利用我们高质量、多样化的数据集和强大的基础设施，构建、训练和部署最先进的多语言AI模型。
立即开始训练模型需要多样化的数据。例如，一个德语对话数据集可能包括：“Sprecher A: Hallo, wie geht es Ihnen heute?” 接着是 “Sprecher B: Mir geht es gut, danke! Und Ihnen?”。我们的平台提供跨多种语言的干净、带标签的数据，以确保您的模型稳健且准确。
多语言语料库
从原始数据到可部署模型。
我们的平台承担繁重工作。
您专注于创新，
我们负责基础设施。
一个数据集，无限可能。
获取道德采购、准确标注且多样化的多语言数据集，用于语音、文本和音频应用。
在多样化的语言数据集上训练模型
利用我们可扩展、GPU优化的环境，实现更快的训练周期和更高效的模型开发。
使用我们集成的MLOps工具包管理模型版本、跟踪实验并评估性能。
从我们丰富的预打包多语言数据集中选择，或上传您自己的专有数据进行安全、私密的训练。
通过我们直观的用户界面或通过我们的API以编程方式定义您的模型架构、设置超参数并选择您的目标语言。
启动训练过程，通过实时指标监控进度，评估性能，并一键部署您完成的模型。
从初次尝试的讲述者到经验丰富的创作者，这些声音展示了想象力如何通过 Noiz 变为现实。
试过这么多工具，你们的无疑是最好的！自然的停顿和语调让它听起来就像一个真正的主持人。
播客制作人
发音准确度令人难以置信，即使是复杂的专业术语也是如此。我的学生说现在的视频更容易理解了。
YouTube 教育者
终于有了一个听起来不平淡的文本转语音！情感范围和呼吸声为旁白增添了如此多的生命力。
音频工程师
通过访问海量高质量数据集和可扩展的计算资源，加速基础研究，以构建下一代多语言模型。
为全球产品开发和部署定制的、生产级的AI解决方案，从多语言客户支持机器人到国际内容审核系统。
快速原型设计和扩展新的AI驱动应用程序，无需承担构建和管理复杂数据管道和训练基础设施的开销。
利用多样化的语言数据增强自动语音识别 (ASR) 和文本转语音 (TTS) 系统，以提高跨语言的准确性和自然度。
使用我们全面的文本语料库，创建用于翻译、情感分析和摘要等任务的高级语言理解模型。
为学生和教职员工提供行业标准工具和数据集的访问权限，促进计算语言学和人工智能领域的尖端研究。
您需要了解的关于我们的多语言模型训练平台和数据解决方案的一切。