Role, kterou hrají data v dnešním digitálním světě nejvyšší úrovně, se stává nesmírně kritickou. Data jsou nezbytná, ať už pro obchodní předpovědi, předpověď počasí nebo dokonce pro trénink umělých počítačů. Technologie, jako je strojové učení, využívají k trénování svých modelů vysoce kvalitní tréninková a testovací data.
Siri a Alexa jsou některé běžné příklady trénovaného softwaru pro rozpoznávání řeči nebo hlasu. Při diskusi o těchto technologiích je však stále co zlepšovat. Společnosti se snaží pracovat se specifickými požadavky, protože je vysoce nepravděpodobné, že získají existující datovou sadu obsahující všechna školicí data. Provádí se pákovým efektem sběr dat řeči z více zdrojů.
Pojďme si tedy v tomto blogu porozumět, co je sběr dat řeči a jaký je přínos softwaru pro rozpoznávání řeči.
Co je vzdálený sběr dat řeči?
Vzdálený sběr dat řeči je proces shromažďování dat z různých zdrojů a jejich dalšího zpracování za účelem vytvoření datových sad pro konverzační umělou inteligenci. Je také známý jako sběr zvukových dat. Vzdáleně shromážděná data řeči se shromažďují pomocí mobilní aplikace nebo webového prohlížeče.
Pro tento proces je obvykle online nabírán určitý počet účastníků na základě jejich jazykového a demografického profilu. Poté jsou požádáni, aby nahráli ukázky řeči pro různé příběhy, podmínky a situace. Tímto způsobem se připraví datové sady a v případě potřeby se datové sady použijí pro různé případy použití.
Výhody a nevýhody vzdáleného sběru dat řeči?
Jako každá jiná technologie má i vzdálený sběr zvukových dat své výhody a nevýhody. Podívejme se na ně níže:
Výhody: Zde jsou některé z výhod sběru dat řeči:
- Nákladově efektivní řešení: Sběr dat na dálku prostřednictvím aplikací je ekonomičtější než osobní setkání s lidmi.
- Vysoce přizpůsobitelné: Data lze přizpůsobit a upravit podle přesných specifikací tréninkových dat.
- Vyšší škálovatelnost: Pracovníci Crowdsource mohou shromažďovat data ve své infrastruktuře, což poskytuje vyšší flexibilitu a možnost škálování projektu
- Vlastnictví údajů: vlastnictví dat je na vás.
- Všestrannost dat řeči: Můžete shromažďovat různé datové sady, jako je řeč založená na scénáři, příkazu nebo neskriptovaná řeč.
Nevýhody: Používání sběru dat řeči má několik nevýhod:
- Různé zvukové specifikace různých uživatelů: Největší výzvou v tomto procesu je jednotnost dat. Protože účastníci používají různé rekordéry nebo digitální zařízení k nahrávání svých hlasů, získáte všechny druhy výstupních souborů.
- Omezené možnosti scénáře na pozadí: Shromažďování dat řeči neposkytuje optimální výsledky, když potřebujete konkrétní scénář pozadí ve vašich datech. V takových případech si budete muset najmout osobního hlasového umělce, který udělá potřebné.
Význam platformy Crowd Management
Sběr dat řeči je technologie, která vyžaduje účast velkého počtu lidí ze všech oblastí života. Povaha dat, která mají být shromažďována, závisí na požadavcích projektu. Proces shromažďování dat se stává velmi složitým, když je třeba najmout mnoho lidí.
Proces začíná plánováním a náborem lidí a dále se přesouvá k přepisu, anotaci a zajišťování kvality.
Proto je zapotřebí dobrá platforma pro správu davu, aby byl proces efektivní a kvalitativní. Je tedy nezbytné vyhledat pomoc profesionálů s touto technologií, aby proces sběru dat probíhal hladce.
Jak udržet kvalitu při Crowd Sourcingu?
Pro zachování kvality shromážděné údaje, je důležité využívat různé techniky crowdsourcingu. Některé z technik zahrnují:
- Jasné a jasné pokyny: Je důležité poskytnout účastníkům jasné pokyny, jejichž prostřednictvím shromažďujete data. Pouze když plně porozumí procesu a tomu, jak by jejich příspěvek pomohl, budou schopni odevzdat to nejlepší. Můžete poskytnout vizuální pomůcky, snímky obrazovky a krátká videa, aby pochopili požadavky.
- Nábor různorodé skupiny lidí: Pokud chcete shromažďovat bohatá data, je klíčem najímání lidí různého původu. Hledejte lidi napříč různými segmenty trhu, věkovými skupinami, etnickými skupinami, ekonomickým zázemím a dalšími. Pomohou vám shromáždit dobrý soubor dat.
- Využijte nejlepší procesy analýzy kvality: Chcete-li zajistit nejlepší kvalitu, předejte svá data testům vysoké kvality. Obecně platí, že analýza kvality musí být provedena pomocí následujících procesů:
- Testy kvality se provádějí pomocí modelů strojového učení.
- Testy kvality jsou řízeny týmem odborníků na zajištění kvality.
- Ověření dat prostřednictvím strojů: Existují ověřovací techniky, ve kterých modely strojového učení vyhodnocují data a poskytují další zprávy. Mohou ověřit potřebné aspekty požadovaných dat, jako je doba trvání, kvalita zvuku, formát atd.
Tipy pro úspěšný proces vzdáleného sběru dat
- Vytvořte uživatelsky přívětivé rozhraní: Především, vzdálený sběr dat řešení, které navrhnete, musí být funkční a poskytovat skvělý uživatelský zážitek. Řešení by mělo bezproblémově fungovat při shromažďování dat a zjednodušit proces pro své uživatele.
- Mít centrální administrativní systém: Propojuje všechny potřebné součásti procesu a pomáhá řídit různé procesy z jednoho zdroje. Některé z funkcí systému centrální správy jsou:
- Je to hlavní platforma pro celý proces.
- Pomáhá spojit se s finančními záležitostmi.
- Používá se k rozesílání pozvánek uživatelské základně.
- Řídí tok příspěvků z více zdrojů.
- Pomáhá při řízení platebního procesu.
- Vytvořte efektivní a platné náborové strategie: Největší výzvou při shromažďování dat z různých demografických skupin je nábor správné skupiny lidí. Pokud nemáte prominentní značku, šance, že lidé vymění svá data za peníze, jsou velmi malé.
Proto musíte zavést účinné strategie, jejichž prostřednictvím lidé skutečně uvidí hodnotu ve vašem procesu a snadno se dohodnou na jejich přínosu.
[Přečtěte si také: Vlastní řešení TTS pro vaše jedinečné požadavky]
Závěrečné myšlenky
Sběr dat o řeči na dálku je skvělý proces, který v nadcházejících letech získá obrovskou dynamiku. S postupující technologií roste potřeba takových řešení. Pokud tedy i vy máte na mysli nějaký související nápad a potřebujete způsob, jak jej realizovat, promluvte si s našimi týmy odborníků ještě dnes.
