Afgeleë spraakdata-insameling

Maak spraakherkenning vaartbelyn met spraakdataversameling op afstand

Die rol wat data in vandag se digitaal hoogste wêreld speel, word uiters krities. Data is nodig, hetsy vir besigheidsvoorspelling, weervoorspelling, of selfs opleiding van kunsmatige rekenaars. Tegnologieë soos masjienleer gebruik opleiding van hoë gehalte en toetsdata om hul modelle op te lei.

Siri en Alexa is 'n paar algemene voorbeelde van opgeleide spraak- of stemherkenningsagteware. Daar is egter nog ruimte vir verbetering wanneer hierdie tegnologieë bespreek word. Maatskappye probeer om met spesifieke vereistes te werk, aangesien dit hoogs onwaarskynlik is om 'n bestaande datastel te kry wat alle opleidingsdata bevat. Dit word gedoen deur gebruik te maak spraakdata-insameling uit verskeie bronne.

Laat ons dus in hierdie blog verstaan ​​wat spraakdata-insameling is en hoe dit spraakherkenningsagteware bevoordeel.

Wat is Remote Speech Data Collection?

Afgeleë spraak-data-insameling is 'n proses om data uit verskeie bronne in te samel en dit verder te verwerk om datastelle vir Conversational KI te skep. Dit staan ​​ook bekend as oudiodata-insameling. Die spraakdata wat op afstand ingesamel is, word met behulp van 'n mobiele toepassing of 'n webblaaier opgehoop.

Tipies, vir hierdie proses, word 'n vasgestelde aantal deelnemers aanlyn gewerf op grond van hul taal- en demografiese profiel. Dan word hulle gevra om spraakmonsters vir verskillende narratiewe, toestande en situasies op te neem. Op hierdie manier word datastelle voorberei, en, wanneer nodig, word die datastelle vir verskillende gebruiksgevalle gebruik.

 

Voor- en nadele van spraakdata-insameling op afstand?

Soos elke ander tegnologie, het afgeleë klankdata-insameling ook sy voordele en nadele. Kom ons kyk na hulle hieronder:

Voordele: Hier is 'n paar van die voordele van spraakdata-insameling:

  • Koste-effektiewe oplossing: Versamel data afstand deur toepassings is meer ekonomies as om mense persoonlik te ontmoet.
  • Hoog aanpasbaar: Die data kan aangepas en aangepas word volgens die presiese opleidingsdataspesifikasies.
  • Hoër skaalbaarheid: Crowdsource-werkers kan data in hul infrastruktuur insamel, wat groter buigsaamheid en opsie bied om die projek te skaal
  • Eienaarskap van data: die eienaarskap van data lê by jou.
  • Veelsydigheid van spraakdata: Jy kan verskillende datastelle versamel, soos scenario-gebaseerde, opdrag-gebaseerde of ongeskrifte spraak.

Nadele: Daar is 'n paar nadele van die gebruik van spraakdata-insameling:

  • Verskillende oudio-spesifikasies van verskillende gebruikers: Die grootste uitdaging in hierdie proses is om die data eenvormig te maak. Aangesien deelnemers verskillende opnemers of digitale toestelle gebruik om hul stemme op te neem, kry jy allerhande uitsetlêers.
  • Beperkte agtergrondscenario-opsies: Die spraakdata-insameling lewer nie optimale resultate wanneer jy 'n spesifieke agtergrondscenario in jou data benodig nie. In sulke gevalle sal jy 'n persoonlike stemkunstenaar moet huur om die nodige te doen.

Belangrikheid van skarebestuurplatform

Spraakdataversameling is 'n tegnologie wat die deelname van 'n groot aantal mense uit alle vlakke van die lewe vereis. Die aard van data wat ingesamel moet word, hang af van die projekvereistes. Die proses van data-insameling word hoogs kompleks wanneer baie mense gewerf moet word.

Skarebestuur Die proses begin met beplanning en werwing van mense en beweeg verder na transkripsie, annotasie en gehalteversekering.

Daarom is 'n goeie skarebestuurplatform nodig om die proses doeltreffend en kwalitatief te maak. Dit is dus noodsaaklik om die hulp te soek van professionele persone wat vaardig is in hierdie tegnologie om die data-insamelingsproses naatloos uit te voer.

Hoe om kwaliteit te behou tydens die verkryging van skare?

Om die kwaliteit van die te handhaaf versamel data, is dit belangrik om verskillende crowdsourcing-tegnieke te gebruik. Sommige van die tegnieke sluit in:

  • Skerp en duidelike riglyne: Dit is belangrik om duidelike riglyne aan die deelnemers te verskaf waardeur jy die data insamel. Slegs wanneer hulle die proses ten volle verstaan ​​en hoe hul bydrae sal help, sal hulle hul beste kan lewer. Jy kan visuele hulpmiddels, skermkiekies en kort video's verskaf om hulle die vereistes te laat verstaan.
  • Werf 'n diverse stel mense: As jy ryk data wil versamel, is die aanstel van mense van verskillende oorsprong die sleutel. Soek mense oor verskillende marksegmente, ouderdomsgroepe, etnisiteite, ekonomiese agtergronde en meer. Hulle sal jou help om 'n goeie datastel te versamel.
  • Gebruik die beste kwaliteit analise prosesse: Om die beste gehalte te verseker, gee jou data deur hoëgehaltetoetse. Oor die algemeen moet 'n kwaliteitsontleding met die volgende prosesse gedoen word:
    • Kwaliteittoetse word deur masjienleermodelle gedoen.
    • Gehaltetoetse word gelei deur 'n span gehalteversekeringspersoneel.
  • Valideer data deur masjiene: Daar is valideringstegnieke waarin masjienleermodelle die data assesseer om hul verslag verder te verskaf. Hulle kan die nodige aspekte van vereiste data bekragtig, soos duur, klankkwaliteit, formaat, ens.

Wenke om jou data-insamelingsproses op afstand suksesvol te maak

Afgeleë data-insamelingsproses

  • Bou 'n gebruikersvriendelike koppelvlak: Veral die afgeleë data-insameling oplossing wat jy ontwerp moet funksioneel wees en 'n wonderlike gebruikerservaring lewer. Die oplossing behoort naatloos te werk om data in te samel en die proses vir sy gebruikers makliker te maak.
  • Het 'n sentrale administrasiestelsel: Dit koppel al die nodige komponente van die proses en help om verskillende prosesse vanaf 'n enkele bron te bestuur. Sommige van die funksies van 'n sentrale administrasiestelsel is:
    • Dit is die meesterplatform vir die hele proses.
    • Dit help om met finansiële verwante sake te skakel.
    • Dit word gebruik om uitnodigings na 'n gebruikersbasis uit te stuur.
    • Dit beheer die vloei van voorleggings van verskeie bronne.
    • Dit help met die bestuur van die betalingsproses.
  • Skep effektiewe en geldige werwingstrategieë: Die grootste uitdaging tydens die insameling van die data van verskillende demografiese groepe is om die regte stel mense te werf. As jy nie 'n prominente handelsmerk het nie, is die kanse dat mense hul data vir geld verhandel, baie klein.

Daarom moet jy effektiewe strategieë inbring waardeur mense werklik waarde in jou proses kan sien en maklik oor hul bydrae kan saamstem.

[Lees ook: Pasgemaakte TTS-oplossings vir u unieke vereistes]

Harde Gedagtes

Afgeleë spraakdata-insameling is 'n wonderlike proses wat in die komende jare groot momentum sal kry. Met die vooruitstrewende tegnologie neem die behoefte aan sulke oplossings toe. So as jy ook enige verwante idee in jou gedagtes het en 'n manier nodig het om dit uit te voer, praat vandag met ons kundige spanne.

Sosiale Deel