De markt voor spraakherkenning in de wereld zal naar verwachting groeien naar: $ 84.97 miljard 2032 van $ 10.7 miljard in 2023 bij een CAGR van 23.7%.
Het aanpassen van de verzameling van spraakgegevens is cruciaal voor het succes van uw AI- en machine learning (ML)-projecten. Of u nu conversatie-AI-agents, spraakherkenningsmodellen of andere spraakgebaseerde toepassingen bouwt, de kwaliteit en diversiteit van uw spraakgegevens kunnen de prestaties van uw model maken of breken.
In deze uitgebreide gids verkennen we zeven beproefde methoden om u te helpen uw proces voor het verzamelen van spraakgegevens aan te passen en te optimaliseren. Van het bepalen van de juiste taal en demografische vereisten tot het integreren van geavanceerde data-augmentatietechnieken: deze strategieën zorgen ervoor dat u de hoogwaardige spraakgegevens verzamelt die uw AI/ML-modellen nodig hebben om te kunnen floreren.
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
- Maak gebruik van geavanceerde data-augmentatietechnieken
- 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
[Lees ook: De juiste spraakherkenningsdataset kiezen voor uw AI-model]
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
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.
[Lees ook: Verbeter AI-modellen met onze hoogwaardige audiodatasets in de Indiase taal.]
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
Het 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.
Maak gebruik van geavanceerde data-augmentatietechnieken
- Toevoeging van spraakgegevens kan de diversiteit en robuustheid van uw dataset aanzienlijk vergroten.
- Ontdek technieken zoals het verschuiven van de toonhoogte van audio, time-stretching, ruisinjectie en stemconversie om synthetisch nieuwe spraaksamples van hoge kwaliteit te genereren.
- Integreer deze data-augmentatiemethoden in uw workflow voor het verzamelen van spraakgegevens om een uitgebreidere en representatievere dataset te creëren
Andere cruciale punten om op te merken
De aanpassingen zullen van invloed zijn op hoe,
- Gebruikte methoden voor gegevensverzameling
- De werving van deelnemers
- De tijdlijn voor levering
- De voorlopige kosten van het project
Casestudy: verzameling van meertalige spraakgegevens
Shaip werkte onlangs samen met een toonaangevend conversatie-AI-bedrijf om spraakgegevens van hoge kwaliteit in 12 talen te verzamelen voor hun virtuele assistent-platform. Door gebruik te maken van onze expertise op het gebied van taaldiversiteit en best practices voor gegevensverzameling, hebben we met succes een uitgebreide dataset opgeleverd die de nauwkeurigheid van de spraakherkenning en de gebruikerservaring van de klant in meerdere markten aanzienlijk heeft verbeterd.
De toekomst van het verzamelen van spraakgegevens
Naarmate AI- en ML-technologieën zich blijven ontwikkelen, zal de vraag naar spraakgegevens van hoge kwaliteit alleen maar blijven groeien. Opkomende trends, zoals meertalige en multi-accent spraakherkenning, zullen nog meer diverse en representatieve datasets vereisen. Bovendien zal het gebruik van synthetische data en geavanceerde data-augmentatietechnieken een steeds belangrijkere rol spelen bij het uitbreiden van de omvang en verscheidenheid van spraakdatasets.
Bij Shaip streven we ernaar voorop te blijven lopen in deze trends en onze klanten te voorzien van diensten voor het verzamelen van spraakgegevens van de hoogste kwaliteit om hun AI/ML-innovaties mogelijk te maken.
Conclusie
Door deze 7 beproefde methoden te volgen, kunt u een project voor de verzameling van spraakgegevens ontwerpen en uitvoeren waarmee uw AI/ML-toepassingen succes kunnen boeken. Houd er rekening mee dat de kwaliteit en diversiteit van uw spraakgegevens van het allergrootste belang zijn, dus zorg ervoor dat u de tijd en middelen investeert die nodig zijn om een dataset te creëren die echt aan de vereisten van uw project voldoet.
Als u meer hulp nodig heeft bij het aanpassen en optimaliseren van uw spraakgegevensverzameling, staan de experts van Shaip voor u klaar. Contacteer ons vandaag om te ontdekken hoe onze end-to-end dataservices uw AI/ML-mogelijkheden kunnen verbeteren.
[Lees ook: Inzicht in het verzamelproces van audiogegevens voor automatische spraakherkenning]
