По прогнозам, мировой рынок распознавания голоса вырастет с 10.7 млрд долларов в 2023 году до 84.97 млрд долларов к 2032 году, при среднегодовом темпе роста в 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 проекта по сбору речевых данных.
- 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 , носители австралийского английского акцента.
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 пенджабском языке 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.
[Также читайте: Выбор подходящего набора данных для распознавания речи для вашей модели ИИ ]
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, необходимых для проекта. Если проект требует сбора аудиоданных на разных языках , проанализируйте общее количество участников, необходимых для каждого целевого языка.
Например , 50% говорят на американском английском, а 50% — на австралийском.
Общее количество высказываний
Чтобы создать коллекцию речевых данных, определите общее количество высказываний или повторений на участника или общее количество необходимых повторений.
Например , 50 участников, по 25 высказываний от каждого = 1250 повторений.
Структура скрипта
Сценарий также можно адаптировать под нужды проекта, поэтому целесообразно обратиться за помощью к логопедам для разработки структуры текста. Если модель машинного обучения должна обучаться на хорошо структурированных данных, необходимо 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 : «Выключить музыку», «Нажмите 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 ближайшая 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
Качество речевых записей также определяется форматом файла, точками данных , структурой содержимого, сжатием и требованиями к постобработке.
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.
[Читайте также: Улучшите модели ИИ с помощью наших качественных аудиоданных на индийских языках .]
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 обратиться к логопедам и другим специалистам за помощью в транскрибировании речи на разных языках, чтобы сохранить аутентичность целевого языка.
Соглашения об именах файлов
В формах сбора данных следует указать любые правила именования файлов. Если правила именования сложны или выходят за рамки стандартного процесса, это может повлечь за собой дополнительные затраты на разработку.
Рекомендации по доставке
Необходимо соблюдать правила безопасности и доставки, указанные в требованиях проекта. Кроме того, следует указать, должны ли данные поставляться поэтапно или в виде полного пакета сразу. Клиенты также предпочитают своевременные обновления информации о ходе выполнения проекта, чтобы отслеживать его статус.
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 готовы помочь. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать, как наши комплексные услуги по обработке данных могут повысить ваши возможности в области ИИ/машинного обучения.
[Также читайте: Понимание процесса сбора аудиоданных для автоматического распознавания речи ]
