Thu thập dữ liệu giọng nói

6 phương pháp đã được chứng minh để tùy chỉnh thu thập dữ liệu giọng nói

Có một số loại khách hàng khác nhau - một số có ý tưởng rõ ràng về cách dữ liệu lời nói của họ nên được cấu trúc và một số linh hoạt hơn với cách tiếp cận của họ.

Là một nhà cung cấp dịch vụ, chúng tôi phải đảm bảo đáp ứng được cả hai yêu cầu của khách hàng. Tuy nhiên, với một khách hàng linh hoạt với các yêu cầu của họ, có thể họ chưa đưa ra đầy đủ thu thập dữ liệu lời nói một suy nghĩ hoàn chỉnh.

Đây là lúc đóng góp của nhà cung cấp tập dữ liệu giọng nói.

Chúng tôi có trách nhiệm giới thiệu những điểm cần lưu ý trước khi bắt đầu âm thanh thu thập dữ liệu dự án để cho phép các tổ chức AI xác định một giải pháp khả thi, hiệu quả và tiết kiệm chi phí.

Thị trường nhận dạng giọng nói trên thế giới dự kiến ​​sẽ phát triển $ 27.16 tỷ 2026 từ 10.7 tỷ đô la vào năm 2020 với tốc độ CAGR là 16.8%.

Hãy xem xét tất cả các cách hiệu quả hoặc những điểm cần lưu ý trước khi tùy chỉnh thu thập dữ liệu lời nói dự án.

Những điểm cần lưu ý khi tùy chỉnh thu thập dữ liệu giọng nói

  • Ngôn ngữ và nhân khẩu học
  • Kích thước bộ sưu tập
  • Cấu trúc của Script
  • Yêu cầu và định dạng âm thanh
  • Yêu cầu giao hàng và xử lý
  • Những điểm quan trọng khác cần lưu ý

Ngôn ngữ và nhân khẩu học

Dự án trước tiên nên chỉ định ngôn ngữ mục tiêu và nhân khẩu học mục tiêu.

  • Ngôn ngữ và phương ngữ

    Bắt đầu bằng cách ghi nhớ yêu cầu của dự án - các ngôn ngữ mà tập dữ liệu lời nói đang được thu thập và tùy chỉnh. Ngoài ra, hãy hiểu yêu cầu về trình độ cụ thể. Ví dụ, người tham gia nên là người bản ngữ hay không phải người bản ngữ?

    Ví dụ - Người nói tiếng Anh bản ngữ

    Chạy gần theo gót của ngôn ngữ là phương ngữ. Để đảm bảo bộ dữ liệu không bị sai lệch, bạn nên cố ý giới thiệu các phương ngữ để phù hợp với sự đa dạng của người tham gia.

    Ví dụ - Người nói tiếng Anh có giọng Úc

  • Các quốc gia

    Trước khi tùy chỉnh, điều quan trọng là phải biết nếu có một yêu cầu cụ thể rằng những người tham gia phải đến từ các quốc gia cụ thể. Và, liệu những người tham gia hiện có nên sống ở một quốc gia cụ thể hay không.

    Ví dụ - Punjabi được nói khác nhau ở Ấn Độ và Pakistan.

  • Nhân khẩu học

    Bên cạnh ngôn ngữ và địa lý, việc tùy chỉnh cũng có thể được thực hiện dựa trên nhân khẩu học. Cũng có thể thực hiện phân bổ mục tiêu đối tượng tham gia dựa trên độ tuổi, giới tính, trình độ học vấn và hơn thế nữa.

    Ví dụ - Người lớn so với trẻ em hoặc có giáo dục so với không có giáo dục

Kích thước bộ sưu tập

Tập dữ liệu của bạn sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất của dự án dữ liệu của bạn. Tuy nhiên, kích thước dữ liệu thu thập bạn cần cũng sẽ xác định những người tham gia được yêu cầu.

  • Tổng số người trả lời

    Xác định tổng số người tham gia sẽ được yêu cầu cho dự án. Trong trường hợp dự án yêu cầu ngôn ngữ thu thập dữ liệu âm thanh, bạn nên phân tích tổng số người tham gia cần thiết cho mỗi ngôn ngữ được nhắm mục tiêu.

    Ví dụ - 50% người nói tiếng Anh Mỹ và 50% người nói tiếng Anh Úc

  • Tổng số lần xuất hiện

    Để xây dựng bộ sưu tập dữ liệu giọng nói, hãy xác định tổng số lần nói hoặc lặp lại cho mỗi người tham gia hoặc tổng số lần lặp lại cần thiết.

    Ví dụ - 50 người tham gia với 25 lần phát biểu cho mỗi người tham gia = 1250 lần lặp lại

Cấu trúc tập lệnh

Tập lệnh cũng có thể được tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu của dự án, vì vậy bạn nên tìm kiếm sự trợ giúp của nhà trị liệu ngôn ngữ để thiết kế luồng văn bản. Nếu mô hình ML phải được đào tạo về dữ liệu có cấu trúc tốt, thì nó phải xem xét kịch bản và quy trình làm việc.

  • Có kịch bản so với Không có mô tả

    Bạn có thể lựa chọn giữa việc sử dụng một văn bản được viết theo kịch bản hoặc một văn bản tự nhiên hoặc không có mô tả để những người tham gia đọc.

    Trong một bài phát biểu văn bản có kịch bản, những người tham gia đọc những gì được hiển thị trên màn hình. Phương pháp này chủ yếu được sử dụng để ghi lại các lệnh hoặc hướng dẫn.

    Ví dụ - 'Tắt nhạc', 'Nhấn phím 1 để ghi âm.'

    Trong bài phát biểu không có mô tả, những người tham gia được đưa ra các tình huống và được yêu cầu đóng khung các câu của họ và nói một cách tự nhiên nhất có thể.

    Ví dụ - 'Bạn có thể vui lòng cho tôi biết trạm xăng tiếp theo ở đâu không?'

  • Bộ sưu tập Utterance / Wakeup Words

    Trong trường hợp văn bản có tập lệnh được sử dụng, bạn phải quyết định số lượng tập lệnh sẽ được sử dụng và liệu mỗi người tham gia sẽ đọc một tập lệnh duy nhất hay một nhóm tập lệnh. Ngoài ra, hãy xác định xem tập lệnh có chứa một bộ sưu tập các từ và lệnh đánh thức hay không.

    Ví dụ

    Lệnh 1:

    “Alexa, công thức làm bánh cupcake sô cô la là gì?”

    “Ok Google, công thức làm bánh cupcake sô cô la là gì?”

    “Siri, công thức làm bánh cupcake sô cô la là gì?”

    Lệnh 2:

    "Alexa, chuyến bay đến New York khi nào?"

    “Google, chuyến bay đến New York là khi nào?”

    "Siri, chuyến bay đến New York là khi nào?"

Yêu cầu và định dạng âm thanh

Yêu cầu âm thanh Chất lượng âm thanh đóng một vai trò quan trọng trong việc nhận dạng giọng nói thu thập dữ liệu tiến trình. Những tiếng ồn nền gây mất tập trung có thể tác động tiêu cực đến chất lượng của các ghi chú giọng nói đã thu thập. Điều này cũng có thể làm giảm hiệu quả của thuật toán nhận dạng giọng nói.

  • Chất lượng âm thanh

    Chất lượng của các bản ghi và sự hiện diện của tiếng ồn xung quanh có thể ảnh hưởng đến kết quả của dự án. Nhưng một số bộ sưu tập dữ liệu giọng nói chấp nhận sự hiện diện của tiếng ồn. Tuy nhiên, bạn nên hiểu rõ hơn các yêu cầu về tốc độ bit, tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu, biên độ và hơn thế nữa.

  • Định dạng

    Định dạng tệp, điểm dữ liệu, cấu trúc nội dung, yêu cầu nén và xử lý hậu kỳ cũng quyết định chất lượng của bản ghi âm.

    Lý do cho tầm quan trọng của các định dạng tệp là do mô hình phải xác định đầu ra tệp và được đào tạo để nhận ra chất lượng âm thanh cụ thể đó.

  • Xác định yêu cầu âm thanh tùy chỉnh

    Các yêu cầu về âm thanh tùy chỉnh nên được đề cập trước khi bắt đầu quá trình thu thập. Khách hàng có thể chọn các tệp âm thanh tùy chỉnh trong đó các tệp cụ thể được ghép lại với nhau.

Yêu cầu giao hàng và xử lý

Sau khi dữ liệu giọng nói được thu thập, khách hàng có thể chọn phân phối dữ liệu đó theo yêu cầu của họ.

  • Yêu cầu về phiên âm và chú thích

    Một số khách hàng yêu cầu phiên âm và ghi nhãn dữ liệu trước khi phân phối. Ngoài ra, chúng cũng có thể yêu cầu các hình thức ghi nhãn và phân đoạn cụ thể.

    Đôi khi tốt hơn là bạn nên tìm kiếm nhà nghiên cứu bệnh học ngôn ngữ nói và các chuyên gia để giúp phiên âm bài phát biểu bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau để duy trì tính xác thực của ngôn ngữ đích.

  • Quy ước đặt tên tệp

    Sản phẩm biểu mẫu thu thập dữ liệu nên chỉ định bất kỳ quy ước đặt tên tệp nào cần tuân theo. Nếu quy ước đặt tên phức tạp hoặc vượt ra ngoài phạm vi tiêu chuẩn của quy trình, nó có thể thu hút thêm chi phí phát triển.

  • Nguyên tắc giao hàng

    Các hướng dẫn về bảo mật và phân phối phải được tuân thủ như đã nêu trong các yêu cầu của dự án. Hơn nữa, nếu dữ liệu được phân phối theo các mốc thời gian nhỏ hoặc dưới dạng một gói hoàn chỉnh cùng một lúc thì nên được chỉ định. Khách hàng cũng thích hợp thời Giám sát tiến độ cập nhật để họ có thể theo dõi tình trạng dự án.

Những điểm quan trọng khác cần lưu ý

Các tùy chỉnh sẽ tác động như thế nào,

  • Phương pháp thu thập dữ liệu đã sử dụng
  • Việc tuyển dụng những người tham gia
  • Tiến trình giao hàng
  • Chi phí dự kiến ​​của dự án

Khi chọn đúng nhà cung cấp, bạn phải đảm bảo rằng bạn đi cùng người có cả kinh nghiệm để cung cấp các lựa chọn tùy chỉnh và tính linh hoạt để mở rộng dự án một cách dễ dàng. Bản chất của việc thu thập dữ liệu giọng nói là nó phát triển và sự phức tạp thay đổi theo thời gian và nhà cung cấp phù hợp phải có thể theo kịp tốc độ.

Khi tất cả những gì bạn cần là tính linh hoạt và khả năng mở rộng, Shaip là lựa chọn phù hợp. Chúng tôi cung cấp các dịch vụ có thể tùy chỉnh dựa trên các yêu cầu dự án cụ thể của bạn. Chúng tôi cung cấp khả năng mở rộng và linh hoạt giải pháp thu thập dữ liệu cho các dự án đa ngôn ngữ với giá cạnh tranh. Trao đổi với các chuyên gia của chúng tôi để biết cách thức hoạt động của các kỹ thuật tùy chỉnh và thu thập dữ liệu giọng nói của chúng tôi trong việc phát triển AI đàm thoại.

[Cũng đọc: Dữ liệu đào tạo nhận dạng giọng nói – Loại, Thu thập dữ liệu và Ứng dụng]

Xã hội Chia sẻ