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Annotation audio

Donnez de la valeur à vos données audio en les rendant exploitables pour vos modèles d'IA. Grâce à notre expertise et à des processus d'annotation rigoureux, nous vous fournissons des datasets précis et adaptés à vos exigences.

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Image of an AI wave
Image of an audio wave, to illustrate audio annotation for AI

🧏 Comprendre l’audio

Transcription, segmentation, détection d’émotions, annotation phonétique : nous structurons vos fichiers audio pour l’entraînement de modèles vocaux et NLP.

Transformer mes audios en données pour l'IA

🧑 Annotation experte

Nos annotateurs sont formés aux subtilités de la langue, des accents, des contexte, pour une annotation fine et utile à vos cas d’usage.

Faire appel à des experts pour revoir mes données audio

🛡️ Qualité garantie

Double écoute, vérification croisée, normalisation : notre processus QA assure des jeux de données audio cohérents, clairs et exploitables.

Améliorer la qualité de mes annotations audio

Techniques
d'annotation proposées

Illustration of an audio wave with Speech, Music and Noise labels

Segmentation audio

Découper un enregistrement sonore en segments distincts selon des critères temporels ou acoustiques. Chaque segment correspond à une unité significative, telle qu’un locuteur, une phrase, une musique, un bruit de fond, ou un silence.

⚙️ Étapes du processus :

Vérification du format, de la qualité et de la durée des fichiers audio à traiter

Spécification des types de segments à identifier : changements de locuteur, silences, événements sonores, etc.

Détection manuelle ou automatique des points de coupure et attribution d’une étiquette à chaque segment (parole, musique, bruit, silence…)

Écoute attentive et ajustement des frontières temporelles pour garantir la précision de la segmentation

🧪 Applications pratiques :

Reconnaissance vocale – Amélioration des performances des systèmes ASR (Automatic Speech Recognition) via des données nettoyées et bien segmentées

Analyse média – Indexation des podcasts, vidéos et émissions en chapitres ou séquences thématiques

Surveillance acoustique – Identification d’événements sonores spécifiques (verre brisé, sirènes, alarmes) dans un flux audio continu

Illustration of an audio wave in a 2d annotation interface, with a pen and language labels (French, German, etc.), to illustrate transcription in multiple languages

Transcription multilingue

Convertir en texte des contenus audio dans plusieurs langues, en respectant la structure linguistique, les spécificités culturelles et les variations de chaque langue parlée.

⚙️ Étapes du processus :

Identification des langues présentes dans l’audio, des transitions linguistiques et du niveau de complexité (code-switching, accents…)

Division de l’audio en segments temporels, synchronisés avec les interventions des différents locuteurs et les changements de langue

Rédaction du contenu mot à mot dans la langue originale, en respectant la grammaire, les hésitations, et les particularités orales

Relecture par des linguistes natifs ou expérimentés pour assurer la fidélité, la cohérence linguistique et la conformité au format demandé (verbatim, nettoyé…)

🧪 Applications pratiques :

Sous-titrage automatique de contenu international – Films, documentaires, conférences, interviews multilingues

Entraînement d’IA multilingue – Données d’entraînement pour les modèles de reconnaissance vocale et de traduction automatique

Service client global – Analyse des appels dans plusieurs langues pour améliorer l’expérience utilisateur

Image with a person speaking and transcription in text, with labels

Annotation de la parole

Enrichir un enregistrement vocal en y ajoutant des informations contextuelles, linguistiques ou acoustiques, comme les mots prononcés, les émotions, les intentions, les interruptions, ou les accents. Elle est essentielle pour entraîner et évaluer des systèmes de traitement automatique de la parole.

⚙️ Étapes du processus :

Déterminer les éléments à annoter : mots, entités nommées, émotions, pauses, hésitations, tonalité, etc.

Nettoyage, découpage, et parfois transcription préalable du contenu vocal pour faciliter le travail d’annotation

Ajout d’étiquettes ou de balises précises à chaque événement vocal selon le schéma défini (ex : [RIRES], [HÉSITATION], [INTERRUPTION])

Vérification croisée par plusieurs annotateurs ou par des outils automatiques pour garantir la cohérence et la fiabilité des données

🧪 Applications pratiques :

Assistants vocaux intelligents – Amélioration de la compréhension des intentions et nuances de l’utilisateur

Analyse émotionnelle – Détection des états affectifs dans les appels clients ou les interfaces conversationnelles

Études linguistiques et sociolinguistiques – Analyse des styles de parole, accents régionaux, et phénomènes de code-switching

2d annotation interface with speech, music, and an audio wave, illustrating audio classification

Classification audio

Analyser un enregistrement sonore pour y identifier et catégoriser automatiquement des types de sons ou événements acoustiques (parole, musique, alarme, bruit de fond, …). Elle permet de structurer l'information sonore pour diverses applications basées sur l’IA.

⚙️ Étapes du processus :

Établissement des catégories cibles (ex : parole, applaudissements, moteur, silence, pluie…) selon les objectifs du projet.

Nettoyage, normalisation du volume, découpage en clips ou fenêtres temporelles pour une meilleure lisibilité.

Attribution d’une ou plusieurs étiquettes par segment audio, de façon manuelle ou semi-automatique, selon le spectre sonore identifié.

Vérification de la justesse des labels et ajustement des données pour éviter les biais liés à des classes sur- ou sous-représentées.

🧪 Applications pratiques :

Industrie musicale – Reconnaissance de genres, instruments ou ambiances sonores pour l’indexation automatique

Bien-être & santé – Analyse de sons liés au sommeil, à la toux ou à la respiration pour des diagnostics assistés

Éducation & jeux interactifs – Reconnaissance de sons spécifiques pour des expériences interactives adaptées

Illustration of ASR audio dataset

Préparation des données ASR

Structurer, nettoyer et annoter des corpus audio pour entraîner des systèmes de reconnaissance automatique de la parole. Elle garantit que les modèles apprennent à transcrire la parole de manière précise, fluide et contextuelle.

⚙️ Étapes du processus :

Rassembler des enregistrements vocaux représentatifs (diversité de locuteurs, accents, environnements) et s’assurer de la conformité légale.

Transcrire fidèlement le contenu parlé, puis synchroniser le texte avec l’audio via un alignement mot à mot ou phonème à phonème.

Élimination des erreurs, des bruits parasites et des incohérences. Standardisation de la ponctuation, des abréviations et des conventions d’écriture.

Organisation des fichiers audio et des métadonnées (âge, genre, accent, conditions d’enregistrement…) selon les formats attendus par les modèles ASR.

🧪 Applications pratiques :

Entraînement de modèles de reconnaissance vocale – Création de corpus adaptés à des contextes spécifiques (médical, juridique, service client…)

Optimisation des assistants vocaux – Amélioration de la compréhension dans des environnements bruyants ou multilingues

Accessibilité numérique – Génération automatique de sous-titres pour les malentendants

Image with multiple personas, illustrating the creation of complex audio datasets

Corpus vocaux sur mesure

Assembler un ensemble d’enregistrements audio conçus spécifiquement pour entraîner ou évaluer un modèle de traitement de la parole. Ces corpus sont élaborés selon des critères précis : langue, accent, domaine, environnement sonore, type de locuteurs, etc.

⚙️ Étapes du processus :

Identification des langues, dialectes, contextes d’usage (lecture, conversation, commandes vocales…), et spécifications techniques (format, durée, nombre de locuteurs).

Sélection de profils variés selon les critères du projet : âge, genre, origine géographique, niveau de langue, etc.

Captation des voix dans des conditions contrôlées ou naturelles, selon les cas (studio, téléphone, environnements réels…).

Vérification de la clarté audio, suppression des enregistrements non conformes, et organisation du corpus selon un format exploitable par les équipes IA.

🧪 Applications pratiques :

Entraînement de modèles vocaux personnalisés – Création de jeux de données adaptés à une langue rare, un accent local ou un domaine spécifique (santé, finance, etc.)

Tests d’évaluation ASR – Génération de corpus de test équilibrés pour mesurer les performances de modèles de reconnaissance vocale

Accessibilité et inclusion – Création de corpus représentant des voix atypiques (troubles de la parole, voix d’enfants…) pour des IA plus inclusives

Cas d’usage

Notre expertise couvre une large gamme de cas d’usage IA, quel que soit le domaine ou la complexité des données. Voici quelques exemples :

1/3

📞 Transcription et extraction d’informations dans des appels clients

Fichiers audio annotés pour transcrire les échanges entre conseillers et clients, avec identification d’entités clés comme les noms, numéros, dates ou motifs d’appel.

📦 Dataset : Enregistrements téléphoniques avec transcriptions textuelles enrichies (NER), segmentation des interlocuteurs, et timestamps synchronisés.

2/3

🗣️ Détection d’émotions ou d’intentions dans la voix

Analyse d’enregistrements vocaux pour annoter des émotions (joie, colère, stress…) ou intentions (demande, refus, question).

📦 Dataset : Audios courts ou longs, annotés à l’aide de tags émotionnels, avec alignement temporel et classification par locuteur.

3/3

🔊 Identification de sons et bruitages pour modèles audio environnementaux

Annotations de sons dans des enregistrements d’ambiance (ville, nature, intérieur) pour entraîner des modèles de reconnaissance de bruit (klaxon, porte, pluie…).

📦 Dataset : Fichiers audio multicanaux annotés par type de son, durée, niveau sonore et contexte, avec possibilité de chevauchement de labels.

2d annotation interface with an audio wave, and labels (NER labels)

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Notre valeur ajoutée

Expertise technique pointue dans l'annotation de données

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Processus qualité rigoureux et documenté

Technologies d'annotation de pointe

Résultats mesurables

Amélioration significative de la précision des modèles

Réduction des temps de traitement

Optimisation des coûts d'annotation

Performance accrue des systèmes IA

ROI démontrable sur vos projets

Engagement client

Support dédié tout au long du projet

Communication transparente et régulière

Adaptation continue à vos besoins

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Formation et support technique

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Vos données sécurisées

Nous portons une attention particulière à la sécurité et à la confidentialité des données. Nous évaluons la criticité des données que vous souhaitez nous confier et déployons les meilleures pratiques de sécurité de l'information pour les protéger.

No stack? No prob.

Peu importe vos outils, vos contraintes ou votre point de départ : notre mission, c’est de livrer un dataset de qualité. Nous choisissons, intégrons ou adaptons la meilleure solution logicielle d’annotation pour répondre à vos enjeux, sans biais technologique.

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