AI 音訊資料解決方案 從資料採集到模型部署的端到端音訊資料服務

目錄

音訊資料解決方案 .................................................................................................... 1

音訊資料解決方案 .................................................................................................... 2

從資料採集到模型部署：端到端 AI 音訊資料解決方案 ....................................... 2

為知名社群媒體平台提供 16.5 萬小時以上轉錄資料，涵蓋 150 個地區市場 ...... 10

為跨國連鎖速食企業完成包含語碼轉換（Code-switching）的複雜音訊轉錄 .......... 11

執行摘要

可靠的音訊模型始於可靠的資料。無論是支援語音轉文字（Speech-to-Text）與文字轉語音（Text-to-Speech）系統，或是實現語音助理與客服中心自動化，模型的效能都取決於能反映真實世界情境的 AI 訓練資料，其中包括多樣化的使用者族群、使用環境與應用場景。

本電子書將探討 Appen 如何在整個 AI 生命週期中，為音訊模型開發提供全面支援。我們透過「人機協同」的混合式工作流程，協助工程與研究團隊加速開發進程、降低專案風險，並確保模型在實際部署環境中能穩定運作。

憑藉超過 25 年的產業經驗與 15,000 多個成功交付的 AI 資料專案，Appen 持續與全球頂尖科技企業合作，協助打造可大規模建構、優化與部署的音訊模型。我們擁有遍布 200 個國家與地區、超過 500 種語言的百萬名資料標註與審核專家，並結合自主開發的 AI 資料平台與品質控管流程，能依據客戶需求提供高品質且高保真的音訊資料集。

無論您正在打造虛擬助理、智慧客服座席，或開發新一代語音互動介面，Appen 都能提供兼顧速度、規模與品質的資料解決方案，協助您的 AI 專案從研究階段順利邁向實際部署。

專為滿足現代 AI 嚴格需求而打造

Appen 的音訊資料能力涵蓋語音模型開發生命週期的各個階段，包括：

• 語音轉文字（Speech-to-Text, STT）
• 文字轉語音（Text-to-Speech, TTS）

全面的音訊資料服務

Appen 在各類主流音訊模型領域皆累積了深厚的技術與資料經驗，涵蓋以下主要模型類型：

語音轉文字（Speech-to-Text, STT）模型

STT 系統可將口語語音轉換為文字，為語音聽寫、影片字幕、會議轉錄以及虛擬助理等應用提供核心技術支援。為了讓模型具備良好的泛化能力，訓練資料通常需要涵蓋多個重要維度的語音資料集，包括：

說話者特徵

• 不同口音

• 年齡

• 性別

語境

• 腳本化提示詞

• 對話式語音

• 特定領域任務

聲學環境

• 靜音錄音室

• 電話通訊環境

• 吵雜的公共場所

Appen 憑藉遍布全球的大型資料標註人員網絡，可支援高資源與低資源語言的大規模資料採集。這能確保以 Appen 資料訓練的 STT 模型，在不同使用族群與部署環境下仍能維持穩定且可靠的效能。

文字轉語音（Text-to-Speech, TTS）模型

TTS 系統可將文字轉換為自然流暢的語音，廣泛應用於語音助理、有聲書、Podcast 以及無障礙輔助工具等場景。

建構高品質 TTS 模型通常需要：

• 在受控環境中採集的高品質低噪音語音資料

• 可依客戶需求客製化的語音資料集，例如：
• 音調
• 音準
• 性別
• 情緒表達

Appen 在符合業界標準的專業錄音室中進行 TTS 資料採集，錄音環境符合 NC-20 與 RT60 < 100ms 的聲學標準。透過分布於多個地區的專業錄音設施，我們能採集多樣化語音樣本，同時維持一致且穩定的資料品質。

音訊分類模型

音訊分類模型可根據音訊內容進行分類，例如：

• 辨識客服中心對話中的關鍵字

• 偵測語音助理的喚醒詞

• 分析不同環境下的聲音特徵

為了提升模型在實際場景中的準確度，訓練資料通常需要包含：

• 多樣化的音訊條件（如不同口音、方言與背景噪音）

• 特定產業或應用場景的資料樣本

透過大規模音訊資料的採集與標註，Appen 能協助音訊分類模型在各種產業與應用情境中實現穩定且可靠的效能。

涵蓋模型完整生命週期的音訊解決方案

憑藉超過 25 年的產業經驗，Appen 提供完整的端到端音訊資料解決方案，全面支援音訊模型的開發、訓練與部署。

成品（OTS）資料集

OTS（Off-the-Shelf）資料集是快速啟動模型開發的高效率選擇。

Appen 持續維護超過 13,000 小時的精選音訊資料，涵蓋多種應用情境，例如：

• 朗讀語音

• 對話語音

• 電話通訊

• 廣播錄音

• 嘈雜環境與遠場錄音

這些資料集可立即使用，非常適合用於快速原型驗證或新模型的初期開發。

資料採集

當現有資料無法滿足需求時，Appen 可設計並執行客製化 AI 資料採集專案。資料可透過我們遍布全球的百萬名資料標註人員網絡進行遠端採集，或於專業錄音室環境中實地錄製。

客戶可依需求指定資料條件，例如：

• 語言與方言類型

• 人口特徵（年齡、性別、地域口音）

• 產業與應用場景（如客服中心、醫療、汽車產業）

• 說話風格（朗讀式或即興表達、正式或自然語氣）

• 錄製條件（安靜環境或嘈雜背景、近場麥克風或遠場收音）

這種高度彈性的資料採集方式，可確保資料集能精準對應實際應用需求。

轉錄

Appen 提供高準確度的語音轉錄服務，並可依需求加入多種元資料標註，例如：

• 說話者標記（識別發言者與時間點）

• 噪音標註（背景聲、交叉對話、干擾噪音）

• 情緒與描述性標註（笑聲、嘆息、語氣變化）

這種細緻的資料標註層級，不僅能滿足基礎 ASR（自動語音辨識）系統的需求，也能支援更複雜的對話式 AI 模型訓練。

模型評估

對於文字轉語音（TTS）與其他生成式模型而言，人工評估是確保品質的重要環節。

Appen 採用以下評估方法：

• MOS（Mean Opinion Score，平均意見分）

• MUSHRA（多激勵隱藏參考與錨點測試）

這些評估方式可從以下面向綜合評估模型表現：

• 語音品質

• 自然流暢度

• 情緒表達的真實感

透過模型評估與基準測試，開發團隊能更準確掌握模型效能，並快速進行優化與迭代。

翻譯與在地化

Appen 提供專業的翻譯與在地化服務，協助音訊模型支援全球市場部署。我們能準確處理文化差異與方言變體，為不同語言與地區的使用者打造更自然且具包容性的語音體驗。

這對對話式 AI尤其重要，因為使用者對模型的信任往往取決於模型是否能在特定語境中呈現自然且貼近當地語言習慣的表達方式。

Microsoft 與 Appen 的 AI 創新之路——實現 100 多種語言翻譯

Microsoft Translator 與 Appen 攜手合作，成功打造可支援 110 種語言的即時多語言翻譯系統，其中包括 毛利語、巴斯克語等較少見甚至瀕危的語言與方言，促進全球跨語言溝通與資訊交流。

閱讀案例分析

Appen 音訊模型開發的核心優勢

• 超過 25 年產業經驗，長期支援全球頂尖音訊模型開發團隊。

• 累計交付 15,000 個 AI 資料專案，兼顧資料規模與交付效率。

• 超過百萬名眾包資料貢獻者，涵蓋 500 多種語言。

• 自主開發的 AI 資料平台（ADAP），結合人機協同工作流程與多層品質控管機制。

透過 Appen 的專業能力強化您的 AI 工作流程，可加速模型開發週期、降低專案風險，並部署能在真實環境中穩定運作的音訊模型。

語音資料採集與轉錄方案

我們的解決方案結合全球化資料資源、嚴謹的品質管理機制以及自主研發工具平台，能以大規模且高效率的方式，提供精準符合需求的音訊資料。

1. 語言資源分級體系

第 1 級：高資源語言

具備大量語言資料（例如語音資料與標註資料），同時擁有成熟的研究基礎與標準化工具。

第 2 級：中等資源語言

具備一定數量的語言資料，可支援基礎模型開發，但在規模化資料取得方面仍存在限制。

第 3 級：低資源語言

語言資料相對稀少，通常需要透過客製化資料採集來滿足語音模型開發需求。

2. 依據語言層級制定資料採集策略

第 1 級與第 2 級語言

透過整合成品資料集、網路爬取與客製化資料採集的混合策略，可在兼顧成本與效率的情況下快速建立大規模且高品質的語音資料集。

第 3 級語言

由於線上可取得的語言資料有限，低資源語言通常需要透過客製化資料採集，才能取得模型訓練所需的高品質語音資料。

3. 音訊資料採集解決方案

成品資料集（OTS）

Appen 的成品資料集包含 13,000 小時以上的音訊資料，涵蓋多種語言、錄音類型與聲學環境。

網路爬取（Web Crawling）

透過 Appen 自研工具，從播客等線上資源建立音訊資料集。可爬取內容的數量依語言而有所不同，且所有資料皆需經過嚴格評估，以確保符合資料倫理與品質標準。

客製化資料採集

依託 Appen 的語言學專家團隊與全球眾包資源網絡，根據專案需求採集客製化語音樣本。

4. 轉錄服務

提供兩種不同層級的轉錄方案：

• 無元資料轉錄

提供純文字轉錄，適用於基礎應用場景。

• 含元資料轉錄

包含說話者標記、情緒標註與描述性標註等資訊，適用於客服 AI 等較複雜的對話式應用場景。

Appen 成功案例

涵蓋 500 多種語言、約 3,000 萬筆口語資料，協助全球科技企業開發虛擬助理

客戶目標

某全球科技公司希望快速擴展其在多個市場的語音能力，以維持在虛擬助理領域的競爭優勢。

為此，客戶需要在短時間內完成數百種語言的大規模語音資料採集與轉錄，同時兼顧執行效率與資料品質。

解決方案

Appen 部署了大規模多語言語音資料專案，充分運用其全球群眾外包資源、語言專業能力與規模化營運優勢。

• 語言覆蓋：超過 500 種語言

• 流程管理：建立涵蓋資料採集、驗證、轉錄與提示詞審核的端到端工作流程

• 資源調度：快速組建專案團隊，支援市場緊急上線需求

• 效率提升：透過統一的專案管理機制，確保資料品質一致並優化整體成本

專案成果

透過大規模多語言語音資料專案的部署，Appen 充分發揮其全球眾包資源、語言專業能力與規模化營運優勢。

採用單一服務商整合模式，有效簡化專案流程並加速產品上市。在短短一年內，Appen 成功完成超過 3,000 萬筆語音資料的轉錄工作，協助客戶快速拓展多語言虛擬助理能力。

Appen 成功案例

為知名社群媒體平台提供 16.5 萬小時以上轉錄資料，涵蓋 150 個地區市場

客戶目標

某知名社群媒體平台希望提升其音訊與影音內容在全球市場的可及性與覆蓋範圍。

為了達成此目標，客戶需要進一步優化與升級其語音辨識模型，確保平台能更有效地服務全球使用者，無論使用者使用何種語言、方言或位於哪個地區。

解決方案

Appen 透過其全球語言專家網絡，成功採集並建立涵蓋 150 多個地區與 80 多個國家的低資源語言資料，同時持續維持高品質資料標準。

• 由內部語言專家團隊主導專項人員招募與管理

• 所有轉錄工作皆在 ADAP 平台上完成，該平台提供業界領先的語音轉錄與資料處理功能

專案成果

Appen 成功交付 超過 16.5 萬小時的語音轉錄資料，並透過 22,000 多名資料標註人員的協同作業，維持極高的資料品質：

• 訓練資料字詞準確率：95%

• 測試資料字詞準確率：99.5%

這些成果有效協助客戶提升語音辨識模型的全球語言支援能力。

Appen 成功案例

為跨國連鎖速食企業完成含語碼轉換的複雜音訊轉錄

客戶目標

某知名跨國連鎖速食品牌希望提升其得來速（drive-through）點餐系統中的語音辨識能力，以改善整體顧客體驗。

專案目標是在多語言環境下實現更準確且高效率的自動語音辨識（ASR）。為此，維持 ASR 訓練資料的高準確度與一致性至關重要，特別是在得來速場景中，語音環境往往具有多種複雜因素。

該專案需要處理多種技術挑戰，包括：

• 辨識並追蹤多位說話者（如顧客、店員與自動化系統）

• 語言標註（英語與西班牙語）

• 處理包含重疊語音與背景噪音的複雜音訊

解決方案

Appen 透過兩條工作流程與三個獨立專案提供完整的 ASR 轉錄解決方案。專案運用 Appen ADAP 平台中的 Model Mate 功能，以確保高品質的語音轉錄結果，並配置具備 ASR 標註經驗的群眾外包資料標註團隊。

專案採用多項關鍵技術規範，包括：

• 說話者身份追蹤（Speaker Tracking）

• 基於「三字規則」的語言標註

• 帶時間戳記的說話者輪次標註

• 音訊事件與說話者噪音標註

• 重疊語音（交叉對話）處理

專案成果

自 2020 年起，Appen 持續為該客戶提供語音轉錄服務：

• 語碼轉換（Code-switching）專案：每六週交付 60 小時轉錄資料

• 純英文專案：每兩週交付 最高 155 小時轉錄資料

截至目前，已累計完成 120 多個資料批次。

在品質表現方面：

• 英文專案持續達到 97%–98% 的最低品質驗證分數

• 西班牙語轉錄維持 95% 的最低品質標準

• 雙語專案則經常超越目標，驗證品質通常達 98%

這些成果協助客戶在複雜的得來速語音環境中持續優化 ASR 系統表現。