Несколько десятилетий назад, если бы мы сказали кому-то, что можем сделать заказ на продукт или услугу, просто поговорив с машиной, люди бы отнесли нас к странным. Но сегодня это одна из таких диких мечтаний, которая ожила и стала реальностью.
Возникновение и развитие технологии распознавания речи были столь же захватывающими, как и развитие искусственного интеллекта (ИИ) или машинного обучения (МО). Тот факт, что мы можем отдавать голосовые команды устройствам с нулевым видимым интерфейсом, является инженерной революцией, которая открывает разнообразные варианты использования, меняющие правила игры.
Чтобы взглянуть на вещи в перспективе, 4.2 миллиарда голосовых помощников активны сегодня, и отчеты показывают, что к концу 2024 года их число удвоится до 8.4 млрд. Кроме того, каждый месяц выполняется более 1 млрд голосовых поисков. Это меняет способ доступа к информации, поскольку более 50% людей ежедневно пользуются голосовым поиском.
Бесперебойность и удобство, которые предлагает эта технология, позволили техническим экспертам разработать стратегию для множества приложений, включая:
- Транскрипция протоколов совещаний, юридических документов, видео, подкастов и многого другого
- Автоматизация обслуживания клиентов с помощью IVR – интерактивного голосового ответа
- Демократизация обучения на родном языке в образовании
- Голосовая навигация и автомобильные помощники, выполняющие команды
- Голосовые приложения для розничной торговли, голосовой коммерции и многого другого
Поскольку эта технология приобретает все большую известность и зависимость, нам приходится смягчать различные проблемы распознавания речи а также. От врожденной предвзятости в признании и понимании различных акцентов до проблем конфиденциальности — необходимо устранить ряд проблем и опасений, чтобы проложить путь к бесперебойной голосовой экосистеме.
В конечном итоге эффективность этой технологии указывает на обучение ИИ и в конечном итоге проблемы сбора голосовых данныхИтак, давайте рассмотрим некоторые из наиболее острых проблем в этом секторе.
[Также Читайте: Полное руководство по диалоговому ИИ]
Проблемы распознавания голоса в 2024 году
Разнообразие языков и акцентов
Практически каждое устройство сегодня является голосовым помощником. От умных телевизоров и персональных помощников до смартфонов и даже холодильников, каждая машина имеет встроенный микрофон и подключается к Интернету, что делает ее готовой к распознаванию речи.
Хотя это и прекрасный пример глобализации, его также следует рассматривать в контексте локализации. Красота языков в том, что существует бесчисленное множество акцентов, диалектов, произношений, скорости, тона и других нюансов.
Проблемы с распознаванием речи возникают из-за неспособности понять такое разнообразие речи населения мира. Вот почему некоторые устройства с трудом извлекают нужную информацию, которую ищут пользователи, или выдают нерелевантную информацию на основе их понимания голоса.
Высокие затраты на сбор данных
Сбор данных от реальных людей требует больших инвестиций. Термин «сбор данных» в первую очередь является всеобъемлющим и часто понимается лишь смутно. Когда мы упоминаем сбор данных и сопутствующие ему расходы, мы также подразумеваем усилия в плане:
- Требования к объему речевых данных динамически зависят от затрат на запись и мастеринг. Кроме того, расходы могут варьироваться в зависимости от области применения, где речевые данные в здравоохранении могут быть дороже розничных голосовых данных, в первую очередь из-за дефицита данных.
- Расходы на транскрипцию и аннотирование, необходимые для преобразования необработанных речевых данных в данные, пригодные для обучения модели
- Расходы на очистку данных и контроль качества для удаления шума, фоновых звуков, длительных пауз, ошибок в речи и т. д.
- Расходы, связанные с компенсациями вкладчикам
- Проблемы масштабируемости, когда затраты увеличиваются с течением времени и т. д.
Время как расход при сборе данных
Существует два различных типа расходов – деньги и ценность денег. В то время как расходы указывают на деньги, усилия и время, вложенные в сбор голосовых данных, способствуют ценности денег. Независимо от масштаба проекта, сбор голосовых данных включает длительные сроки сбора данных.
В отличие от сбора данных изображений, время, необходимое для реализации проверки качества, больше. Кроме того, есть несколько факторов, влияющих на каждый проверенный голосовой файл. Это может быть время, необходимое для:
- Стандартизируйте форматы файлов, такие как mp3, ogg, flac и другие.
- Отметка шумных и искаженных аудиофайлов
- Классификация и отбраковка эмоций и тонов в голосовых данных и многое другое
Проблемы, связанные с конфиденциальностью и чувствительностью данных
Если задуматься, голос человека — это часть его биометрии. Подобно тому, как распознавание лица и сетчатки глаза служит шлюзом для получения доступа к ограниченному входу, голос человека также является отличительной характеристикой.
Когда это настолько личное, это автоматически переводится в частную жизнь человека. Итак, как вы устанавливаете конфиденциальность данных и при этом умудряетесь соответствовать требованиям к объему в масштабе?
Когда дело доходит до использования данных клиентов, это серая зона. Пользователи не хотели бы пассивно способствовать процессам оптимизации производительности вашей голосовой модели без поощрений. Даже при наличии поощрений навязчивые методы также могут вызвать негативную реакцию.
Хотя прозрачность имеет решающее значение, она все равно не решает проблемы объемных требований, установленных проектами.
[Также Читайте: Автоматическое распознавание речи (ASR): все, что нужно знать новичку]
Решение для исправления денежных и временных расходов в голосовых данных
Сотрудничайте с поставщиком голосовых данных
Аутсорсинг — самый короткий ответ на этот вызов. Наличие внутренней команды для компиляции, обработки, аудита и обучения голосовых данных кажется выполнимым, но это абсолютно утомительно. Это требует бесчисленных человеческих часов для выполнения, что также означает, что ваши команды в конечном итоге потратят больше времени на выполнение избыточных задач, чем на инновации и улучшение результатов. Поскольку этика и ответственность также в уравнении, идеальным решением будет обратиться к надежному поставщику услуг голосовых данных, такому как мы — Shaip.
Решение для исправления акцента и диалектной изменчивости
Неоспоримым решением этой проблемы является привлечение богатого разнообразия речевых данных, используемых для обучения голосовых моделей ИИ. Чем шире диапазон этнических групп и диалектов, тем лучше модель обучена понимать различия в диалектах, акцентах и произношении.
Путь вперед
По мере того, как мы продвигаемся дальше на пути к достижению альтернативных реальностей, поддерживаемых технологиями, голосовые модели и решения будут становиться все более целостными. Идеальный путь — это аутсорсинг, чтобы гарантировать качество, этичность и масштабность готовые к обучению голосовые данные предоставляются после гарантий качества и аудитов.
Это именно то, в чем мы в Shaip преуспеваем. Наш разнообразный спектр речевых данных гарантирует, что требования вашего проекта будут беспрепятственно удовлетворены и развернуты до совершенства.
Мы настоятельно рекомендуем вам связаться с нами для уточнения ваших требований.
