Speech Data Collection

7 bewisen Methoden fir d'Speechdatensammlung ze personaliséieren

De Stëmmerkennungsmaart, op der Welt, gëtt erwaart ze wuessen $ 84.97 Milliard vu 2032 vun $ 10.7 Milliarde am Joer 2023 bei engem CAGR vu 23.7%.

D'Anpassung vun der Rieddatensammlung ass entscheedend fir den Erfolleg vun Ären AI a Maschinnléieren (ML) Projeten. Egal ob Dir konversativ AI Agenten, Riederkennungsmodeller oder aner Stëmmbaséiert Uwendungen baut, d'Qualitéit an Diversitéit vun Äre Rieddaten kënnen d'Leeschtung vun Ärem Modell maachen oder briechen.

An dësem ëmfaassende Guide wäerte mir 7 bewährte Methoden entdecken fir Iech ze hëllefen Äre Rieddatensammlungsprozess ze personaliséieren an ze optimiséieren. Vun der Bestëmmung vun der richteger Sprooch an demographescher Ufuerderunge fir d'Integratioun vun fortgeschratt Datenvergréisserungstechniken, dës Strategien garantéieren datt Dir déi héichqualitativ Rieddaten sammelt déi Är AI / ML Modeller brauchen fir ze fléien.

Loosst eis all déi effektiv Weeër oder Punkte kucken, déi am Kapp behalen musse ginn, ier Dir de personaliséiert Ried Daten Kollektioun Projet.

Punkte fir am Kapp ze halen wann Dir d'Rieddatensammlung personaliséiert

  • Sproochen an Demographie
  • Kollektioun Gréisst
  • Struktur vum Skript
  • Audio Ufuerderunge a Formater
  • Liwwerung a Veraarbechtung Ufuerderunge
  • Leverage Advanced Data Augmentation Techniques
  • Aner entscheedend Punkte fir ze notéieren

Sproochen an Demographie

De Projet soll als éischt d'Zilsproochen an d'Zieldemographesch spezifizéieren.

  • Sproochen an Dialekt

    Fänkt un andeems Dir d'Projetfuerderung am Kapp behalen - d'Sprooche fir déi d'Rieddataset gesammelt a personaliséiert gëtt. Verstinn och déi spezifesch Kompetenzfuerderung. Zum Beispill, soll de Participant en Mammesprooch oder en Net-Mammesprooch sinn?

    Zum Beispill - Mammesproochler

    Lafen no op den Fersen vun der Sprooch ass Dialekt. Fir sécherzestellen datt den Dataset net vu Biases leid, ass et unzeroden Dialekter virsiichteg anzeféieren fir Diversitéit bei de Participanten opzehuelen.

    Zum Beispill - Australian Englesch- Akzenter Spriecher

  • Länner

    Ier Dir personaliséiert, ass et wichteg ze wëssen ob et eng spezifesch Ufuerderung ass datt d'Participanten aus spezifesche Länner solle kommen. An, ob d'Participanten am Moment an engem bestëmmte Land solle liewen.

    Zum Beispill - Punjabi gëtt anescht an Indien a Pakistan geschwat.

  • Demographie

    Nieft Sprooch a Geographie kann d'Personaliséierung och op Basis vun Demographie gemaach ginn. Zilverdeelung vun de Participanten baséiert op hirem Alter, Geschlecht, pädagogescher Qualifikatioun, a méi kann och gemaach ginn.

    Zum Beispill - Erwuessener vs Kanner oder Gebilt vs Ongebilt

Kollektioun Gréisst

Ären Datesaz beaflosst d'Leeschtung vun Ärem Dateprojet. Wéi och ëmmer, d'Sammlungsdatengréisst déi Dir braucht wäert och d'Participanten bestëmmen.

  • D'Gesamtzuel vun de Befroten

    Bestëmmt d'Gesamtzuel vun de Participanten déi fir de Projet erfuerderlech sinn. Am Fall wou de Projet Sprooch verlaangt Sammlung vun Audiodaten, Dir sollt d'Gesamtzuel vun de Participanten analyséieren, déi pro Zilsprooch erfuerderlech ass.

    Zum Beispill - 50% Amerikanesch Englesch an 50% Australesch Englesch Spriecher

  • Total Zuel vun Aussoen

    Fir d'Rieddatensammlung ze bauen, bestëmmen d'Gesamtzuel vun den Aussoen oder Wiederholungen pro Participant oder d'total Wiederholungen déi néideg sinn.

    Zum Beispill – 50 Participanten mat 25 Aussoen pro Participant = 1250 Wiederholungen

Skript Struktur

De Skript kann och personaliséiert ginn fir d'Bedierfnesser vum Projet z'erreechen, also ass et unzeroden d'Hëllef ze sichen Sproochtherapeuten de Flux vum Text ze designen. Wann de ML Modell op gutt strukturéiert Donnéeën trainéiert muss ginn, muss et de Skript an de Workflow berücksichtegen.

  • Scripted vs Unscripted

    Dir kënnt wielen tëscht engem scripted Text ze benotzen oder engem natierlechen oder unscripted Text fir vun de Participanten gelies ze ginn.

    An enger scripted Text Ried liesen d'Participanten wat um Bildschierm ugewise gëtt. Dës Method gëtt meeschtens benotzt fir Kommandoen oder Instruktiounen opzehuelen.

    Zum Beispill - 'Schalt d'Musek aus', 'Dréckt 1 fir opzehuelen.'

    An der ongeschriwener Ried ginn d'Participanten Szenarie gegeben a gefrot hir Sätz ze kadréieren an esou natierlech wéi méiglech ze schwätzen.

    Zum Beispill – 'Kënnt Dir mir w.e.g. soen, wou déi nächst Tankstell ass?'

  • Aussprooch Sammlung / Wakeup Wierder

    Am Fall scripted Text benotzt gëtt, Dir musst d'Zuel vun Scripten entscheeden, datt benotzt ginn, an ob all Participant wäert eng eenzegaarteg Scripten liesen oder eng Grupp vu Scripten. Bestëmmt och ob de Skript eng Sammlung vu wake Wierder a Kommandoen enthält.

    Zum Beispill -

    Kommando 1:

    "Alexa, wat ass d'Rezept fir e Schockela Cupcake?"

    "Ok Google, wat ass d'Rezept fir e Schockela Cupcake?"

    "Siri, wat ass d'Rezept fir e Schockela Cupcake?"

    Kommando 2:

    "Alexa, wéini ass de Fluch op New York?"

    "Google, wéini ass de Fluch op New York?"

    "Siri, wéini ass de Fluch op New York?"

Audio Ufuerderunge a Formater

Audio Ufuerderunge Audioqualitéit spillt eng entscheedend Roll bei der Riederkennung Daten Sammlung Prozess. Oflenkend Hannergrondgeräusche kënnen negativ Auswierkungen op d'Qualitéit vu gesammelten Stëmmnotizen. Dëst kann och d'Effektivitéit vum Stëmmerkennungsalgorithmus reduzéieren.

  • Audioqualitéit

    D'Qualitéit vun den Opzeechnungen an d'Präsenz vum Hannergrondgeräusche kënnen d'Resultat vum Projet beaflossen. Awer e puer Rieddatensammlungen akzeptéieren d'Präsenz vu Kaméidi. Wéi och ëmmer, et ass ubruecht e bessert Verständnis vun den Ufuerderungen ze hunn a punkto Bitrate, Signal-to-Geräusch Verhältnis, Amplituden, a méi.

  • Format

    Dateiformat, daten Punkten, Inhaltsstruktur, Kompressioun a Post-Veraarbechtung Ufuerderunge bestëmmen och d'Qualitéit vu Riedenopnamen.

    De Grond fir d'Wichtegkeet vun Dateiformate ass datt de Modell d'Dateioutput muss identifizéieren an trainéiert ginn fir déi speziell Tounqualitéit ze erkennen.

  • Definéiert Benotzerdefinéiert Audio Ufuerderung

    Benotzerdefinéiert Audio Ufuerderunge sollen virum Ufank vum Sammelprozess ernimmt ginn. D'Clientë kënnen personaliséiert Audiodateien wielen wou spezifesch Dateie matenee vereenegt sinn.

Liwwerung a Veraarbechtung Ufuerderunge

Wann d'Rieddaten gesammelt sinn, kënnen d'Clientë wielen se no hiren Ufuerderunge geliwwert ze kréien.

  • Transkriptioun an Annotatioun Ufuerderung

    E puer Cliente erfuerderen Datentranskriptioun a Label ier se liwweren. Zousätzlech kënne se och spezifesch Forme vu Label a Segmentéierung erfuerderen.

    Heiansdo ass et besser ze sichen Sprooch-Sprooch Pathologen an Experten fir ze hëllefen beim Transkriptioun vu Ried a verschiddene Sproochen fir d'Authentizitéit vun der Zilsprooch z'erhalen.

  • Dateinummkonventiounen

    d' Datensammlung Formen soll all Dateinummkonventioun spezifizéieren fir ze verfollegen. Wann d'Nimmkonventioun komplex ass oder iwwer de Standardomfang vum Prozess ass, kann et extra Entwécklungskäschte unzéien.

  • Liwwerung Richtlinnen

    Sécherheets- a Liwwerungsrichtlinne solle gefollegt ginn wéi an de Projetsufuerderunge spezifizéiert. Ausserdeem, wann d'Donnéeën a klenge Meilesteen geliwwert ginn oder als komplette Package op eemol solle präziséiert ginn. Clienten léiwer och fristgerecht Fortschrëtt Iwwerwachung Updates sou datt se de Status vum Projet verfollegen kënnen.

Leverage Advanced Data Augmentation Techniques

  • D'Speechdatenvergréisserung kann d'Diversitéit an d'Robustitéit vun Ärem Dataset wesentlech ausbauen.
  • Entdeckt Techniken wéi Audio Pitch Verréckelung, Zäitstrecken, Geräischerinjektioun, a Stëmmkonversioun fir synthetesch nei, héichqualitativ Ried Echantillon ze generéieren.
  • Integréiert dës Datevergréisserungsmethoden an Äre Rieddatensammlung Workflow fir e méi ëmfaassend a representativ Datesaz ze kreéieren

Aner entscheedend Punkte fir ze notéieren

D'Personalisatioune beaflossen wéi,

  • Datesammlungsmethoden benotzt
  • D'Rekrutéierung vun de Participanten
  • D'Timeline fir Liwwerung
  • Déi tentativ Käschte vum Projet

Fallstudie: Multilingual Speech Data Collection

Shaip huet viru kuerzem mat enger féierender konversativer AI Firma zesummegeschafft fir qualitativ héichwäerteg Rieddaten an 12 Sprooche fir hir virtuell Assistent Plattform ze sammelen. Andeems mir eis Expertise an der sproochlecher Diversitéit an der Best Praxis vun Datensammlung profitéieren, hu mir erfollegräich eng ëmfaassend Datesaz geliwwert, déi dem Client seng Riederkennungsgenauegkeet a Benotzererfarung iwwer verschidde Mäert wesentlech verbessert huet.

D'Zukunft vun Speech Data Collection

Wéi AI an ML Technologien weider virukommen, wäert d'Nofro fir héichqualitativ Rieddaten nëmme weider wuessen. Entstanen Trends, wéi méisproocheg a multi-akzent Riederkennung, erfuerderen nach méi divers a representativ Datesätz. Zousätzlech wäert d'Benotzung vu syntheteschen Donnéeën a fortgeschratt Datenvergréisserungstechniken eng ëmmer méi wichteg Roll spillen fir d'Gréisst an d'Varietéit vun de Riedsdaten ze vergréisseren.

Bei Shaip si mir engagéiert fir un der Spëtzt vun dësen Trends ze bleiwen an eise Clienten déi héchst Qualitéitssproochdatensammlungsservicer ze bidden fir hir AI / ML Innovatiounen z'ënnerstëtzen.

Konklusioun

Andeems Dir dës 7 bewährte Methoden verfollegt, kënnt Dir e Sproochdatensammlungsprojet designen an ausféieren, deen Är AI / ML Uwendungen op Erfolleg setzt. Denkt drun, d'Qualitéit an d'Diversitéit vun Äre Rieddaten si wichteg, also gitt sécher d'Zäit an d'Ressourcen ze investéieren déi néideg sinn fir en Dataset ze kreéieren deen wierklech den Ufuerderunge vun Ärem Projet entsprécht.

Wann Dir weider Hëllef braucht fir Är Rieddatensammlung ze personaliséieren an ze optimiséieren, sinn d'Experten vu Shaip hei fir ze hëllefen. Kontaktéiert eis haut fir ze léieren wéi eis End-to-End Dateservicer Är AI / ML Fäegkeeten erhéijen.

[Lies och: Speech Recognition Training Data - Typen, Datesammlung an Uwendungen]

Sozial Share