Удаленный сбор речевых данных

Оптимизация распознавания речи с помощью удаленного сбора речевых данных

Роль, которую данные играют в современном цифровом мире, становится чрезвычайно важной. Данные необходимы, будь то бизнес-прогнозирование, прогнозирование погоды или даже обучение искусственных компьютеров. Такие технологии, как машинное обучение, используют высококачественные данные обучения и тестирования для обучения своих моделей.

Siri и Alexa — некоторые распространенные примеры программного обеспечения для обученной речи или распознавания голоса. Тем не менее, при обсуждении этих технологий еще есть возможности для улучшения. Компании стараются работать с конкретными требованиями, поскольку маловероятно получить существующий набор данных, содержащий все обучающие данные. Это делается с помощью сбор речевых данных из нескольких источников.

Итак, давайте разберемся в этом блоге, что такое сбор речевых данных и какую пользу он приносит программному обеспечению для распознавания речи.

Что такое удаленный сбор речевых данных?

Удаленный сбор речевых данных — это процесс сбора данных из различных источников и их дальнейшей обработки для создания наборов данных для разговорного ИИ. Он также известен как сбор аудиоданных. Удаленно собранные речевые данные накапливаются с помощью мобильного приложения или веб-браузера.

Как правило, для этого процесса в режиме онлайн набирается определенное количество участников в зависимости от их языка и демографического профиля. Затем их просят записать образцы речи для разных нарративов, условий и ситуаций. Таким образом подготавливаются наборы данных, и, при необходимости, наборы данных используются для различных вариантов использования.

 

Плюсы и минусы удаленного сбора речевых данных?

Как и любая другая технология, удаленный сбор аудиоданных также имеет свои преимущества и недостатки. Давайте посмотрим на них ниже:

Плюсы: вот некоторые из преимуществ сбора речевых данных:

  • Экономичное решение: сбор данных удаленно через приложения выгоднее, чем встречаться с людьми лично.
  • Высокий настраиваемый: Данные могут быть настроены и изменены в соответствии с точными спецификациями обучающих данных.
  • Более высокая масштабируемость: Работники краудсорсинга могут собирать данные в своей инфраструктуре, что обеспечивает более высокую гибкость и возможность масштабирования проекта.
  • Право собственности на данные: право собственности на данные лежит на вас.
  • Универсальность речевых данных: Вы можете собирать различные наборы данных, такие как речь на основе сценариев, команд или незаписанная речь.

Минусы: есть несколько минусов использования сбора речевых данных:

  • Различные аудио характеристики разных пользователей: Самая большая проблема в этом процессе — сделать данные однородными. Поскольку участники используют различные записывающие устройства или цифровые устройства для записи своих голосов, вы получаете все виды выходных файлов.
  • Ограниченные параметры фонового сценария: Сбор речевых данных не дает оптимальных результатов, когда вам нужен определенный фоновый сценарий в ваших данных. В таких случаях вам придется нанять личного художника по озвучиванию, чтобы сделать все необходимое.

Важность платформы управления толпой

Сбор речевых данных это технология, которая требует участия большого количества людей из всех слоев общества. Характер собираемых данных зависит от требований проекта. Процесс сбора данных становится очень сложным, когда необходимо нанять много людей.

Управление толпой Процесс начинается с планирования и найма людей, а затем переходит к расшифровке, аннотации и обеспечению качества.

Следовательно, для того, чтобы сделать процесс эффективным и качественным, требуется хорошая платформа управления толпой. Поэтому важно обратиться за помощью к профессионалам, владеющим этой технологией, чтобы беспрепятственно провести процесс сбора данных.

Как сохранить качество при краудсорсинге?

Для поддержания качества собранные данные, важно использовать различные методы краудсорсинга. Некоторые из методов включают в себя:

  • Четкое и ясное руководство: Важно предоставить четкие инструкции участникам, через которых вы собираете данные. Только тогда, когда они полностью поймут процесс и то, как их вклад может помочь, они смогут добиться наилучшего результата. Вы можете предоставить наглядные пособия, скриншоты и короткие видео, чтобы они поняли требования.
  • Рекрутинг разнообразного набора людей: Если вы хотите накопить обширные данные, найм людей разного происхождения является ключом к успеху. Ищите людей в разных сегментах рынка, возрастных группах, этнических группах, экономическом положении и т. д. Они помогут вам собрать хороший набор данных.
  • Используйте лучшие процессы анализа качества: Чтобы обеспечить наилучшее качество, пропустите свои данные через высококачественные тесты. Как правило, анализ качества должен выполняться с помощью следующих процессов:
    • Тесты качества выполняются моделями машинного обучения.
    • Проверки качества проводятся командой специалистов по обеспечению качества.
  • Проверка данных через машины: Существуют методы проверки, в которых модели машинного обучения оценивают данные для дальнейшего предоставления своего отчета. Они могут проверять необходимые аспекты необходимых данных, таких как продолжительность, качество звука, формат и т. д.

Советы, как сделать процесс удаленного сбора данных успешным

Процесс удаленного сбора данных

  • Создайте удобный интерфейс: Прежде всего, удаленный сбор данных Разрабатываемое вами решение должно быть функциональным и обеспечивать отличный пользовательский интерфейс. Решение должно без проблем собирать данные и облегчать процесс для пользователей.
  • Наличие системы центрального администрирования: Он связывает все необходимые компоненты процесса и помогает управлять различными процессами из одного источника. Некоторые из функций системы центрального администрирования:
    • Это главная платформа для всего процесса.
    • Это помогает решить вопросы, связанные с финансами.
    • Он используется для рассылки приглашений пользовательской базе.
    • Он контролирует поток представлений из нескольких источников.
    • Это помогает в управлении процессом оплаты.
  • Создайте эффективные и действенные стратегии найма: Самая большая проблема при сборе данных по разным демографическим группам — это набор нужного набора людей. Если у вас нет известного бренда, вероятность того, что люди продадут свои данные за деньги, очень мала.

Следовательно, вам необходимо внедрить эффективные стратегии, с помощью которых люди смогут по-настоящему увидеть ценность вашего процесса и легко согласиться с их вкладом.

[Также Читайте: Индивидуальные решения TTS для ваших уникальных требований]

Заключение

Удаленный сбор речевых данных — это замечательный процесс, который в ближайшие годы получит огромный импульс. С развитием технологий потребность в таких решениях растет. Так что, если у вас тоже есть какая-либо подобная идея и вам нужен способ ее реализации, поговорите с нашими экспертными группами сегодня.

Социальная Поделиться