Speech Unerkennung Training Data

Speech Recognition Training Data - Typen, Datensammlung an Uwendungen

Wann Dir Siri, Alexa, Cortana, Amazon Echo oder anerer als Deel vun Ärem Alldag benotzt, géift Dir dat akzeptéieren Speecherkennung ass en ubiquitären Deel vun eisem Liewen ginn. Dës kënschtlech Intelligenz-ugedriwwen Stëmmassistenten konvertéieren déi verbal Ufroe vun de Benotzer an Text, interpretéieren a verstoen wat de Benotzer seet fir mat enger entspriechender Äntwert ze kommen.

Et gëtt e Bedierfnes fir Qualitéitsdatensammlung fir zouverlässeg Ried, Unerkennungsmodeller z'entwéckelen. Awer entwéckelen Ried Unerkennung Software ass keng einfach Aufgab - genee well d'Mënschlech Ried an all senger Komplexitéit, wéi de Rhythmus, den Akzent, den Toun an d'Klarheet, schwéier ass. A wann Dir Emotiounen zu dëser komplexer Mëschung bäidréit, gëtt et eng Erausfuerderung.

Wat ass Speech Recognition?

Speech Unerkennung ass Software d'Fäegkeet ze erkennen a veraarbecht Mënsch Ried an den Text. Wärend den Ënnerscheed tëscht Stëmmerkennung a Riederkennung fir vill subjektiv kéint schéngen, ginn et e puer fundamental Differenzen tëscht deenen zwee.

Och wa béid Ried a Stëmmerkennung en Deel vun der Stëmmassistent Technologie bilden, maache se zwou verschidde Funktiounen. Speech Unerkennung mécht automatesch Transkriptiounen vu mënschlecher Ried a Kommandoen an Text, während Stëmmerkennung nëmme mat der Unerkennung vum Spriecher seng Stëmm beschäftegt.

Zorte vu Speech Unerkennung

Ier mir sprangen an Ried Unerkennung Zorte, loosst eis e kuerze Bléck op Riederkennungsdaten huelen.

Speech Recognition Data ass eng Sammlung vu mënschleche Ried Audio Opzeechnungen an Text Transkriptioun déi hëllefen Maschinn Léieren Systemer ze trainéieren Stëmmerkennung.

D'Audioopnamen an d'Transkriptioune ginn an de ML System agefouert, sou datt den Algorithmus trainéiert ka ginn fir d'Nuancen vun der Ried ze erkennen a seng Bedeitung ze verstoen.

Och wann et vill Plazen ass wou Dir gratis pre-verpackte Datesätz kënnt kréien, ass et am beschten ze kréien personaliséiert Datesätz fir Är Projeten. Dir kënnt d'Sammlungsgréisst, d'Audio- an d'Lautsprecherfuerderungen, an d'Sprooch auswielen andeems Dir e personaliséierten Dataset hutt.

Speech Data Spektrum

Speech Daten Spektrum identifizéiert d'Qualitéit an den Toun vun der Ried, rangéiert vun natierlechen bis onnatierlech.

  • Scripted Speech Unerkennung Daten

    Wéi den Numm et scho seet, ass Scripted Ried eng kontrolléiert Form vun Daten. D'Spriecher notéieren spezifesch Ausdréck aus engem preparéierten Text. Dës ginn typesch benotzt fir Kommandoen ze liwweren, betount wéi d' Wuert oder Ausdrock gëtt éischter gesot wéi dat wat gesot gëtt.

    Skript Riederkennung ka benotzt ginn wann Dir e Stëmmassistent entwéckelt, deen d'Befehle soll ophuelen, déi mat variéierte Spriecher Akzenter erausginn.

  • Szenario-baséiert Ried Unerkennung

    An enger Szenario-baséiert Ried gëtt de Spriecher gefrot fir e bestëmmte Szenario virzestellen an a Stëmm commandéiert baséiert op dem Szenario. Op dës Manéier ass d'Resultat eng Sammlung vu Stëmmbefehl déi net scripted awer kontrolléiert sinn.

    Szenario-baséiert Rieddaten sinn erfuerderlech vun Entwéckler déi sichen en Apparat z'entwéckelen deen alldeeglech Ried mat senge verschiddenen Nuancen versteet. Zum Beispill, fir Richtungen ze froen fir an déi nootste Pizza Hut ze goen mat enger Rei vu Froen.

  • Natural Speech Unerkennung

    Direkt um Enn vum Riedespektrum ass Ried déi spontan, natierlech an op keng Manéier kontrolléiert ass. De Spriecher schwätzt fräi mat sengem natierleche Gespréichstoun, Sprooch, Pitch, an Tenor.

    Wann Dir eng ML-baséiert Applikatioun op Multi-Speaker Ried Unerkennung trainéiere wëllt, dann eng unscripted oder Gespréichsried Dataset ass nëtzlech.

Datesammlung Komponente fir Speech Projects

Speech Daten Kollektioun Eng Serie vu Schrëtt involvéiert an der Rieddatensammlung suergt dofir datt déi gesammelt Donnéeë vu Qualitéit sinn an hëllefen bei der Ausbildung vun héichqualitativen AI-baséiert Modeller.

Verstoen néideg Benotzer Äntwerte

Start andeems Dir déi erfuerderlech BenotzerÄntwerte fir de Modell versteet. Fir e Riederkennungsmodell z'entwéckelen, sollt Dir Daten sammelen déi enk den Inhalt representéieren deen Dir braucht. Sammelt Daten aus real-Welt Interaktiounen fir Benotzerinteraktiounen an Äntwerten ze verstoen. Wann Dir en AI-baséiert Chat Assistent baut, kuckt op d'Chat Logbicher, Call Opzeechnunge, Chat Dialogbox Äntwerte fir en Dataset ze kreéieren.

Iwwerpréift déi Domain-spezifesch Sprooch

Dir braucht souwuel generesch wéi och Domain-spezifesch Inhalter fir eng Ried Unerkennung Dataset. Wann Dir generesch Rieddaten gesammelt hutt, sollt Dir d'Donnéeën duerchsichen an déi generesch vu spezifeschen trennen.

Zum Beispill kënnen d'Clienten uruffen fir e Rendez-vous ze froen fir op Glaukom an engem Auge Care Center ze kontrolléieren. No engem Rendez-vous froen ass en héich generesche Begrëff, awer Glaukom ass Domain-spezifesch.

Ausserdeem, wann Dir e Sproocherkennungs ML Modell trainéiert, gitt sécher datt Dir en trainéiert fir Sätze z'identifizéieren anstatt individuell unerkannt Wierder.

Rekord Mënsch Speech

Nodeem d'Donnéeën aus den zwee virdrun Schrëtt gesammelt goufen, géif de nächste Schrëtt d'Mënsche kréien fir déi gesammelt Aussoen opzehuelen.

Et ass essentiell fir eng ideal Längt vum Skript ze halen. D'Leit froen méi wéi 15 Minutten Text ze liesen kéint kontraproduktiv sinn. Erhalen e Minimum 2 - 3 Sekonnen Spalt tëscht all opgeholl Ausso.

Loosst d'Opnahm dynamesch sinn

Baut e Riedelager vu verschiddene Leit, schwätzt Akzenter, Stiler opgeholl ënner verschiddenen Ëmstänn, Apparater an Ëmfeld. Wann d'Majoritéit vun zukünfteg Benotzer d'Festnetz benotze wäerten, sollt Är Riedsammlungsdatebank eng bedeitend Representatioun hunn déi dës Ufuerderung entsprécht.

Induzéieren Verännerlechkeet am Speech Recording

Wann d'Zilëmfeld opgeriicht ass, frot Är Datesammlungsujeten de virbereet Skript ënner engem ähnlechen Ëmfeld ze liesen. Frot d'Sujete keng Suergen iwwer d'Feeler ze maachen an d'Rendement esou natierlech wéi méiglech ze halen. D'Iddi ass eng grouss Grupp vu Leit ze hunn de Skript an deemselwechten Ëmfeld opzehuelen.

Transkriptioun vun de Rieden

Wann Dir de Skript mat multiple Sujeten opgeholl hutt (mat Feeler), sollt Dir mat der Transkriptioun weidergoen. Halt d'Feeler intakt, well dëst hëlleft Iech Dynamik a Varietéit an gesammelten Donnéeën z'erreechen.

Amplaz datt d'Mënschen de ganzen Text Wuert fir Wuert transkriptéiere kënnen, kënnt Dir e Ried-zu-Text-Motor involvéieren fir d'Transkriptioun ze maachen. Wéi och ëmmer, mir proposéieren och datt Dir mënschlech Transkripter benotzt fir Feeler ze korrigéieren.

Entwéckelt en Test Set

En Testset z'entwéckelen ass entscheedend well et e Virsprong fir d' Sproochmodell.

Maacht e Paar vun der Ried an entspriechend Text a maacht se a Segmenter.

Nodeems Dir déi gesammelt Elementer gesammelt hutt, extrahéiert eng Probe vun 20%, déi den Testset bilden. Et ass net den Trainingsset, awer dës extrahéiert Donnéeën loossen Iech wëssen ob den trainéierte Modell Audio transkribéiert op deem et net trainéiert gouf.

Build Sprooch Training Modell a Moossnam

Baut elo de Sproocherkennungssproochmodell mat den Domainspezifesche Aussoen an zousätzlech Variatiounen wann néideg. Wann Dir de Modell trainéiert hutt, sollt Dir ufänken ze moossen.

Huelt den Trainingsmodell (mat 80% ausgewielten Audiosegmenter) a test et géint den Testset (extraitéiert 20% Dataset) fir Prognosen an Zouverlässegkeet ze kontrolléieren. Kuckt fir Feeler, Musteren a fokusséiert op Ëmweltfaktoren déi fix kënne ginn.

Méiglech Benotzungsfäll oder Uwendungen

Speech Unerkennung benotzen Fall

Stëmmapplikatioun, Smart Apparater, Ried zu Text, Clientssupport, Inhaltsdiktatioun, Sécherheetsapplikatioun, Autonom Gefierer, Notiz fir Gesondheetsariichtung.

Riederkennung mécht eng Welt vu Méiglechkeeten op, an d'Benotzeradoptioun vu Stëmmapplikatiounen ass iwwer d'Jore eropgaang.

E puer vun de gemeinsam Uwendungen vun Ried Unerkennung Technologie gehéieren:

  1. Stëmm Sich Applikatioun

    Geméiss Google, iwwer 20% vu Recherchen, déi op der Google App gemaach goufen, sinn Stëmm. Aacht Milliarde Leit gi virgesinn fir Stëmmassistenten bis 2023 ze benotzen, eng schaarf Erhéijung vun de virausgesoten 6.4 Milliarden am Joer 2022.

    Stëmm Sich Adoptioun ass wesentlech iwwer d'Jore eropgaang, an dësen Trend gëtt virausgesot weiderzegoen. Konsumenten vertrauen op Stëmm Sich fir Ufroen ze sichen, Produkter ze kafen, Geschäfter ze fannen, lokal Geschäfter ze fannen, a méi.

  2. Home Apparater / Smart Apparater

    Stëmmerkennungstechnologie gëtt benotzt fir Stëmmbefehle fir Heem Smart Geräter wéi Fernseher, Luuchten an aner Apparater ze liwweren. 66% vun de Konsumenten a Groussbritannien, US an Däitschland hunn uginn datt se Stëmmassistente benotzt hunn wann se Smart Apparater a Spriecher benotzen.

  3. Ried zum Text

    Speech-to-Text Uwendunge gi benotzt fir gratis Informatik ze hëllefen wann Dir E-Mailen, Dokumenter, Berichter an anerer tippt. Ried zum Text eliminéiert d'Zäit fir Dokumenter auszeginn, Bicher a Mailen ze schreiwen, Ënnertitelvideoen an Text iwwersetzen.

  4. Clientsdéngscht

    Speech Unerkennung Uwendungen ginn haaptsächlech am Client Service an Ënnerstëtzung benotzt. E Riederkennungssystem hëlleft Clientsserviceléisungen 24/7 zu engem bezuelbare Präis mat enger limitéierter Zuel vu Vertrieder ze bidden.

  5. Inhalt Diktat

    Inhaltsdiktatioun ass eng aner Ried Unerkennung benotzen Fall dat hëlleft Studenten an Akademiker extensiv Inhalt an enger Fraktioun vun Zäit ze schreiwen. Et ass zimmlech hëllefräich fir Studenten an engem Nodeel wéinst Blannheet oder Visiounsproblemer.

  6. Sécherheet Uwendung

    Stëmmerkennung gëtt extensiv fir Sécherheets- an Authentifikatiounszwecker benotzt andeems se eenzegaarteg Stëmmcharakteristike identifizéiert. Amplaz datt d'Persoun sech selwer identifizéiert mat perséinlechen Informatioune geklaut oder mëssbraucht, erhéicht d'Stëmmbiometrie d'Sécherheet.

    Ausserdeem huet d'Stëmmerkennung fir Sécherheetszwecker d'Client Zefriddenheetsniveauen verbessert wéi et mam erweiderten Loginprozess an d'Umeldungsduplikatioun ewechgeet.

  7. Stëmm Kommandoe fir Gefierer

    Gefierer, virun allem Autoen, hunn elo eng gemeinsam Stëmmerkennungsfunktioun fir d'Fuerersécherheet ze verbesseren. Et hëlleft de Chauffeuren sech op de Fuere konzentréieren andeems se einfach Stëmmbefehle akzeptéieren wéi Radiostatiounen auswielen, Uruff maachen oder de Volume reduzéieren.

  8. Notiz fir d'Gesondheetsversuergung

    Medizinesch Transkriptiounssoftware gebaut mat Riederkennungsalgorithmen erfaasst d'Dokteren hir Stëmmnotizen, Kommandoen, Diagnosen a Symptomer einfach. Medizinesch Notizen erhéijen d'Qualitéit an d'Urgence an der Gesondheetsindustrie.

Hutt Dir e Sproocherkennungsprojet am Kapp, deen Äert Geschäft transforméiere kann? Alles wat Dir braucht ass e personaliséierte Sproocherkennungsdataset.

Eng AI-baséiert Riederkennungssoftware muss op zouverlässeg Datesätz op Maschinnléiere Algorithmen trainéiert ginn fir Syntax, Grammatik, Sazstruktur, Emotiounen an Nuancen vu mënschlecher Ried z'integréieren. Virun allem, d'Software soll dauernd léieren a reagéieren - wuessen mat all Interaktioun.

Bei Shaip liwwere mir ganz personaliséiert Riederkennungsdatesets fir verschidde Maschinnléiereprojeten. Mat Shaip hutt Dir Zougang zu der héchste Qualitéit Mooss-feieren Training Daten dat ka benotzt ginn fir en zouverléissege Riederkennungssystem ze bauen an ze verkafen. Kontaktéiert eis Experten fir e verständlecht Verständnis vun eisen Offeren.

[Lies och: De komplette Guide zu Conversational AI]

Sozial Share