Annotation audio
Donnez de la valeur à vos données audio en les rendant exploitables pour vos modèles d'IA. Grâce à notre expertise et à des processus d'annotation rigoureux, nous vous fournissons des datasets précis et adaptés à vos exigences.
🧏 Comprendre l’audio
Transcription, segmentation, détection d’émotions, annotation phonétique : nous structurons vos fichiers audio pour l’entraînement de modèles vocaux et NLP.
🧑 Annotation experte
Nos annotateurs sont formés aux subtilités de la langue, des accents, des contexte, pour une annotation fine et utile à vos cas d’usage.
🛡️ Qualité garantie
Double écoute, vérification croisée, normalisation : notre processus QA assure des jeux de données audio cohérents, clairs et exploitables.
Techniques
d'annotation proposées
Segmentation audio
Découper un enregistrement sonore en segments distincts selon des critères temporels ou acoustiques. Chaque segment correspond à une unité significative, telle qu’un locuteur, une phrase, une musique, un bruit de fond, ou un silence.
Vérification du format, de la qualité et de la durée des fichiers audio à traiter
Spécification des types de segments à identifier : changements de locuteur, silences, événements sonores, etc.
Détection manuelle ou automatique des points de coupure et attribution d’une étiquette à chaque segment (parole, musique, bruit, silence…)
Écoute attentive et ajustement des frontières temporelles pour garantir la précision de la segmentation
Reconnaissance vocale – Amélioration des performances des systèmes ASR (Automatic Speech Recognition) via des données nettoyées et bien segmentées
Analyse média – Indexation des podcasts, vidéos et émissions en chapitres ou séquences thématiques
Surveillance acoustique – Identification d’événements sonores spécifiques (verre brisé, sirènes, alarmes) dans un flux audio continu
Transcription multilingue
Convertir en texte des contenus audio dans plusieurs langues, en respectant la structure linguistique, les spécificités culturelles et les variations de chaque langue parlée.
Identification des langues présentes dans l’audio, des transitions linguistiques et du niveau de complexité (code-switching, accents…)
Division de l’audio en segments temporels, synchronisés avec les interventions des différents locuteurs et les changements de langue
Rédaction du contenu mot à mot dans la langue originale, en respectant la grammaire, les hésitations, et les particularités orales
Relecture par des linguistes natifs ou expérimentés pour assurer la fidélité, la cohérence linguistique et la conformité au format demandé (verbatim, nettoyé…)
Sous-titrage automatique de contenu international – Films, documentaires, conférences, interviews multilingues
Entraînement d’IA multilingue – Données d’entraînement pour les modèles de reconnaissance vocale et de traduction automatique
Service client global – Analyse des appels dans plusieurs langues pour améliorer l’expérience utilisateur
Annotation de la parole
Enrichir un enregistrement vocal en y ajoutant des informations contextuelles, linguistiques ou acoustiques, comme les mots prononcés, les émotions, les intentions, les interruptions, ou les accents. Elle est essentielle pour entraîner et évaluer des systèmes de traitement automatique de la parole.
Déterminer les éléments à annoter : mots, entités nommées, émotions, pauses, hésitations, tonalité, etc.
Nettoyage, découpage, et parfois transcription préalable du contenu vocal pour faciliter le travail d’annotation
Ajout d’étiquettes ou de balises précises à chaque événement vocal selon le schéma défini (ex : [RIRES], [HÉSITATION], [INTERRUPTION])
Vérification croisée par plusieurs annotateurs ou par des outils automatiques pour garantir la cohérence et la fiabilité des données
Assistants vocaux intelligents – Amélioration de la compréhension des intentions et nuances de l’utilisateur
Analyse émotionnelle – Détection des états affectifs dans les appels clients ou les interfaces conversationnelles
Études linguistiques et sociolinguistiques – Analyse des styles de parole, accents régionaux, et phénomènes de code-switching
Classification audio
Analyser un enregistrement sonore pour y identifier et catégoriser automatiquement des types de sons ou événements acoustiques (parole, musique, alarme, bruit de fond, …). Elle permet de structurer l'information sonore pour diverses applications basées sur l’IA.
Établissement des catégories cibles (ex : parole, applaudissements, moteur, silence, pluie…) selon les objectifs du projet.
Nettoyage, normalisation du volume, découpage en clips ou fenêtres temporelles pour une meilleure lisibilité.
Attribution d’une ou plusieurs étiquettes par segment audio, de façon manuelle ou semi-automatique, selon le spectre sonore identifié.
Vérification de la justesse des labels et ajustement des données pour éviter les biais liés à des classes sur- ou sous-représentées.
Industrie musicale – Reconnaissance de genres, instruments ou ambiances sonores pour l’indexation automatique
Bien-être & santé – Analyse de sons liés au sommeil, à la toux ou à la respiration pour des diagnostics assistés
Éducation & jeux interactifs – Reconnaissance de sons spécifiques pour des expériences interactives adaptées
Préparation des données ASR
Structurer, nettoyer et annoter des corpus audio pour entraîner des systèmes de reconnaissance automatique de la parole. Elle garantit que les modèles apprennent à transcrire la parole de manière précise, fluide et contextuelle.
Rassembler des enregistrements vocaux représentatifs (diversité de locuteurs, accents, environnements) et s’assurer de la conformité légale.
Transcrire fidèlement le contenu parlé, puis synchroniser le texte avec l’audio via un alignement mot à mot ou phonème à phonème.
Élimination des erreurs, des bruits parasites et des incohérences. Standardisation de la ponctuation, des abréviations et des conventions d’écriture.
Organisation des fichiers audio et des métadonnées (âge, genre, accent, conditions d’enregistrement…) selon les formats attendus par les modèles ASR.
Entraînement de modèles de reconnaissance vocale – Création de corpus adaptés à des contextes spécifiques (médical, juridique, service client…)
Optimisation des assistants vocaux – Amélioration de la compréhension dans des environnements bruyants ou multilingues
Accessibilité numérique – Génération automatique de sous-titres pour les malentendants
Corpus vocaux sur mesure
Assembler un ensemble d’enregistrements audio conçus spécifiquement pour entraîner ou évaluer un modèle de traitement de la parole. Ces corpus sont élaborés selon des critères précis : langue, accent, domaine, environnement sonore, type de locuteurs, etc.
Identification des langues, dialectes, contextes d’usage (lecture, conversation, commandes vocales…), et spécifications techniques (format, durée, nombre de locuteurs).
Sélection de profils variés selon les critères du projet : âge, genre, origine géographique, niveau de langue, etc.
Captation des voix dans des conditions contrôlées ou naturelles, selon les cas (studio, téléphone, environnements réels…).
Vérification de la clarté audio, suppression des enregistrements non conformes, et organisation du corpus selon un format exploitable par les équipes IA.
Entraînement de modèles vocaux personnalisés – Création de jeux de données adaptés à une langue rare, un accent local ou un domaine spécifique (santé, finance, etc.)
Tests d’évaluation ASR – Génération de corpus de test équilibrés pour mesurer les performances de modèles de reconnaissance vocale
Accessibilité et inclusion – Création de corpus représentant des voix atypiques (troubles de la parole, voix d’enfants…) pour des IA plus inclusives
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