音频标注工具是免费的，由于代码是开放的，您可以根据您的需求来进行定制开发。
您也可以使用第三方服务商提供的标注工具，通常情况下，服务商开发的标注平台都包含音频标注工具，并且功能方面比开源软件更加丰富和易用。
在冰山數據，我们基于多年的数据标注经验开发了兼容各种主流音频标注场景的标注工具，支持快速对音频段落进行分类，并允许您更加清晰地查看每一个音频段落，您可以通过《冰山语音标注工具2.0，你从没有见过的标注方式》一文了解我们的音频标注工具，或者通过联系我们进行试用。
自主开发音频标注软件
另外一个选择是开发您自己的音频标注软件，主要优点是您可以完全根据自己的需求进行定制化开发，但这是一个昂贵而缓慢的过程，只有一小部分拥有资源和相关经验的公司可以做到。
自建VS外包VS众包标注团队
自建、外包和众包是执行各类数据标注工作的场景方式。这些方式在成本、数据质量和数据安全性上存在着差异。
因此对于组织来说，采取哪种方式是一个重要的战略决策。组织能力、资源和需求决定了是否能够做出最佳决策。
| 外包 | 内包 | 众包 | |
| 标注速度 | 中 | 高 | 低 |
| 价格 | 中 | 高 | 低 |
| 数据质量 | 高 | 高 | 低 |
| 数据安全性 | 中 | 高 | 低 |
结论
音频识别技术正在融入人类的生活，但在人工智能的背后需要大量的研究人员和标注人员的辛苦付出。
在冰山數據，我们希望通过自动化和全球化方案帮助企业提升数据标注效率，基于我们的全球化方案，可以快速为您的企业采集来自不同国家的音频数据。