Se espera que el mercado de reconocimiento de voz, en el mundo, crezca a $ 84.97 2032 millones de dólares por de $ 10.7 mil millones en 2023 a una CAGR de 23.7%.
Personalizar la recopilación de datos de voz es crucial para el éxito de sus proyectos de IA y aprendizaje automático (ML). Ya sea que esté creando agentes de IA conversacionales, modelos de reconocimiento de voz u otras aplicaciones basadas en voz, la calidad y diversidad de sus datos de voz pueden mejorar o deshacer el rendimiento de su modelo.
En esta guía completa, exploraremos 7 métodos probados para ayudarlo a personalizar y optimizar su proceso de recopilación de datos de voz. Desde determinar el idioma correcto y los requisitos demográficos hasta la integración de técnicas avanzadas de aumento de datos, estas estrategias garantizarán que usted recopile los datos de voz de alta calidad que sus modelos de IA/ML necesitan para prosperar.
Veamos todas las formas efectivas o puntos a tener en cuenta antes de personalizar el recopilación de datos de voz proyecto.
- Idiomas y demografía
- Tamaño de la colección
- Estructura del guión
- Requisitos y formatos de audio
- Requisitos de entrega y procesamiento
- Aproveche las técnicas avanzadas de aumento de datos
- Otros puntos cruciales a tener en cuenta
Idiomas y demografía
El proyecto primero debe especificar los idiomas objetivo y la demografía objetivo.
Idiomas y Dialecto
Empiece por tener en cuenta los requisitos del proyecto: los idiomas para los que se recopila y personaliza el conjunto de datos de voz. Además, comprenda el requisito de competencia específica. Por ejemplo, ¿el participante debe ser un hablante nativo o no nativo?
Por ejemplo: - Hablantes nativos de inglés
Pisándole los talones al lenguaje está el dialecto. Para asegurarse de que el conjunto de datos no sufra sesgos, es recomendable introducir dialectos intencionalmente para adaptarse a la diversidad de los participantes.
Por ejemplo: – Hablantes con acento de inglés australiano
Países
Antes de personalizar, es importante saber si existe un requisito específico de que los participantes provengan de países específicos. Y, si los participantes deben vivir actualmente en un país específico.
Por ejemplo: – Punjabi se habla de manera diferente en India y Pakistán.
Demografía
Además del idioma y la geografía, la personalización también se puede realizar en función de la demografía. También se puede hacer una distribución objetivo de los participantes en función de su edad, sexo, calificación educativa y más.
Por ejemplo: – Adultos Vs Niños o Educados vs Sin Educación
Tamaño de la colección
Su conjunto de datos afectará el rendimiento de su proyecto de datos. Sin embargo, el tamaño de los datos de recopilación que necesita también determinará los participantes requeridos.
El número total de encuestados
Determine el número total de participantes que se requerirán para el proyecto. En caso de que el proyecto requiera idioma recopilación de datos de audio, debe analizar el número total de participantes necesarios por idioma objetivo.
Por ejemplo: – 50% hablantes de inglés americano y 50% de hablantes de inglés australiano
El número total de expresiones
Para construir la recopilación de datos de voz, determine el número total de declaraciones o repeticiones por participante o el total de repeticiones necesarias.
Por ejemplo: – 50 participantes con 25 enunciados por participante = 1250 repeticiones
Estructura del guión
El guión también se puede personalizar para satisfacer las necesidades del proyecto, por lo que es recomendable buscar la ayuda de logopedas para diseñar el flujo de texto. Si el modelo de ML debe entrenarse con datos bien estructurados, debe tener en cuenta el script y el flujo de trabajo.
Con guión vs sin guión
Puede elegir entre usar un texto con guión o un texto natural o sin guión para que lo lean los participantes.
En un discurso de texto con guión, los participantes leen lo que se muestra en la pantalla. Este método se utiliza, en su mayoría, para registrar comandos o instrucciones.
Por ejemplo: – 'Apaga la música', 'Presiona 1 para grabar'.
En el discurso sin guión, a los participantes se les dan escenarios y se les pide que enmarquen sus oraciones y hablen con la mayor naturalidad posible.
Por ejemplo: – '¿Puedes decirme dónde está la próxima gasolinera?'
Colección de expresiones/Palabras de activación
En caso de que se use texto con guión, debe decidir la cantidad de guiones que se usarán y si cada participante leerá un guión único o un grupo de guiones. Además, determine si la secuencia de comandos contiene una colección de palabras y comandos de activación.
Por ejemplo: –
Comando 1:
“Alexa, ¿cuál es la receta de un cupcake de chocolate?”
"Ok Google, ¿cuál es la receta de un cupcake de chocolate?"
“Siri, ¿cuál es la receta de un pastelito de chocolate?”
Comando 2:
“Alexa, ¿cuándo sale el vuelo a Nueva York?”
“Google, ¿cuándo sale el vuelo a Nueva York?”
“Siri, ¿cuándo sale el vuelo a Nueva York?”
Requisitos y formatos de audio
Calidad de audio
La calidad de las grabaciones y la presencia de ruido de fondo pueden afectar el resultado del proyecto. Pero algunas recopilaciones de datos de voz aceptan la presencia de ruido. Sin embargo, es recomendable tener una mejor comprensión de los requisitos en términos de tasa de bits, relación señal-ruido, amplitud y más.
Formato
El formato de archivo, puntos de datos, la estructura del contenido, la compresión y los requisitos de posprocesamiento también determinan la calidad de las grabaciones de voz.
La razón de la importancia de los formatos de archivo es que el modelo debe identificar la salida del archivo y estar capacitado para reconocer esa calidad de sonido en particular.
Definir requisitos de audio personalizados
Los requisitos de audio personalizados deben mencionarse antes del comienzo del proceso de recopilación. Los clientes pueden elegir archivos de audio personalizados en los que se combinan archivos específicos.
[También lea: Mejore los modelos de IA con nuestros conjuntos de datos de audio de calidad en idioma indio.]
Requisitos de entrega y procesamiento
Una vez que se recopilan los datos de voz, los clientes pueden elegir que se entreguen de acuerdo con sus requisitos.
Requisito de transcripción y anotación
Algunos clientes requieren la transcripción y el etiquetado de datos antes de realizar la entrega. Además, también pueden requerir formas específicas de etiquetado y segmentación.
A veces es mejor buscar patólogos del habla y el lenguaje y expertos para ayudar a transcribir el habla en varios idiomas para mantener la autenticidad del idioma de destino.
Convenciones de nomenclatura de archivos
El sistema formularios de recogida de datos debe especificar cualquier convención de nomenclatura de archivos a seguir. Si la convención de nomenclatura es compleja o va más allá del alcance estándar del proceso, podría generar costos de desarrollo adicionales.
Pautas de entrega
Las pautas de seguridad y entrega deben seguirse como se especifica en los requisitos del proyecto. Además, se debe especificar si los datos se entregarán en pequeños hitos o como un paquete completo a la vez. Los clientes también prefieren la puntualidad seguimiento del progreso actualizaciones para que puedan realizar un seguimiento del estado del proyecto.
Aproveche las técnicas avanzadas de aumento de datos
- El aumento de datos de voz puede ampliar significativamente la diversidad y solidez de su conjunto de datos.
- Explore técnicas como cambio de tono de audio, ampliación de tiempo, inyección de ruido y conversión de voz para generar sintéticamente nuevas muestras de voz de alta calidad.
- Integre estos métodos de aumento de datos en su flujo de trabajo de recopilación de datos de voz para crear un conjunto de datos más completo y representativo.
Otros puntos cruciales a tener en cuenta
Las personalizaciones afectarán cómo,
- Métodos de recopilación de datos utilizados.
- La captación de participantes
- El cronograma de entrega
- El costo tentativo del proyecto
Estudio de caso: recopilación de datos de voz multilingüe
Shaip se asoció recientemente con una empresa líder en inteligencia artificial conversacional para recopilar datos de voz de alta calidad en 12 idiomas para su plataforma de asistente virtual. Al aprovechar nuestra experiencia en diversidad lingüística y mejores prácticas de recopilación de datos, entregamos con éxito un conjunto de datos integral que mejoró significativamente la precisión del reconocimiento de voz del cliente y la experiencia del usuario en múltiples mercados.
El futuro de la recopilación de datos del habla
A medida que las tecnologías de IA y ML sigan avanzando, la demanda de datos de voz de alta calidad seguirá creciendo. Las tendencias emergentes, como el reconocimiento de voz multilingüe y con múltiples acentos, requerirán conjuntos de datos aún más diversos y representativos. Además, el uso de datos sintéticos y técnicas avanzadas de aumento de datos desempeñará un papel cada vez más importante en la ampliación del tamaño y la variedad de los conjuntos de datos de voz.
En Shaip, estamos comprometidos a mantenernos a la vanguardia de estas tendencias y brindar a nuestros clientes servicios de recopilación de datos de voz de la más alta calidad para impulsar sus innovaciones en IA/ML.
Conclusión
Si sigue estos 7 métodos probados, puede diseñar y ejecutar un proyecto de recopilación de datos de voz que prepare sus aplicaciones de IA/ML para el éxito. Recuerde, la calidad y diversidad de sus datos de voz son primordiales, así que asegúrese de invertir el tiempo y los recursos necesarios para crear un conjunto de datos que realmente cumpla con los requisitos de su proyecto.
Si necesita más ayuda para personalizar y optimizar su recopilación de datos de voz, los expertos de Shaip están aquí para ayudarle. Contáctanos hoy mismo para saber cómo nuestros servicios de datos de un extremo a otro pueden mejorar sus capacidades de IA/ML.
[También lea: Datos de entrenamiento de reconocimiento de voz: tipos, recopilación de datos y aplicaciones]
