Ожидается, что мировой рынок распознавания голоса вырастет до до 84.97 млрд долларов США к 2032 году с 10.7 млрд долларов в 2023 году при среднегодовом темпе роста 23.7%.
Настройка сбора речевых данных имеет решающее значение для успеха ваших проектов в области искусственного интеллекта и машинного обучения (ML). Независимо от того, создаете ли вы диалоговые агенты искусственного интеллекта, модели распознавания речи или другие голосовые приложения, качество и разнообразие ваших речевых данных могут повлиять на производительность вашей модели или ухудшить ее.
В этом подробном руководстве мы рассмотрим 7 проверенных методов, которые помогут вам настроить и оптимизировать процесс сбора речевых данных. Эти стратегии — от определения правильного языка и демографических требований до интеграции передовых методов увеличения данных — позволят вам собирать высококачественные речевые данные, необходимые для успешного развития ваших моделей искусственного интеллекта и машинного обучения.
Давайте рассмотрим все эффективные способы или моменты, которые следует учитывать перед настройкой сбор речевых данных проект.
- Языки и демография
- Размер коллекции
- Структура скрипта
- Аудио требования и форматы
- Требования к доставке и обработке
- Используйте передовые методы увеличения данных
- Другие важные моменты, на которые следует обратить внимание
Языки и демография
Проект должен сначала указать целевые языки и целевую демографию.
Языки и диалект
Начните с учета требований проекта — языков, для которых собирается и настраивается набор речевых данных. Кроме того, поймите конкретные требования к квалификации. Например, должен ли участник быть носителем языка или не носителем языка?
Например – носители английского языка
По пятам за языком бежит диалект. Чтобы убедиться, что набор данных не страдает от предвзятости, рекомендуется намеренно вводить диалекты, чтобы учесть разнообразие участников.
Например – Австралийские носители с английским акцентом
Стран
Перед настройкой важно знать, есть ли особое требование, чтобы участники были из определенных стран. И должны ли участники в настоящее время проживать в конкретной стране.
Например - В Индии и Пакистане на пенджаби говорят по-разному.
Демографическая
Помимо языка и географии, настройка также может быть выполнена на основе демографии. Также может быть выполнено целевое распределение участников по возрасту, полу, уровню образования и т. д.
Например - Взрослые против детей или образованные против необразованных
Размер коллекции
Ваш набор данных повлияет на производительность вашего проекта данных. Однако требуемый размер данных коллекции также будет определять необходимое количество участников.
Общее количество респондентов
Определите общее количество участников, которые потребуются для проекта. Если для проекта требуется язык сбор аудиоданных, вам следует проанализировать общее количество участников, необходимое для каждого целевого языка.
Например – 50% носителей американского английского и 50% австралийского английского языка
Общее количество высказываний
Чтобы создать коллекцию речевых данных, определите общее количество высказываний или повторений на участника или общее количество необходимых повторений.
Например - 50 участников с 25 высказываниями на участника = 1250 повторений
Структура скрипта
Скрипт также можно настроить под нужды проекта, поэтому желательно обратиться за помощью логопеды для проектирования потока текста. Если модель машинного обучения должна быть обучена на хорошо структурированных данных, она должна учитывать сценарий и рабочий процесс.
Сценарий против незаписанного
Вы можете выбрать между использованием написанного текста или естественного текста или текста без сценария, который будут читать участники.
В текстовой речи по сценарию участники читают то, что отображается на экране. Этот метод в основном используется для записи команд или инструкций.
Например – «Выключи музыку», «Нажми 1 для записи».
В незаписанной речи участникам даются сценарии и их просят составить свои предложения и говорить как можно более естественно.
Например – Не могли бы вы сказать мне, где находится следующая заправка?
Коллекция высказываний / Слова для пробуждения
В случае использования текстового сценария вы должны решить, сколько сценариев будет использоваться, и будет ли каждый участник читать уникальный сценарий или группу сценариев. Кроме того, определите, содержит ли сценарий набор слов и команд пробуждения.
Например –
Команда 1:
«Алекса, какой рецепт шоколадного кекса?»
«Окей, Google, какой рецепт шоколадного кекса?»
«Сири, какой рецепт шоколадного кекса?»
Команда 2:
«Алекса, когда вылет в Нью-Йорк?»
«Гугль, когда вылет в Нью-Йорк?»
«Сири, когда вылет в Нью-Йорк?»
Аудио требования и форматы
Качество звука
Качество записи и наличие фонового шума могут повлиять на результат проекта. Но некоторые наборы речевых данных допускают присутствие шума. Однако желательно лучше понимать требования к скорости передачи данных, отношению сигнал/шум, амплитуде и т. д.
Формат
Формат файла, точки данных, структура контента, требования к сжатию и постобработке также определяют качество записи речи.
Причина важности форматов файлов заключается в том, что модель должна идентифицировать выходной файл и быть обучена распознавать это конкретное качество звука.
Определить требования к пользовательскому аудио
Пользовательские требования к аудио должны быть упомянуты до начала процесса сбора. Клиенты могут выбирать индивидуальные аудиофайлы, в которых определенные файлы объединены вместе.
[Также Читайте: Улучшайте модели ИИ с помощью наших качественных аудиоданных на индийском языке.]
Требования к доставке и обработке
После того, как речевые данные собраны, клиенты могут выбрать доставку в соответствии со своими требованиями.
Требования к транскрипции и аннотации
Некоторым клиентам требуется транскрипция и маркировка данных перед доставкой. Кроме того, они также могут потребовать определенных форм маркировки и сегментации.
Иногда лучше поискать логопеды и эксперты, которые помогут расшифровать речь на разных языках, чтобы сохранить подлинность целевого языка.
Соглашения об именах файлов
Команда формы сбора данных следует указать любое соглашение об именах файлов, которому необходимо следовать. Если соглашение об именах сложное или выходит за рамки стандартного объема процесса, это может привести к дополнительным затратам на разработку.
Рекомендации по доставке
Следует соблюдать правила безопасности и доставки, указанные в требованиях проекта. Кроме того, если данные должны быть доставлены в виде небольших этапов или в виде полного пакета сразу следует указать. Клиенты также предпочитают своевременное мониторинг прогресса обновления, чтобы они могли отслеживать статус проекта.
Используйте передовые методы увеличения данных
- Увеличение речевых данных может значительно расширить разнообразие и надежность вашего набора данных.
- Изучите такие методы, как изменение высоты звука, растяжение времени, внесение шума и преобразование голоса, чтобы синтетически генерировать новые высококачественные образцы речи.
- Интегрируйте эти методы дополнения данных в рабочий процесс сбора речевых данных, чтобы создать более полный и репрезентативный набор данных.
Другие важные моменты, на которые следует обратить внимание
Настройки повлияют на то, как
- Используемые методы сбора данных
- Набор участников
- График доставки
- Ориентировочная стоимость проекта
Практический пример: сбор многоязычных речевых данных
Недавно Shaip заключила партнерское соглашение с ведущей компанией, занимающейся разговорным искусственным интеллектом, для сбора высококачественных речевых данных на 12 языках для своей платформы виртуального помощника. Используя наш опыт в области языкового разнообразия и передовых методов сбора данных, мы успешно предоставили комплексный набор данных, который значительно улучшил точность распознавания речи клиента и удобство использования на различных рынках.
Будущее сбора речевых данных
Поскольку технологии искусственного интеллекта и машинного обучения продолжают развиваться, спрос на высококачественные речевые данные будет только расти. Новые тенденции, такие как распознавание многоязычной и многоакцентной речи, потребуют еще более разнообразных и репрезентативных наборов данных. Кроме того, использование синтетических данных и передовых методов увеличения данных будет играть все более важную роль в расширении размера и разнообразия наборов речевых данных.
В Shaip мы стремимся оставаться в авангарде этих тенденций и предоставлять нашим клиентам услуги по сбору речевых данных высочайшего качества для поддержки их инноваций в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Заключение
Следуя этим 7 проверенным методам, вы сможете разработать и реализовать проект сбора речевых данных, который обеспечит успех вашим приложениям AI/ML. Помните, что качество и разнообразие ваших речевых данных имеют первостепенное значение, поэтому обязательно потратьте время и ресурсы, необходимые для создания набора данных, который действительно соответствует требованиям вашего проекта.
Если вам нужна дополнительная помощь в настройке и оптимизации сбора речевых данных, эксперты Shaip всегда готовы помочь. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать, как наши комплексные услуги обработки данных могут расширить ваши возможности искусственного интеллекта и машинного обучения.
[Также Читайте: Данные обучения распознаванию речи — типы, сбор данных и приложения]
