נתוני אימון לזיהוי דיבור

נתוני אימון לזיהוי דיבור - סוגים, איסוף נתונים ויישומים

אם אתה משתמש ב-Siri, Alexa, Cortana, Amazon Echo או אחרים כחלק מחיי היומיום שלך, היית מקבל את זה זיהוי דיבור הפך לחלק בכל מקום בחיינו. אלה המופעל על ידי בינה מלאכותית עוזרי קול ממירים את השאילתות המילוליות של משתמשים לטקסט, מפרשים ומבינים את מה שהמשתמש אומר כדי להגיע למענה מתאים.

יש צורך באיסוף נתונים איכותי כדי לפתח מודלים אמינים של דיבור וזיהוי. אבל, מתפתח תוכנת זיהוי דיבור זו משימה לא פשוטה - בדיוק בגלל שתעתוק הדיבור האנושי על כל מורכבותו, כמו הקצב, המבטא, הגובה והבהירות, הוא קשה. וכאשר אתה מוסיף רגשות לתמהיל המורכב הזה, זה הופך לאתגר.

מהו זיהוי דיבור?

זיהוי דיבור הוא היכולת של תוכנה לזהות ולעבד דיבור אנושי לתוך טקסט. בעוד שההבדל בין זיהוי קול לזיהוי דיבור עשוי להיראות סובייקטיבי לרבים, ישנם כמה הבדלים מהותיים בין השניים.

למרות שגם זיהוי דיבור וגם זיהוי קול מהווים חלק מטכנולוגיית העוזר הקולי, הם מבצעים שתי פונקציות שונות. זיהוי דיבור מבצע תעתיקים אוטומטיים של דיבור ופקודות אנושיים לטקסט, בעוד שזיהוי קול עוסק רק בזיהוי קולו של הדובר.

סוגי זיהוי דיבור

לפני שאנחנו קופצים סוגי זיהוי דיבור, בואו נסתכל בקצרה על נתוני זיהוי דיבור.

נתוני זיהוי דיבור הם אוסף של הקלטות אודיו של דיבור אנושי ותעתוק טקסט המסייעים לאמן מערכות למידת מכונה עבור זיהוי קולי.

הקלטות השמע והתמלילים מוכנסים למערכת ML כך שניתן לאמן את האלגוריתם לזהות את הניואנסים של הדיבור ולהבין את משמעותו.

אמנם ישנם מקומות רבים שבהם אתה יכול לקבל ערכות נתונים ארוזים מראש בחינם, עדיף להשיג מערכי נתונים מותאמים אישית עבור הפרויקטים שלך. אתה יכול לבחור את גודל האוסף, דרישות האודיו והרמקול והשפה על ידי שימוש במערך נתונים מותאם אישית.

ספקטרום נתוני דיבור

נתוני דיבור הספקטרום מזהה את איכות וגובה הדיבור הנעים בין טבעי לבלתי טבעי.

  • נתוני זיהוי דיבור תסריטאי

    כפי שהשם מרמז, דיבור תסריטאי הוא צורה מבוקרת של נתונים. הדוברים מקליטים ביטויים ספציפיים מטקסט מוכן. אלה משמשים בדרך כלל להעברת פקודות, תוך שימת דגש כיצד מילה או ביטוי נאמר ולא מה שנאמר.

    ניתן להשתמש בזיהוי דיבור בתסריט בעת פיתוח עוזר קולי שאמור לקלוט פקודות שהונפקו באמצעות הדגשות רמקולים מגוונות.

  • זיהוי דיבור מבוסס תרחיש

    בנאום המבוסס על תרחישים, הדובר מתבקש לדמיין תרחיש מסוים ולהציג את א פקודה קולית מבוסס על התרחיש. בדרך זו, התוצאה היא אוסף של פקודות קוליות שאינן כתובות אלא נשלטות.

    נתוני דיבור מבוססי תרחיש נדרשים על ידי מפתחים המעוניינים לפתח מכשיר שמבין דיבור יומיומי על הניואנסים השונים שלו. לדוגמה, בקשת הנחיות להגיע לפיצה האט הקרובה ביותר באמצעות מגוון שאלות.

  • זיהוי דיבור טבעי

    ממש בסוף ספקטרום הדיבור הוא דיבור שהוא ספונטני, טבעי ואינו נשלט בשום אופן. הדובר מדבר בחופשיות תוך שימוש בטון השיחה הטבעי שלו, בשפה, בגובה הצליל והטנור.

    אם אתה רוצה לאמן יישום מבוסס ML על זיהוי דיבור מרובה רמקולים, אז נאום שיחה מערך הנתונים שימושי.

רכיבי איסוף נתונים עבור פרויקטי דיבור

איסוף נתוני דיבור סדרה של שלבים המעורבים באיסוף נתוני דיבור מבטיחים שהנתונים שנאספים יהיו איכותיים ומסייעים בהכשרת מודלים מבוססי בינה מלאכותית באיכות גבוהה.

הבן את תגובות המשתמש הנדרשות

התחל בהבנת תגובות המשתמש הנדרשות עבור המודל. כדי לפתח מודל זיהוי דיבור, עליך לאסוף נתונים המייצגים מקרוב את התוכן שאתה צריך. אסוף נתונים מאינטראקציות בעולם האמיתי כדי להבין את האינטראקציות והתגובות של המשתמשים. אם אתה בונה עוזר צ'אט מבוסס AI, עיין ביומני הצ'אט, הקלטות השיחות, תגובות תיבת הדו-שיח של הצ'אט כדי ליצור מערך נתונים.

בדוק את השפה הספציפית לתחום

אתה דורש גם תוכן כללי וגם תוכן ספציפי עבור מערך נתונים של זיהוי דיבור. לאחר שאספת נתוני דיבור גנריים, עליך לנפות את הנתונים ולהפריד בין הגנרי לספציפי.

לדוגמה, לקוחות יכולים להתקשר לבקש תור לבדיקת גלאוקומה במרכז לטיפול עיניים. בקשת פגישה היא מונח כללי ביותר, אך גלאוקומה היא ספציפית לתחום.

יתרה מכך, בעת אימון מודל ML זיהוי דיבור, הקפד לאמן אותו לזהות ביטויים במקום בנפרד מילים מוכרות.

הקלט דיבור אנושי

לאחר איסוף נתונים משני השלבים הקודמים, השלב הבא יכלול לגרום לבני אדם להקליט את ההצהרות שנאספו.

חיוני לשמור על אורך אידיאלי של התסריט. לבקש מאנשים לקרוא יותר מ-15 דקות של טקסט עלול להיות לא מועיל. שמור על פער של לפחות 2-3 שניות בין כל הצהרה מוקלטת.

אפשר להקלטה להיות דינמית

בנה מאגר דיבור של אנשים שונים, הדגשות דיבור, סגנונות שהוקלטו בנסיבות, מכשירים וסביבות שונות. אם רוב המשתמשים העתידיים הולכים להשתמש בטלפון הקווי, מסד הנתונים של איסוף הדיבור שלך צריך להיות בעל ייצוג משמעותי התואם את הדרישה הזו.

ערכות נתונים באיכות גבוהה של אודיו/דיבור כדי לאמן את מודל הבינה המלאכותית שלך לשיחה.

גררו שונות בהקלטת דיבור

לאחר הגדרת סביבת היעד, בקש מנושאי איסוף הנתונים שלך לקרוא את התסריט המוכן בסביבה דומה. בקשו מהנבדקים לא לדאוג מהטעויות ולשמור על הביצוע טבעי ככל האפשר. הרעיון הוא שקבוצה גדולה של אנשים תקליט את התסריט באותה סביבה.

תמלל את הנאומים

לאחר שהקלטת את התסריט תוך שימוש במספר נושאים (עם טעויות), עליך להמשיך בתמלול. שמור על הטעויות ללא שינוי, מכיוון שזה יעזור לך להשיג דינאמיות ומגוון בנתונים שנאספו.

במקום שבני אדם יתמללו את כל הטקסט מילה במילה, אתה יכול לערב מנוע דיבור לטקסט כדי לבצע את התמלול. עם זאת, אנו גם מציעים לך להעסיק מתמללים אנושיים כדי לתקן טעויות.

פתח מערך מבחנים

פיתוח מערך מבחנים הוא קריטי מכיוון שהוא מוביל בחזית מודל שפה.

הכינו צמד מהדיבור ומהטקסט המתאים והפכו אותם לקטעים.

לאחר איסוף האלמנטים שנאספו, יש לחלץ דגימה של 20%, המהווה את מערך הבדיקה. זה לא ערכת ההדרכה, אבל הנתונים שחולצו זה יודיעו לך אם המודל המאומן מתמלל אודיו שהוא לא עבר הדרכה עליו.

בניית מודל אימון שפה ומדוד

כעת בנה את מודל שפת זיהוי הדיבור באמצעות ההצהרות הספציפיות לתחום וגרסאות נוספות במידת הצורך. לאחר שהכשרת את הדגם, עליך להתחיל למדוד אותו.

קח את מודל האימון (עם 80% מקטעי אודיו נבחרים) ובדוק אותו מול מערך הבדיקה (חולץ 20% מערך הנתונים) כדי לבדוק חיזויים ומהימנות. בדוק אם יש טעויות, דפוסים והתמקד בגורמים סביבתיים שניתן לתקן.

מקרים או יישומים אפשריים לשימוש

מקרה שימוש בזיהוי דיבור

אפליקציית קול, מכשירים חכמים, דיבור לטקסט, תמיכת לקוחות, הכתבת תוכן, אפליקציית אבטחה, כלי רכב אוטונומיים, רישום הערות עבור שירותי בריאות.

זיהוי דיבור פותח עולם של אפשרויות, ואימוץ המשתמש של אפליקציות קול גדל עם השנים.

כמה מהיישומים הנפוצים של טכנולוגיית זיהוי דיבור כוללות:

  1. אפליקציית חיפוש קולי

    על פי גוגל, על 20% מהחיפושים שבוצעו ב-Google app הם קוליים. שמונה מיליארד אנשים צפויים להשתמש בעוזרות קוליות עד 2023, עלייה חדה מ-6.4 מיליארד החזויים ב-2022.

    אימוץ החיפוש הקולי גדל באופן משמעותי במהלך השנים, ומגמה זו צפויה להימשך. צרכנים מסתמכים על חיפוש קולי כדי לחפש שאילתות, לרכוש מוצרים, לאתר עסקים, למצוא עסקים מקומיים ועוד.

  2. מכשירים ביתיים/מכשירים חכמים

    טכנולוגיית זיהוי קולי משמשת כדי לספק פקודות קוליות למכשירים חכמים ביתיים כגון טלוויזיות, אורות ומכשירים אחרים. 66% מהצרכנים בבריטניה, ארה"ב וגרמניה הצהירו שהן השתמשו בעוזרות קוליות בעת שימוש במכשירים ורמקולים חכמים.

  3. נאום לטקסט

    יישומי דיבור לטקסט משמשים כדי לסייע במחשוב חופשי בעת הקלדת דואר אלקטרוני, מסמכים, דוחות ואחרים. נאום לטקסט מבטל את הזמן להקליד מסמכים, לכתוב ספרים ודואר, סרטוני כתוביות ותרגום טקסט.

  4. שירות לקוחות

    יישומי זיהוי דיבור משמשים בעיקר בשירות לקוחות ובתמיכה. מערכת זיהוי דיבור מסייעת במתן פתרונות שירות לקוחות 24/7 בעלות משתלמת עם מספר מוגבל של נציגים.

  5. הכתבת תוכן

    הכתבת תוכן היא אחרת מקרה שימוש בזיהוי דיבור שעוזר לסטודנטים ואקדמאים לכתוב תוכן נרחב בשבריר זמן. זה די מועיל לתלמידים בנחיתות בגלל עיוורון או בעיות ראייה.

  6. יישום אבטחה

    זיהוי קול נמצא בשימוש נרחב למטרות אבטחה ואימות על ידי זיהוי מאפייני קול ייחודיים. במקום שהאדם יזדהה באמצעות מידע אישי שנגנב או נעשה בו שימוש לרעה, ביומטריה קולית מגבירה את האבטחה.

    יתרה מכך, זיהוי קולי למטרות אבטחה שיפר את רמות שביעות הרצון של הלקוחות מכיוון שהוא מבטל את תהליך ההתחברות המורחב ושכפול האישורים.

  7. פקודות קוליות לרכבים

    לרכבים, בעיקר מכוניות, יש כעת תכונת זיהוי קולי משותפת כדי לשפר את בטיחות הנהיגה. זה עוזר לנהגים להתמקד בנהיגה על ידי קבלת פקודות קוליות פשוטות כמו בחירת תחנות רדיו, ביצוע שיחות או הפחתת עוצמת הקול.

  8. רישום הערות לטיפול רפואי

    תוכנת תמלול רפואי שנבנתה באמצעות אלגוריתמים של זיהוי דיבור לוכדת בקלות הערות קוליות, פקודות, אבחנות ותסמינים של הרופאים. רישום פתקים רפואיים מגביר את האיכות והדחיפות בתעשיית הבריאות.

האם יש לך בראש פרויקט זיהוי דיבור שיכול לשנות את העסק שלך? כל מה שאתה עשוי להזדקק הוא מערך נתונים מותאם אישית של זיהוי דיבור.

תוכנת זיהוי דיבור מבוססת בינה מלאכותית צריכה להיות מאומנת על מערכי נתונים אמינים על אלגוריתמים של למידת מכונה כדי לשלב תחביר, דקדוק, מבנה משפטים, רגשות וניואנסים של דיבור אנושי. והכי חשוב, התוכנה צריכה ללמוד ולהגיב ללא הרף - לצמוח עם כל אינטראקציה.

ב-Shaip, אנו מספקים בהתאמה אישית לחלוטין מערכי נתונים של זיהוי דיבור עבור פרויקטים שונים של למידת מכונה. עם שייפ, יש לך גישה לאיכות הגבוהה ביותר בהתאמה אישית נתוני אימונים שניתן להשתמש בו כדי לבנות ולשווק אמין מערכת זיהוי דיבור. צור קשר עם המומחים שלנו להבנה מקיפה של ההיצע שלנו.

שתף חברתי