Před několika desítkami let, kdybychom někomu řekli, že můžeme zadat objednávku na produkt nebo službu pouhým rozhovorem se strojem, lidé by nás klasifikovali jako divné. Ale dnes je to jeden takový divoký sen, který se stal živým a skutečností.
Počátek a vývoj technologie rozpoznávání řeči byly stejně fascinující jako vzestup umělé inteligence (AI) nebo strojového učení (ML). Skutečnost, že můžeme vyslovit příkazy zařízením s nulovým viditelným rozhraním, je inženýrská revoluce, která přináší různé případy použití, které mění hru.
Abych uvedl věci na pravou míru, konec 4.2 miliardy hlasových asistentů jsou aktivní dnes a zprávy ukazují, že do konce roku 2024 se to zdvojnásobí na 8.4 miliardy. Kromě toho se každý měsíc uskuteční více než 1 miliarda hlasových vyhledávání. To mění způsob, jakým přistupujeme k informacím, protože více než 50 % lidí denně využívá hlasové vyhledávání.
Plynulost a pohodlí, které technologie nabízí, umožnily technologickým odborníkům strategicky vytvářet různé aplikace, včetně:
- Přepis poznámek ze schůzek, právních dokumentů, videí, podcastů a dalších
- Automatizace zákaznických služeb prostřednictvím IVR – Interactive Voice Response
- Demokratizovat lidové učení ve vzdělávání
- Hlasem podporovaná navigace a asistenti provádějící příkazy do auta
- Hlasově aktivované aplikace v maloobchodě pro hlasové obchodování a další
Jak tato technologie získává stále větší význam a závislost, musíme zmírňovat různé problémy s rozpoznáváním řeči také. Od vrozené zaujatosti při uznávání a chápání různých akcentů po obavy o soukromí je třeba odstranit několik výzev a obav, aby se připravila cesta pro bezproblémový ekosystém s podporou hlasu.
V konečném důsledku účinnost této technologie ukazuje na trénink AI a nakonec problémy se sběrem hlasových dat. Pojďme se tedy podívat na některé z nejnaléhavějších problémů v tomto sektoru.
[Přečtěte si také: Kompletní průvodce konverzační umělou inteligencí]
Výzvy v oblasti rozpoznávání hlasu v roce 2024
Rozmanitost jazyků a akcentů
Hlasovým asistentem je dnes prakticky každé zařízení. Od chytrých televizí a osobních asistentů po chytré telefony a dokonce i ledničky, každý stroj má vestavěný mikrofon a připojuje se k internetu, takže je připraven na rozpoznávání řeči.
I když se jedná o vynikající příklad globalizace, je třeba k němu přistupovat také v kontextu lokalizace. Krása jazyků spočívá v tom, že existuje nespočet přízvuků, dialektů, výslovností, rychlosti, tónu a dalších nuancí.
Tam, kde problémy s rozpoznáváním řeči spočívá v porozumění takové rozmanitosti řeči od globální populace, to je důvod, proč některá zařízení mají potíže získat správné informace, které uživatelé hledají, nebo získat nepodstatné informace na základě jejich porozumění hlasu.
Vysoké náklady na sběr dat
Sběr dat od lidí z reálného světa vyžaduje velké investice. Termín primárně sběr dat je všezahrnující a je často chápán jen vágně. Když zmiňujeme sběr dat a náklady s ním spojené, máme na mysli také úsilí z hlediska:
- Požadavky na objem dat řeči jsou dynamicky závislé na nákladech na nahrávání a mastering. Kromě toho se náklady mohou lišit v závislosti na doméně aplikace, kde zdravotnická hlasová data mohou být dražší než maloobchodní hlasová data především kvůli nedostatku dat.
- Náklady na přepis a anotaci spojené s přeměnou nezpracovaných dat řeči na data trénovatelná modelem
- Náklady na čištění dat a kontrolu kvality za účelem odstranění šumu, zvuků na pozadí, dlouhých ticha, chyb v projevech a dalších
- Náklady spojené s náhradami přispěvatelům
- Problémy se škálovatelností, kdy náklady v průběhu času eskalují a další
čas jako náklad při sběru dat
Existují dva odlišné typy výdajů – peníze a peněžní hodnota. Zatímco náklady ukazují na peníze, úsilí a čas investovaný do shromažďování hlasových dat přispívají k penězům. Bez ohledu na rozsah projektu zahrnuje sběr hlasových dat dlouhé časové osy ve sběru dat.
Na rozdíl od sběru obrazových dat je čas potřebný k provedení kontroly kvality delší. Kromě toho existuje několik faktorů, které ovlivňují každý správně testovaný hlasový soubor. Tento čas může trvat:
- Standardizujte formáty souborů, jako jsou mp3, ogg, flac a další
- Označování hlučných a zkreslených zvukových souborů
- Klasifikace a odmítání emocí a tónů v hlasových datech a další
Výzvy v oblasti ochrany osobních údajů a citlivosti
Pokud o tom přemýšlíte, hlas jednotlivce je součástí jejich biometrie. Podobně jako rozpoznávání obličeje a sítnice slouží jako brány k zajištění přístupu k omezenému bodu vstupu, hlas osoby je také výraznou charakteristikou.
Když je to tak osobní, automaticky se to přenese do soukromí jednotlivce. Jak tedy zajistíte důvěrnost dat a přitom zvládnete držet krok s vašimi požadavky na objem ve velkém?
Pokud jde o používání zákaznických dat, je to šedá zóna. Uživatelé by nechtěli pasivně přispívat k procesům optimalizace výkonu vašeho hlasového modelu bez pobídek. I s pobídkami mohou rušivé techniky vyvolat zpětnou reakci.
I když je transparentnost klíčová, stále neřeší objemové požadavky vyžadované projekty.
[Přečtěte si také: Automatické rozpoznávání řeči (ASR): Vše, co začátečník potřebuje vědět]
Řešení pro opravu peněz a výdajů na časové ose v hlasových datech
Partner s poskytovatelem hlasových dat
Outsourcing je nejkratší odpovědí na tuto výzvu. Mít interní tým pro kompilaci, zpracování, audit a trénování hlasových dat zní sice jako proveditelné, ale je to naprosto únavné. Vyžaduje to nespočet lidských hodin na provedení, což také znamená, že vaše týmy nakonec stráví více času nadbytečnými úkoly než inovací a zdokonalováním výsledků. Vzhledem k etice a odpovědnosti je ideálním řešením oslovit důvěryhodného poskytovatele hlasových datových služeb, jako jsme my – společnost Shaip.
Řešení, jak opravit proměnlivost přízvuku a dialektu
Nepopiratelné řešení tohoto problému přináší bohatou rozmanitost řečových dat používaných k trénování hlasových modelů AI. Čím širší je rozsah etnik a dialektů, tím více je model trénován, aby porozuměl rozdílům v dialektech, přízvukech a výslovnostech.
Cesta vpřed
Jak budeme dále postupovat na cestě k dosažení technologicky poháněných alternativních realit, budou hlasové modely a řešení jen integrálnější. Ideálním způsobem je zvolit cestu outsourcingu, abyste zajistili kvalitu, etické a masivní rozsahy hlasová data připravená na trénink jsou poskytovány následné záruky kvality a audity.
Přesně v tom vynikáme i my v Shaip. Naše rozmanitá škála řečových dat zajišťuje, že požadavky vašeho projektu budou hladce splněny a také dovedeny k dokonalosti.
Vyzýváme vás, abyste nás kontaktovali pro vaše požadavky.
