Il mercato del riconoscimento vocale, nel mondo, dovrebbe crescere $ 84.97 miliardi entro 2032 da $ 10.7 miliardi nel 2023 a un CAGR del 23.7%.
La personalizzazione della raccolta dei dati vocali è fondamentale per il successo dei tuoi progetti di intelligenza artificiale e machine learning (ML). Che tu stia creando agenti IA conversazionali, modelli di riconoscimento vocale o altre applicazioni basate sulla voce, la qualità e la diversità dei dati vocali possono creare o distruggere le prestazioni del tuo modello.
In questa guida completa, esploreremo 7 metodi comprovati per aiutarti a personalizzare e ottimizzare il processo di raccolta dei dati vocali. Dalla determinazione dei giusti requisiti linguistici e demografici all'integrazione di tecniche avanzate di potenziamento dei dati, queste strategie ti garantiranno la raccolta dei dati vocali di alta qualità di cui i tuoi modelli AI/ML hanno bisogno per prosperare.
Diamo un'occhiata a tutti i modi o punti efficaci da tenere a mente prima di personalizzare il raccolta di dati vocali progetto.
- Lingue e dati demografici
- Dimensione della raccolta
- Struttura del copione
- Requisiti e formati audio
- Requisiti di consegna e di elaborazione
- Sfrutta le tecniche avanzate di aumento dei dati
- Altri punti cruciali da notare
Lingue e dati demografici
Il progetto dovrebbe prima specificare le lingue target e la fascia demografica target.
Lingue e dialetto
Inizia tenendo presente il requisito del progetto: le lingue per le quali il set di dati vocali viene raccolto e personalizzato. Inoltre, comprendere il requisito di competenza specifico. Ad esempio, il partecipante dovrebbe essere madrelingua o non madrelingua?
Per esempio – Madrelingua inglese
Correre dietro la lingua è il dialetto. Per assicurarsi che il set di dati non soffra di pregiudizi, è consigliabile introdurre intenzionalmente dialetti per adattarsi alla diversità dei partecipanti.
Per esempio – Altoparlanti con accento inglese australiano
Paesi
Prima di personalizzare, è importante sapere se esiste un requisito specifico per cui i partecipanti devono provenire da paesi specifici. E se i partecipanti dovrebbero attualmente vivere in un paese specifico.
Per esempio – Il punjabi è parlato in modo diverso in India e Pakistan.
Dati Demografici
Oltre alla lingua e alla geografia, la personalizzazione può essere effettuata anche in base ai dati demografici. Si può anche fare la distribuzione target dei partecipanti in base alla loro età, sesso, titolo di studio e altro.
Per esempio – Adulti vs bambini o istruiti vs ignoranti
[Leggi anche: Scegliere il set di dati di riconoscimento vocale giusto per il tuo modello di intelligenza artificiale]
Dimensione della collezione
Il tuo set di dati influirà sulle prestazioni del tuo progetto di dati. Tuttavia, la dimensione dei dati di raccolta di cui hai bisogno determinerà anche i partecipanti richiesti.
Il numero totale di intervistati
Determinare il numero totale di partecipanti che sarà richiesto per il progetto. Nel caso in cui il progetto richieda la lingua raccolta di dati audio, dovresti analizzare il numero totale di partecipanti richiesti per lingua target.
Per esempio – 50% di lingua inglese americana e 50% di lingua inglese australiana
Il numero totale di espressioni
Per creare la raccolta di dati sul parlato, determinare il numero totale di espressioni o ripetizioni per partecipante o le ripetizioni totali necessarie.
Per esempio – 50 partecipanti con 25 espressioni per partecipante = 1250 ripetizioni
Struttura dello script
Lo script può anche essere personalizzato per soddisfare le esigenze del progetto, quindi è consigliabile chiedere l'aiuto di logopedisti per progettare il flusso del testo. Se il modello ML deve essere addestrato su dati ben strutturati, deve prendere in considerazione lo script e il flusso di lavoro.
Con script vs Senza script
Puoi scegliere se utilizzare un testo con script o un testo naturale o senza script per essere letto dai partecipanti.
In un discorso di testo con script, i partecipanti leggono ciò che viene visualizzato sullo schermo. Questo metodo viene utilizzato principalmente per registrare comandi o istruzioni.
Per esempio – 'Spegni la musica', 'Premi 1 per registrare.'
Nel discorso senza copione, ai partecipanti vengono forniti scenari e viene chiesto di inquadrare le loro frasi e parlare nel modo più naturale possibile.
Per esempio – 'Puoi dirmi dov'è la prossima stazione di servizio?'
Raccolta di espressioni / Parole di risveglio
Nel caso in cui venga utilizzato del testo con script, devi decidere il numero di script che verranno utilizzati e se ogni partecipante leggerà uno script unico o un gruppo di script. Determinare inoltre se lo script contiene una raccolta di parole e comandi di riattivazione.
Per esempio -
Comando 1:
"Alexa, qual è la ricetta per un cupcake al cioccolato?"
"Ok Google, qual è la ricetta per un cupcake al cioccolato?"
"Siri, qual è la ricetta per un cupcake al cioccolato?"
Comando 2:
"Alexa, quando parte il volo per New York?"
"Google, quand'è il volo per New York?"
"Siri, quand'è il volo per New York?"
Requisiti e formati audio
Qualità audio
La qualità delle registrazioni e la presenza di rumori di fondo possono influire sull'esito del progetto. Ma alcune raccolte di dati vocali accettano la presenza di rumore. Tuttavia, è consigliabile avere una migliore comprensione dei requisiti in termini di bit rate, rapporto segnale-rumore, ampiezza e altro.
Formato
Il formato del file, punti dati, la struttura del contenuto, i requisiti di compressione e post-elaborazione determinano anche la qualità delle registrazioni vocali.
Il motivo dell'importanza dei formati di file è che il modello deve identificare l'output del file ed essere addestrato a riconoscere quella particolare qualità del suono.
Definisci requisiti audio personalizzati
I requisiti audio personalizzati devono essere menzionati prima dell'inizio del processo di raccolta. I clienti possono scegliere file audio personalizzati in cui file specifici vengono uniti insieme.
[Leggi anche: Migliora i modelli di intelligenza artificiale con i nostri set di dati audio di qualità in lingua indiana.]
Requisiti di consegna e di elaborazione
Una volta raccolti i dati vocali, i clienti possono scegliere di farli consegnare in base alle loro esigenze.
Requisiti di trascrizione e annotazione
Alcuni clienti richiedono la trascrizione e l'etichettatura dei dati prima della consegna. Inoltre, potrebbero anche richiedere forme specifiche di etichettatura e segmentazione.
A volte è meglio cercare logopedisti ed esperti per aiutare a trascrivere il discorso in varie lingue per mantenere l'autenticità della lingua di destinazione.
Convenzioni di denominazione dei file
La frequenza delle onde ultrasoniche è misurata in kilohertz (kHz). Diverse frequenze puntano la grassa in modi leggermente diversi. Le frequenze più basse raggiungono la grassa più profonda, mentre le frequenze più alte lavorano più vicino alla superficie. moduli di raccolta dati dovrebbe specificare qualsiasi convenzione di denominazione dei file da seguire. Se la convenzione di denominazione è complessa o esula dall'ambito standard del processo, potrebbe comportare costi di sviluppo aggiuntivi.
Linee guida per la consegna
Le linee guida di sicurezza e consegna dovrebbero essere seguite come specificato nei requisiti del progetto. Inoltre, è necessario specificare se i dati devono essere consegnati in piccole tappe o come pacchetto completo in una volta. I clienti preferiscono anche tempestivo monitoraggio dei progressi aggiornamenti in modo che possano tenere traccia dello stato del progetto.
Sfrutta le tecniche avanzate di aumento dei dati
- L'aumento dei dati vocali può espandere in modo significativo la diversità e la robustezza del tuo set di dati.
- Esplora tecniche come lo spostamento del tono audio, il time stretching, l'iniezione di rumore e la conversione della voce per generare sinteticamente nuovi campioni vocali di alta qualità.
- Integra questi metodi di aumento dei dati nel flusso di lavoro di raccolta dei dati vocali per creare un set di dati più completo e rappresentativo
Altri punti cruciali da notare
Le personalizzazioni influenzeranno come,
- Metodi di raccolta dati utilizzati
- Il reclutamento dei partecipanti
- La tempistica per la consegna
- Il costo provvisorio del progetto
Caso di studio: raccolta di dati vocali multilinguistici
Shaip ha recentemente collaborato con un'azienda leader nel settore dell'intelligenza artificiale conversazionale per raccogliere dati vocali di alta qualità in 12 lingue per la loro piattaforma di assistente virtuale. Sfruttando la nostra esperienza nella diversità linguistica e nelle migliori pratiche di raccolta dati, siamo riusciti a fornire un set di dati completo che ha migliorato significativamente la precisione del riconoscimento vocale del cliente e l'esperienza utente in più mercati.
Il futuro della raccolta dei dati vocali
Poiché le tecnologie AI e ML continuano ad avanzare, la domanda di dati vocali di alta qualità continuerà a crescere. Le tendenze emergenti, come il riconoscimento vocale multilingue e multi-accento, richiederanno set di dati ancora più diversificati e rappresentativi. Inoltre, l’uso di dati sintetici e di tecniche avanzate di potenziamento dei dati svolgerà un ruolo sempre più importante nell’espansione delle dimensioni e della varietà dei set di dati vocali.
In Shaip, ci impegniamo a rimanere all'avanguardia in queste tendenze e a fornire ai nostri clienti servizi di raccolta dati vocali della massima qualità per potenziare le loro innovazioni AI/ML.
Conclusione
Seguendo questi 7 metodi comprovati, puoi progettare ed eseguire un progetto di raccolta dati vocali che prepara le tue applicazioni AI/ML al successo. Ricorda, la qualità e la diversità dei tuoi dati vocali sono fondamentali, quindi assicurati di investire il tempo e le risorse necessarie per creare un set di dati che soddisfi realmente i requisiti del tuo progetto.
Se hai bisogno di ulteriore assistenza per personalizzare e ottimizzare la raccolta dei dati vocali, gli esperti di Shaip sono qui per aiutarti. Contattaci oggi per scoprire come i nostri servizi dati end-to-end possono migliorare le tue capacità di AI/ML.
[Leggi anche: Comprendere il processo di raccolta dei dati audio per il riconoscimento vocale automatico]
