“如果一台机器能够很好地模仿人类在某些现实条件下回答问题，以至于提问者长时间误认为它不是机器，那么这台机器就可以被认为是机器了。
”机器。
它会思考。
” ——阿兰·图灵 人机对话是人类最初的人工智能设想，也一直是人工智能领域的目标之一。
尽管我们经常听到“这道题我还没学会”，但不可否认的是，人工智能已经基本做到了“会说话”。
那么，机器人如何学习呢？这就需要提到在人工智能需求下诞生的一个新职业，这也是人工智能背后的“隐形人”——数据标注专家。
众所周知，我们在教孩子们有关海豚的知识时，需要给他们看海豚的图片，告诉他们自己是海豚。
久而久之，他就记住了海豚的特征。
当他去动物园看到海豚时，他知道那是海豚。
类比机器人，为了让机器人“像人一样说话”，我们首先要教它学习。
经过大量的学习，它可以区分事物。
在人工智能领域，教机器人学习需要大量的训练集和测试集。
通俗地说，训练集就像我们学习时做的练习集，测试集就像我们考试时做的试题。
测试集和训练集中的数据必须是支持算法的注释数据，将收集到的原始数据转化为算法可用的数据的过程称为“数据注释”。
即对采集到的文本、图片、语音数据进行整理、排序、表征的过程。
数据标注专家成为为人工智能发展提供重要且持续的“数据燃料”的人。
云知声拥有庞大的数据标注团队从事数据服务工作，唯一的数据标注团队还在云知声位于厦门的东南总部。
团队成员几乎每天都戴着耳机，默默对着电脑7-8个小时。
这里的寂静真是比声音还要好！数据标注是一项重复且乏味的任务。
如果把人工智能比作一座金字塔，最上面的是人工智能应用（如机器人、无人驾驶汽车等），最下面的是数据服务。
数据服务不仅是人工智能的基础，也是不可或缺的一部分。
数据标注工作真的像工厂里的流水线作业吗？仅仅是对数据的重复标注吗？云知声数据标注团队负责人徐健表示，目前人工智能领域对数据采集和标注的需求巨大。
大，数据采集后，首先对数据进行清洗，然后进行数据标注。
注释要求尽可能详细、清晰。
在最终审核阶段，对标注数据的正确性、准确性、完整性等方面进行审核。
现实情况是，数据质量会影响算法效果。
一旦标注者出现错误，也会影响机器的错误。
目前主要包括语音、图像、文本、视频数据的采集和标注。
云之声每天涉及到的就是语音注释。
与智能产品的语音交互类似于我们与人的日常对话。
生活中，你可能会突然问身边的人：“小云，现在几点了？” ，“现在是3点15分”，“小云”是唤醒词，“现在几点了”是命令词，唤醒词和命令词都需要采集。
为了即使有背景噪音或轻微的方言口音也能准确识别，有庞大的数据训练集来支持。
每个语音命令都需要收集至少一个人的语音数据。
需要列出所有可能的句子，收集尽可能多的人的不同说话方式，涵盖地区、性别、所有年龄段。
比如我们的PandoraA1客房智能管家在查询酒店服务时有多种表达方式，比如“提供哪些服务”、“包含哪些服务”、“提供哪些服务”、“提供哪些服务”等同时，还会有严格的性别、年龄段、口音采集比例，以保证最终的准确识别。
每个采集的词句都必须准确标注，采集的语音必须满足相应的技术要求，标注时间必须精确控制在毫秒以内。
数据标注的速度决定了AI产品的开发速度，因此提高标注效率非常重要。
为了配合数据标注团队的工作，厦门展厅里还隐藏着一个神秘的声学实验室，可以说是整个公司最安静的地方。
声学实验室的主要目的是收集原始声音数据。
为了贴近产品的实际使用场景，整个装修布局与家居场景保持一致。
实验室采用吸振隔音墙。
房间之间由墙壁隔开。
墙壁、天花板与外部房间之间没有刚性连接，与外界完全隔离。
墙体内的吸音材料主要由多孔玻璃纤维板组成，具有良好的吸音能力。
除了吸音材料外，声学实验室周围还设置了窗帘，可以充分扩散声音，使整个空间的声场均匀。
分散式。
地面采用地砖和吸音地毯，将实验室与建筑基座隔开，无反射、无回声。
声学实验室配备齐全，标准麦克风、高保真扬声器、声卡……应有尽有。
徐健表示，为了让设备在实际应用场景中达到最佳效果，在声学实验室采集时必须模拟真实环境，需要覆盖不同的噪声、信噪比、距离和角度。
为了保证支持远距离语音的语音产品在出厂前的效果，在前期采集阶段必须考虑到产品在实际应用中会遇到的不同距离、不同角度的噪声干扰和声音效果。
例如，我们的一些设备支持5米距离的说话人识别，这就需要录音机在距离录音设备一米、三米、五米的地方记录数据。
同时会设置0°、-30°、-60°等不同角度。
设备覆盖集合。
在采集过程中，往往根据场景的需要添加音乐噪声、电视噪声、办公室噪声、室外噪声等，以模拟真实场景的噪声干扰。
人工智能的发展催生了数据标注这一新职业。
随着人工智能的大规模应用，至少在未来五六年，人工智能将像一个等待数据喂养的婴儿。
数据标注专家给冰冷的机器赋予了新鲜的“生命”，教给它们我们的知识，让它们变得“温暖”。