Innsamling av taledata

7 velprøvde metoder for å tilpasse taledatainnsamling

Stemmegjenkjenningsmarkedet i verden forventes å vokse til $ 27.16 milliarder i 2026 fra 10.7 milliarder dollar i 2020 til en CAGR på 16.8 %.

Tilpassing av taledatainnsamling er avgjørende for suksessen til AI- og maskinlæringsprosjektene dine (ML). Enten du bygger samtale-AI-agenter, talegjenkjenningsmodeller eller andre stemmebaserte applikasjoner, kan kvaliteten og mangfoldet til taledataene dine gjøre eller ødelegge modellens ytelse.

I denne omfattende veiledningen vil vi utforske 7 velprøvde metoder for å hjelpe deg med å tilpasse og optimalisere taledatainnsamlingsprosessen. Fra å bestemme riktig språk og demografiske krav til integrering av avanserte dataforsterkningsteknikker, vil disse strategiene sikre at du samler inn høykvalitets taledata AI/ML-modellene dine trenger for å trives.

La oss se på alle de effektive måtene eller punktene du bør huske på før du tilpasser innsamling av taledata prosjekt.

Punkter å huske på når du tilpasser innsamling av taledata

  • Språk og demografi
  • Samlingsstørrelse
  • Strukturen til skriptet
  • Lydkrav og formater
  • Leverings- og behandlingskrav
  • Utnytt avanserte dataforsterkningsteknikker
  • Andre viktige punkter å merke seg

Språk og demografi

Prosjektet bør først spesifisere målspråkene og måldemografien.

  • Språk og dialekt

    Start med å ha prosjektkravet i bakhodet – språkene som taledatasettet samles inn og tilpasses for. Forstå også det spesifikke ferdighetskravet. Skal deltakeren for eksempel være morsmål eller ikke-morsmål?

    For eksempel – Engelsk som morsmål

    Å løpe tett i hælene på språket er dialekt. For å sikre at datasettet ikke lider av skjevheter, er det tilrådelig å med vilje introdusere dialekter for å imøtekomme mangfoldet hos deltakerne.

    For eksempel – Høyttalere med australsk engelsk aksent

  • land

    Før du tilpasser, er det viktig å vite om det er et spesifikt krav om at deltakerne skal komme fra bestemte land. Og om deltakerne for øyeblikket skal bo i et spesifikt land.

    For eksempel – Punjabi snakkes forskjellig i India og Pakistan.

  • Demografi

    Foruten språk og geografi, kan tilpasningen også gjøres basert på demografi. Målfordeling av deltakere basert på deres alder, kjønn, utdanning og mer kan også gjøres.

    For eksempel – Voksne vs barn eller utdannede vs uutdannede

Samlingsstørrelse

Datasettet ditt vil påvirke ytelsen til dataprosjektet ditt. Men størrelsen på innsamlingsdata du trenger vil også avgjøre hvilke deltakere som kreves.

  • Totalt antall respondenter

    Bestem det totale antallet deltakere som kreves for prosjektet. I tilfelle prosjektet krever språk innsamling av lyddata, bør du analysere det totale antallet deltakere som kreves per målspråk.

    For eksempel – 50 % amerikansk engelsk og 50 % australsk engelsktalende

  • Totalt antall ytringer

    For å bygge taledatainnsamlingen, bestemme det totale antallet ytringer eller repetisjoner per deltaker eller det totale antallet repetisjoner som trengs.

    For eksempel – 50 deltakere med 25 ytringer per deltaker = 1250 repetisjoner

Skriptstruktur

Skriptet kan også tilpasses for å møte behovene til prosjektet, så det er lurt å søke hjelp fra taleterapeuter å designe flyten av tekst. Hvis ML-modellen må trenes på godt strukturerte data, må den ta hensyn til skriptet og arbeidsflyten.

  • Scripted vs Unscripted

    Du kan velge mellom å bruke en skriptet tekst eller en naturlig eller uskriptet tekst som skal leses av deltakerne.

    I en skriptet teksttale leser deltakerne det som vises på skjermen. Denne metoden brukes for det meste til å registrere kommandoer eller instruksjoner.

    For eksempel – 'Slå av musikken', 'Trykk 1 for å ta opp.'

    I den uskriptede talen får deltakerne scenarier og bedt om å ramme inn setningene sine og snakke så naturlig som mulig.

    For eksempel – "Kan du si meg hvor neste bensinstasjon er?"

  • Ytringssamling / Wakeup Words

    I tilfelle manustekst brukes, må man bestemme antall manus som skal brukes, og om hver deltaker skal lese et unikt manus eller en gruppe manus. Finn også ut om skriptet inneholder en samling våkneord og kommandoer.

    For eksempel -

    Kommando 1:

    "Alexa, hva er oppskriften på en sjokoladecupcake?"

    «Ok Google, hva er oppskriften på en sjokoladecupcake?»

    "Siri, hva er oppskriften på en sjokoladecupcake?"

    Kommando 2:

    "Alexa, når er flyet til New York?"

    «Google, når er flyet til New York?»

    "Siri, når er flyet til New York?"

Lydkrav og formater

Lydkrav Lydkvalitet spiller en avgjørende rolle i talegjenkjenningen datainnsamling prosess. Distraherende bakgrunnsstøy kan påvirke kvaliteten på innsamlede stemmenotater negativt. Dette kan også redusere effektiviteten til stemmegjenkjenningsalgoritmen.

  • Lydkvalitet

    Kvaliteten på opptakene og tilstedeværelsen av bakgrunnsstøy kan påvirke resultatet av prosjektet. Men noen taledatasamlinger aksepterer tilstedeværelsen av støy. Det er imidlertid tilrådelig å ha en bedre forståelse av kravene når det gjelder bithastighet, signal-til-støy-forhold, amplitude og mer.

  • dannet

    Filformatet, datapunkter, innholdsstruktur, komprimering og etterbehandlingskrav bestemmer også kvaliteten på taleopptak.

    Grunnen til viktigheten av filformater er at modellen må identifisere filutgangen og være opplært til å gjenkjenne den spesielle lydkvaliteten.

  • Definer tilpasset lydkrav

    Egendefinerte lydkrav bør nevnes før begynnelsen av innsamlingsprosessen. Klienter kan velge tilpassede lydfiler der spesifikke filer er klubbet sammen.

Leverings- og behandlingskrav

Når taledataene er samlet inn, kan kundene velge å få dem levert i henhold til deres krav.

  • Krav til transkripsjon og merknad

    Noen klienter krever datatranskripsjon og merking før de leverer. I tillegg kan de også kreve spesifikke former for merking og segmentering.

    Noen ganger er det bedre å søke talespråklige patologer og eksperter som hjelper til med å transkribere tale på forskjellige språk for å opprettholde ektheten til målspråket.

  • Konvensjoner for filnavn

    De datainnsamlingsskjemaer bør spesifisere hvilken som helst filnavnkonvensjon som skal følges. Hvis navnekonvensjonen er kompleks eller utenfor standardomfanget av prosessen, kan den tiltrekke seg ekstra utviklingskostnader.

  • Retningslinjer for levering

    Sikkerhets- og leveringsretningslinjer bør følges som spesifisert i prosjektkravene. I tillegg bør det spesifiseres om dataene skal leveres i små milepæler eller som en komplett pakke. Kunder foretrekker også rettidig fremdriftsovervåking oppdateringer slik at de kan holde styr på prosjektstatus.

Utnytt avanserte dataforsterkningsteknikker

  • Taledataforstørrelse kan utvide mangfoldet og robustheten til datasettet ditt betydelig.
  • Utforsk teknikker som tonehøydeskifting, tidsutstrekking, støyinjeksjon og stemmekonvertering for å syntetisk generere nye taleprøver av høy kvalitet.
  • Integrer disse dataforsterkningsmetodene i arbeidsflyten for taledatainnsamling for å lage et mer omfattende og representativt datasett

Andre viktige punkter å merke seg

Tilpasningene vil påvirke hvordan,

  • Datainnsamlingsmetoder brukt
  • Rekruttering av deltakere
  • Tidslinjen for levering
  • Den foreløpige kostnaden for prosjektet

Kasusstudie: Flerspråklig taledatainnsamling

Shaip samarbeidet nylig med et ledende AI-selskap for å samle høykvalitets taledata på 12 språk for deres virtuelle assistentplattform. Ved å utnytte vår ekspertise innen språklig mangfold og beste praksis for datainnsamling, har vi levert et omfattende datasett som betydelig forbedret kundens talegjenkjenningsnøyaktighet og brukeropplevelse på tvers av flere markeder.

Fremtiden for taledatainnsamling

Ettersom AI- og ML-teknologiene fortsetter å utvikle seg, vil etterspørselen etter taledata av høy kvalitet bare fortsette å vokse. Nye trender, som flerspråklig og multi-aksent talegjenkjenning, vil kreve enda mer mangfoldige og representative datasett. I tillegg vil bruken av syntetiske data og avanserte dataforsterkningsteknikker spille en stadig viktigere rolle i å utvide størrelsen og variasjonen av taledatasett.

Hos Shaip er vi forpliktet til å være i forkant av disse trendene og gi kundene våre taledatainnsamlingstjenester av høyeste kvalitet for å drive deres AI/ML-innovasjoner.

konklusjonen

Ved å følge disse 7 velprøvde metodene kan du designe og utføre et taledatainnsamlingsprosjekt som setter AI/ML-applikasjonene dine opp til suksess. Husk at kvaliteten og mangfoldet til taledataene dine er avgjørende, så sørg for å investere tiden og ressursene som trengs for å lage et datasett som virkelig oppfyller prosjektets krav.

Hvis du trenger ytterligere hjelp til å tilpasse og optimalisere taledatainnsamlingen din, er ekspertene hos Shaip her for å hjelpe. Kontakt oss i dag for å lære hvordan våre ende-til-ende-datatjenester kan heve AI/ML-evnene dine.

[Les også: Opplæringsdata for talegjenkjenning – typer, datainnsamling og applikasjoner]

Sosial Share