איסוף נתוני דיבור

6 שיטות מוכחות להתאמה אישית של איסוף נתוני דיבור

ישנם מספר סוגים שונים של לקוחות - לחלקם יש מושג ברור כיצד יש לבנות את נתוני הדיבור שלהם, וחלקם גמישים יותר בגישה שלהם.

כנותני שירות, עלינו לוודא ששתי הדרישות של הלקוח מתקיימות. עם זאת, עם לקוח גמיש בדרישותיו, יתכן שהוא לא נתן במלואו איסוף נתוני דיבור מחשבה שלמה.

כאן נכנסת לתמונה התרומה של ספק מערך הדיבור.

מוטלת עלינו האחריות להציג את הנקודות שיש לזכור לפני תחילת השמע איסוף הנתונים פרויקט כדי לאפשר לארגוני AI לזהות פתרון ישים, יעיל וחסכוני.

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

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
  • 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

ערכות נתונים קוליות / דיבור / אודיו מהמדף כדי לאמן את מודל הבינה המלאכותית השיחה שלך מהר יותר

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

    אל האני 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.

נקודות קריטיות נוספות שיש לשים לב אליהן

ההתאמות האישיות ישפיעו כיצד,

  • שיטות איסוף נתונים מְשׁוּמָשׁ
  • גיוס המשתתפים
  • ציר הזמן למשלוח
  • העלות הטנטטיבית של הפרויקט

כשאתה בוחר את הספק הנכון, אתה צריך לוודא שאתה הולך עם מישהו שיש לו גם את הניסיון לספק אפשרויות התאמה אישית וגם גמישות כדי להגדיל את הפרויקט ללא מאמץ. טבעו של איסוף נתוני דיבור הוא שהוא מתפתח והמורכבות משתנה עם הזמן, והספק הנכון אמור להיות מסוגל לעמוד בקצב.

כשכל מה שאתה צריך זה גמישות ומדרגיות, שייפ היא הבחירה הנכונה. אנו מציעים שירותים הניתנים להתאמה אישית בהתאם לדרישות הפרויקט הספציפיות שלך. אנו מציעים מדרגיים וגמישים פתרונות איסוף נתונים לפרויקטים רב לשוניים במחירים תחרותיים. שוחח עם המומחים שלנו כדי לדעת כיצד פועלות טכניקות איסוף נתוני הדיבור וההתאמה האישית שלנו פיתוח AI שיחה.

שתף חברתי