Кілька десятиліть тому, якби ми сказали комусь, що ми можемо розмістити замовлення на продукт або послугу, просто поговоривши з машиною, люди б класифікували нас як диваків. Але сьогодні це одна така дика мрія, яка втілилася в життя.
Початок і еволюція технології розпізнавання мовлення були такими ж захоплюючими, як і розвиток штучного інтелекту (AI) або машинного навчання (ML). Той факт, що ми можемо озвучувати команди для пристроїв із нульовим видимим інтерфейсом, є інженерною революцією, що створює різноманітні випадки використання, які змінюють правила гри.
Щоб поставити речі в перспективу, над 4.2 мільярда голосових помічників активні сьогодні, і звіти показують, що до кінця 2024 року це подвоїться до 8.4 мільярда. Крім того, щомісяця виконується понад 1 мільярд голосових запитів. Це змінює спосіб доступу до інформації, оскільки понад 50% людей щодня використовують голосовий пошук.
Безпроблемність і зручність, які пропонує технологія, дозволили технічним експертам розробити стратегію для багатьох програм, зокрема:
- Транскрипція нотаток зустрічей, юридичних документів, відео, подкастів тощо
- Автоматизація обслуговування клієнтів за допомогою IVR – Інтерактивна голосова відповідь
- Демократизувати вивчення народної мови в освіті
- Голосова навігація та помічники для виконання команд в автомобілі
- Програми з голосовою активацією в роздрібній торгівлі для голосової торгівлі тощо
Оскільки ця технологія набуває все більшої популярності та залежності, ми повинні пом’якшувати різні проблеми з розпізнаванням мови також. Від вродженої упередженості у визнанні та розумінні різних акцентів до проблем конфіденційності, потрібно усунути кілька проблем і проблем, щоб прокласти шлях до безперебійної екосистеми з підтримкою голосу.
Зрештою, ефективність цієї технології вказує на навчання штучному інтелекту та, зрештою виклики збору голосових даних. Отже, давайте дослідимо деякі з найбільш нагальних проблем у цьому секторі.
[Читайте також: Повний посібник із розмовного ШІ]
Проблеми з розпізнаванням голосу в 2024 році
Різноманітність мов і акцентів
Практично кожен пристрій сьогодні є голосовим помічником. Від розумних телевізорів і особистих помічників до смартфонів і навіть холодильників, кожна машина має вбудований мікрофон і під’єднується до Інтернету, що робить її готовою до розпізнавання мовлення.
Хоча це чудовий приклад глобалізації, до нього також слід підходити в контексті локалізації. Краса мов полягає в незліченній кількості акцентів, діалектів, вимови, швидкості, тону та інших нюансів.
Там, де розпізнавання мовлення ускладнюється розумінням такої різноманітності мовлення світового населення, ось чому деяким пристроям важко отримати потрібну інформацію, яку шукають користувачі, або отримати нерелевантну інформацію на основі їхнього розуміння голосу.
Високі витрати на збір даних
Збір даних від реальних людей вимагає великих інвестицій. Термін «збір даних» є всеохоплюючим і часто його розуміють нечітко. Коли ми згадуємо збір даних і пов’язані з ним витрати, ми також маємо на увазі зусилля з точки зору:
- Вимоги до обсягу мовних даних динамічно залежать від вартості запису та мастерингу. Крім того, витрати можуть відрізнятися залежно від області застосування, де мовні дані охорони здоров’я можуть бути дорожчими, ніж роздрібні голосові дані, головним чином через дефіцит даних.
- Витрати на транскрипцію та анотації, пов’язані з перетворенням необроблених мовних даних у дані, які можна навчити моделі
- Витрати на очищення даних і контроль якості для усунення шуму, фонових звуків, тривалої тиші, помилок у промові тощо
- Витрати, пов'язані з компенсаціями платникам внесків
- Проблеми з масштабованістю, коли витрати з часом зростають і більше
Час як витрата на збір даних
Витрати бувають двох різних типів – грошові та грошові. У той час як витрати вказують на гроші, зусилля та час, витрачені на збір голосових даних, впливають на вартість грошей. Незалежно від масштабу проекту збір голосових даних передбачає тривалі терміни збору даних.
На відміну від збору даних зображень, час, потрібний для перевірки якості, є більшим. Крім того, існує кілька факторів, які впливають на кожен успішно протестований голосовий файл. Цей час можна витратити на:
- Стандартизуйте такі формати файлів, як mp3, ogg, flac тощо
- Позначення зашумлених і спотворених аудіофайлів
- Класифікація та відхилення емоцій і тонів у голосових даних тощо
Проблеми щодо конфіденційності та конфіденційності даних
Якщо ви подумаєте, голос людини є частиною її біометрії. Подібно до того, як розпізнавання обличчя та сітківки ока служать шлюзами для забезпечення доступу до обмеженої точки входу, голос людини також є окремою характеристикою.
Коли це настільки особисте, це автоматично перетворюється на конфіденційність окремої людини. Отже, як забезпечити конфіденційність даних і все одно встигати задовольняти вимоги до обсягу в масштабі?
Коли справа доходить до використання даних клієнтів, це сіра зона. Користувачі не хотіли б пасивно брати участь у процесах оптимізації продуктивності вашої моделі голосу без стимулів. Навіть маючи стимули, нав’язливі методи також можуть викликати зворотну реакцію.
Незважаючи на те, що прозорість є ключовою, вона все ще не вирішує вимоги до обсягу, які передбачають проекти.
[Читайте також: Автоматичне розпізнавання мовлення (ASR): усе, що потрібно знати початківцю]
Рішення для фіксації грошових і часових витрат у голосових даних
Партнерство з постачальником голосових даних
Аутсорсинг є найкоротшою відповіддю на цей виклик. Наявність внутрішньої команди для компіляції, обробки, аудиту та навчання голосових даних звучить реально, але це абсолютно втомливо. Це вимагає незліченних людських годин для виконання, що також означає, що ваші команди витрачатимуть більше часу на виконання зайвих завдань, ніж на інновації та вдосконалення результатів. З огляду на етичність і підзвітність, ідеальне рішення — звернутися до такого надійного постачальника послуг голосових даних, як ми, — Shaip.
Рішення для виправлення мінливості наголосу та діалекту
Беззаперечним вирішенням цієї проблеми є багате розмаїття мовних даних, які використовуються для навчання голосових моделей ШІ. Чим ширший діапазон етнічних груп і діалектів, тим більше модель навчена розуміти відмінності в діалектах, акцентах і вимові.
Шлях вперед
По мірі того, як ми просуваємося на шляху до досягнення технологічних альтернативних реальностей, голосові моделі та рішення ставатимуть ще більш цілісними. Ідеальний спосіб – скористатися шляхом аутсорсингу, щоб забезпечити якісні, етичні та великі масштаби голосові дані, готові до навчання надаються гарантії якості та аудити.
Це саме те, у чому ми в Shaip також перевершуємо. Наш різноманітний діапазон мовленнєвих даних гарантує безперебійне виконання вимог вашого проекту та їх розгортання до досконалості.
Ми закликаємо вас зв'язатися з нами для ваших вимог.
