Die stemherkenningsmark, in die wêreld, sal na verwagting groei tot $ 84.97 miljard deur 2032 vanaf $10.7 miljard in 2023 teen 'n CAGR van 23.7%.
Die pasmaak van spraakdata-insameling is noodsaaklik vir die sukses van jou KI- en masjienleerprojekte (ML). Of jy nou gesprekke-KI-agente, spraakherkenningsmodelle of ander stemgebaseerde toepassings bou, die kwaliteit en diversiteit van jou spraakdata kan jou model se prestasie maak of breek.
In hierdie omvattende gids sal ons 7 bewese metodes ondersoek om jou te help om jou spraakdata-insamelingsproses aan te pas en te optimaliseer. Van die bepaling van die regte taal- en demografiese vereistes tot die integrasie van gevorderde datavergrotingstegnieke, hierdie strategieë sal verseker dat jy die hoëgehalte-spraakdata insamel wat jou KI/ML-modelle nodig het om te floreer.
Kom ons kyk na al die effektiewe maniere of punte wat in gedagte gehou moet word voordat die spraakdata-insameling projek.
- Tale en demografie
- Versameling Grootte
- Struktuur van die skrif
- Oudiovereistes en -formate
- Aflewerings- en verwerkingsvereistes
- Gebruik gevorderde datavergrotingstegnieke
- Ander belangrike punte om op te let
Tale en demografie
Die projek moet eers die teikentale en teikendemografie spesifiseer.
Tale en dialek
Begin deur die projekvereiste in gedagte te hou – die tale waarvoor die spraakdatastel ingesamel en aangepas word. Verstaan ook die spesifieke vaardigheidsvereiste. Moet die deelnemer byvoorbeeld 'n moedertaalspreker of 'n nie-moedertaalspreker wees?
Byvoorbeeld - Engelssprekendes
Om kort op die hakke van taal te hardloop, is dialek. Om seker te maak dat die datastel nie aan vooroordele ly nie, is dit raadsaam om doelbewus dialekte in te voer om diversiteit by deelnemers te akkommodeer.
Byvoorbeeld – Sprekers met Australiese Engelse aksent
lande
Voordat jy pasmaak, is dit belangrik om te weet of daar 'n spesifieke vereiste is dat die deelnemers van spesifieke lande moet kom. En of die deelnemers tans in 'n spesifieke land moet woon.
Byvoorbeeld – Punjabi word verskillend in Indië en Pakistan gepraat.
Demografie
Benewens taal en geografie, kan die aanpassing ook op grond van demografie gedoen word. Teikenverspreiding van deelnemers op grond van hul ouderdom, geslag, opvoedkundige kwalifikasie en meer kan ook gedoen word.
Byvoorbeeld – Volwassenes vs kinders of opgevoed vs onopgevoed
Versameling grootte
Jou datastel sal die werkverrigting van jou dataprojek beïnvloed. Die insamelingsdatagrootte wat u benodig, sal egter ook die benodigde deelnemers bepaal.
Die Totale Aantal Respondente
Bepaal die totale aantal deelnemers wat vir die projek benodig sal word. Indien die projek taal vereis oudiodata-insameling, moet jy die totale aantal deelnemers wat per geteikende taal benodig word, ontleed.
Byvoorbeeld – 50% Amerikaanse Engels en 50% Australiese Engelssprekendes
Die totale aantal uitsprake
Om die spraakdataversameling te bou, bepaal die totale aantal uitsprake of herhalings per deelnemer of die totale aantal herhalings wat benodig word.
Byvoorbeeld – 50 deelnemers met 25 uitsprake per deelnemer = 1250 herhalings
Skripstruktuur
Die skrif kan ook aangepas word om aan die behoeftes van die projek te voldoen, daarom is dit raadsaam om die hulp van spraakterapeute om die vloei van teks te ontwerp. As die ML-model op goed gestruktureerde data opgelei moet word, moet dit die skrif en werkvloei in ag neem.
Scripted vs Unscripted
Jy kan kies tussen die gebruik van 'n geskrewe teks of 'n natuurlike of ongeskrifte teks om deur die deelnemers gelees te word.
In 'n geskrewe tekstoespraak lees die deelnemers wat op die skerm vertoon word. Hierdie metode word meestal gebruik om opdragte of instruksies op te teken.
Byvoorbeeld – 'Skakel die musiek af,' 'Druk 1 om op te neem.'
In die ongeskrewe toespraak word die deelnemers scenario's gegee en gevra om hul sinne te raam en so natuurlik as moontlik te praat.
Byvoorbeeld – 'Kan jy asseblief vir my sê waar die volgende vulstasie is?'
Uitingversameling / Wakeup Woorde
Indien geskrewe teks gebruik word, moet jy die aantal skrifte wat gebruik gaan word, besluit en of elke deelnemer 'n unieke skrif of 'n groep skrifte gaan lees. Bepaal ook of die skrif 'n versameling wakker woorde en opdragte bevat.
Byvoorbeeld -
Opdrag 1:
"Alexa, wat is die resep vir 'n sjokolade kolwyntjie?"
"Ok Google, wat is die resep vir 'n sjokoladekolwyntjie?"
"Siri, wat is die resep vir 'n sjokolade kolwyntjie?"
Opdrag 2:
"Alexa, wanneer is die vlug na New York?"
"Google, wanneer is die vlug na New York?"
“Siri, wanneer is die vlug na New York?”
Oudiovereistes en -formate
Klank kwaliteit
Die kwaliteit van die opnames en die teenwoordigheid van agtergrondgeraas kan die uitkoms van die projek beïnvloed. Maar sommige spraakdataversamelings aanvaar die teenwoordigheid van geraas. Dit is egter raadsaam om 'n beter begrip te hê van die vereistes in terme van bistempo, sein-tot-geraas-verhouding, amplitude, en meer.
Format
Die lêerformaat, datapunte, inhoudstruktuur, kompressie en naverwerkingsvereistes bepaal ook die kwaliteit van spraakopnames.
Die rede vir die belangrikheid van lêerformate is dat die model die lêeruitset moet identifiseer en opgelei moet word om daardie spesifieke klankkwaliteit te herken.
Definieer persoonlike oudio-vereiste
Pasgemaakte oudiovereistes moet voor die begin van die insamelingsproses genoem word. Kliënte kan pasgemaakte oudiolêers kies waar spesifieke lêers saamgevoeg word.
[Lees ook: Verbeter KI-modelle met ons kwaliteit Indiese taal-oudiodatastelle.]
Aflewerings- en verwerkingsvereistes
Sodra die spraakdata ingesamel is, kan die kliënte kies om dit volgens hul vereistes te laat aflewer.
Transkripsie en annotasie vereiste
Sommige kliënte benodig datatranskripsie en etikettering voordat hulle aflewer. Daarbenewens kan hulle ook spesifieke vorme van etikettering en segmentering vereis.
Soms is dit beter om te soek spraak-taalpatoloë en kundiges om te help met die transkripsie van spraak in verskeie tale om die egtheid van die doeltaal te handhaaf.
Lêernaamkonvensies
Die data-insamelingsvorms moet enige lêernaamkonvensie spesifiseer wat gevolg moet word. As die naamkonvensie kompleks is of buite die standaardomvang van die proses is, kan dit ekstra ontwikkelingskoste lok.
Afleweringsriglyne
Sekuriteit- en afleweringsriglyne moet gevolg word soos gespesifiseer in die projekvereistes. Verder, as die data in klein mylpale of as 'n volledige pakket op een slag gelewer moet word, moet gespesifiseer word. Kliënte verkies ook betyds vorderingsmonitering opdaterings sodat hulle tred kan hou met die projekstatus.
Gebruik gevorderde datavergrotingstegnieke
- Spraakdatavergroting kan die diversiteit en robuustheid van jou datastel aansienlik uitbrei.
- Verken tegnieke soos klanktoonhoogteverskuiwing, tydstrekking, geraasinspuiting en stemomskakeling om nuwe, hoëgehalte-spraakmonsters sinteties te genereer.
- Integreer hierdie datavergrotingsmetodes in jou spraakdata-insamelingswerkvloei om 'n meer omvattende en verteenwoordigende datastel te skep
Ander belangrike punte om op te let
Die aanpassings sal 'n impak hê op hoe,
- Data-insamelingsmetodes gebruik
- Die werwing van deelnemers
- Die tydlyn vir aflewering
- Die voorlopige koste van die projek
Gevallestudie: Veeltalige spraakdata-insameling
Shaip het onlangs 'n vennootskap aangegaan met 'n toonaangewende KI-maatskappy om hoëgehalte-spraakdata in 12 tale vir hul virtuele assistent-platform in te samel. Deur gebruik te maak van ons kundigheid in linguistiese diversiteit en beste praktyke vir data-insameling, het ons 'n omvattende datastel suksesvol gelewer wat die kliënt se spraakherkenningsakkuraatheid en gebruikerservaring oor verskeie markte aansienlik verbeter het.
Die toekoms van spraakdata-insameling
Soos KI- en ML-tegnologie voortgaan om te vorder, sal die vraag na hoëgehalte-spraakdata net aanhou groei. Opkomende tendense, soos veeltalige en multi-aksent spraakherkenning, sal selfs meer diverse en verteenwoordigende datastelle vereis. Daarbenewens sal die gebruik van sintetiese data en gevorderde datavergrotingstegnieke 'n toenemend belangrike rol speel in die uitbreiding van die grootte en verskeidenheid van spraakdatastelle.
By Shaip is ons daartoe verbind om aan die voorpunt van hierdie neigings te bly en ons kliënte te voorsien van die hoogste gehalte spraakdata-insamelingsdienste om hul KI/ML-innovasies aan te dryf.
Gevolgtrekking
Deur hierdie 7 bewese metodes te volg, kan jy 'n spraakdata-insamelingsprojek ontwerp en uitvoer wat jou KI/ML-toepassings opstel vir sukses. Onthou, die kwaliteit en diversiteit van jou spraakdata is uiters belangrik, so maak seker dat jy die tyd en hulpbronne belê wat nodig is om 'n datastel te skep wat werklik aan jou projek se vereistes voldoen.
As jy verdere hulp nodig het om jou spraakdata-insameling aan te pas en te optimaliseer, is die kundiges by Shaip hier om te help. Kontak ons vandag om te leer hoe ons end-tot-end-datadienste jou KI/ML-vermoëns kan verhoog.
[Lees ook: Spraakherkenningsopleidingsdata – Tipes, data-insameling en toepassings]
