7 שיטות מוכחות להתאמה אישית של איסוף נתוני דיבור

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

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.

[קרא גם: שפר את דגמי הבינה המלאכותית עם מערכי השמע האיכותיים שלנו בשפה ההודית.]

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.

מנף טכניקות מתקדמות להגדלת נתונים

• הגדלת נתוני דיבור יכולה להרחיב משמעותית את הגיוון והחוסן של מערך הנתונים שלך.
• חקור טכניקות כמו שינוי גובה הצליל של אודיו, מתיחת זמן, הזרקת רעש והמרת קול כדי ליצור באופן סינתטי דגימות דיבור חדשות ואיכותיות.
• שלב את שיטות הגדלת הנתונים הללו בזרימת העבודה של איסוף נתוני הדיבור שלך כדי ליצור מערך נתונים מקיף ומייצג יותר

נקודות קריטיות נוספות שיש לשים לב אליהן

ההתאמות האישיות ישפיעו כיצד,

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

תיאור מקרה: איסוף נתוני דיבור רב לשוני

שייפ שיתפה לאחרונה פעולה עם חברת בינה מלאכותית מובילה לשיחות כדי לאסוף נתוני דיבור באיכות גבוהה ב-12 שפות עבור פלטפורמת העוזר הוירטואלי שלהם. על ידי מינוף המומחיות שלנו במגוון לשוני ובשיטות עבודה מומלצות לאיסוף נתונים, סיפקנו בהצלחה מערך נתונים מקיף ששיפר משמעותית את דיוק זיהוי הדיבור של הלקוח ואת חווית המשתמש בשווקים מרובים.

העתיד של איסוף נתוני דיבור

ככל שטכנולוגיות AI ו-ML ממשיכות להתקדם, הדרישה לנתוני דיבור באיכות גבוהה רק תמשיך לגדול. מגמות מתפתחות, כגון זיהוי דיבור רב לשוני ורב-מבטא, ידרשו מערכי נתונים מגוונים ומייצגים עוד יותר. בנוסף, השימוש בנתונים סינתטיים ובטכניקות מתקדמות להגדלת נתונים ישחק תפקיד חשוב יותר ויותר בהרחבת הגודל והמגוון של מערכי הנתונים של דיבור.

ב-Shaip, אנו מחויבים להישאר בחזית המגמות הללו ולספק ללקוחותינו את שירותי איסוף נתוני הדיבור האיכותיים ביותר כדי להניע את חידושי ה-AI/ML שלהם.

סיכום

על ידי ביצוע 7 השיטות המוכחות הללו, אתה יכול לעצב ולהוציא לפועל פרויקט איסוף נתוני דיבור שמגדיר את יישומי ה-AI/ML שלך להצלחה. זכור, האיכות והגיוון של נתוני הדיבור שלך הם בעלי חשיבות עליונה, אז הקפד להשקיע את הזמן והמשאבים הדרושים כדי ליצור מערך נתונים שבאמת עונה על דרישות הפרויקט שלך.

אם אתה זקוק לסיוע נוסף בהתאמה אישית ואופטימיזציה של איסוף נתוני הדיבור שלך, המומחים של Shaip כאן כדי לעזור. צור קשר היום כדי ללמוד כיצד שירותי הנתונים מקצה לקצה שלנו יכולים לשפר את יכולות ה-AI/ML שלך.

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