Datos de entrenamiento de reconocimiento de voz

Datos de entrenamiento de reconocimiento de voz: tipos, recopilación de datos y aplicaciones

Si usa Siri, Alexa, Cortana, Amazon Echo u otros como parte de su vida diaria, aceptaría que Reconocimiento de voz se ha convertido en una parte omnipresente de nuestras vidas. Estas impulsada por inteligencia artificial los asistentes de voz convierten las consultas verbales de los usuarios en texto, interpretan y comprenden lo que el usuario dice para dar una respuesta adecuada.

Existe la necesidad de una recopilación de datos de calidad para desarrollar modelos confiables de reconocimiento de voz. Pero, desarrollando software de reconocimiento de voz no es una tarea sencilla, precisamente porque es difícil transcribir el habla humana en toda su complejidad, como el ritmo, el acento, el tono y la claridad. Y, cuando agregas emociones a esta mezcla compleja, se convierte en un desafío.

¿Qué es el reconocimiento de voz?

El reconocimiento de voz es la capacidad del software para reconocer y procesar habla humana en texto. Si bien la diferencia entre el reconocimiento de voz y el reconocimiento de voz puede parecer subjetiva para muchos, existen algunas diferencias fundamentales entre los dos.

Aunque tanto el habla como el reconocimiento de voz forman parte de la tecnología de asistente de voz, realizan dos funciones diferentes. El reconocimiento de voz realiza transcripciones automáticas del habla humana y los comandos en texto, mientras que el reconocimiento de voz solo trata de reconocer la voz del hablante.

Tipos de reconocimiento de voz

Antes de saltar a tipos de reconocimiento de voz, echemos un breve vistazo a los datos de reconocimiento de voz.

Los datos de reconocimiento de voz son una colección de grabaciones de audio de voz humana y transcripción de texto que ayudan a entrenar sistemas de aprendizaje automático para de reconocimiento de voz.

Las grabaciones de audio y las transcripciones se ingresan en el sistema ML para que el algoritmo pueda entrenarse para reconocer los matices del habla y comprender su significado.

Si bien hay muchos lugares donde puede obtener conjuntos de datos preempaquetados gratuitos, es mejor obtener conjuntos de datos personalizados para tus proyectos Puede seleccionar el tamaño de la colección, los requisitos de audio y altavoz, y el idioma al tener un conjunto de datos personalizado.

Espectro de datos de voz

datos de voz El espectro identifica la calidad y el tono del habla, desde natural hasta antinatural.

  • Datos de reconocimiento de voz con secuencias de comandos

    Como sugiere el nombre, el habla con secuencias de comandos es una forma controlada de datos. Los hablantes graban frases específicas de un texto preparado. Éstos se utilizan típicamente para entregar comandos, enfatizando cómo el Palabra o frase se dice más que lo que se dice.

    El reconocimiento de voz con secuencias de comandos se puede utilizar cuando se desarrolla un asistente de voz que debe captar los comandos emitidos con acentos de orador variados.

  • Reconocimiento de voz basado en escenarios

    En un discurso basado en escenarios, se le pide al orador que imagine un escenario particular y emita un comando de voz basado en el escenario. De esta forma, el resultado es una colección de comandos de voz que no están escritos sino controlados.

    Los desarrolladores que buscan desarrollar un dispositivo que comprenda el habla cotidiana con sus diversos matices requieren datos de voz basados ​​en escenarios. Por ejemplo, pedir indicaciones para ir al Pizza Hut más cercano usando una variedad de preguntas.

  • Reconocimiento de voz natural

    Justo al final del espectro del habla está el habla espontánea, natural y no controlada de ninguna manera. El hablante habla libremente usando su tono de conversación natural, lenguaje, tono y tenor.

    Si desea entrenar una aplicación basada en ML en el reconocimiento de voz de varios oradores, entonces una aplicación sin guión o discurso conversacional conjunto de datos es útil.

Componentes de recopilación de datos para proyectos de voz

Recopilación de datos de voz Una serie de pasos involucrados en la recopilación de datos de voz garantizan que los datos recopilados sean de calidad y ayuden a entrenar modelos basados ​​en IA de alta calidad.

Comprender las respuestas requeridas del usuario

Comience por comprender las respuestas de usuario requeridas para el modelo. Para desarrollar un modelo de reconocimiento de voz, debe recopilar datos que representen fielmente el contenido que necesita. Recopile datos de interacciones del mundo real para comprender las interacciones y respuestas de los usuarios. Si está creando un asistente de chat basado en IA, mire los registros de chat, las grabaciones de llamadas, las respuestas del cuadro de diálogo de chat para crear un conjunto de datos.

Escrutar el lenguaje específico del dominio

Necesita contenido genérico y específico del dominio para un conjunto de datos de reconocimiento de voz. Una vez que haya recopilado datos de voz genéricos, debe examinarlos y separar los genéricos de los específicos.

Por ejemplo, los clientes pueden llamar para pedir una cita para controlar el glaucoma en un centro de atención oftalmológica. Pedir una cita es un término muy genérico, pero el glaucoma es un dominio específico.

Además, al entrenar un modelo ML de reconocimiento de voz, asegúrese de entrenarlo para identificar frases en lugar de individualmente palabras reconocidas.

Grabar voz humana

Después de recopilar datos de los dos pasos anteriores, el siguiente paso implicaría que los humanos registren las declaraciones recopiladas.

Es fundamental mantener una longitud ideal del guión. Pedirle a la gente que lea más de 15 minutos de texto podría ser contraproducente. Mantenga un espacio mínimo de 2 a 3 segundos entre cada declaración grabada.

Permitir que la grabación sea dinámica.

Cree un repositorio de voz de varias personas, acentos de habla, estilos grabados en diferentes circunstancias, dispositivos y entornos. Si la mayoría de los futuros usuarios van a utilizar el teléfono fijo, su base de datos de recopilación de voz debe tener una representación significativa que coincida con ese requisito.

Inducir la variabilidad en la grabación de voz

Una vez que se haya configurado el entorno de destino, solicite a los sujetos de recopilación de datos que lean el guión preparado en un entorno similar. Pida a los sujetos que no se preocupen por los errores y mantengan la interpretación lo más natural posible. La idea es tener un grupo grande de personas grabando el guión en el mismo ambiente.

Transcribir los discursos

Una vez que haya grabado el guión utilizando varios temas (con errores), debe continuar con la transcripción. Mantenga intactos los errores, ya que esto le ayudaría a lograr dinamismo y variedad en los datos recopilados.

En lugar de que los humanos transcriban el texto completo palabra por palabra, puede involucrar un motor de voz a texto para hacer la transcripción. Sin embargo, también le sugerimos que emplee transcriptores humanos para corregir errores.

Desarrollar un conjunto de prueba

El desarrollo de un conjunto de prueba es crucial, ya que es un favorito para el modelo de lenguaje.

Haz un par del discurso y el texto correspondiente y conviértelos en segmentos.

Después de reunir los elementos recolectados, extraer una muestra del 20%, que conforma el conjunto de prueba. No es el conjunto de entrenamiento, pero estos datos extraídos le permitirán saber si el modelo entrenado transcribe audio en el que no ha sido entrenado.

Construya un modelo de capacitación en idiomas y mida

Ahora construya el modelo de lenguaje de reconocimiento de voz utilizando las declaraciones específicas del dominio y variaciones adicionales si es necesario. Una vez que haya entrenado el modelo, debe comenzar a medirlo.

Tome el modelo de entrenamiento (con el 80 % de los segmentos de audio seleccionados) y pruébelo con el conjunto de prueba (20 % del conjunto de datos extraído) para verificar las predicciones y la confiabilidad. Compruebe si hay errores, patrones y concéntrese en los factores ambientales que pueden corregirse.

Posibles casos de uso o aplicaciones

Caso de uso de reconocimiento de voz

Aplicación de voz, electrodomésticos inteligentes, voz a texto, atención al cliente, dictado de contenido, aplicación de seguridad, vehículos autónomos, toma de notas para atención médica.

El reconocimiento de voz abre un mundo de posibilidades, y la adopción de aplicaciones de voz por parte de los usuarios ha aumentado a lo largo de los años.

Algunas de las aplicaciones comunes de tecnología de reconocimiento de voz incluyen:

  1. Aplicación de búsqueda por voz

    De acuerdo con Google, sobre 20% de las búsquedas realizadas en la aplicación de Google son de voz. Ocho mil millones de personas se proyecta que usen asistentes de voz para 2023, un fuerte aumento con respecto a los 6.4 millones previstos para 2022.

    La adopción de la búsqueda por voz ha aumentado significativamente a lo largo de los años y se prevé que esta tendencia continúe. Los consumidores confían en la búsqueda por voz para buscar consultas, comprar productos, ubicar negocios, encontrar negocios locales y más.

  2. Dispositivos domésticos/Electrodomésticos inteligentes

    La tecnología de reconocimiento de voz se utiliza para proporcionar comandos de voz a dispositivos inteligentes domésticos, como televisores, luces y otros electrodomésticos. 66% de consumidores en el Reino Unido, EE. UU. y Alemania declararon que usaban asistentes de voz cuando usaban dispositivos inteligentes y parlantes.

  3. Dictado a texto

    Las aplicaciones de voz a texto se utilizan para ayudar en la informática gratuita al escribir correos electrónicos, documentos, informes y otros. Dictado a texto elimina el tiempo para escribir documentos, escribir libros y correos, subtitular videos y traducir texto.

  4. Atención al cliente

    Las aplicaciones de reconocimiento de voz se utilizan predominantemente en el servicio y soporte al cliente. Un sistema de reconocimiento de voz ayuda a brindar soluciones de servicio al cliente las 24 horas del día, los 7 días de la semana a un costo asequible con un número limitado de representantes.

  5. Dictado de contenido

    El dictado de contenidos es otro caso de uso de reconocimiento de voz que ayuda a los estudiantes y académicos a escribir contenido extenso en una fracción de tiempo. Es bastante útil para los estudiantes en desventaja debido a la ceguera o problemas de visión.

  6. Aplicación de seguridad

    El reconocimiento de voz se utiliza ampliamente con fines de seguridad y autenticación mediante la identificación de características de voz únicas. En lugar de que la persona se identifique usando información personal robada o mal utilizada, la biometría de voz aumenta la seguridad.

    Además, el reconocimiento de voz por motivos de seguridad ha mejorado los niveles de satisfacción del cliente, ya que elimina el proceso de inicio de sesión extendido y la duplicación de credenciales.

  7. Comandos de voz para vehículos

    Los vehículos, principalmente los automóviles, ahora tienen una función común de reconocimiento de voz para mejorar la seguridad al conducir. Ayuda a los conductores a concentrarse en la conducción al aceptar comandos de voz simples, como seleccionar estaciones de radio, hacer llamadas o reducir el volumen.

  8. Toma de notas para el cuidado de la salud

    El software de transcripción médica creado con algoritmos de reconocimiento de voz captura fácilmente las notas de voz, los comandos, los diagnósticos y los síntomas de los médicos. La toma de notas médicas aumenta la calidad y la urgencia en la industria de la salud.

¿Tiene en mente un proyecto de reconocimiento de voz que pueda transformar su negocio? Todo lo que puede necesitar es un conjunto de datos de reconocimiento de voz personalizado.

Un software de reconocimiento de voz basado en IA debe estar capacitado en conjuntos de datos confiables en algoritmos de aprendizaje automático para integrar la sintaxis, la gramática, la estructura de las oraciones, las emociones y los matices del habla humana. Lo que es más importante, el software debe aprender y responder continuamente, creciendo con cada interacción.

En Shaip, proporcionamos conjuntos de datos de reconocimiento de voz completamente personalizados para varios proyectos de aprendizaje automático. Con Shaip, tienes acceso a la datos de entrenamiento personalizados de la más alta calidad que se puede usar para construir y comercializar un sistema confiable de reconocimiento de voz. Póngase en contacto con nuestros expertos para obtener una comprensión integral de nuestras ofertas.

[También lea: La guía completa de IA conversacional]

Social Share