Er zijn verschillende soorten cliënten – sommige hebben een duidelijk idee van hoe hun spraakgegevens moeten worden gestructureerd, en sommige zijn flexibeler in hun aanpak.
Als dienstverlener moeten we ervoor zorgen dat aan beide eisen van de klant wordt voldaan. Met een klant die flexibel is met hun vereisten, is het echter mogelijk dat ze niet volledig hebben gegeven spraakgegevens verzamelen een volledige gedachte.
Dit is waar de bijdrage van de provider van de spraakdataset in het spel komt.
We hebben de verantwoordelijkheid om de punten te laten zien die in gedachten moeten worden gehouden voordat de audio begint het verzamelen van gegevens project om de AI-organisaties in staat te stellen een haalbare, efficiënte en kosteneffectieve oplossing te vinden.
De markt voor spraakherkenning in de wereld zal naar verwachting groeien naar: $ 27.16 miljard in 2026 van $ 10.7 miljard in 2020 bij een CAGR van 16.8%.
Laten we eens kijken naar alle effectieve manieren of punten waarmee we rekening moeten houden voordat we de spraakgegevens verzamelen project.
- Talen en demografie
- Collectiegrootte
- Structuur van het script
- Audiovereisten en formaten
- Leverings- en verwerkingsvereisten
- Andere cruciale punten om op te merken
Talen en demografie
Het project moet eerst de doeltalen en de demografische doelgroep specificeren.
Talen en dialect
Begin met het in gedachten houden van de projectvereiste: de talen waarvoor de spraakdataset wordt verzameld en aangepast. Begrijp ook de specifieke vaardigheidseis. Moet de deelnemer bijvoorbeeld native speaker of non-native speaker zijn?
Bij voorbeeld – Moedertaalsprekers van het Engels
De taal op de hielen zitten is dialect. Om ervoor te zorgen dat de dataset niet onderhevig is aan vooroordelen, is het raadzaam om opzettelijk dialecten te introduceren om tegemoet te komen aan diversiteit in deelnemers.
Bij voorbeeld – Sprekers met Australisch Engels accent
Landen
Voor het aanpassen is het belangrijk om te weten of er een specifieke eis is dat de deelnemers uit specifieke landen moeten komen. En of de deelnemers momenteel in een bepaald land moeten wonen.
Bij voorbeeld – Punjabi wordt in India en Pakistan anders gesproken.
Demografie
Naast taal en geografie kan de aanpassing ook worden gedaan op basis van demografie. Er kan ook een doelgerichte verdeling van deelnemers worden gedaan op basis van hun leeftijd, geslacht, onderwijskwalificatie en meer.
Bij voorbeeld – Volwassenen versus kinderen of hoogopgeleid versus ongeschoold
Collectiegrootte
Uw dataset heeft invloed op de prestaties van uw dataproject. De grootte van de verzamelingsgegevens die u nodig heeft, is echter ook bepalend voor de benodigde deelnemers.
Het totale aantal respondenten
Bepaal het totale aantal deelnemers dat nodig is voor het project. Als het project taal vereist verzameling van audiogegevens, moet u het totale aantal benodigde deelnemers per doeltaal analyseren.
Bij voorbeeld – 50% Amerikaans Engels en 50% Australisch Engels sprekenden
Het totale aantal uitingen
Om de spraakgegevensverzameling op te bouwen, bepaalt u het totale aantal uitingen of herhalingen per deelnemer of het totale aantal herhalingen dat nodig is.
Bij voorbeeld – 50 deelnemers met 25 uitingen per deelnemer = 1250 herhalingen
Scriptstructuur
Het script kan ook worden aangepast aan de behoeften van het project, dus het is raadzaam om de hulp in te roepen van: logopedisten om de tekststroom te ontwerpen. Als het ML-model moet worden getraind op goed gestructureerde gegevens, moet het rekening houden met het script en de workflow.
Gescript versus niet-gescript
U kunt kiezen tussen het gebruik van een gescripte tekst of een natuurlijke of niet-gescripte tekst die door de deelnemers moet worden gelezen.
In een gescripte teksttoespraak lezen de deelnemers wat er op het scherm wordt weergegeven. Deze methode wordt meestal gebruikt om opdrachten of instructies op te nemen.
Bij voorbeeld – 'Zet de muziek uit', 'Druk op 1 om op te nemen.'
In de niet-gescripte toespraak krijgen de deelnemers scenario's en wordt gevraagd om hun zinnen te formuleren en zo natuurlijk mogelijk te spreken.
Bij voorbeeld – 'Kun je me alsjeblieft vertellen waar het volgende tankstation is?'
Uitingenverzameling / Wake-up Words
Als er gescripte tekst wordt gebruikt, moet u beslissen hoeveel scripts er worden gebruikt en of elke deelnemer een uniek script of een groep scripts leest. Bepaal ook of het script een verzameling activeringswoorden en -opdrachten bevat.
Bij voorbeeld -
Commando 1:
"Alexa, wat is het recept voor een chocolade cupcake?"
"Ok Google, wat is het recept voor een chocolade cupcake?"
“Siri, wat is het recept voor een chocolade cupcake?”
Commando 2:
"Alexa, wanneer is de vlucht naar New York?"
"Google, wanneer is de vlucht naar New York?"
"Siri, wanneer is de vlucht naar New York?"
Audiovereisten en formaten
Audiokwaliteit speelt een cruciale rol bij spraakherkenning het verzamelen van gegevens werkwijze. Afleidende achtergrondgeluiden kunnen een negatieve invloed hebben op de kwaliteit van verzamelde spraakmemo's. Dit kan ook de effectiviteit van het spraakherkenningsalgoritme verminderen.
Audio Kwaliteit
De kwaliteit van de opnames en de aanwezigheid van achtergrondgeluid kunnen het resultaat van het project beïnvloeden. Maar sommige verzamelingen van spraakgegevens accepteren de aanwezigheid van ruis. Het is echter raadzaam om een beter begrip te hebben van de vereisten op het gebied van bitsnelheid, signaal-ruisverhouding, amplitude en meer.
Formaat
Het bestandsformaat, data punten, inhoudsstructuur, compressie en nabewerkingsvereisten bepalen ook de kwaliteit van spraakopnames.
De reden voor het belang van bestandsformaten is dat het model de bestandsuitvoer moet identificeren en getraind moet worden om die specifieke geluidskwaliteit te herkennen.
Definieer aangepaste audiovereisten
Aangepaste audio-eisen moeten worden vermeld vóór het begin van het verzamelproces. Klanten kunnen aangepaste audiobestanden kiezen waarbij specifieke bestanden samen worden geclubd.
Leverings- en verwerkingsvereisten
Zodra de spraakgegevens zijn verzameld, kunnen de klanten ervoor kiezen om deze volgens hun vereisten te laten leveren.
Vereiste voor transcriptie en annotatie
Sommige klanten hebben gegevenstranscriptie en etikettering nodig voordat ze leveren. Bovendien kunnen ze ook specifieke vormen van etikettering en segmentatie vereisen.
Soms is het beter om te zoeken logopedisten en experts om te helpen bij het transcriberen van spraak in verschillende talen om de authenticiteit van de doeltaal te behouden.
Naamgevingsconventies voor bestanden
De formulieren voor gegevensverzameling moet elke bestandsnaamgevingsconventie specificeren die moet worden gevolgd. Als de naamgeving complex is of buiten de standaard scope van het proces valt, kan dit extra ontwikkelingskosten met zich meebrengen.
Leveringsrichtlijnen
Veiligheids- en leveringsrichtlijnen moeten worden gevolgd zoals gespecificeerd in de projectvereisten. Bovendien moet worden aangegeven of de gegevens in kleine mijlpalen of als een compleet pakket in één keer moeten worden aangeleverd. Klanten geven ook de voorkeur aan tijdige voortgangsbewaking updates zodat ze de projectstatus kunnen volgen.
Andere cruciale punten om op te merken
De aanpassingen zullen van invloed zijn op hoe,
- Methoden voor het verzamelen van gegevens gebruikt
- De werving van deelnemers
- De tijdlijn voor levering
- De voorlopige kosten van het project
Wanneer u de juiste leverancier selecteert, moet u ervoor zorgen dat u met iemand gaat die zowel de ervaring heeft om maatwerkkeuzes te bieden als de flexibiliteit om het project moeiteloos te schalen. De aard van het verzamelen van spraakgegevens is dat het evolueert en de complexiteit verandert in de loop van de tijd, en de juiste provider moet in staat zijn om gelijke tred te houden.
Als alles wat je nodig hebt flexibiliteit en schaalbaarheid is, is Shaip de juiste keuze. We bieden aanpasbare diensten op basis van uw specifieke projectvereisten. Wij bieden schaalbaar en flexibel oplossingen voor gegevensverzameling voor meertalige projecten tegen competitieve prijzen. Praat met onze experts om te weten te komen hoe onze technieken voor het verzamelen van spraakgegevens en aanpassingstechnieken werken bij het ontwikkelen van conversatie-AI.
[Lees ook: Trainingsgegevens voor spraakherkenning - Typen, gegevensverzameling en toepassingen]
