Externe spraakgegevensverzameling

Spraakherkenning gestroomlijnd maken met Remote Speech Data Collection

De rol die gegevens spelen in de digitale wereld van vandaag, wordt enorm kritisch. Gegevens zijn nodig, of het nu gaat om zakelijke prognoses, weersvoorspellingen of zelfs het trainen van kunstmatige computers. Technologieën zoals machine learning maken gebruik van hoogwaardige trainings- en testgegevens om hun modellen te trainen.

Siri en Alexa zijn enkele veelvoorkomende voorbeelden van getrainde spraak- of stemherkenningssoftware. Er is echter nog ruimte voor verbetering bij het bespreken van deze technologieën. Bedrijven proberen met specifieke vereisten te werken, omdat het zeer onwaarschijnlijk is dat ze een bestaande dataset met alle trainingsgegevens krijgen. Het wordt gedaan door gebruik te maken van spraakgegevens verzamelen uit meerdere bronnen.

Dus laten we in deze blog begrijpen wat het verzamelen van spraakgegevens is en hoe het spraakherkenningssoftware ten goede komt.

Wat is Remote Speech Data Collection?

Het verzamelen van spraakgegevens op afstand is een proces waarbij gegevens uit verschillende bronnen worden verzameld en verder worden verwerkt om gegevenssets te maken voor Conversational AI. Het is ook bekend als ​verzameling van audiogegevens. De op afstand verzamelde spraakgegevens worden verzameld met behulp van een mobiele app of een webbrowser.

Meestal wordt voor dit proces een bepaald aantal deelnemers online geworven op basis van hun taal- en demografisch profiel. Vervolgens wordt hen gevraagd om spraakvoorbeelden op te nemen voor verschillende verhalen, omstandigheden en situaties. Op deze manier worden datasets voorbereid en, indien nodig, worden de datasets gebruikt voor verschillende use-cases.

Voor- en nadelen van het verzamelen van spraakgegevens op afstand?

Net als elke andere technologie heeft ook het verzamelen van audiogegevens op afstand zijn voor- en nadelen. Laten we ze hieronder bekijken:

Voordelen: Hier zijn enkele voordelen van het verzamelen van spraakgegevens:

  • Kosteneffectieve oplossing: gegevens verzamelen op afstand via apps is voordeliger dan mensen persoonlijk ontmoeten.
  • Hoog aanpasbaar: De gegevens kunnen worden aangepast en aangepast volgens de exacte specificaties van de trainingsgegevens.
  • Hogere schaalbaarheid: Crowdsource-werknemers kunnen gegevens verzamelen in hun infrastructuur, wat zorgt voor meer flexibiliteit en de mogelijkheid om het project op te schalen
  • Eigendom van gegevens: het eigendom van data ligt bij jou.
  • Veelzijdigheid van spraakgegevens: U kunt verschillende gegevenssets verzamelen, zoals op scenario's gebaseerde, op commando's gebaseerde of niet-gescripte spraak.

Nadelen: Er zijn een paar nadelen aan het gebruik van spraakgegevensverzameling:

  • Verschillende audiospecificaties van verschillende gebruikers: De grootste uitdaging in dit proces is het uniform maken van de data. Omdat deelnemers verschillende recorders of digitale apparaten gebruiken om hun stemmen op te nemen, krijg je allerlei uitvoerbestanden.
  • Beperkte opties voor achtergrondscenario's: Het verzamelen van spraakgegevens levert geen optimale resultaten op wanneer u een bepaald achtergrondscenario in uw gegevens nodig hebt. In dergelijke gevallen moet u een persoonlijke stemartiest inhuren om het nodige te doen.

Belang van Crowd Management Platform

Spraakgegevens verzamelen is een technologie die de deelname vereist van een groot aantal mensen uit alle lagen van de bevolking. De aard van de te verzamelen gegevens hangt af van de projectvereisten. Het proces van gegevensverzameling wordt zeer complex wanneer er veel mensen moeten worden aangeworven.

Crowdmanagement Het proces begint met het plannen en werven van mensen en gaat verder met transcriptie, annotatie en kwaliteitsborging.

Daarom is een goed crowdmanagementplatform vereist om het proces efficiënt en kwalitatief te maken. Het is dus essentieel om de hulp in te roepen van professionals die bekwaam zijn in deze technologie om het gegevensverzamelingsproces naadloos uit te voeren.

Laten we vandaag uw AI-trainingsgegevensvereiste bespreken.

Hoe kwaliteit behouden tijdens crowdsourcing?

Om de kwaliteit van de verzamelde gegevens, is het belangrijk om verschillende crowdsourcingtechnieken te gebruiken. Enkele van de technieken zijn:

  • Scherpe en duidelijke richtlijnen: Het is belangrijk om duidelijke richtlijnen te geven aan de deelnemers waarmee u de gegevens verzamelt. Alleen wanneer ze het proces volledig begrijpen en hoe hun bijdrage zou helpen, zullen ze hun best kunnen doen. U kunt visuele hulpmiddelen, schermafbeeldingen en korte video's verstrekken om ze de vereisten te laten begrijpen.
  • Een diverse groep mensen aanwerven: Als u uitgebreide gegevens wilt verzamelen, is het inhuren van mensen van verschillende afkomst de sleutel. Zoek mensen in verschillende marktsegmenten, leeftijdsgroepen, etniciteiten, economische achtergronden en meer. Zij helpen u bij het verzamelen van een goede dataset.
  • Maak gebruik van de beste kwaliteitsanalyseprocessen: Om de beste kwaliteit te garanderen, moet u uw gegevens door middel van hoogwaardige tests doorstaan. Over het algemeen moet een kwaliteitsanalyse worden uitgevoerd met de volgende processen:
    • Kwaliteitstests worden gedaan door machine learning-modellen.
    • Kwaliteitstests worden geleid door een team van professionals op het gebied van kwaliteitsborging.
  • Gegevens valideren via machines: Er zijn validatietechnieken waarbij machine learning-modellen de gegevens beoordelen om hun rapport verder te verstrekken. Ze kunnen noodzakelijke aspecten van vereiste gegevens valideren, zoals duur, audiokwaliteit, formaat, enz.

Tips om uw proces voor gegevensverzameling op afstand succesvol te maken

Proces voor gegevensverzameling op afstand

  • Bouw een gebruiksvriendelijke interface: Vooral de gegevensverzameling op afstand oplossing die u ontwerpt, moet functioneel zijn en een geweldige gebruikerservaring bieden. De oplossing moet naadloos werken om gegevens te verzamelen en het proces voor de gebruikers gemakkelijker te maken.
  • Een centraal administratiesysteem hebben: Het verbindt alle noodzakelijke componenten van het proces en helpt bij het beheren van verschillende processen vanuit één enkele bron. Enkele functies van een centraal administratiesysteem zijn:
    • Het is het masterplatform voor het hele proces.
    • Het helpt bij het verbinden met financiële zaken.
    • Het wordt gebruikt om uitnodigingen naar een gebruikersbestand te sturen.
    • Het regelt de stroom van inzendingen uit meerdere bronnen.
    • Het helpt bij het beheer van het betalingsproces.
  • Creëer effectieve en geldige wervingsstrategieën: De grootste uitdaging bij het verzamelen van de gegevens van verschillende demografische gegevens is het werven van de juiste mensen. Als u geen prominent merk heeft, is de kans dat mensen hun gegevens voor geld ruilen zeer klein.

Daarom moet u effectieve strategieën invoeren waarmee mensen echt waarde in uw proces kunnen zien en gemakkelijk overeenstemming kunnen bereiken over hun bijdrage.

Conclusie

Op afstand verzamelen van spraakgegevens is een geweldig proces dat de komende jaren een enorme vlucht zal nemen. Met de voortschrijdende technologie neemt de behoefte aan dergelijke oplossingen toe. Dus als u ook een gerelateerd idee in gedachten heeft en een manier nodig hebt om het uit te voeren, praat dan vandaag nog met onze deskundige teams.

Sociale Share