איסוף נתוני דיבור

7 שיטות מוכחות להתאמה אישית של איסוף נתוני דיבור

שוק הזיהוי הקולי, בעולם, צפוי לצמוח ל 27.16 מיליארדים $ ב2026 מ-10.7 מיליארד דולר בשנת 2020 ב-CAGR של 16.8%.

Customizing speech data collection is crucial for the success of your AI and machine learning (ML) projects. Whether you’re building conversational AI agents, speech recognition models, or other voice-based applications, the quality and diversity of your speech data can make or break your model’s performance.

In this comprehensive guide, we’ll explore 7 proven methods to help you customize and optimize your speech data collection process. From determining the right language and demographic requirements to integrating advanced data augmentation techniques, these strategies will ensure you collect the high-quality speech data your AI/ML models need to thrive.

בואו נסתכל על כל הדרכים או הנקודות היעילות שיש לזכור לפני התאמה אישית של איסוף נתוני דיבור פרויקט.

נקודות שכדאי לזכור בעת התאמה אישית של איסוף נתוני דיבור

  • שפות ודמוגרפיה
  • גודל אוסף
  • מבנה התסריט
  • דרישות שמע ופורמטים
  • דרישות מסירה ועיבוד
  • Leverage Advanced Data Augmentation Techniques
  • נקודות קריטיות נוספות שיש לשים לב אליהן

שפות ודמוגרפיה

על הפרויקט לציין תחילה את שפות היעד ואת היעד הדמוגרפי.

  • שפות ודיאלקט

    התחל בכך שתזכור את דרישת הפרויקט - השפות שעבורן נאסף מערך הדיבור ומותאם אישית. כמו כן, הבן את דרישת המיומנות הספציפית. לדוגמה, האם המשתתף צריך להיות דובר שפת אם או לא דובר שפת אם?

    לדוגמה - דוברי אנגלית שפת אם

    ריצה קרובה על עקבי השפה היא דיאלקט. כדי לוודא שמערך הנתונים אינו סובל מהטיות, מומלץ להציג בכוונה ניבים כדי להתאים לגיוון במשתתפים.

    לדוגמה – דוברי אנגלית אוסטרלית במבטא

  • מדינות

    לפני התאמה אישית, חשוב לדעת אם יש דרישה ספציפית שהמשתתפים צריכים להגיע ממדינות ספציפיות. וכן, האם המשתתפים צריכים לחיות כעת במדינה מסוימת.

    לדוגמה - בהודו ובפקיסטאן מדברים פנג'בי אחרת.

  • דמוגרפיה

    מלבד שפה וגיאוגרפיה, ההתאמה האישית יכולה להתבצע גם על סמך נתונים דמוגרפיים. ניתן לעשות גם חלוקת יעד של משתתפים על סמך גילם, מינם, ההסמכה הלימודית ועוד.

    לדוגמה - מבוגרים מול ילדים או משכילים מול חסרי השכלה

גודל האוסף

מערך הנתונים שלך ישפיע על הביצועים של פרויקט הנתונים שלך. עם זאת, גודל נתוני האיסוף שאתה צריך יקבע גם את המשתתפים הנדרשים.

  • המספר הכולל של המשיבים

    קבע את המספר הכולל של משתתפים שיידרשו לפרויקט. במקרה שהפרויקט דורש שפה איסוף נתוני אודיו, עליך לנתח את מספר המשתתפים הכולל הנדרש לכל שפה ממוקדת.

    לדוגמה – 50% אנגלית אמריקאית ו-50% דוברי אנגלית אוסטרלית

  • המספר הכולל של התבטאויות

    כדי לבנות את אוסף נתוני הדיבור, קבע את המספר הכולל של אמירות או חזרות לכל משתתף או סך החזרות הדרושות.

    לדוגמה – 50 משתתפים עם 25 אמירות לכל משתתף = 1250 חזרות

מבנה התסריט

כמו כן, ניתן להתאים את התסריט בהתאם לצרכי הפרויקט ולכן רצוי להיעזר ב מטפלים בדיבור לעצב את זרימת הטקסט. אם יש לאמן את מודל ה-ML על נתונים מובנים היטב, עליו לקחת בחשבון את התסריט ואת זרימת העבודה.

  • תסריט מול ללא תסריט

    אתה יכול לבחור בין שימוש בטקסט תסריטאי או בטקסט טבעי או לא תסריט שייקרא על ידי המשתתפים.

    בנאום טקסט תסריטאי, המשתתפים קוראים את מה שמוצג על המסך. שיטה זו משמשת, בעיקר, להקלטת פקודות או הוראות.

    לדוגמה – 'כבה את המוזיקה', 'לחץ על 1 כדי להקליט'.

    בנאום ללא כתב, המשתתפים מקבלים תרחישים ומתבקשים למסגר את משפטים ולדבר בצורה טבעית ככל האפשר.

    לדוגמה – 'אתה יכול בבקשה להגיד לי איפה תחנת הדלק הבאה?'

  • אוסף אמירות / מילות השכמה

    במקרה של שימוש בטקסט תסריטאי, עליך להחליט על מספר התסריטים שישמשו, והאם כל משתתף יקרא תסריט ייחודי או קבוצת תסריטים. כמו כן, קבע אם הסקריפט מכיל אוסף של מילים ופקודות ערה.

    לדוגמה -

    פקודה 1:

    "אלכסה, מה המתכון לקאפקייק שוקולד?"

    "אוקי גוגל, מה המתכון לקאפקייק שוקולד?"

    "סירי, מה המתכון לקאפקייק שוקולד?"

    פקודה 2:

    "אלכסה, מתי הטיסה לניו יורק?"

    "גוגל, מתי הטיסה לניו יורק?"

    "סירי, מתי הטיסה לניו יורק?"

דרישות שמע ופורמטים

דרישות שמע איכות השמע משחקת תפקיד מכריע בזיהוי הדיבור איסוף הנתונים תהליך. רעשי רקע מסיחים יכולים להשפיע לרעה על איכות ההערות הקוליות שנאספו. זה עשוי גם להפחית את האפקטיביות של אלגוריתם זיהוי הקול.

  • איכות שמע

    איכות ההקלטות והנוכחות של רעשי רקע יכולים להשפיע על תוצאות הפרויקט. אבל כמה אוספי נתוני דיבור מקבלים נוכחות של רעש. עם זאת, רצוי להבין טוב יותר את הדרישות מבחינת קצב סיביות, יחס אות לרעש, משרעת ועוד.

  • פוּרמָט

    פורמט הקובץ, נקודות מידע, מבנה התוכן, דרישות הדחיסה והעיבוד לאחר מכן קובעות גם את איכות הקלטות הדיבור.

    הסיבה לחשיבותם של פורמטים של קבצים היא שהדגם צריך לזהות את פלט הקובץ ולהיות מאומן לזהות את איכות הצליל המסוימת הזו.

  • הגדר דרישת שמע מותאמת אישית

    יש לציין דרישות שמע מותאמות אישית לפני תחילת תהליך האיסוף. לקוחות יכולים לבחור קבצי אודיו מותאמים אישית שבהם קבצים ספציפיים מוצמדים יחד.

דרישות מסירה ועיבוד

לאחר איסוף נתוני הדיבור, הלקוחות יכולים לבחור להעביר אותם בהתאם לדרישותיהם.

  • דרישת תמלול והערה

    חלק מהלקוחות דורשים תמלול ותיוג נתונים לפני שהם מספקים. בנוסף, הם עשויים לדרוש גם צורות ספציפיות של תיוג ופילוח.

    לפעמים עדיף לחפש פתולוגים בדיבור ומומחים שיסייעו בתמלול דיבור בשפות שונות כדי לשמור על האותנטיות של שפת היעד.

  • מוסכמות שמות קבצים

    השמיים טפסי איסוף נתונים צריך לציין כל מוסכמה של שמות קבצים שיש לפעול לפיה. אם אמנת השמות מורכבת או מעבר להיקף הסטנדרטי של התהליך, היא עלולה למשוך עלויות פיתוח נוספות.

  • הנחיות משלוח

    יש לפעול לפי הנחיות האבטחה והאספקה ​​כמפורט בדרישות הפרויקט. יתרה מכך, יש לציין אם הנתונים אמורים להימסר באבני דרך קטנות או כחבילה שלמה בבת אחת. לקוחות מעדיפים גם זמן ניטור התקדמות עדכונים כדי שיוכלו לעקוב אחר מצב הפרויקט.

Leverage Advanced Data Augmentation Techniques

  • Speech data augmentation can significantly expand the diversity and robustness of your dataset.
  • Explore techniques like audio pitch shifting, time stretching, noise injection, and voice conversion to synthetically generate new, high-quality speech samples.
  • Integrate these data augmentation methods into your speech data collection workflow to create a more comprehensive and representative dataset

נקודות קריטיות נוספות שיש לשים לב אליהן

ההתאמות האישיות ישפיעו כיצד,

  • Data collection methods used
  • גיוס המשתתפים
  • ציר הזמן למשלוח
  • העלות הטנטטיבית של הפרויקט

Case Study: Multilingual Speech Data Collection

Shaip recently partnered with a leading conversational AI company to collect high-quality speech data in 12 languages for their virtual assistant platform. By leveraging our expertise in linguistic diversity and data collection best practices, we successfully delivered a comprehensive dataset that significantly improved the client’s speech recognition accuracy and user experience across multiple markets.

The Future of Speech Data Collection

As AI and ML technologies continue to advance, the demand for high-quality speech data will only continue to grow. Emerging trends, such as multilingual and multi-accent speech recognition, will require even more diverse and representative datasets. Additionally, the use of synthetic data and advanced data augmentation techniques will play an increasingly important role in expanding the size and variety of speech datasets.

At Shaip, we are committed to staying at the forefront of these trends and providing our clients with the highest quality speech data collection services to power their AI/ML innovations.

סיכום

By following these 7 proven methods, you can design and execute a speech data collection project that sets your AI/ML applications up for success. Remember, the quality and diversity of your speech data are paramount, so be sure to invest the time and resources needed to create a dataset that truly meets your project’s requirements.

If you need further assistance in customizing and optimizing your speech data collection, the experts at Shaip are here to help. צור קשר היום to learn how our end-to-end data services can elevate your AI/ML capabilities.

[קרא גם: נתוני אימון לזיהוי דיבור - סוגים, איסוף נתונים ויישומים]

שתף חברתי