语音标注员是个什么样的工作

语音标注简单来说就是“听-写”的过程，语音标注员将听到的语音转写成文字。

以往这个过程全部由标注员一个人 *** 作，目前语音标注工具已经能够自动识别转写，标注员只需要在工具标注的结果上略作修改即可，可以成倍提升效率。

百度语音标注：

1、每条语音都有时长， 每条语音都需要标确定不确定， 不确定的就直接提交了， 标为确定的再标注。

2、听语音内容，看标注信息是不是正确，不正确的按照听的内容修改。但是难度也有，经常不容易分清一些说得很快的字，一带而过的字，还有噪音的标注标准，口音的标注标准，或者是有的话根本听不出来说的什么意思，每个字都不好写。

随着人工智能的兴起，深度学习、增强学习、机器学习等人工智能领域对数据标注的需求度越来越高，数据标注的重要性也不断凸显。目前，数据标注已经成为了最先盈利的人工智能行业之一。数据标注是人工智能进行模拟训练必不可少的一环;是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。

数据是人工智能的核心之一，也是人工智能最先大量需求的内容。“每一个下游的工作人员，至少需要100人为其提供数据服务”。因此，数据服务端必然是人工智能领域发展的必须，同时也必然会有大量的数据服务端的人员需求。

数据标注是对未处理的初级数据，包括语音、、文本、视频等进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。原始数据一般通过数据采集获得，随后的数据标注相当于对数据进行加工，然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。

数据标注是做什么的，这个是IT互联网公司的一个工作，数据标注就是使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、、语音等等，然后对抓取的数据进行整理与标注。相当于互联网上的”专职编辑“。探究的一般过程是从发现问题、提出问题开始的,发现问题后,根据自己已有的知识和生活经验对问题的答案作出假设．设计探究的方案,包括选择材料、设计方法步骤等．按照探究方案进行探究,得到结果,再分析所得的结果与假设是否相符,从而得出结论．并不是所有的问题都一次探究得到正确的结论．有时,由于探究的方法不够完善,也可能得出错误的结论．因此,在得出结论后,还需要对整个探究过程进行反思．探究实验的一般方法步骤：提出问题、做出假设、制定计划、实施计划、得出结论、表达和交流．

科学探究常用的方法有观察法、实验法、调查法和资料分析法等．

观察是科学探究的一种基本方法．科学观察可以直接用肉眼,也可以借助放大镜、显微镜等仪器,或利用照相机、录像机、摄像机等工具,有时还需要测量．科学的观察要有明确的目的；观察时要全面、细致、实事求是,并及时记录下来；要有计划、要耐心；要积极思考,及时记录；要交流看法、进行讨论．实验方案的设计要紧紧围绕提出的问题和假设来进行．在研究一种条件对研究对象的影响时,所进行的除了这种条件不同外,其它条件都相同的实验,叫做对照实验．一般步骤：发现并提出问题；收集与问题相关的信息；作出假设；设计实验方案；实施实验并记录；分析实验现象；得出结论．调查是科学探究的常用方法之一．调查时首先要明确调查目的和调查对象,制订合理的调查方案．调查过程中有时因为调查的范围很大,就要选取一部分调查对象作为样本．调查过程中要如实记录．对调查的结果要进行整理和分析,有时要用数学方法进行统计．收集和分析资料也是科学探究的常用方法之一．收集资料的途径有多种．去图书管查阅书刊报纸,拜访有关人士,上网收索．其中资料的形式包括文字、、数据以及音像资料等．对获得的资料要进行整理和分析,从中寻找答案和探究线索

激光雷达数据标注（3D点云分割、3D点云追踪、3D点云单帧）

图像视频数据标注（人脸关键点、人体拉框、手写体拉框、全景语义分割、自由矩形框、手势关键点、像素级标注、单目标追踪、OCR）

语音数据标注（语音切分转写、语音切分、语音转写）

文本数据标注（实体标注、实体关系、阅读理解）

数据标注有许多类型，如分类、画框、注释、标记等等。

分类标注是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。如下图，一张图就可以有很多分类/标签：成人、女、黄种人、长发等。对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等。

区域标注相比于标框标注，区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。如自动驾驶中的道路识别。

发展前途

数据标注员可以说是AI消灭了一部分工作又创造出来的一种工作。在未来AI发展良好的前提下，数据的缺口一定是巨大的。可以预见3-5年内数据标注员的需求会一直存在。

至于发展，其实所谓一些熟能生巧的工作，都是有被替代掉的风险的。深度学习解决的一件事情就是熟能生巧。在这个岗位上，其实你的一些想法就代表了AI的想法，AI会根据你标注的数据进行学习，想想还是有点成就感的。

数据标注可以说是AI的入门级岗位，未来可转向其他AI岗位。如项目实施顾问等，这就要求更多的工作技能，需要再工作中积累。

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