Marknaden för röstigenkänning, i världen, förväntas växa till $ 84.97 miljard vid 2032 från 10.7 miljarder USD 2023 vid en CAGR på 23.7 %.
Att anpassa taldatainsamling är avgörande för framgången för dina AI- och maskininlärningsprojekt (ML). Oavsett om du bygger konversationsbaserade AI-agenter, taligenkänningsmodeller eller andra röstbaserade applikationer, kan kvaliteten och mångfalden av din taldata göra eller bryta din modells prestanda.
I den här omfattande guiden kommer vi att utforska 7 beprövade metoder som hjälper dig att anpassa och optimera din process för insamling av taldata. Från att fastställa rätt språk och demografiska krav till att integrera avancerade dataförstärkningstekniker, kommer dessa strategier att säkerställa att du samlar in högkvalitativ taldata som dina AI/ML-modeller behöver för att blomstra.
Låt oss titta på alla effektiva sätt eller punkter att tänka på innan du anpassar insamling av taldata projektet.
- Språk och demografi
- Samlingsstorlek
- Manusets struktur
- Ljudkrav och format
- Leverans- och bearbetningskrav
- Utnyttja avancerade dataökningstekniker
- Andra viktiga punkter att notera
Språk och demografi
Projektet bör först specificera målspråk och måldemografi.
Språk och dialekt
Börja med att ha projektkravet i åtanke – de språk som taldatasetet samlas in och anpassas för. Förstå också det specifika kompetenskravet. Till exempel, ska deltagaren ha som modersmål eller inte som modersmål?
Till exempel – Engelska som modersmål
Att springa tätt i hälarna på språket är dialekt. För att säkerställa att datasetet inte lider av fördomar, är det tillrådligt att avsiktligt introducera dialekter för att tillgodose mångfalden hos deltagarna.
Till exempel – Högtalare med australisk engelska accent
Länder
Innan du anpassar dig är det viktigt att veta om det finns ett specifikt krav på att deltagarna ska komma från specifika länder. Och om deltagarna för närvarande ska bo i ett specifikt land.
Till exempel – Punjabi talas olika i Indien och Pakistan.
Demografi
Förutom språk och geografi kan anpassningen även göras utifrån demografi. Målfördelning av deltagare baserat på deras ålder, kön, utbildningsbehörighet med mera kan också göras.
Till exempel – Vuxna vs barn eller bildade vs obildade
Samlingsstorlek
Ditt datauppsättning kommer att påverka prestandan för ditt dataprojekt. Men storleken på insamlingsdata du behöver avgör också vilka deltagare som krävs.
Det totala antalet svarande
Bestäm det totala antalet deltagare som kommer att krävas för projektet. Om projektet kräver språk insamling av ljuddata, bör du analysera det totala antalet deltagare som krävs per målspråk.
Till exempel – 50 % amerikansk engelska och 50 % australiensktalande engelska
Det totala antalet yttranden
För att bygga upp taldatainsamlingen, bestäm det totala antalet yttranden eller repetitioner per deltagare eller det totala antalet repetitioner som behövs.
Till exempel – 50 deltagare med 25 yttranden per deltagare = 1250 repetitioner
Skriptstruktur
Manuset kan också anpassas för att möta projektets behov, så det är lämpligt att söka hjälp av logopeder att utforma textflödet. Om ML-modellen måste tränas på välstrukturerad data måste den ta hänsyn till skriptet och arbetsflödet.
Scripted vs Unscripted
Du kan välja mellan att använda en manustext eller en naturlig eller oskriven text som ska läsas av deltagarna.
I ett manusformat texttal läser deltagarna vad som visas på skärmen. Denna metod används oftast för att spela in kommandon eller instruktioner.
Till exempel – 'Stäng av musiken', 'Tryck på 1 för att spela in.'
I det oskrivna talet får deltagarna scenarier och ombeds att rama in sina meningar och tala så naturligt som möjligt.
Till exempel – "Kan du snälla berätta för mig var nästa bensinstation är?"
Yttrandesamling / Wakeup Words
Om manustext används måste man bestämma hur många manus som ska användas och om varje deltagare ska läsa ett unikt manus eller en grupp manus. Bestäm också om skriptet innehåller en samling väckningsord och kommandon.
Till exempel -
Kommando 1:
"Alexa, vad är receptet på en chokladcupcake?"
"Ok Google, vad är receptet på en chokladcupcake?"
"Siri, vad är receptet på en chokladcupcake?"
Kommando 2:
"Alexa, när är flyget till New York?"
"Google, när är flyget till New York?"
"Siri, när är flyget till New York?"
Ljudkrav och format
ljudkvalitet
Kvaliteten på inspelningarna och förekomsten av bakgrundsljud kan påverka resultatet av projektet. Men vissa insamlingar av taldata accepterar förekomsten av brus. Det är dock tillrådligt att ha en bättre förståelse för kraven när det gäller bithastighet, signal-brusförhållande, amplitud med mera.
bildad
Filformatet, datapunkter, krav på innehållsstruktur, komprimering och efterbehandling avgör också kvaliteten på talinspelningar.
Anledningen till vikten av filformat är att modellen måste identifiera filens utdata och tränas för att känna igen just den ljudkvaliteten.
Definiera anpassat ljudkrav
Anpassade ljudkrav bör nämnas innan insamlingsprocessen påbörjas. Kunder kan välja anpassade ljudfiler där specifika filer klubbas ihop.
[Läs även: Förbättra AI-modeller med våra högkvalitativa indiska ljuddataset.]
Leverans- och bearbetningskrav
När taldata har samlats in kan kunderna välja att få den levererad enligt deras krav.
Krav på transkription och anteckning
Vissa kunder kräver datatranskription och märkning innan de levererar. Dessutom kan de också kräva specifika former av märkning och segmentering.
Ibland är det bättre att söka logopeder och experter som hjälper till att transkribera tal på olika språk för att upprätthålla målspråkets äkthet.
Filnamnskonventioner
Smakämnen formulär för datainsamling bör ange vilken filnamnkonvention som helst som ska följas. Om namnkonventionen är komplex eller utanför processens standardomfattning, kan den dra till sig extra utvecklingskostnader.
Riktlinjer för leverans
Riktlinjer för säkerhet och leverans ska följas enligt projektkraven. Dessutom bör det anges om data ska levereras i små milstolpar eller som ett komplett paket på en gång. Kunder föredrar också tid övervakning av framsteg uppdateringar så att de kan hålla koll på projektets status.
Utnyttja avancerade dataökningstekniker
- Taldataförstärkning kan avsevärt utöka mångfalden och robustheten hos din datauppsättning.
- Utforska tekniker som tonhöjdsförskjutning, tidsutsträckning, brusinjektion och röstkonvertering för att syntetiskt generera nya högkvalitativa talprover.
- Integrera dessa dataförstärkningsmetoder i ditt arbetsflöde för insamling av taldata för att skapa en mer omfattande och representativ datauppsättning
Andra viktiga punkter att notera
Anpassningarna kommer att påverka hur,
- Datainsamlingsmetoder som används
- Rekryteringen av deltagare
- Tidslinjen för leverans
- Den preliminära kostnaden för projektet
Fallstudie: Flerspråkig taldatainsamling
Shaip samarbetade nyligen med ett ledande konversations-AI-företag för att samla in högkvalitativ taldata på 12 språk för deras virtuella assistentplattform. Genom att utnyttja vår expertis inom språklig mångfald och bästa praxis för datainsamling, levererade vi framgångsrikt en omfattande datauppsättning som avsevärt förbättrade kundens taligenkänningsnoggrannhet och användarupplevelse på flera marknader.
Framtiden för taldatainsamling
När AI- och ML-teknikerna fortsätter att utvecklas kommer efterfrågan på högkvalitativ taldata bara att fortsätta att växa. Nya trender, såsom taligenkänning på flera språk och med flera accent, kommer att kräva ännu mer varierande och representativa datauppsättningar. Dessutom kommer användningen av syntetiska data och avancerade dataökningstekniker att spela en allt viktigare roll för att utöka storleken och variationen av taldatauppsättningar.
På Shaip är vi fast beslutna att ligga i framkanten av dessa trender och ge våra kunder högsta kvalitet på taldatainsamlingstjänster för att driva deras AI/ML-innovationer.
Slutsats
Genom att följa dessa 7 beprövade metoder kan du designa och utföra ett taldatainsamlingsprojekt som förbereder dina AI/ML-applikationer för framgång. Kom ihåg att kvaliteten och mångfalden av dina taldata är av största vikt, så se till att investera den tid och de resurser som behövs för att skapa en datauppsättning som verkligen uppfyller ditt projekts krav.
Om du behöver ytterligare hjälp med att anpassa och optimera din taldatainsamling finns experterna på Shaip här för att hjälpa dig. Kontakta oss idag för att lära dig hur våra end-to-end-datatjänster kan höja din AI/ML-kapacitet.
[Läs även: Träningsdata för taligenkänning – typer, datainsamling och applikationer]
