Очікується, що ринок розпізнавання голосу у світі зросте $ 84.97 мільярда за 2032 з $10.7 млрд у 2023 році при CAGR 23.7%.
Налаштування збору мовних даних має вирішальне значення для успіху ваших проектів штучного інтелекту та машинного навчання (ML). Незалежно від того, створюєте ви розмовні агенти штучного інтелекту, моделі розпізнавання мовлення чи інші голосові програми, якість і різноманітність ваших мовних даних може підвищити або погіршити продуктивність вашої моделі.
У цьому вичерпному посібнику ми розглянемо 7 перевірених методів, які допоможуть вам налаштувати та оптимізувати процес збору мовних даних. Від визначення правильних мовних і демографічних вимог до інтеграції передових методів розширення даних, ці стратегії забезпечать вам збір високоякісних мовних даних, необхідних для процвітання ваших моделей AI/ML.
Давайте розглянемо всі ефективні способи чи моменти, про які слід пам’ятати перед налаштуванням збір мовних даних Проект.
- Мови та демографія
- Розмір колекції
- Структура сценарію
- Вимоги до аудіо та формати
- Вимоги до доставки та обробки
- Використовуйте передові методи збільшення даних
- Інші важливі моменти, на які слід звернути увагу
Мови та демографія
У проекті спочатку слід визначити цільові мови та цільову демографічну групу.
Мови та діалект
Почніть із пам’яті про вимоги проекту – мови, для яких збирається та налаштовується набір мовних даних. Також зрозумійте конкретні вимоги до кваліфікації. Наприклад, чи має учасник бути носієм мови чи не є носієм мови?
Наприклад – Носії англійської мови
Слідом за мовою біжить діалект. Щоб переконатися, що набір даних не страждає від упереджень, доцільно навмисно вводити діалекти, щоб пристосуватися до різноманітності учасників.
Наприклад – Носії австралійської англійської мови з акцентом
країни
Перед налаштуванням важливо знати, чи є конкретна вимога щодо того, що учасники повинні бути вихідцями з певних країн. І чи повинні учасники наразі проживати в певній країні.
Наприклад – В Індії та Пакистані панджабі говорять по-різному.
Демографічна
Окрім мови та географії, налаштування також можна зробити на основі демографічних показників. Також можна провести цільовий розподіл учасників за віком, статтю, освітнім рівнем тощо.
Наприклад – Дорослі проти дітей або Освічені проти неосвічених
[Читайте також: Вибір правильного набору даних розпізнавання мовлення для вашої моделі ШІ]
Розмір колекції
Ваш набір даних вплине на ефективність вашого проекту даних. Однак потрібний обсяг колекції даних також визначатиме кількість необхідних учасників.
Загальна кількість респондентів
Визначте загальну кількість учасників, яка буде потрібна для проекту. У випадку, якщо для проекту потрібна мова збір аудіо даних, вам слід проаналізувати загальну кількість учасників, необхідну для цільової мови.
Наприклад – 50% американська англійська та 50% австралійська англійська мова
Загальна кількість висловлювань
Щоб зібрати дані про мовлення, визначте загальну кількість висловлювань або повторень на учасника або загальну кількість необхідних повторень.
Наприклад – 50 учасників з 25 висловлюваннями на учасника = 1250 повторень
Структура сценарію
Сценарій також можна налаштувати відповідно до потреб проекту, тому доцільно звернутися за допомогою до логопеди проектувати потік тексту. Якщо модель ML має бути навчена на добре структурованих даних, вона має брати до уваги сценарій і робочий процес.
Скрипт проти Несценарію
Ви можете вибрати між використанням сценарного тексту або природного чи несценарного тексту для читання учасниками.
Під час текстового виступу за сценарієм учасники читають те, що відображається на екрані. Цей метод в основному використовується для запису команд або інструкцій.
Наприклад – «Вимкнути музику», «Натисніть 1 для запису».
Під час промови без сценарію учасникам дають сценарії, їх просять сформулювати речення та говорити якомога природніше.
Наприклад – Скажіть, будь ласка, де наступна заправка?
Колекція висловів / Wakeup Words
Якщо використовується сценарійний текст, ви повинні визначити кількість сценаріїв, які використовуватимуться, і чи кожен учасник читатиме унікальний сценарій чи групу сценаріїв. Також визначте, чи містить сценарій набір слів і команд пробудження.
Наприклад -
Команда 1:
«Алекса, який рецепт шоколадного кекса?»
"Ok Google, який рецепт шоколадного кексу?"
«Сірі, який рецепт шоколадного кекса?»
Команда 2:
«Алекса, коли рейс до Нью-Йорка?»
«Гугл, коли рейс до Нью-Йорка?»
«Сірі, коли рейс до Нью-Йорка?»
Вимоги до аудіо та формати
Якість звуку
Якість записів і наявність фонового шуму можуть вплинути на результат проекту. Але деякі набори мовних даних допускають наявність шуму. Однак бажано краще розуміти вимоги щодо швидкості передачі даних, співвідношення сигнал/шум, амплітуди тощо.
сформований
Формат файлу, точки даних, структура вмісту, вимоги до стиснення та постобробки також визначають якість записів мови.
Причина важливості форматів файлів полягає в тому, що модель має ідентифікувати вихідний файл і бути навченою розпізнавати цю конкретну якість звуку.
Визначте власні вимоги до звуку
Спеціальні вимоги до звуку слід згадати перед початком процесу збору. Клієнти можуть вибрати налаштовані аудіофайли, де певні файли об’єднані разом.
[Читайте також: Покращуйте моделі штучного інтелекту за допомогою наших якісних аудіоданих індійською мовою.]
Вимоги до доставки та обробки
Після того, як мовленнєві дані зібрані, клієнти можуть вибрати їх доставку відповідно до своїх вимог.
Вимоги до транскрипції та анотації
Деякі клієнти потребують транскрипції даних і маркування перед доставкою. Крім того, вони також можуть потребувати певних форм маркування та сегментації.
Іноді краще шукати логопеди і експертів, які допоможуть транскрибувати мовлення різними мовами, щоб зберегти автентичність мови перекладу.
Правила іменування файлів
Команда форми збору даних має вказати будь-яку угоду про іменування файлів, якої слід дотримуватися. Якщо домовленість про найменування складна або виходить за стандартний обсяг процесу, це може призвести до додаткових витрат на розробку.
Правила доставки
Необхідно дотримуватися вказівок щодо безпеки та доставки, як зазначено у вимогах проекту. Крім того, слід вказати, якщо дані будуть доставлені невеликими етапами або як повний пакет відразу. Клієнти також віддають перевагу вчасно моніторинг прогресу оновлення, щоб вони могли відстежувати статус проекту.
Використовуйте передові методи збільшення даних
- Доповнення мовних даних може значно розширити різноманітність і надійність вашого набору даних.
- Досліджуйте такі методи, як зміщення висоти звуку, розтягування часу, введення шуму та перетворення голосу, щоб синтетично генерувати нові високоякісні зразки мови.
- Інтегруйте ці методи доповнення даних у свій робочий процес збору мовних даних, щоб створити більш повний і репрезентативний набір даних
Інші важливі моменти, на які слід звернути увагу
Налаштування вплинуть на те,
- Використані методи збору даних
- Набір учасників
- Термін доставки
- Орієнтовна вартість проекту
Практичний приклад: збір багатомовних даних про мовлення
Нещодавно Shaip співпрацював з провідною компанією, що займається розмовним штучним інтелектом, щоб збирати високоякісні мовні дані 12 мовами для їхньої платформи віртуальних помічників. Використовуючи наш досвід у лінгвістичному розмаїтті та найкращих практиках збору даних, ми успішно надали комплексний набір даних, який значно покращив точність розпізнавання мовлення клієнта та покращив взаємодію з користувачем на багатьох ринках.
Майбутнє збирання мовних даних
Оскільки технології штучного інтелекту та машинного навчання продовжують розвиватися, попит на високоякісні мовні дані лише зростатиме. Нові тенденції, такі як багатомовне розпізнавання мовлення з кількома акцентами, потребуватимуть ще більш різноманітних і репрезентативних наборів даних. Крім того, використання синтетичних даних і передових методів розширення даних відіграватиме все більш важливу роль у збільшенні розміру та різноманітності наборів мовних даних.
У Shaip ми прагнемо залишатися в авангарді цих тенденцій і надавати нашим клієнтам послуги зі збору мовних даних найвищої якості для впровадження інновацій AI/ML.
Висновок
Дотримуючись цих 7 перевірених методів, ви можете розробити та реалізувати проект збору мовних даних, який налаштує ваші програми AI/ML на успіх. Пам’ятайте, що якість і різноманітність ваших мовленнєвих даних мають першочергове значення, тому обов’язково інвестуйте час і ресурси, необхідні для створення набору даних, який справді відповідає вимогам вашого проекту.
Якщо вам потрібна додаткова допомога в налаштуванні та оптимізації збору мовних даних, експерти Shaip готові допомогти. Зв'яжіться з нами сьогодні щоб дізнатися, як наші наскрізні служби даних можуть розширити ваші можливості AI/ML.
[Читайте також: Розуміння процесу збору аудіоданих для автоматичного розпізнавання мовлення]
