Piața de recunoaștere a vocii din lume este de așteptat să crească 84.97 miliarde de dolari de 2032 de la 10.7 miliarde USD în 2023 la un CAGR de 23.7%.
Personalizarea colectării datelor despre vorbire este crucială pentru succesul proiectelor dvs. de AI și învățare automată (ML). Indiferent dacă construiți agenți AI conversaționali, modele de recunoaștere a vorbirii sau alte aplicații bazate pe voce, calitatea și diversitatea datelor dvs. de vorbire pot face sau distruge performanța modelului dvs.
În acest ghid cuprinzător, vom explora 7 metode dovedite pentru a vă ajuta să personalizați și să optimizați procesul de colectare a datelor despre vorbire. De la determinarea limbii potrivite și a cerințelor demografice până la integrarea tehnicilor avansate de creștere a datelor, aceste strategii vă vor asigura că colectați datele de vorbire de înaltă calitate de care modelele dvs. AI/ML au nevoie pentru a prospera.
Să ne uităm la toate modalitățile sau punctele eficiente care trebuie reținute înainte de a personaliza colectarea datelor de vorbire proiect.
- Limbi și demografie
- Dimensiunea colectiei
- Structura scenariului
- Cerințe și formate audio
- Cerințe de livrare și procesare
- Utilizați tehnici avansate de creștere a datelor
- Alte puncte cruciale de remarcat
Limbi și demografie
Proiectul ar trebui să specifice mai întâi limbile țintă și demografia țintă.
Limbi și Dialect
Începeți prin a ține cont de cerința proiectului - limbile pentru care setul de date de vorbire este colectat și personalizat. De asemenea, înțelegeți cerința specifică de competență. De exemplu, participantul ar trebui să fie un vorbitor nativ sau un vorbitor non-nativ?
De exemplu – vorbitori nativi de engleză
A alerga aproape de limbă este dialect. Pentru a vă asigura că setul de date nu suferă de prejudecăți, este recomandabil să introduceți în mod intenționat dialecte pentru a se adapta diversității participanților.
De exemplu – Vorbitori australian cu accent englezesc
Țări
Înainte de personalizare, este important să știți dacă există o cerință specifică ca participanții să provină din anumite țări. Și dacă participanții ar trebui să locuiască în prezent într-o anumită țară.
De exemplu – Punjabi este vorbit diferit în India și Pakistan.
Criterii demografice
Pe lângă limbă și geografie, personalizarea se poate face și pe baza datelor demografice. Se poate face, de asemenea, distribuirea țintă a participanților în funcție de vârstă, sex, calificare educațională și multe altele.
De exemplu – Adulți vs Copii sau Educați vs Needucați
Dimensiunea colectiei
Setul dvs. de date va afecta performanța proiectului dvs. de date. Cu toate acestea, dimensiunea datelor de colectare de care aveți nevoie va determina și participanții necesari.
Numărul total de respondenți
Determinați numărul total de participanți care vor fi necesari pentru proiect. În cazul în care proiectul necesită limbaj colectarea datelor audio, ar trebui să analizați numărul total de participanți necesar pentru fiecare limbă vizată.
De exemplu – 50% engleză americană și 50% vorbitori de engleză australiană
Numărul total de enunțuri
Pentru a construi colecția de date despre vorbire, determinați numărul total de enunțuri sau repetări per participant sau numărul total de repetări necesare.
De exemplu – 50 de participanți cu 25 de enunțuri per participant = 1250 de repetări
Structura scriptului
Scenariul poate fi, de asemenea, personalizat pentru a răspunde nevoilor proiectului, de aceea este indicat să solicitați ajutorul logopezi pentru a proiecta fluxul de text. Dacă modelul ML trebuie antrenat pe date bine structurate, trebuie să ia în considerare scriptul și fluxul de lucru.
Scripted vs Unscripted
Puteți alege între utilizarea unui text cu scenariu sau un text natural sau fără scenariu pentru a fi citit de participanți.
Într-un discurs text, participanții citesc ceea ce este afișat pe ecran. Această metodă este, în mare parte, folosită pentru a înregistra comenzi sau instrucțiuni.
De exemplu – „Opriți muzica”, „Apăsați 1 pentru a înregistra”.
În discursul fără scenariu, participanților li se oferă scenarii și li se cere să își încadreze propozițiile și să vorbească cât mai natural posibil.
De exemplu – 'Poți te rog să-mi spui unde este următoarea benzinărie?'
Culegere de cuvinte / Cuvinte de trezire
În cazul în care se folosește text scriptat, trebuie să decideți numărul de scripturi care vor fi utilizate și dacă fiecare participant va citi un script unic sau un grup de scripturi. De asemenea, determinați dacă scriptul conține o colecție de cuvinte și comenzi de trezire.
De exemplu -
Comanda 1:
„Alexa, care este rețeta unui cupcake cu ciocolată?”
„Ok Google, care este rețeta unui cupcake cu ciocolată?”
„Siri, care este rețeta pentru o cupcake cu ciocolată?”
Comanda 2:
„Alexa, când este zborul către New York?”
„Google, când este zborul către New York?”
„Siri, când este zborul către New York?”
Cerințe și formate audio
Calitatea audio
Calitatea înregistrărilor și prezența zgomotului de fond pot afecta rezultatul proiectului. Dar unele colecții de date despre vorbire acceptă prezența zgomotului. Cu toate acestea, este recomandabil să înțelegeți mai bine cerințele în ceea ce privește rata de biți, raportul semnal-zgomot, amplitudinea și multe altele.
Format
Formatul de fișier, puncte de date, structura conținutului, compresia și cerințele de post-procesare determină, de asemenea, calitatea înregistrărilor vocale.
Motivul pentru importanța formatelor de fișiere este că modelul trebuie să identifice rezultatul fișierului și să fie instruit să recunoască acea calitate specială a sunetului.
Definiți cerința audio personalizată
Cerințele audio personalizate trebuie menționate înainte de începerea procesului de colectare. Clienții pot alege fișiere audio personalizate în care anumite fișiere sunt combinate.
[Citește și: Îmbunătățiți modelele AI cu seturile noastre de date audio de calitate în limba indiană.]
Cerințe de livrare și procesare
Odată strânse datele de vorbire, clienții pot alege să le fie livrate conform cerințelor lor.
Cerință de transcriere și adnotare
Unii clienți necesită transcrierea și etichetarea datelor înainte de a livra. În plus, ar putea necesita și forme specifice de etichetare și segmentare.
Uneori este mai bine să cauți logopediști și experți pentru a ajuta la transcrierea vorbirii în diferite limbi pentru a menține autenticitatea limbii țintă.
Convenții de denumire a fișierelor
formulare de colectare a datelor ar trebui să specifice orice convenție de denumire a fișierelor care trebuie urmată. Dacă convenția de denumire este complexă sau dincolo de domeniul standard al procesului, ar putea atrage costuri suplimentare de dezvoltare.
Ghid de livrare
Orientările de securitate și livrare trebuie urmate așa cum se specifică în cerințele proiectului. Mai mult, dacă datele vor fi livrate în etape mici sau ca un pachet complet, ar trebui specificate dintr-o dată. Clienții preferă, de asemenea, oportunitatea monitorizarea progresului actualizări, astfel încât să poată urmări starea proiectului.
Utilizați tehnici avansate de creștere a datelor
- Mărirea datelor de vorbire poate extinde în mod semnificativ diversitatea și robustețea setului dvs. de date.
- Explorați tehnici precum schimbarea tonului audio, extinderea timpului, injecția de zgomot și conversia vocii pentru a genera sintetic noi mostre de vorbire de înaltă calitate.
- Integrați aceste metode de creștere a datelor în fluxul dvs. de lucru de colectare a datelor de vorbire pentru a crea un set de date mai cuprinzător și mai reprezentativ
Alte puncte cruciale de remarcat
Personalizările vor afecta modul în care,
- Metode de colectare a datelor utilizate
- Recrutarea participanților
- Termenul de livrare
- Costul provizoriu al proiectului
Studiu de caz: Colectare de date despre vorbire multilingvă
Shaip a încheiat recent un parteneriat cu o companie lider de IA conversațională pentru a colecta date de vorbire de înaltă calitate în 12 limbi pentru platforma sa de asistent virtual. Prin valorificarea expertizei noastre în diversitatea lingvistică și cele mai bune practici de colectare a datelor, am furnizat cu succes un set de date cuprinzător care a îmbunătățit semnificativ acuratețea recunoașterii vorbirii a clientului și experiența utilizatorului pe mai multe piețe.
Viitorul colectării datelor despre vorbire
Pe măsură ce tehnologiile AI și ML continuă să avanseze, cererea pentru date de vorbire de înaltă calitate va continua să crească. Tendințele emergente, cum ar fi recunoașterea vorbirii multilingve și cu mai multe accente, vor necesita seturi de date și mai diverse și reprezentative. În plus, utilizarea datelor sintetice și a tehnicilor avansate de creștere a datelor va juca un rol din ce în ce mai important în extinderea dimensiunii și a varietății seturi de date de vorbire.
La Shaip, ne angajăm să rămânem în fruntea acestor tendințe și să oferim clienților noștri servicii de colectare a datelor de vorbire de cea mai înaltă calitate pentru a-și alimenta inovațiile AI/ML.
Concluzie
Urmând aceste 7 metode dovedite, puteți să proiectați și să executați un proiect de colectare a datelor de vorbire care vă pregătește aplicațiile AI/ML pentru succes. Rețineți că calitatea și diversitatea datelor dvs. de vorbire sunt primordiale, așa că asigurați-vă că investiți timpul și resursele necesare pentru a crea un set de date care să îndeplinească cu adevărat cerințele proiectului.
Dacă aveți nevoie de asistență suplimentară pentru personalizarea și optimizarea colectării datelor de vorbire, experții de la Shaip sunt aici pentru a vă ajuta. Contactati-ne azi pentru a afla cum serviciile noastre de date end-to-end vă pot îmbunătăți capacitățile AI/ML.
[Citește și: Date de formare pentru recunoașterea vorbirii – tipuri, colectare de date și aplicații]
