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。

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。

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