Algumas décadas atrás, se disséssemos a alguém que poderíamos fazer um pedido de um produto ou serviço simplesmente falando com uma máquina, as pessoas nos classificariam como estranhos. Mas hoje, é um sonho selvagem que se tornou realidade.
O início e a evolução da tecnologia de reconhecimento de fala foram tão fascinantes quanto a ascensão da Inteligência Artificial (IA) ou do Machine Learning (ML). O fato de podermos dar voz a comandos para dispositivos com zero interfaces visíveis é uma revolução da engenharia, reunindo diversos casos de uso que mudam o jogo.
Para colocar as coisas em perspectiva, mais 4.2 bilhões de assistentes de voz estão ativos hoje e os relatórios revelam que até o final de 2024, isso dobrará para 8.4 bilhões. Além disso, mais de 1 bilhão de pesquisas por voz são feitas todo mês. Isso está remodelando a maneira como acessamos informações, pois mais de 50% das pessoas acessam a pesquisa por voz diariamente.
A simplicidade e a conveniência que a tecnologia oferece permitiram que especialistas em tecnologia criassem estratégias para diversas aplicações, incluindo:
- Transcrição de notas de reuniões, documentos legais, vídeos, podcasts e muito mais
- Automação do atendimento ao cliente por meio de URAs – Resposta de voz interativa
- Democratizar a aprendizagem vernácula na educação
- Navegação assistida por voz e assistentes de bordo que executam comandos
- Aplicações ativadas por voz no varejo para comércio de voz e muito mais
À medida que esta tecnologia ganha cada vez mais destaque e dependência, temos de mitigar diversos desafios de reconhecimento de fala também. Desde o preconceito inato em reconhecer e compreender diferentes sotaques até preocupações com privacidade, vários desafios e preocupações precisam ser eliminados para pavimentar o caminho para um ecossistema perfeito habilitado para voz.
Em última análise, a eficácia desta tecnologia aponta para o treino da IA e, em última análise, desafios de coleta de dados de voz. Então, vamos explorar algumas das preocupações mais urgentes neste setor.
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Desafios do reconhecimento de voz em 2024
Diversidade de línguas e sotaques
Praticamente, todo dispositivo é um assistente de voz hoje em dia. De televisões inteligentes e assistentes pessoais a smartphones e até mesmo geladeiras, cada máquina tem um microfone embutido e se conecta à internet, tornando-a pronta para reconhecimento de voz.
Embora este seja um excelente exemplo de globalização, ele também deve ser abordado no contexto da localização. A beleza das línguas é que há inúmeros sotaques, dialetos, pronúncias, velocidade, tom e outras nuances.
O ponto em que o reconhecimento de fala tem dificuldades é em compreender essa diversidade de fala da população global. É por isso que alguns dispositivos têm dificuldade em recuperar as informações corretas que os usuários estão procurando ou em extrair informações irrelevantes com base em sua compreensão da voz.
Altos custos de coleta de dados
A coleta de dados de pessoas do mundo real envolve investimentos pesados. O termo coleta de dados é principalmente abrangente e, muitas vezes, é apenas vagamente compreendido. Quando mencionamos a coleta de dados e as despesas que a cercam, também queremos dizer esforços em termos de:
- Os requisitos de volume de dados de fala são dinamicamente dependentes dos custos de gravação e masterização. Além disso, as despesas podem variar dependendo do domínio de aplicação, onde os dados de fala de assistência médica podem ser mais caros do que os dados de voz de varejo, principalmente devido à escassez de dados.
- Despesas de transcrição e anotação envolvidas na transformação de dados de fala bruta em dados treináveis por modelo
- Despesas com limpeza de dados e controle de qualidade para remover ruídos, sons de fundo, silêncios prolongados, erros em discursos e muito mais
- Despesas envolvidas em compensações aos contribuintes
- Problemas de escalabilidade onde os custos aumentam ao longo do tempo e mais
Tempo como despesa na coleta de dados
Existem dois tipos distintos de despesas – dinheiro e valor monetário. Enquanto os custos apontam para dinheiro, os esforços e o tempo investidos na coleta de dados de voz contribuem para o valor monetário. Independentemente da escala de um projeto, a coleta de dados de voz envolve longos prazos na coleta de dados.
Ao contrário da coleta de dados de imagem, o tempo necessário para implementar verificações de qualidade é maior. Além disso, há vários fatores que afetam cada arquivo de voz testado como OK. Isso pode levar tempo para:
- Padronize formatos de arquivo como mp3, ogg, flac e mais
- Sinalizando arquivos de áudio distorcidos e com ruído
- Classificando e rejeitando emoções e tons em dados de voz e muito mais
Desafios em torno da privacidade e sensibilidade dos dados
Se você pensar bem, a voz de um indivíduo é parte de sua biometria. Semelhante a como o reconhecimento facial e de retina serve como gateways para obter acesso a um ponto de entrada restrito, a voz de uma pessoa também é uma característica distinta.
Quando é tão pessoal, isso se traduz automaticamente na privacidade de um indivíduo. Então, como você estabelece a confidencialidade dos dados e ainda consegue acompanhar seus requisitos de volume em escala?
Quando se trata de usar dados do cliente, é uma área cinzenta. Os usuários não gostariam de contribuir passivamente para os processos de otimização de desempenho do seu modelo de voz sem incentivos. Mesmo com incentivos, técnicas intrusivas também podem gerar reações adversas.
Embora a transparência seja fundamental, ela ainda não resolve os requisitos de volume exigidos pelos projetos.
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Solução para consertar despesas de dinheiro e cronograma em dados de voz
Faça parceria com um provedor de dados de voz
Terceirizar é a resposta mais curta para esse desafio. Ter uma equipe interna para compilar, processar, auditar e treinar dados de voz parece factível, mas é absolutamente tedioso. Exige inúmeras horas humanas para execução, o que também significa que suas equipes acabarão gastando mais tempo fazendo tarefas redundantes do que inovando e refinando resultados. Com ética e responsabilidade também na equação, a solução ideal é abordar um provedor de serviços de dados de voz confiável como nós – Shaip.
Solução para corrigir a variabilidade de sotaque e dialeto
A solução inegável para isso é trazer uma rica diversidade em dados de fala usados para treinar modelos de IA baseados em voz. Quanto mais ampla a gama de etnias e dialetos, mais um modelo é treinado para entender diferenças em dialetos, sotaques e pronúncias.
O Caminho a Seguir
À medida que progredimos mais no caminho para alcançar realidades alternativas movidas a tecnologia, os modelos e soluções de voz serão cada vez mais integrais. A maneira ideal é seguir a rota da terceirização para garantir qualidade, ética e escalas massivas de dados de voz prontos para treinamento são entregues após garantias de qualidade e auditorias.
É exatamente nisso que nós da Shaip também nos destacamos. Nossa gama diversificada de dados de fala garante que as demandas do seu projeto sejam perfeitamente atendidas e também sejam implementadas com perfeição.
Pedimos que entre em contato conosco para atender às suas necessidades.
