Cu câteva decenii în urmă, dacă ar fi să spunem cuiva că putem plasa o comandă pentru un produs sau serviciu pur și simplu vorbind cu o mașină, oamenii ne-ar fi clasificat ca fiind ciudați. Dar astăzi, este un astfel de vis sălbatic care a devenit viu și împlinit.
Debutul și evoluția tehnologiei de recunoaștere a vorbirii au fost la fel de fascinante ca și creșterea inteligenței artificiale (AI) sau a învățării automate (ML). Faptul că putem exprima comenzi către dispozitive cu zero interfețe vizibile este o revoluție a ingineriei, adunând diverse cazuri de utilizare care schimbă jocul.
Pentru a pune lucrurile în perspectivă, peste 4.2 miliarde de asistenți vocali sunt active astăzi, iar rapoartele arată că până la sfârșitul anului 2024, aceasta se va dubla la 8.4 miliarde. În plus, peste 1 miliard de căutări vocale sunt efectuate în fiecare lună. Acest lucru modifică modul în care accesăm informații, deoarece peste 50% dintre oameni accesează căutarea vocală în fiecare zi.
Simplitatea și comoditatea pe care o oferă tehnologia le-au permis experților în tehnologie să creeze strategii multiple pentru aplicații, inclusiv:
- Transcrierea notelor de întâlnire, documente legale, videoclipuri, podcasturi și multe altele
- Automatizarea serviciului clienți prin IVR-uri – Interactive Voice Response
- Democratizarea învățării vernaculare în educație
- Navigație asistată prin voce și asistenți în mașină care execută comenzi
- Aplicații activate prin voce în comerțul cu amănuntul și multe altele
Pe măsură ce această tehnologie câștigă o importanță și dependență sporite, trebuie să atenuăm diversele provocări de recunoaștere a vorbirii de asemenea. De la părtinirea înnăscută în recunoașterea și înțelegerea diferitelor accente până la preocupările legate de confidențialitate, mai multe provocări și preocupări trebuie eliminate pentru a deschide calea către un ecosistem fără întreruperi cu voce.
În cele din urmă, eficiența acestei tehnologii indică instruirea AI și, în cele din urmă provocări de colectare a datelor vocale. Deci, haideți să explorăm unele dintre cele mai presante preocupări din acest sector.
[Citește și: Ghidul complet pentru IA conversațională]
Provocări ale recunoașterii vocii în 2024
Diversitatea limbilor și a accentelor
Practic, fiecare dispozitiv este astăzi un asistent vocal. De la televizoare inteligente și asistenți personali până la smartphone-uri și chiar frigidere, fiecare aparat are un microfon încorporat și se conectează la internet, făcându-l pregătit pentru recunoașterea vorbirii.
Deși acesta este un exemplu excelent de globalizare, ar trebui abordat și în contextul localizării. Frumusețea limbilor este că există nenumărate accente, dialecte, pronunții, viteză, ton și alte nuanțe.
În cazul în care recunoașterea vorbirii se luptă în înțelegerea unei astfel de diversitate a vorbirii din partea populației globale, acesta este motivul pentru care unele dispozitive se luptă să recupereze informațiile potrivite pe care utilizatorii le caută sau să obțină informații irelevante pe baza înțelegerii vocii.
Costuri ridicate ale colectării datelor
Colectarea datelor de la oameni din lumea reală implică investiții mari. Termenul colectare de date este în primul rând atotcuprinzător și este adesea înțeles doar vag. Când menționăm colectarea datelor și cheltuielile legate de aceasta, ne referim și la eforturi în ceea ce privește:
- Cerințele privind volumul datelor de vorbire depind în mod dinamic de costurile de înregistrare și masterare. În plus, cheltuielile pot varia în funcție de domeniul de aplicare, unde datele de vorbire din domeniul sănătății pot fi mai scumpe decât datele de voce de vânzare cu amănuntul, în principal din cauza deficitului de date.
- Cheltuielile de transcriere și adnotare implicate în transformarea datelor brute de vorbire în date care pot fi antrenate pe model
- Cheltuieli pentru curățarea datelor și controlul calității pentru a elimina zgomotul, sunetele de fundal, tăcerile prelungite, erorile în discursuri și multe altele
- Cheltuieli aferente compensațiilor către contribuabili
- Probleme de scalabilitate în care costurile cresc în timp și nu numai
Timpul ca o cheltuială în colectarea datelor
Există două tipuri distincte de cheltuieli – banii și valoarea banilor. În timp ce costurile indică bani, eforturile și timpul investit în colectarea datelor vocale contribuie la valoarea banilor. Indiferent de amploarea unui proiect, colectarea datelor vocale implică termene lungi în colectarea datelor.
Spre deosebire de colectarea datelor de imagine, timpul necesar pentru implementarea controalelor de calitate este mai mare. În plus, există mai mulți factori care afectează fiecare fișier vocal testat în regulă. Acesta poate fi nevoie de timp pentru:
- Standardizați formate de fișiere, cum ar fi mp3, ogg, flac și multe altele
- Semnalarea fișierelor audio zgomotoase și distorsionate
- Clasificarea și respingerea emoțiilor și tonurilor din datele vocale și multe altele
Provocări în jurul confidențialității și sensibilității datelor
Dacă ajungeți să vă gândiți la asta, vocea unui individ face parte din biometrică. Similar cu modul în care recunoașterea facială și a retinei servesc drept porți de acces pentru a obține acces la un punct de intrare restricționat, vocea unei persoane este, de asemenea, o caracteristică distinctă.
Când este atât de personal, se traduce automat în intimitatea unei persoane. Deci, cum stabiliți confidențialitatea datelor și cum reușiți să țineți pasul cu cerințele dvs. de volum la scară?
Când vine vorba de utilizarea datelor clienților, este o zonă gri. Utilizatorii nu ar dori să contribuie pasiv la procesele de optimizare a performanței modelului dvs. vocal fără stimulente. Chiar și cu stimulente, tehnicile intruzive pot provoca, de asemenea, reacții adverse.
Deși transparența este esențială, ea încă nu rezolvă cerințele de volum impuse de proiecte.
[Citește și: Recunoașterea automată a vorbirii (ASR): tot ce trebuie să știe un începător]
Soluție pentru remedierea banilor și a cheltuielilor cronologice în datele vocale
Partener cu un furnizor de date vocale
Externalizarea este cel mai scurt răspuns la această provocare. A avea o echipă internă care să compile, să proceseze, să auditeze și să antreneze datele vocale sună fezabil, dar este absolut plictisitor. Necesită nenumărate ore umane pentru execuție, ceea ce înseamnă, de asemenea, că echipele tale vor ajunge să petreacă mai mult timp făcând sarcini redundante decât inovând și rafinând rezultatele. Cu etica și responsabilitatea de asemenea în ecuație, soluția ideală este să abordați un furnizor de servicii de date voce de încredere ca noi – Shaip.
Soluție pentru a remedia accentul și variabilitatea dialectului
Soluția incontestabilă la aceasta este aducerea unei diversități bogate în datele de vorbire utilizate pentru a antrena modele AI bazate pe voce. Cu cât gama de etnii și dialecte este mai largă, cu atât un model este mai instruit pentru a înțelege diferențele de dialecte, accente și pronunții.
Calea înainte
Pe măsură ce progresăm în continuare pe calea spre atingerea unor realități alternative bazate pe tehnologie, modelele și soluțiile vocale vor fi doar mai integrale. Modalitatea ideală este să urmați calea de externalizare pentru a asigura calitatea, etica și scară masivă de date vocale pregătite pentru antrenament sunt furnizate asigurări și audituri post-calitate.
Acesta este exact ceea ce excelăm și noi cei de la Shaip. Gama noastră diversă de date de vorbire asigură că cerințele proiectului dumneavoastră sunt îndeplinite fără probleme și sunt, de asemenea, implementate la perfecțiune.
Vă îndemnăm să ne contactați pentru cerințele dumneavoastră.
