研究驱动的数据集开发
采用研究式工作流开发音频数据集，从假设到设计、实验、评估、生产化和发布逐步推进。
David AI
认领David AI 是一家音频数据研究公司，打造用于语音和对话 AI 的专有数据集。支持 AI 实验室和企业团队申请样本、授权数据集，并合作定制音频数据设计。
用于语音和对话 AI 的音频数据集
David AI 是一家音频数据研究公司，开发用于语音和对话 AI 的专有数据集。网站将音频定位为希望改进的交互界面，并表示公司与顶尖 AI 实验室和财富 100 强公司合作。
其流程围绕数据集设计与验证展开：先识别要解锁的能力，再设计数据形态，执行有针对性的采集，评估信号质量，扩大数据集规模，最后发布并持续改进。因此，该产品更应被理解为数据集提供方和研究合作伙伴，而不是软件平台。
David AI 提供什么
持续改进数据集
持续发布并维护数据集，而不是将发布视为一次性事件。
Converse 数据集
提供旗舰英文数据集 Converse，基于通道分离的自然双人对话构建，覆盖广泛主题。
Atlas 多语言数据集
提供 Atlas 多语言数据集，涵盖 15+ 种语言，并以与 Converse 相同的格式包含方言和口音元数据。
用于多说话人音频的 Chorus
提供 Chorus，用于三人及以上对话，最初为说话人分离和语音分离模型而设计。
其他专有数据集
包括 Dialog，一个涵盖多个领域的专家对话合集，并注明可按请求提供更多专有数据集。
团队常用 David AI 的方式
训练语音到语音模型
构建语音到语音系统的团队可以使用数据集目录，查找围绕自然对话和语音交互设计的训练数据。
开发多语言模型
本地化和多语言 AI 团队可以使用 Atlas，它覆盖 15+ 种语言，并包含方言和口音元数据。
说话人分离与语音分离研究
从事语音分离或说话人分离的研究人员可以使用 Chorus，它专注于三人及以上的对话。
评估并授权数据集
正在探索新的语音能力的产品团队可以申请样本、评估匹配度，然后为所需内容授权现成数据集。
与公司共同设计新数据集
需要不同数据形态的实验室可以与 David AI 合作，为特定音频 AI 能力设计定制数据集。
Pros and Cons
Pros
- 明确聚焦于用于语音和对话 AI 的音频数据。
- 展示了清晰的数据集创建流程，从假设到发布一应俱全。
- 列出了具有不同结构和语言覆盖范围的具体数据集示例。
- 同时支持现成数据集和新数据集设计协作。
- 声明其数据集被财富 100 强公司和研究实验室使用。
Cons
- 网站在已收集来源中未公布定价或定价页面。
- 主页未描述集成细节、输出格式和平台功能。
- 部分数据集访问和协作细节较为概括，因此团队可能需要联系公司获取具体信息。
FAQ
David AI 是做什么的？
David AI 将自己描述为一家音频数据研究公司。它开发用于语音和对话 AI 的专有音频数据集，而不是通用软件应用。
如何访问这些数据集？
公司表示，团队首先申请样本，然后就所需的数据集和使用场景签署数据许可协议，并在一到两天内获得现成数据集的访问权限。
它主要面向哪些类型的团队？
首页显示，David AI 面向语音识别、翻译、合成和对话 AI 团队。其重点数据集适用于语音到语音、多语言以及语音交互系统。
团队可以与 David AI 合作定制数据集吗？
可以。首页表示，公司经常与研究团队合作，为特定用例设计新的数据形态。
价格是否公开？
网站未显示公开定价详情。所收集来源中的定价 URL 返回的是 404 Not Found 页面。
Quick Facts
- 类别
- 音频数据研究
- 主要用途
- 语音和对话 AI 数据集
- 网站
- withdavid.ai
- 重点数据集
- Converse、Atlas、Chorus、Dialog
- 访问方式
- 申请样本、签署许可协议，然后获取数据集访问权限
- 定价
- 所收集来源中未公开