技能提升篇丨常见的语音标注异常处理及语音识别方法，AI标注师必看

技能提升篇丨常见的语音标注异常处理及语音识别方法，AI标注师必看

之前看到过这样一篇报道说：数据标注行业最大的痛点就是，需求方找不到合适的标注团队 ，大厂又不想长期供养数据标注师

因此无论是作为人工智能训练师，还是数据标注企业一定要知识技能过硬，实操工具应用么的问题，在进行人才培养的过程中，我们的课程体系中也会涉及一些基础的学习，今天呢咱们也从基础出发，学习一下最常接触的语音标注中的基本知识技能

·语音识别方法

语音转写

语音转写是指用文字记录语音的过程，ASR语音识别可自动读取语音中的文字内容，并准确识别，语音转写是针对拼音文字系统间的转换

语音分割

作为子领域，语音分割已成为语义识别最重要的元素之一。在进行语义分割时，语法、语境、语境也成为必须考虑的问题

语音清洗

语音清洗旨在去除语音中的错误、重复因素，审查校验语音的准确性。作为语音预处理的第一步，语音清洗是保证优质语音数据产出的重要一环

情绪判定

情绪判定对计算机来说，是一项必修课。同样的话不同的语调表达意思完全不一致，只有知晓其中含义，机器才能真正理解人类，人机交互才会更具有价值性

音素标注

简单来说，音素标注就是对音标、读音等音素组成部分进行标注。音素作为最小语音单位，将语音拆解成不同片段，可更加细致准确的完成语音数据

以上即为语音标注的主要方法，利用这些技巧，语音识别才得以在智能机器人、自动驾驶等领域愈行愈远，为人类生活带来更多便利。众所周知语音标注作为一种常见的数据标注类型，其工作原理是将语音中的文字内容、不同声音进行转写、转译、合成，在实际的标注操作中，标注员们还是会遇到一些无效或者很难分辨的声音，这个时候就一定要做好判别，方能提高标注的准确率与团队的工作效率

·语音标注异常

丢帧

在语音录制过程中，由于音频设备的问题而表现出的发音卡顿，比如语音段中某0.1秒内突然没有声音，0.1秒过后语音又恢复正常，此现象称为“丢帧”；

切音

在语音录制过程中，由于过早结束或过晚开始录制导致个别字被截断而表现出的发音不完整，此现象称为“切音”

吞音

在说话人发音时，由于个别字的声母或韵母未完全发音而表现出的发音不完整，此现象称为“吞音”

喷麦

在说话人发音时，由于距离麦克风太近而表现出的录入语音不清晰，听起来有明显噗噗的声音，此现象称为“喷麦”

重音

在说话人发音时，语音中出现两个或多个说话人，他们的音量大小相近且有大段重叠，无法分清主次，此现象称为“重音”

空旷音

在录制过程中，由于周围环境较为空旷而表现出来的发音中带有回音，此现象称为“空旷音”

混响

混响是另一种常见的声学场景。与回声不同，混响是语音经多次反射、折射后叠加而成的声音

如果说在实际的标注中遇到上述情况，基本上都是要标注为无效语音的，除了无效音外还有其他情况，在实际的学习中大家可以详细了解，或者在咱们的教培系统中进行学习

数据标注涉及人工智能行业大量的基础人工工作，想要未来的算法和解决方案更加智能，大家拼的都是底层的数据量。还是印证了那句话：“大部分工作，刚开始拼的是脑力，后面都是拼体力！”

但无论是脑力还是体力，作为行业从业者，我们需要在后期的工作中不断学习，在“打怪升级”中，让自己成为更为优秀的人工智能训练师