O mercado de reconhecimento de voz, no mundo, deverá crescer para $ 84.97 bilhões até 2032 de US$ 10.7 bilhões em 2023 a um CAGR de 23.7%.
Personalizar a coleta de dados de fala é crucial para o sucesso de seus projetos de IA e aprendizado de máquina (ML). Esteja você criando agentes de IA conversacionais, modelos de reconhecimento de fala ou outros aplicativos baseados em voz, a qualidade e a diversidade dos seus dados de fala podem melhorar ou prejudicar o desempenho do seu modelo.
Neste guia abrangente, exploraremos 7 métodos comprovados para ajudá-lo a personalizar e otimizar seu processo de coleta de dados de fala. Desde a determinação do idioma e dos requisitos demográficos corretos até a integração de técnicas avançadas de aumento de dados, essas estratégias garantirão que você colete os dados de fala de alta qualidade que seus modelos de IA/ML precisam para prosperar.
Vejamos todas as maneiras ou pontos eficazes a serem lembrados antes de personalizar o coleta de dados de fala projeto.
- Idiomas e demografia
- Tamanho da coleção
- Estrutura do roteiro
- Requisitos e formatos de áudio
- Requisitos de entrega e processamento
- Aproveite técnicas avançadas de aumento de dados
- Outros pontos cruciais a serem observados
Idiomas e demografia
O projeto deve primeiro especificar os idiomas de destino e o público-alvo.
Idiomas e dialeto
Comece mantendo o requisito do projeto em mente – os idiomas para os quais o conjunto de dados de fala está sendo coletado e personalizado. Além disso, entenda o requisito de proficiência específico. Por exemplo, o participante deve ser um falante nativo ou um falante não nativo?
Por exemplo - Nativos de língua inglesa
Correr logo atrás da linguagem é o dialeto. Para garantir que o conjunto de dados não sofra de vieses, é aconselhável introduzir intencionalmente dialetos para acomodar a diversidade dos participantes.
Por exemplo – Falantes australianos com sotaque inglês
OPERAÇÃO
Antes de personalizar, é importante saber se há um requisito específico de que os participantes sejam de países específicos. E, se os participantes devem viver atualmente em um país específico.
Por exemplo – Punjabi é falado de forma diferente na Índia e no Paquistão.
Demografia
Além do idioma e da geografia, a personalização também pode ser feita com base na demografia. A distribuição alvo dos participantes com base em idade, sexo, qualificação educacional e muito mais também pode ser feita.
Por exemplo – Adultos vs crianças ou educados vs não educados
[Leia também: Escolhendo o conjunto de dados de reconhecimento de fala certo para seu modelo de IA]
Tamanho da coleção
Seu conjunto de dados afetará o desempenho do seu projeto de dados. No entanto, o tamanho dos dados de coleta de que você precisa também determinará os participantes necessários.
O número total de respondentes
Determine o número total de participantes que serão necessários para o projeto. Caso o projeto exija linguagem coleta de dados de áudio, você deve analisar o número total de participantes necessários por idioma de destino.
Por exemplo – 50% falantes de inglês americano e 50% de inglês australiano
O Número Total de Enunciados
Para construir a coleta de dados de fala, determine o número total de enunciados ou repetições por participante ou o total de repetições necessárias.
Por exemplo – 50 participantes com 25 enunciados por participante = 1250 repetições
Estrutura do script
O roteiro também pode ser customizado para atender as necessidades do projeto, por isso é aconselhável buscar a ajuda de terapeutas da fala para projetar o fluxo do texto. Se o modelo de ML precisar ser treinado em dados bem estruturados, ele deverá levar em consideração o script e o fluxo de trabalho.
Com script vs sem script
Você pode escolher entre usar um texto com script ou um texto natural ou sem script para ser lido pelos participantes.
Em um discurso de texto roteirizado, os participantes lêem o que é exibido na tela. Este método é, principalmente, usado para gravar comandos ou instruções.
Por exemplo – 'Desligue a música', 'Pressione 1 para gravar'.
No discurso não roteirizado, os participantes recebem cenários e são solicitados a enquadrar suas frases e falar da maneira mais natural possível.
Por exemplo – 'Você pode me dizer onde fica o próximo posto de gasolina?'
Coleção de enunciados/palavras de despertar
Caso seja usado texto com script, você deve decidir o número de scripts que serão usados e se cada participante lerá um script único ou um grupo de scripts. Além disso, determine se o script contém uma coleção de palavras e comandos de ativação.
Por exemplo -
Comando 1:
“Alexa, qual é a receita de um cupcake de chocolate?”
“Ok Google, qual é a receita de um cupcake de chocolate?”
“Siri, qual é a receita de um cupcake de chocolate?”
Comando 2:
“Alexa, quando é o voo para Nova York?”
“Google, quando é o voo para Nova York?”
“Siri, quando é o voo para Nova York?”
Requisitos e formatos de áudio
Qualidade de áudio
A qualidade das gravações e a presença de ruído de fundo podem impactar no resultado do projeto. Mas algumas coletas de dados de fala aceitam a presença de ruído. No entanto, é aconselhável ter uma melhor compreensão dos requisitos em termos de taxa de bits, relação sinal-ruído, amplitude e muito mais.
Formato
O formato do arquivo, Os pontos de dados, estrutura de conteúdo, compactação e requisitos de pós-processamento também determinam a qualidade das gravações de fala.
A razão para a importância dos formatos de arquivo é que o modelo precisa identificar a saída do arquivo e ser treinado para reconhecer essa qualidade de som específica.
Definir o requisito de áudio personalizado
Os requisitos de áudio personalizados devem ser mencionados antes do início do processo de coleta. Os clientes podem escolher arquivos de áudio personalizados onde arquivos específicos são agrupados.
[Leia também: Aprimore os modelos de IA com nossos conjuntos de dados de áudio de qualidade em idioma indiano.]
Requisitos de entrega e processamento
Uma vez que os dados de fala são coletados, os clientes podem optar por entregá-los de acordo com suas necessidades.
Requisito de transcrição e anotação
Alguns clientes exigem transcrição e rotulagem de dados antes da entrega. Além disso, eles também podem exigir formas específicas de rotulagem e segmentação.
Às vezes é melhor procurar fonoaudiólogos e especialistas para ajudar na transcrição de fala em vários idiomas para manter a autenticidade do idioma de destino.
Convenções de nomenclatura de arquivos
O processo de formulários de coleta de dados deve especificar qualquer convenção de nomenclatura de arquivo a ser seguida. Se a convenção de nomenclatura for complexa ou estiver além do escopo padrão do processo, poderá atrair custos extras de desenvolvimento.
Diretrizes de entrega
As diretrizes de segurança e entrega devem ser seguidas conforme especificado nos requisitos do projeto. Além disso, se os dados devem ser entregues em pequenos marcos ou como um pacote completo de uma só vez, deve ser especificado. Os clientes também preferem pontualidade monitoramento de progresso atualizações para que possam acompanhar o status do projeto.
Aproveite técnicas avançadas de aumento de dados
- O aumento de dados de fala pode expandir significativamente a diversidade e a robustez do seu conjunto de dados.
- Explore técnicas como mudança de tom de áudio, alongamento de tempo, injeção de ruído e conversão de voz para gerar sinteticamente novas amostras de fala de alta qualidade.
- Integre esses métodos de aumento de dados ao seu fluxo de trabalho de coleta de dados de fala para criar um conjunto de dados mais abrangente e representativo
Outros pontos cruciais a serem observados
As personalizações afetarão como,
- Métodos de coleta de dados usados
- O recrutamento de participantes
- O prazo para entrega
- O custo provisório do projeto
Estudo de caso: coleta de dados de fala multilíngue
A Shaip recentemente fez parceria com uma empresa líder em IA de conversação para coletar dados de fala de alta qualidade em 12 idiomas para sua plataforma de assistente virtual. Ao aproveitar nossa experiência em diversidade linguística e melhores práticas de coleta de dados, entregamos com sucesso um conjunto de dados abrangente que melhorou significativamente a precisão do reconhecimento de fala do cliente e a experiência do usuário em vários mercados.
O futuro da coleta de dados de fala
À medida que as tecnologias de IA e ML continuam a avançar, a procura por dados de voz de alta qualidade só continuará a crescer. As tendências emergentes, como o reconhecimento de fala multilíngue e com vários sotaques, exigirão conjuntos de dados ainda mais diversificados e representativos. Além disso, o uso de dados sintéticos e técnicas avançadas de aumento de dados desempenhará um papel cada vez mais importante na expansão do tamanho e da variedade dos conjuntos de dados de fala.
Na Shaip, temos o compromisso de permanecer na vanguarda dessas tendências e fornecer aos nossos clientes serviços de coleta de dados de fala da mais alta qualidade para potencializar suas inovações em IA/ML.
Conclusão
Seguindo esses 7 métodos comprovados, você pode projetar e executar um projeto de coleta de dados de fala que prepara seus aplicativos de IA/ML para o sucesso. Lembre-se de que a qualidade e a diversidade dos seus dados de fala são fundamentais; portanto, invista o tempo e os recursos necessários para criar um conjunto de dados que realmente atenda aos requisitos do seu projeto.
Se precisar de mais assistência para personalizar e otimizar sua coleta de dados de fala, os especialistas da Shaip estão aqui para ajudar. Entre em contato conosco hoje mesmo para saber como nossos serviços de dados completos podem elevar seus recursos de IA/ML.
[Leia também: Compreendendo o processo de coleta de dados de áudio para reconhecimento automático de fala]
