Sběr dat řeči

7 osvědčených metod přizpůsobení sběru dat řeči

Očekává se, že trh s rozpoznáváním hlasu ve světě poroste 27.16 miliard $ v 2026 z 10.7 miliardy $ v roce 2020 při CAGR 16.8 %.

Přizpůsobení sběru dat řeči je zásadní pro úspěch vašich projektů AI a strojového učení (ML). Ať už vytváříte konverzační agenty umělé inteligence, modely rozpoznávání řeči nebo jiné aplikace založené na hlasu, kvalita a rozmanitost vašich řečových dat může snížit nebo snížit výkon vašeho modelu.

V tomto komplexním průvodci prozkoumáme 7 osvědčených metod, které vám pomohou přizpůsobit a optimalizovat proces sběru dat řeči. Od určení správného jazyka a demografických požadavků až po integraci pokročilých technik rozšiřování dat vám tyto strategie zajistí shromažďování vysoce kvalitních dat o řeči, které vaše modely AI/ML potřebují k prosperitě.

Podívejme se na všechny efektivní způsoby nebo body, které je třeba mít na paměti před přizpůsobením sběr dat řeči projekt.

Body, které je třeba mít na paměti při přizpůsobování sběru dat řeči

  • Jazyky a demografie
  • Velikost kolekce
  • Struktura skriptu
  • Požadavky na zvuk a formáty
  • Požadavky na doručení a zpracování
  • Využijte pokročilé techniky rozšiřování dat
  • Další důležité body k poznámce

Jazyky a demografie

Projekt by měl nejprve specifikovat cílové jazyky a cílovou demografickou skupinu.

  • Jazyky a dialekt

    Začněte tím, že budete mít na paměti požadavky projektu – jazyky, pro které se shromažďuje a přizpůsobuje datová sada řeči. Pochopte také konkrétní požadavek na odbornost. Měl by být například účastník rodilý mluvčí nebo nerodilý mluvčí?

    Například – rodilí mluvčí angličtiny

    Běhat blízko na paty jazyka je dialekt. Aby se zajistilo, že datový soubor nebude trpět zkreslením, je vhodné záměrně zavést dialekty, aby se vyhovělo rozmanitosti účastníků.

    Například – Mluvčí s australskou angličtinou

  • země

    Před přizpůsobením je důležité vědět, zda existuje konkrétní požadavek, aby účastníci pocházeli z konkrétních zemí. A zda by účastníci měli v současné době žít v konkrétní zemi.

    Například – Pandžábština se v Indii a Pákistánu mluví jinak.

  • Demografie

    Kromě jazyka a geografie lze přizpůsobení provést také na základě demografických údajů. Lze také provést cílenou distribuci účastníků na základě jejich věku, pohlaví, dosaženého vzdělání a dalších.

    Například – Dospělí versus děti nebo Vzdělaní versus nevzdělaní

Velikost sbírky

Vaše datová sada ovlivní výkon vašeho datového projektu. Potřebná velikost sběrných dat však také určí požadované účastníky.

  • Celkový počet respondentů

    Určete celkový počet účastníků, kteří budou pro projekt zapotřebí. V případě, že projekt vyžaduje jazyk sběr zvukových dat, měli byste analyzovat celkový počet účastníků požadovaný na cílový jazyk.

    Například – 50 % hovořící americkou angličtinou a 50 % australskou angličtinou

  • Celkový počet promluv

    Chcete-li vytvořit sbírku dat řeči, určete celkový počet výpovědí nebo opakování na účastníka nebo celkový počet potřebných opakování.

    Například – 50 účastníků s 25 promluvami na účastníka = 1250 opakování

Struktura skriptu

Skript lze také upravit tak, aby vyhovoval potřebám projektu, proto je vhodné vyhledat pomoc řečtí terapeuti navrhnout tok textu. Pokud má být model ML trénován na dobře strukturovaných datech, musí vzít v úvahu skript a pracovní postup.

  • Skriptované vs. Neskriptované

    Můžete si vybrat mezi použitím napsaného textu nebo přirozeného či nepsaného textu, který si účastníci přečtou.

    Ve skriptované textové řeči účastníci čtou, co je zobrazeno na obrazovce. Tato metoda se většinou používá k záznamu příkazů nebo instrukcí.

    Například – 'Vypněte hudbu,' 'Stiskněte 1 pro nahrávání.'

    V nespisovném projevu dostávají účastníci scénáře a jsou požádáni, aby zformulovali své věty a mluvili co nejpřirozeněji.

    Například – 'Můžete mi prosím říct, kde je další čerpací stanice?'

  • Sbírka řečí / Probuzení Slova

    V případě použití skriptovaného textu se musíte rozhodnout, kolik skriptů bude použito a zda bude každý účastník číst jedinečný skript nebo skupinu skriptů. Zjistěte také, zda skript obsahuje kolekci probuzených slov a příkazů.

    Například -

    Příkaz 1:

    "Alexo, jaký je recept na čokoládový košíček?"

    "Ok Google, jaký je recept na čokoládový košíček?"

    "Siri, jaký je recept na čokoládový košíček?"

    Příkaz 2:

    "Alexo, kdy je let do New Yorku?"

    "Google, kdy je let do New Yorku?"

    "Siri, kdy je let do New Yorku?"

Požadavky na zvuk a formáty

Požadavky na zvuk Kvalita zvuku hraje klíčovou roli při rozpoznávání řeči sběr dat proces. Rušivé zvuky na pozadí mohou negativně ovlivnit kvalitu shromážděných hlasových poznámek. To může také snížit účinnost algoritmu rozpoznávání hlasu.

  • Audio kvalita

    Kvalita nahrávek a přítomnost hluku na pozadí mohou ovlivnit výsledek projektu. Ale některé kolekce dat řeči akceptují přítomnost šumu. Je však vhodné lépe porozumět požadavkům, pokud jde o přenosovou rychlost, odstup signálu od šumu, amplitudu a další.

  • Formát

    formát souboru, datové body, struktura obsahu, komprese a požadavky na následné zpracování také určují kvalitu nahrávek řeči.

    Důvodem důležitosti formátů souborů je to, že model musí identifikovat výstup souboru a být vyškolen, aby rozpoznal tuto konkrétní kvalitu zvuku.

  • Definujte vlastní požadavek na zvuk

    Vlastní požadavky na zvuk by měly být zmíněny před začátkem procesu sběru. Klienti si mohou vybrat přizpůsobené zvukové soubory, kde jsou konkrétní soubory spojeny dohromady.

Požadavky na doručení a zpracování

Jakmile jsou data řeči shromážděna, klienti si mohou vybrat, zda je mají doručit podle svých požadavků.

  • Požadavek na přepis a anotaci

    Někteří klienti před dodáním vyžadují přepis a označení dat. Kromě toho mohou také vyžadovat specifické formy označování a segmentace.

    Někdy je lepší hledat řečových patologů a odborníky na pomoc při přepisu řeči do různých jazyků, aby byla zachována autenticita cílového jazyka.

  • Konvence pojmenovávání souborů

    Projekt formuláře pro sběr dat by měl specifikovat jakoukoli konvenci pojmenovávání souborů, která se má dodržovat. Pokud je konvence pojmenování složitá nebo přesahuje standardní rozsah procesu, může to přinášet dodatečné náklady na vývoj.

  • Pokyny pro doručení

    Bezpečnostní a dodací pokyny by měly být dodržovány, jak je uvedeno v požadavcích projektu. Kromě toho by mělo být specifikováno, zda mají být data doručována v malých milnících nebo jako kompletní balík najednou. Klienti také preferují včasné monitorování pokroku aktualizace, aby mohli sledovat stav projektu.

Využijte pokročilé techniky rozšiřování dat

  • Rozšíření řečových dat může výrazně rozšířit rozmanitost a robustnost vaší datové sady.
  • Prozkoumejte techniky, jako je změna výšky zvuku, časové roztažení, vkládání šumu a převod hlasu, abyste uměle generovali nové, vysoce kvalitní vzorky řeči.
  • Integrujte tyto metody rozšiřování dat do pracovního postupu sběru dat řeči, abyste vytvořili komplexnější a reprezentativnější datovou sadu

Další důležité body k poznámce

Přizpůsobení ovlivní, jak

  • Použité metody sběru dat
  • Nábor účastníků
  • Časová osa dodání
  • Předběžné náklady na projekt

Případová studie: Sběr dat vícejazyčné řeči

Shaip nedávno uzavřel partnerství s přední společností zabývající se konverzační umělou inteligencí, aby shromáždil vysoce kvalitní data řeči ve 12 jazycích pro jejich platformu virtuálních asistentů. Využitím našich odborných znalostí v oblasti jazykové rozmanitosti a osvědčených postupů shromažďování dat jsme úspěšně dodali komplexní datovou sadu, která výrazně zlepšila přesnost rozpoznávání řeči klienta a uživatelskou zkušenost na různých trzích.

Budoucnost sběru dat řeči

Vzhledem k tomu, že technologie AI a ML pokračují vpřed, poptávka po vysoce kvalitních hlasových datech bude nadále růst. Rozvíjející se trendy, jako je vícejazyčné a multi-akcentní rozpoznávání řeči, budou vyžadovat ještě rozmanitější a reprezentativnější datové sady. Kromě toho bude použití syntetických dat a pokročilých technik rozšiřování dat hrát stále důležitější roli při rozšiřování velikosti a rozmanitosti datových sad řeči.

Ve společnosti Shaip jsme odhodláni zůstat v popředí těchto trendů a poskytovat našim klientům služby shromažďování řečových dat nejvyšší kvality, které posílí jejich inovace v oblasti AI/ML.

Proč investovat do čističky vzduchu?

Dodržováním těchto 7 osvědčených metod můžete navrhnout a spustit projekt sběru dat řeči, který nastaví vaše aplikace AI/ML na úspěch. Pamatujte, že kvalita a rozmanitost vašich dat řeči jsou prvořadé, takže nezapomeňte investovat čas a zdroje potřebné k vytvoření datové sady, která skutečně splňuje požadavky vašeho projektu.

Pokud potřebujete další pomoc s přizpůsobením a optimalizací sběru dat řeči, odborníci ze společnosti Shaip jsou zde, aby vám pomohli. Kontaktujte nás ještě dnes se dozvíte, jak naše komplexní datové služby mohou zvýšit vaše schopnosti AI/ML.

[Přečtěte si také: Tréninková data rozpoznávání řeči – typy, sběr dat a aplikace]

Sociální sdílení