모든 데이터 유형에 대한 유연한 데이터 레이블링
컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성, 음성 및 비디오 모델 지원
사용자 지정 태그 및 레이블링 템플릿
웹훅, Python SDK 및 API를 통한 ML/AI 파이프라인 통합
ML보조 레이블링 및 백엔드 통합
클라우드 객체 저장소(S3와 GCP)와의 연결
데이터 관리자를 통한 고급 데이터 관리
여러 프로젝트와 사용자 지원
다양한 데이터 레이블링이 필요한 데이터 과학자 커뮤니티 신뢰
Deepdub, Label Studio are the best paid / free speech emotion recognition tools.
음성 감정 인식은 사람의 감정을 인식하고 분석하는 감성 컴퓨팅의 한 분야로, 말로 표현된 언어에서 인간 감정을 식별하고 분석하는 데 중점을 둡니다. 음성 신호에서 음높이, 에너지 및 스펙트럼 정보와 같은 음향적 특징을 추출하고, 기계 학습을 활용하여 행복, 슬픔, 분노 및 중립과 같은 감정 상태를 음성 신호로부터 감지하고 분류하기 위해 음성 처리, 자연어 처리 및 기계 학습 요소를 결합합니다. 음성 감정 인식의 발전은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 개선하고 더 사려 깊은 AI 시스템을 만드는 데 중요한 의미가 있습니다.
핵심 기능
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가격
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사용 방법
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Label Studio | 모든 데이터 유형에 대한 유연한 데이터 레이블링 | 레이블 스튜디오를 사용하려면 다음 단계를 따르십시오: 1. pip, brew를 통해 레이블 스튜디오 패키지를 설치하거나 GitHub에서 저장소를 복제합니다. 2. 설치된 패키지 또는 Docker를 사용하여 레이블 스튜디오를 실행합니다. 3. 데이터를 레이블 스튜디오로 가져옵니다. 4. 데이터 유형(이미지, 오디오, 텍스트, 시계열, 다중 도메인 또는 비디오)을 선택하고 특정 레이블링 작업(예: 이미지 분류, 객체 감지, 오디오 전사)을 선택합니다. 5. 사용자 지정 태그 및 템플릿을 사용하여 데이터에 대한 레이블링을 시작합니다. 6. 웹훅, Python SDK 또는 API를 사용하여 ML/AI 파이프라인에 연결하고 인증, 프로젝트 관리 및 모델 예측을 수행합니다. 7. 고급 필터를 사용하여 데이터 관리자에서 데이터 세트를 탐색하고 관리합니다. 8. 레이블 스튜디오 플랫폼에서 여러 프로젝트, 사용 사례 및 사용자를 지원합니다. | |
Deepdub | 자동 오디오 분할 | 무료로 시작하세요 |
고객 서비스: 전화 통화 중 고객 감정을 분석하여 상담원 교육 및 대응력 향상
의료: 환자 감정을 모니터링하여 정신 건강 문제나 스트레스 징후를 감지
교육: 온라인 학습 중 감정 분석을 통해 학생 참여도와 이해도 평가
자동차: 운전자 감정을 감지하여 도로 안전성을 향상하고 감정적 분산으로 인한 사고를 예방
음성 감정 인식 응용 프로그램의 사용자 리뷰는 일반적으로 긍정적이며, 많은 사용자들이 이 기술이 AI 시스템과의 상호작용을 자연스럽고 사려 깊게 만든다는 점을 칭찬하고 있습니다. 일부 사용자들은 프라이버시와 감정 탐지의 정확성에 대한 우려를 표명했으며, 특히 미묘하거나 복잡한 감정의 경우에 대해 더욱 정확성을 요구합니다. 그러나 대부분의 사용자들은 음성 감정 인식이 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있고 감정적 지능 AI에 대한 새로운 가능성을 열어 줄 수 있다고 합의하고 있습니다.
사용자의 감정 상태에 따라 응답 및 어조가 적응되는 가상 어시스턴트
거주자의 기분에 맞게 조명 및 음악을 조절하는 스마트 홈 시스템
시간이 지남에 따라 사용자의 감정적 안녕 상태를 추적하고 피드백을 제공하는 모바일 앱
음성 감정 인식을 구현하려면 다음 단계를 따르세요: 1. 데이터 수집: 감정 주석이 부착된 다양한 레이블이 지정된 음성 샘플 데이터 집합을 수집합니다. 2. 특징 추출: 멜 주파수 켑스트럴 계수 (MFCCs) 및 음높이 추적과 같은 기술을 사용하여 음성 샘플로부터 관련된 음향적 특징을 추출합니다. 3. 모델 훈련: 추출된 특징과 감정 레이블을 사용하여 딥 뉴럴 네트워크와 같은 기계 학습 모델을 훈련합니다. 4. 감정 분류: 훈련된 모델을 사용하여 새로운 음성 샘플의 감정 상태를 예측하기 위해 모델을 통과시킵니다. 5. 통합: 감정 인식 시스템을 사용하려는 애플리케이션에 통합합니다. 가상 어시스턴트나 콜 센터 소프트웨어 등이 포함될 수 있습니다.
사용자 경험 향상을 통한 감정적으로 인식하는 인간-컴퓨터 상호작용
콜 센터에서 고객 감정을 감지하고 대응하여 고객 서비스 품질 향상
사용자의 감정 상태를 기반으로 한 맞춤형 추천 및 콘텐츠 제공
정신 건강 애플리케이션을 통한 감정적 안녕 상태 모니터링 및 분석