语音标注是数据标注行业中一种比较常见的标注类型。

语音标注的主要工作内容是将语音中包含的文字信息、各种声音“提取”出来，再进行转写或合成，标注后的数据主要用于人工智能，应用在机器学习、语音识别、对话机器人等领域。相当于给计算机系统安装上“耳朵”，使其具备“能听”的功能，使计算机实现精准的语音识别能力。

​

语音标注的方法

语音分割

语音分割是识别自然语言中的单词，音节或音素之间的边界的过程，该术语既适用于人类的心理过程，也适用于自然语言处理的人工过程。

语音分割是语音识别技术领域的一个重要子问题。正如大多数自然语言处理问题一样，进行语音分割需要考虑到语境，语法和语义。语音分割也像目前大部分语音识别技术一样，面对着大多数的海量数据都没有标签或者标注不准确，如果想得到精确的标注，就会加大标注成本。

声纹识别标注

人在说话的时候所使用的发声器在尺寸和形态方面每个人的差异很大，所以每个人的声纹图谱都有一定的差异，主要体现在共鸣方式特征、嗓音纯度特征、平均音高特征和音域特征这四个方面。

在落地过程中，声纹识别水平会受训练数据和算法的两个重要因素的影响。

​

ASA语音转写

语音转写就是将语音数据转写成文字数据的过程，是数据标注领域比较常见的一种标注形式，标注员借助标注工具，就可以将听到的语音转写成文字。转写是把一种字母表中的字符转换为另一种字母表中的字符的过程，简单来说，转写就是字符之间一一对应的转换。语音转写只能相应地转换为另一个字母表中的字符，从而保证两个字母表之间能够进行完全的、无歧义的、可逆的转换。因此，转写是针对拼音文字系统之间的转换而言的。

语音情绪判定

人类的语音中包含了许多信息，语音中的情绪信息是反应人类情绪的一个十分重要的行为信号，同时识别语音中所包含的情绪信息是实现自然人机交互的重要一环。同样一条语音内容，用不同的情绪说出来，其所携带的语义是可能是完全不同的，只有计算机同时识别出语音的内容以及语音所携带的情绪，我们才能准确的理解出语言的语义，因此理解语音的情绪能让人机交互变得更有意义。​

目前，语音识别技术已经普及到了我们生活的方方面面。语音助手、智能音箱、智能客服等，这些都是我们日常比较常见的，也是最典型的例子，随着人工智能的逐步发展，人机语音交互场景将会向更多的方向延伸，在辨认精度、场景优化等层面、对语音辨认技术等方面也提出了更高的要求。

景联文科技为语音标注提供一站式解决方案

科技的发展离不开大量标注数据来训练模型，对人工智能企业来说，优质的数据是不可缺少的，对数据进行分析、开发和利用，从而创造出其中的价值，这就体现出来数据标注的价值。

景联文科技现有数据库拥有语音数据集超100T，已采集涵盖数万小时以上的语言朗读、语言自然对话语音数据，可为企业快速提供符合要求的数据集。例如《60000段中文语音数据集》、《100个id12000段中国人读英语唤醒词数据集》、《50800段车内录音采集数据集》等可用于研究语音识别技术的算法的数据集，可提升企业的测试效率。

此外，景联文科技作为一家专业的数据采集标注公司，自主研发了成熟的数据标注平台，数据产品涵盖语音识别、生物识别、自动驾驶、智能家居、智能制造、新零售、智能安防、手机娱乐、OCR场景、智能医疗、智慧交通等领域。

为了提高标注数据的准确性，景联文科技在项目前期进行需求梳理及试采试标，数据作业环节设置多层质检和抽检环节，还建立了一套标准化管理流程，并设有专业人员把控质量和时间节点。此外，景联文科技还可为客户提供定制服务，针对用户的个性化需求，高度还原场景搭建，以完成数据采集与处理任务。

未来，景联文科技将持续为人工智能型企业提供精准的数据，为AI发展保驾护航。