Qualche decennio fa, se avessimo detto a qualcuno che potevamo ordinare un prodotto o un servizio semplicemente parlando con una macchina, la gente ci avrebbe classificati come strani. Ma oggi, è uno di quei sogni selvaggi che è diventato realtà.
L'inizio e l'evoluzione della tecnologia di riconoscimento vocale sono stati affascinanti quanto l'ascesa dell'intelligenza artificiale (IA) o dell'apprendimento automatico (ML). Il fatto che possiamo impartire comandi vocali a dispositivi con zero interfacce visibili è una rivoluzione ingegneristica, che sta raccogliendo diversi casi d'uso rivoluzionari.
Per mettere le cose in prospettiva, oltre 4.2 miliardi di assistenti vocali sono attivi oggi e i report rivelano che entro la fine del 2024 raddoppieranno, arrivando a 8.4 miliardi. Inoltre, ogni mese vengono effettuate oltre 1 miliardo di ricerche vocali. Ciò sta rimodellando il modo in cui accediamo alle informazioni, poiché oltre il 50% delle persone accede quotidianamente alla ricerca vocale.
La semplicità e la praticità offerte dalla tecnologia hanno consentito agli esperti di tecnologia di elaborare strategie per molteplici applicazioni, tra cui:
- Trascrizione di appunti di riunioni, documenti legali, video, podcast e altro ancora
- Automazione del servizio clienti tramite IVR – Risposta vocale interattiva
- Democratizzare l'apprendimento vernacolare nell'istruzione
- Navigazione assistita tramite comando vocale e assistenti in auto che eseguono comandi
- Applicazioni attivate vocalmente nel commercio al dettaglio per il commercio vocale e altro ancora
Poiché questa tecnologia sta acquisendo sempre più importanza e dipendenza, dobbiamo mitigare diversi sfide del riconoscimento vocale anche. Dal pregiudizio innato nel riconoscere e comprendere accenti diversi alle preoccupazioni sulla privacy, diverse sfide e preoccupazioni devono essere eliminate per spianare la strada a un ecosistema vocale senza soluzione di continuità.
In definitiva, l'efficacia di questa tecnologia punta all'addestramento dell'intelligenza artificiale e, in ultima analisi, sfide della raccolta dati vocali. Quindi, esploriamo alcune delle preoccupazioni più urgenti in questo settore.
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Sfide del riconoscimento vocale nel 2024
Diversità di lingue e accenti
Praticamente, oggigiorno ogni dispositivo è un assistente vocale. Dalle smart television e assistenti personali agli smartphone e persino ai frigoriferi, ogni macchina ha un microfono incorporato e si connette a Internet, rendendola pronta per il riconoscimento vocale.
Sebbene questo sia un esempio eccellente di globalizzazione, dovrebbe essere affrontato anche nel contesto della localizzazione. La bellezza delle lingue è che ci sono innumerevoli accenti, dialetti, pronunce, velocità, toni e altre sfumature.
Il riconoscimento vocale ha difficoltà a comprendere la diversità del parlato della popolazione mondiale: ecco perché alcuni dispositivi hanno difficoltà a recuperare le informazioni giuste che gli utenti stanno cercando o a estrarre informazioni irrilevanti in base alla loro comprensione della voce.
Costi elevati della raccolta dati
La raccolta dati da persone del mondo reale comporta ingenti investimenti. Il termine raccolta dati è principalmente onnicomprensivo e spesso è solo vagamente compreso. Quando parliamo di raccolta dati e delle spese che la circondano, intendiamo anche sforzi in termini di:
- I requisiti di volume dei dati vocali dipendono dinamicamente dai costi di registrazione e masterizzazione. Inoltre, le spese possono variare a seconda del dominio di applicazione, dove i dati vocali sanitari possono essere più costosi dei dati vocali al dettaglio principalmente a causa della scarsità di dati.
- Spese di trascrizione e annotazione implicate nella trasformazione dei dati vocali grezzi in dati addestrabili tramite modello
- Spese di pulizia dei dati e controllo qualità per rimuovere rumore, suoni di sottofondo, silenzi prolungati, errori nei discorsi e altro ancora
- Spese connesse ai compensi ai contribuenti
- Problemi di scalabilità in cui i costi aumentano nel tempo e altro ancora
Il tempo come spesa nella raccolta dati
Esistono due tipi distinti di spese: denaro e valore del denaro. Mentre i costi indicano denaro, gli sforzi e il tempo investiti nella raccolta di dati vocali contribuiscono al valore del denaro. Indipendentemente dalla portata di un progetto, la raccolta di dati vocali comporta tempi lunghi nella raccolta dei dati.
A differenza della raccolta di dati di immagini, il tempo richiesto per implementare i controlli di qualità è maggiore. Inoltre, ci sono diversi fattori che influenzano ogni file vocale testato in modo accettabile. Questo può essere tempo impiegato per:
- Standardizzare formati di file come mp3, ogg, flac e altri
- Segnalazione di file audio rumorosi e distorti
- Classificazione e rifiuto di emozioni e toni nei dati vocali e altro ancora
Sfide relative alla riservatezza e alla sensibilità dei dati
Se ci pensi, la voce di un individuo fa parte della sua biometria. Similmente a come il riconoscimento facciale e retinico servono da gateway per procurarsi l'accesso a un punto di ingresso limitato, anche la voce di una persona è una caratteristica distinta.
Quando è così personale, si traduce automaticamente nella privacy di un individuo. Quindi, come si stabilisce la riservatezza dei dati e si riesce comunque a tenere il passo con i requisiti di volume su larga scala?
Quando si tratta di usare i dati dei clienti, è un'area grigia. Gli utenti non vorrebbero contribuire passivamente ai processi di ottimizzazione delle prestazioni del tuo modello vocale senza incentivi. Anche con incentivi, le tecniche intrusive possono anche generare reazioni negative.
Sebbene la trasparenza sia fondamentale, non risolve ancora i requisiti di volume imposti dai progetti.
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Soluzione per risolvere le spese di denaro e tempistiche nei dati vocali
Collabora con un fornitore di dati vocali
L'outsourcing è la risposta più breve a questa sfida. Avere un team interno per compilare, elaborare, verificare e addestrare i dati vocali sembra fattibile, ma è assolutamente noioso. Richiede innumerevoli ore umane per l'esecuzione, il che significa anche che i tuoi team finiranno per dedicare più tempo a svolgere attività ridondanti che a innovare e perfezionare i risultati. Con etica e responsabilità anche nell'equazione, la soluzione ideale è rivolgersi a un fornitore di servizi dati vocali affidabile come noi: Shaip.
Soluzione per correggere la variabilità dell'accento e del dialetto
La soluzione innegabile a questo è introdurre una ricca diversità nei dati vocali utilizzati per addestrare modelli AI basati sulla voce. Più ampia è la gamma di etnie e dialetti, più un modello è addestrato a comprendere le differenze nei dialetti, negli accenti e nelle pronunce.
La via da seguire
Man mano che avanziamo nel percorso per raggiungere realtà alternative basate sulla tecnologia, i modelli e le soluzioni vocali diventeranno sempre più integrali. Il modo ideale è intraprendere la strada dell'outsourcing per garantire qualità, etica e grandi dimensioni di dati vocali pronti per l'addestramento vengono forniti controlli e garanzie di qualità successivi.
Ed è esattamente ciò in cui eccelliamo anche noi di Shaip. La nostra vasta gamma di dati vocali assicura che le richieste del tuo progetto siano soddisfatte senza problemi e che vengano implementate alla perfezione.
Vi invitiamo a contattarci per qualsiasi vostra esigenza.
