多语种双语混说对话语料众包采集工作流
WebRTC
Web Audio API
FFmpeg
Whisper
Python
正在基于该需求推演落地方案…
需求痛点(公开)
训练语音大模型与端到端对话系统时,团队极度缺乏真实场景下多语种自然混说(Code-switching)的高保真语料。通过零散外包人工招募语料搭档周期漫长,且难以保证双声道音轨隔离、统一信噪比(SNR)门槛以及口语停顿的时间戳切分规范。
切入方向(公开)
面向语音 AI 团队的轻量级双语对话众包采集与质检工具,支持母语者按语言对远程连线开展无剧本交谈,直接在浏览器端录制双轨独立的 48kHz 无损 WAV 音频,内置底噪与削波自动初检,并一站式导出带时间戳的说话人轮次切分与商用授权文件。
下方分析是尚待编辑复核的 AI 假设,分数与投入判断不代表已验证的推荐。
发布预算不代表已成交或付款;任务数量不等于独立买家数量,也不能证明订阅意愿。小样本仅作为初步线索。
原始需求溯源 · 3 条
"We're ZeroBillion, a small AI data team. We need bilingual Spanish + English speakers to record natural conversations used to train AI models. The…"
"We're ZeroBillion, a small AI data team. We need bilingual French + English speakers to record natural conversations used to train AI models. The…"
"We're ZeroBillion, a small AI data team. We need bilingual Hindi + English speakers to record natural conversations used to train AI models. The…"
仅展示任务摘要与外链,不转载原文全文;个人信息已脱敏。数据来源已登记,可溯源。
💬 社区讨论