杭州曼孚科技有限公司語音轉(zhuǎn)文字擁有一批具有高素質(zhì)、經(jīng)驗豐富、責任感強、尤其是具有很強的實戰(zhàn)能力的專業(yè)人才，客戶遍布中國及海外。由于有著得天獨厚的地理優(yōu)勢和多元化的信息渠道，公司的主營業(yè)務范圍主要包括：杭州曼孚、數(shù)據(jù)標注、語音標注等。x38a66d2n

自2018-11-16成立以來，杭州曼孚科技有限公司一直堅持“以顧客為中心，一切以用戶價值”為依歸，本著“誠信、創(chuàng)新、、超越”的精神，秉承“科學管理、精心設(shè)計、優(yōu)質(zhì)服務、追求精湛”的質(zhì)量方針，真誠的為客戶提供優(yōu)質(zhì)的語音標注產(chǎn)品及服務，滿足客戶多元化的智能系統(tǒng)化需求。

延伸拓展

產(chǎn)品詳情：3.語音標注是人工智能領(lǐng)域的輔助工作，即：將聽到的一段語音，按照自己聽到的內(nèi)容，手動識別為中文文字，不能少字漏字語句錯亂！提出一種基于Spark計算框架的海量視頻語義標注方法。將存儲在Hadoop分布式文件系統(tǒng)（Hadoopdistributedfilesystem，HDFS）上的海量視頻部署到若干計算節(jié)點上，依據(jù)分形特征實現(xiàn)鏡頭快速分割。提取樣本關(guān)鍵幀的顏色、紋理和分形特征向量，進行元學習策略訓練，進而形成視覺詞典。根據(jù)視覺詞典對檢測視頻內(nèi)容進行分析，產(chǎn)生一系列能表征視頻內(nèi)容的視覺單詞語音標注。根據(jù)重要程度，通過馬爾科夫鏈按重要程度對視頻的視覺單詞進行排序，并將排列結(jié)果作為該視頻的標注。后，從檢測正確率、平均運行時間和擴展效能方面與傳統(tǒng)分布式計算模型進行了對比。上述方法在數(shù)據(jù)量不大、實時性要求不高的情況下，能取得不錯的效果。但對于海量視頻，有限資源無法支持大規(guī)模運算，這些方法的應用受到制約。近年來，新興大數(shù)據(jù)技術(shù)為海量視頻標注提供了一條有效途徑，不但解決了大容量視頻數(shù)據(jù)的存儲問題，而且，分布式計算也有利于語音標注語義的快速分析。其代表性工具Spark是UCBerkeleyAMPlab開源的并行計算框架，在機器學習處理方面具有獨特優(yōu)勢，特別適合解決多次迭代的視頻分析問題。因此，本文提出基于Spark的視頻標注方法，利用其強計算能力，通過顏色、紋理、分形三重特征表征一類實體，進而采用元學習策略進行訓練及預測。相對于傳統(tǒng)分布式方法，該方法在語音標注效能方面有較大提升。

杭州曼孚始終堅持“”的企業(yè)宗旨；與時俱進，與語音標注行業(yè)共同進步，合力同行，創(chuàng)新共贏。想要獲取更多有關(guān)語音標注、視頻標注的信息，可登錄杭州曼孚官網(wǎng)：.cn查看。