För några decennier sedan, om vi skulle berätta för någon att vi kunde lägga en beställning på en produkt eller tjänst helt enkelt genom att prata med en maskin, skulle folk ha klassificerat oss som konstiga. Men idag är det en sådan vild dröm som har blivit levande och sann.
Uppkomsten och utvecklingen av taligenkänningsteknologi har varit lika fascinerande som uppkomsten av artificiell intelligens (AI) eller maskininlärning (ML). Det faktum att vi kan rösta ut kommandon till enheter med noll synliga gränssnitt är en ingenjörsrevolution som samlar på sig olika spelföränderliga användningsfall.
För att sätta saker i perspektiv, över 4.2 miljarder röstassistenter är aktiva idag och rapporter visar att i slutet av 2024 kommer detta att fördubblas till 8.4 miljarder. Dessutom görs över 1 miljard röststyrda sökningar varje månad. Detta omformar hur vi får tillgång till information eftersom över 50 % av människorna använder röstsökning dagligen.
Den sömlöshet och bekvämlighet som tekniken erbjuder har gjort det möjligt för tekniska experter att lägga strategi på flera applikationer inklusive:
- Transkription av mötesanteckningar, juridiska dokument, videor, poddsändningar och mer
- Kundtjänstautomatisering genom IVR:er – Interactive Voice Response
- Demokratisera folkligt lärande i utbildningen
- Röstassisterad navigering och assistenter som utför kommandon i bilen
- Röstaktiverade applikationer i detaljhandeln för rösthandel med mera
Eftersom denna teknik får ökad framträdande plats och beroende, måste vi mildra mångfalden taligenkänningsutmaningar också. Från medfödd fördom i att erkänna och förstå olika accenter till integritetsproblem, flera utmaningar och bekymmer måste renas bort för att bana väg för ett sömlöst röstaktiverat ekosystem.
I slutändan pekar effektiviteten av denna teknik på AI-träning och i slutändan utmaningar för insamling av röstdata. Så, låt oss undersöka några av de mest akuta problemen inom denna sektor.
[Läs även: Den kompletta guiden till konversations-AI]
Utmaningar för röstigenkänning 2024
Mångfald av språk och accenter
Praktiskt taget varje enhet är en röstassistent idag. Från smarta tv-apparater och personliga assistenter till smartphones och till och med kylskåp, varje maskin har en inbyggd mikrofon och ansluter till internet, vilket gör den redo för taligenkänning.
Även om detta är ett utmärkt exempel på globalisering, bör det också ses i samband med lokalisering. Det fina med språk är att det finns otaliga accenter, dialekter, uttal, hastighet, ton och andra nyanser.
Där taligenkänning kämpar är att förstå sådan mångfald i tal från den globala befolkningen, är det därför vissa enheter kämpar för att hämta rätt information som användare letar efter eller hämta irrelevant information baserat på deras förståelse av röst.
Höga kostnader för datainsamling
Datainsamling från verkliga människor innebär stora investeringar. Termen datainsamling är i första hand allomfattande och förstås ofta bara vagt. När vi nämner datainsamling och kostnaderna kring den menar vi också insatser i termer av:
- Kraven på taldatavolym är dynamiskt beroende av kostnaderna för inspelning och mastering. Dessutom kan utgifterna variera beroende på tillämpningsområdet, där taldata från sjukvården kan vara dyrare än röstdata från detaljhandeln, främst på grund av databrist.
- Transkriptions- och anteckningskostnader som är involverade i att omvandla rå taldata till modellträningsbar data
- Utgifter för datarensning och kvalitetskontroll för att ta bort brus, bakgrundsljud, långvariga tystnader, fel i tal och mer
- Kostnader för ersättningar till bidragsgivare
- Skalbarhetsproblem där kostnaderna eskalerar över tid och mer
Tid Som En Utgift Vid Datainsamling
Det finns två olika typer av utgifter – pengar och pengar. Medan kostnader pekar på pengar, bidrar ansträngningar och tid som investeras i att samla in röstdata till pengarnas värde. Oavsett omfattningen av ett projekt innebär insamling av röstdata långa tidslinjer för datainsamling.
Till skillnad från bilddatainsamling är tiden som krävs för att genomföra kvalitetskontroller längre. Dessutom finns det flera faktorer som påverkar varje okej-testad röstfil. Det kan ta tid att:
- Standardisera filformat som mp3, ogg, flac och mer
- Flagga bullriga och förvrängda ljudfiler
- Klassificering och avvisande av känslor och toner i röstdata med mera
Utmaningar kring datasekretess och känslighet
Om du kommer att tänka på det, är en individs röst en del av deras biometriska. I likhet med hur ansiktsigenkänning och näthinneigenkänning fungerar som portar för att få tillgång till en begränsad ingångspunkt, är en persons röst också en distinkt egenskap.
När det är så personligt översätts det automatiskt till en individs integritet. Så, hur etablerar du datakonfidentialitet och ändå lyckas hålla jämna steg med dina volymkrav i stor skala?
När det kommer till att använda kunddata är det en gråzon. Användare skulle inte vilja bidra passivt till din röstmodells prestandaoptimeringsprocesser utan incitament. Även med incitament kan påträngande tekniker också ge motreaktioner.
Även om transparens är nyckeln, löser den fortfarande inte volymkraven som projekten kräver.
[Läs även: Automatisk taligenkänning (ASR): Allt en nybörjare behöver veta]
Lösning för att fixa pengar och tidslinjekostnader i röstdata
Partner med en röstdataleverantör
Outsourcing är det kortaste svaret på denna utmaning. Att ha ett internt team för att kompilera, bearbeta, granska och träna röstdata låter genomförbart men är absolut tråkigt. Det kräver otaliga arbetstimmar för utförande, vilket också innebär att dina team kommer att lägga mer tid på att göra överflödiga uppgifter än att förnya och förfina resultat. Med etik och ansvarsskyldighet också i ekvationen, är den idealiska lösningen att kontakta en pålitlig leverantör av röstdatatjänster som oss – Shaip.
Lösning för att fixa accent- och dialektvariationer
Den obestridliga lösningen på detta är att ta in en rik mångfald i taldata som används för att träna röstbaserade AI-modeller. Ju bredare utbudet av etniciteter och dialekter är, desto mer tränas en modell för att förstå skillnader i dialekter, accenter och uttal.
Vägen framåt
När vi gör ytterligare framsteg på vägen mot att uppnå tekniskt drivna alternativa verkligheter, kommer röstmodeller och lösningar bara att bli mer integrerade. Det ideala sättet är att ta outsourcingvägen för att säkerställa kvalitet, etiska och massiva skalor av träningsklar röstdata levereras efter kvalitetssäkringar och revisioner.
Det är precis vad vi på Shaip också briljerar med. Vårt mångsidiga utbud av taldata säkerställer att ditt projekts krav uppfylls sömlöst och rullas ut till perfektion också.
Vi uppmanar dig att kontakta oss för dina behov.
