Det finns flera olika typer av klienter – vissa har en tydlig uppfattning om hur deras taldata ska struktureras, och vissa är mer flexibla med sitt tillvägagångssätt.
Som tjänsteleverantör måste vi se till att båda kundens krav uppfylls. Men med en kund som är flexibel med sina krav är det möjligt att de inte har gett helt insamling av taldata en fullständig tanke.
Det är här bidraget från leverantören av taldataset kommer in i bilden.
Vi har ansvaret att visa upp de punkter som ska hållas i åtanke innan ljudet startas datainsamling projekt så att AI-organisationerna kan identifiera en genomförbar, effektiv och kostnadseffektiv lösning.
Marknaden för röstigenkänning, i världen, förväntas växa till $ 27.16 miljarder 2026 från 10.7 miljarder USD 2020 vid en CAGR på 16.8 %.
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
- 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
Ljudkvaliteten spelar en avgörande roll i taligenkänningen datainsamling bearbeta. Distraherande bakgrundsljud kan negativt påverka kvaliteten på insamlade röstanteckningar. Detta kan också minska effektiviteten hos röstigenkänningsalgoritmen.
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.
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.
Andra viktiga punkter att notera
Anpassningarna kommer att påverka hur,
- Datainsamlingsmetoder Begagnade
- Rekryteringen av deltagare
- Tidslinjen för leverans
- Den preliminära kostnaden för projektet
När du väljer rätt leverantör måste du se till att du går med någon som har både erfarenhet av att ge anpassningsval och flexibilitet för att skala projektet utan ansträngning. Naturen för insamling av taldata är att den utvecklas och komplexiteten förändras över tiden, och rätt leverantör bör kunna hålla jämna steg.
När allt du behöver är flexibilitet och skalbarhet är Shaip det rätta valet. Vi erbjuder anpassningsbara tjänster baserat på dina specifika projektkrav. Vi erbjuder skalbart och flexibelt datainsamlingslösningar för flerspråkiga projekt till konkurrenskraftiga priser. Prata med våra experter för att veta hur vår taldatainsamling och anpassningstekniker fungerar för att utveckla konversations-AI.
[Läs även: Träningsdata för taligenkänning – typer, datainsamling och applikationer]
