'n Paar dekades terug, as ons vir iemand sou vertel dat ons 'n bestelling vir 'n produk of diens kan plaas bloot deur met 'n masjien te praat, sou mense ons as vreemd geklassifiseer het. Maar vandag is dit een so 'n wilde droom wat lewendig geword het.
Die aanvang en evolusie van spraakherkenningstegnologie was so fassinerend soos die opkoms van Kunsmatige Intelligensie (KI) of Masjienleer (ML). Die feit dat ons opdragte kan uitspreek na toestelle met geen sigbare koppelvlakke nie, is 'n ingenieursrevolusie wat verskillende spelveranderende gebruiksgevalle oplewer.
Om dinge in perspektief te plaas, verby 4.2 miljard stemassistente is vandag aktief en verslae toon dat dit teen die einde van 2024 tot 8.4 miljard sal verdubbel. Boonop word meer as 1 miljard stemgedrewe soektogte elke maand gedoen. Dit hervorm die manier waarop ons toegang tot inligting verkry, aangesien meer as 50% van die mense daagliks toegang tot stemsoektogte kry.
Die naatloosheid en gerief wat die tegnologie bied, het tegniese kundiges in staat gestel om verskeie toepassings te strategiseer, insluitend:
- Transkripsie van vergaderingnotas, regsdokumente, video's, poduitsendings en meer
- Kliëntediens-outomatisering deur IVR's - Interaktiewe Stemreaksie
- Demokratiseer volksleer in die onderwys
- Stemondersteunde navigasie en opdrag-uitvoerende in-motor-assistente
- Stemgeaktiveerde toepassings in die kleinhandel vir stemhandel en meer
Aangesien hierdie tegnologie groter bekendheid en afhanklikheid kry, moet ons diversiteit versag spraakherkenningsuitdagings ook. Van aangebore vooroordeel in die erkenning en begrip van verskillende aksente tot privaatheidskwessies, verskeie uitdagings en bekommernisse moet uitgeroei word om die weg te baan vir 'n naatlose stem-geaktiveerde ekosisteem.
Uiteindelik dui die doeltreffendheid van hierdie tegnologie op KI-opleiding en uiteindelik stemdata-insamelingsuitdagings. Dus, kom ons ondersoek sommige van die dringendste bekommernisse in hierdie sektor.
[Lees ook: Die volledige gids tot gespreks-KI]
Stemherkenningsuitdagings in 2024
Diversiteit van tale en aksente
Feitlik elke toestel is vandag 'n stemassistent. Van slimtelevisies en persoonlike assistente tot slimfone en selfs yskaste, elke masjien het 'n ingeboude mikrofoon en koppel aan die internet, wat dit spraakherkenning-gereed maak.
Alhoewel dit 'n uitstekende voorbeeld van globalisering is, moet dit ook in die konteks van lokalisering benader word. Die skoonheid van tale is dat daar ontelbare aksente, dialekte, uitsprake, spoed, toon en ander nuanses is.
Waar spraakherkenning sukkel om sulke diversiteit in spraak van die wêreldbevolking te verstaan, is dit hoekom sommige toestelle sukkel om die regte inligting te kry wat gebruikers soek of om irrelevante inligting op te haal gebaseer op hul verstaan van stem.
Hoë koste van data-insameling
Data-insameling van mense in die regte wêreld behels swaar beleggings. Die term data-insameling is hoofsaaklik allesomvattend en word dikwels slegs vaag verstaan. Wanneer ons data-insameling en die uitgawes rondom dit noem, bedoel ons ook pogings in terme van:
- Spraakdatavolumevereistes is dinamies afhanklik van die koste van opname en bemeestering. Boonop kan uitgawes wissel na gelang van die toepassingsdomein, waar gesondheidsorgspraakdata duurder kan wees as kleinhandelstemdata hoofsaaklik as gevolg van dataskaarste.
- Transkripsie- en annotasie-uitgawes betrokke by die omskakeling van rou spraakdata in model-opleibare data
- Dataskoonmaak- en kwaliteitbeheeruitgawes om geraas, agtergrondklanke, langdurige stiltes, foute in toesprake en meer te verwyder
- Uitgawes betrokke by vergoeding aan bydraers
- Skaalbaarheidskwessies waar koste mettertyd toegeneem word en meer
Tyd as 'n uitgawe in data-insameling
Daar is twee verskillende tipes uitgawes – geld en geld se waarde. Terwyl koste op geld dui, dra pogings en tyd wat in die insameling van stemdata belê word, by tot geld se waarde. Ongeag die omvang van 'n projek, behels stemdata-insameling lang tydlyne in data-insameling.
Anders as beelddata-insameling, is die tyd wat nodig is om kwaliteitkontroles te implementeer meer. Boonop is daar verskeie faktore wat elke stemlêer wat goed getoets is, beïnvloed. Dit kan tyd neem om:
- Standaardiseer lêerformate soos mp3, ogg, flac, en meer
- Vlag raserige en verwronge klanklêers
- Klassifikasie en verwerping van emosies en toon in stemdata en meer
Uitdagings rondom dataprivaatheid en -sensitiwiteit
As jy daaraan dink, is 'n individu se stem deel van hul biometriese. Soortgelyk aan hoe gesig- en retinale herkenning dien as poorte om toegang tot 'n beperkte toegangspunt te verkry, is 'n persoon se stem ook 'n duidelike kenmerk.
Wanneer dit so persoonlik is, vertaal dit outomaties na 'n individu se privaatheid. So, hoe vestig u datavertroulikheid en slaag u steeds daarin om op skaal tred te hou met u volumevereistes?
As dit kom by die gebruik van kliëntedata, is dit 'n grys area. Gebruikers sal nie passief wil bydra tot jou stemmodel se werkverrigtingoptimaliseringsprosesse sonder aansporings nie. Selfs met aansporings kan indringende tegnieke ook terugslae veroorsaak.
Alhoewel deursigtigheid die sleutel is, los dit steeds nie die volumevereistes op wat deur projekte vereis word nie.
[Lees ook: Outomatiese spraakherkenning (ASR): Alles wat 'n beginner moet weet]
Oplossing om geld en tydlynuitgawes in stemdata vas te stel
Vennoot met 'n stemdataverskaffer
Uitkontraktering is die kortste antwoord op hierdie uitdaging. Om 'n interne span te hê om stemdata saam te stel, te verwerk, te oudit en op te lei, klink uitvoerbaar, maar is absoluut vervelig. Dit verg ontelbare menslike ure vir uitvoering, wat ook beteken dat jou spanne uiteindelik meer tyd sal spandeer om oortollige take te doen as om uitkomste te vernuwe en te verfyn. Met etiek en aanspreeklikheid ook in die vergelyking, is die ideale oplossing om 'n vertroude stemdatadiensverskaffer soos ons te nader – Shaip.
Oplossing om aksent- en dialekveranderlikheid reg te stel
Die onmiskenbare oplossing hiervoor is om ryk diversiteit in spraakdata in te bring wat gebruik word om stemgebaseerde KI-modelle op te lei. Hoe wyer die verskeidenheid etnisiteite en dialekte is, hoe meer word 'n model opgelei om verskille in dialekte, aksente en uitsprake te verstaan.
Die pad vorentoe
Soos ons verder vorder in die pad na die bereiking van tegnologie-aangedrewe alternatiewe realiteite, sal stemmodelle en -oplossings net meer integraal wees. Die ideale manier is om die uitkontrakteringsroete te volg om kwaliteit, etiese en massiewe skale van opleiding-gereed stem data word na-gehalteversekering en oudits gelewer.
Dit is presies waarmee ons by Shaip ook uitblink. Ons uiteenlopende reeks spraakdata verseker dat daar naatloos aan jou projek se eise voldoen word en ook tot perfeksie uitgerol word.
Ons doen 'n beroep op u om met ons in aanraking te kom vir u vereistes.
