Om du använder Siri, Alexa, Cortana, Amazon Echo eller andra som en del av ditt dagliga liv, skulle du acceptera att Taligenkänning har blivit en allestädes närvarande del av våra liv. Dessa artificiell intelligens-driven röstassistenter omvandlar användarnas verbala frågor till text, tolkar och förstår vad användaren säger för att komma fram till ett lämpligt svar.
Det finns ett behov av kvalitetsdatainsamling för att utveckla tillförlitliga tal-, igenkänningsmodeller. Men, utvecklas programvara för taligenkänning är inte en enkel uppgift – just för att det är svårt att transkribera mänskligt tal i all dess komplexitet, såsom rytm, accent, tonhöjd och klarhet. Och när du lägger till känslor till denna komplexa mix blir det en utmaning.
Vad är taligenkänning?
Taligenkänning är programvarans förmåga att känna igen och bearbeta mänskligt tal till text. Även om skillnaden mellan röstigenkänning och taligenkänning kan verka subjektiv för många, finns det några grundläggande skillnader mellan de två.
Även om både tal- och röstigenkänning är en del av röstassistentteknologin, utför de två olika funktioner. Taligenkänning gör automatiska transkriptioner av mänskligt tal och kommandon till text, medan röstigenkänning bara handlar om att känna igen talarens röst.
Typer av taligenkänning
Innan vi hoppar in typer av taligenkänning, låt oss ta en kort titt på taligenkänningsdata.
Taligenkänningsdata är en samling av mänskliga talljudinspelningar och texttranskription som hjälper till att träna maskininlärningssystem för röstigenkänning.
Ljudinspelningarna och transkriptionerna läggs in i ML-systemet så att algoritmen kan tränas i att känna igen talets nyanser och förstå dess innebörd.
Även om det finns många platser där du kan få gratis färdigförpackade datauppsättningar, är det bäst att skaffa anpassade datamängder för dina projekt. Du kan välja samlingsstorlek, ljud- och högtalarkrav och språk genom att ha en anpassad datauppsättning.
Taldataspektrum
Taldata spektrum identifierar kvaliteten och tonhöjden på tal som sträcker sig från naturligt till onaturligt.
Skriptad taligenkänningsdata
Som namnet antyder är skriptat tal en kontrollerad form av data. Talarna spelar in specifika fraser från en förberedd text. Dessa används vanligtvis för att leverera kommandon, och betonar hur ord eller fras sägs snarare än vad som sägs.
Skriptad taligenkänning kan användas när man utvecklar en röstassistent som ska ta upp kommandon som utfärdas med olika högtalaraccenter.
Scenariobaserad taligenkänning
I ett scenariobaserat tal ombeds talaren föreställa sig ett visst scenario och fråga en röstkommando baserat på scenariot. På så sätt blir resultatet en samling röstkommandon som inte är skriptade utan kontrollerade.
Scenariobaserad taldata krävs av utvecklare som vill utveckla en enhet som förstår vardagligt tal med dess olika nyanser. Till exempel att be om vägbeskrivning för att gå till närmaste Pizza Hut med hjälp av en mängd olika frågor.
Naturlig taligenkänning
Alldeles i slutet av talspektrumet är tal som är spontant, naturligt och inte kontrollerat på något sätt. Talaren talar fritt med sin naturliga samtalston, språk, tonhöjd och tenor.
Om du vill träna en ML-baserad applikation på taligenkänning med flera högtalare, då en oskriptad eller samtalstal dataset är användbart.
Datainsamlingskomponenter för talprojekt
En serie steg involverade i insamling av taldata säkerställer att den insamlade informationen är av kvalitet och hjälper till att träna högkvalitativa AI-baserade modeller.
Förstå nödvändiga användarsvar
Börja med att förstå de nödvändiga användarsvaren för modellen. För att utveckla en taligenkänningsmodell bör du samla in data som nära representerar det innehåll du behöver. Samla data från verkliga interaktioner för att förstå användarinteraktioner och svar. Om du bygger en AI-baserad chattassistent, titta på chattloggarna, samtalsinspelningarna, chattdialogrutans svar för att skapa en datauppsättning.
Granska det domänspecifika språket
Du behöver både generiskt och domänspecifikt innehåll för en taligenkänningsdatauppsättning. När du har samlat in generisk taldata bör du sålla igenom data och separera generisk från specifik.
Kunder kan till exempel ringa in för att be om en tid för att kontrollera glaukom på en ögonvårdscentral. Att be om ett möte är en mycket generisk term, men glaukom är domänspecifik.
Dessutom, när du tränar en taligenkänning ML-modell, se till att du tränar den att identifiera fraser istället för individuellt igenkända ord.
Spela in mänskligt tal
Efter att ha samlat in data från de två föregående stegen, skulle nästa steg innebära att få människor att registrera de insamlade påståendena.
Det är viktigt att behålla en idealisk längd på manuset. Att be folk att läsa mer än 15 minuters text kan vara kontraproduktivt. Håll ett mellanrum på minst 2 – 3 sekunder mellan varje inspelat uttalande.
Låt inspelningen vara dynamisk
Bygg ett talförråd med olika personer, talaccenter, stilar inspelade under olika omständigheter, enheter och miljöer. Om majoriteten av framtida användare kommer att använda den fasta telefonen, bör din talinsamlingsdatabas ha en betydande representation som matchar det kravet.
Inducera variabilitet i talinspelning
När målmiljön har ställts in, be dina datainsamlingsämnen att läsa det förberedda skriptet under en liknande miljö. Be försökspersonerna att inte oroa sig för misstagen och håll återgivningen så naturlig som möjligt. Tanken är att en stor grupp människor ska spela in manuset i samma miljö.
Transkribera talen
När du har spelat in skriptet med flera ämnen (med misstag) bör du fortsätta med transkriptionen. Håll misstagen intakta, eftersom detta skulle hjälpa dig att uppnå dynamik och variation i insamlad data.
Istället för att låta människor transkribera hela texten ord för ord, kan du involvera en tal-till-text-motor för att göra transkriptionen. Men vi föreslår också att du använder mänskliga transkriberare för att rätta till misstag.
Utveckla ett testset
Att utveckla ett testset är avgörande eftersom det är en föregångare till språkmodell.
Gör ett par av talet och motsvarande text och gör dem till segment.
Efter att ha samlat in de insamlade elementen, extrahera ett prov på 20 %, vilket utgör testsetet. Det är inte träningsuppsättningen, men denna extraherade data låter dig veta om den tränade modellen transkriberar ljud som den inte har tränats på.
Bygg språkträningsmodell och mät
Bygg nu språkmodellen för taligenkänning med hjälp av domänspecifika uttalanden och ytterligare varianter om det behövs. När du har tränat modellen bör du börja mäta den.
Ta träningsmodellen (med 80 % valda ljudsegment) och testa den mot testuppsättningen (extraherad 20 % dataset) för att kontrollera förutsägelser och tillförlitlighet. Kontrollera om det finns misstag, mönster och fokusera på miljöfaktorer som kan åtgärdas.
Möjliga användningsfall eller applikationer
Röstapplikation, smarta apparater, tal till text, kundsupport, innehållsdiktering, säkerhetsapplikation, autonoma fordon, anteckningar för sjukvården.
Taligenkänning öppnar en värld av möjligheter, och användarnas antagande av röstapplikationer har ökat under åren.
Några av de vanliga tillämpningarna av taligenkänningsteknik innefattar:
Röstsökningsapplikation
Enligt Google ca 20% av sökningar som görs i Google-appen är röst. Åtta miljarder människor beräknas använda röstassistenter till 2023, en kraftig ökning från de förutspådda 6.4 miljarderna 2022.
Användningen av röstsökning har ökat avsevärt under åren, och denna trend förutspås fortsätta. Konsumenter förlitar sig på röstsökning för att söka efter frågor, köpa produkter, hitta företag, hitta lokala företag och mer.
Hemenheter/smarta apparater
Röstigenkänningsteknik används för att tillhandahålla röstkommandon till smarta hemenheter som TV-apparater, lampor och andra apparater. 66% av konsumenterna i Storbritannien, USA och Tyskland uppgav att de använde röstassistenter när de använde smarta enheter och högtalare.
Tal till text
Tal-till-text-applikationer används för att hjälpa till med gratis datoranvändning när du skriver e-post, dokument, rapporter och annat. Tal till text eliminerar tiden att skriva ut dokument, skriva böcker och mail, undertexta videor och översätta text.
Helpdesk
Taligenkänningsapplikationer används främst inom kundservice och support. Ett taligenkänningssystem hjälper till att tillhandahålla kundtjänstlösningar 24/7 till en överkomlig kostnad med ett begränsat antal representanter.
Innehållsdiktering
Innehållsdiktering är en annan användningsfall för taligenkänning som hjälper studenter och akademiker att skriva omfattande innehåll på en bråkdel av tiden. Det är ganska användbart för elever i underläge på grund av blindhet eller synproblem.
Säkerhetsapplikation
Röstigenkänning används i stor utsträckning för säkerhets- och autentiseringsändamål genom att identifiera unika röstegenskaper. Istället för att låta personen identifiera sig med personlig information stulen eller missbrukad, ökar röstbiometrin säkerheten.
Dessutom har röstigenkänning för säkerhetsändamål förbättrat kundnöjdhetsnivåerna eftersom det gör bort den utökade inloggningsprocessen och duplicering av autentiseringsuppgifter.
Röstkommandon för fordon
Fordon, främst bilar, har nu en gemensam röstigenkänningsfunktion för att öka körsäkerheten. Det hjälper förarna att fokusera på körningen genom att acceptera enkla röstkommandon som att välja radiostationer, ringa samtal eller sänka volymen.
Anteckningar för vården
Medicinsk transkriptionsprogramvara byggd med taligenkänningsalgoritmer fångar enkelt läkares röstanteckningar, kommandon, diagnoser och symtom. Medicinsk anteckning ökar kvaliteten och bråttom i vårdbranschen.
Har du ett taligenkänningsprojekt i åtanke som kan förändra ditt företag? Allt du behöver är en anpassad taligenkänningsdatauppsättning.
En AI-baserad programvara för taligenkänning måste tränas på tillförlitliga datauppsättningar för maskininlärningsalgoritmer för att integrera syntax, grammatik, meningsstruktur, känslor och nyanser av mänskligt tal. Viktigast av allt, programvaran bör ständigt lära sig och reagera – växa med varje interaktion.
På Shaip tillhandahåller vi helt anpassade taligenkänningsdatauppsättningar för olika maskininlärningsprojekt. Med Shaip har du tillgång till skräddarsydda träningsdata av högsta kvalitet som kan användas för att bygga och marknadsföra ett tillförlitligt system för taligenkänning. Kontakta våra experter för en omfattande förståelse av våra erbjudanden.
[Läs även: Den kompletta guiden till konversations-AI]
