Thị trường nhận dạng giọng nói trên thế giới dự kiến sẽ phát triển $ 84.97 tỷ bởi 2032 từ 10.7 tỷ đô la vào năm 2023 với tốc độ CAGR là 23.7%.
Việc tùy chỉnh thu thập dữ liệu giọng nói là rất quan trọng cho sự thành công của các dự án AI và máy học (ML) của bạn. Cho dù bạn đang xây dựng tác nhân AI đàm thoại, mô hình nhận dạng giọng nói hay các ứng dụng dựa trên giọng nói khác, chất lượng và tính đa dạng của dữ liệu giọng nói có thể quyết định hoặc phá vỡ hiệu suất của mô hình.
Trong hướng dẫn toàn diện này, chúng ta sẽ khám phá 7 phương pháp đã được chứng minh để giúp bạn tùy chỉnh và tối ưu hóa quy trình thu thập dữ liệu giọng nói của mình. Từ việc xác định các yêu cầu về ngôn ngữ và nhân khẩu học phù hợp cho đến tích hợp các kỹ thuật tăng cường dữ liệu nâng cao, các chiến lược này sẽ đảm bảo bạn thu thập dữ liệu giọng nói chất lượng cao mà mô hình AI/ML của bạn cần để phát triển.
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.
- 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
- Tận dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu nâng cao
- 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
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.
[Cũng đọc: Nâng cao các mô hình AI với bộ dữ liệu âm thanh tiếng Ấn Độ chất lượng của chúng tôi.]
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.
Tận dụng các kỹ thuật tăng cường dữ liệu nâng cao
- Việc tăng cường dữ liệu giọng nói có thể mở rộng đáng kể tính đa dạng và độ tin cậy của tập dữ liệu của bạn.
- Khám phá các kỹ thuật như thay đổi cường độ âm thanh, kéo dài thời gian, chèn tiếng ồn và chuyển đổi giọng nói để tạo ra các mẫu giọng nói mới, chất lượng cao một cách tổng hợp.
- Tích hợp các phương pháp tăng cường dữ liệu này vào quy trình thu thập dữ liệu giọng nói của bạn để tạo tập dữ liệu toàn diện và mang tính đại diện hơn
Những điểm quan trọng khác cần lưu ý
Các tùy chỉnh sẽ tác động như thế nào,
- Phương pháp thu thập dữ liệu được sử dụng
- Việc tuyển dụng những người tham gia
- Tiến trình giao hàng
- Chi phí dự kiến của dự án
Nghiên cứu điển hình: Thu thập dữ liệu giọng nói đa ngôn ngữ
Shaip gần đây đã hợp tác với một công ty AI đàm thoại hàng đầu để thu thập dữ liệu giọng nói chất lượng cao bằng 12 ngôn ngữ cho nền tảng trợ lý ảo của họ. Bằng cách tận dụng chuyên môn của chúng tôi về các phương pháp hay nhất về đa dạng ngôn ngữ và thu thập dữ liệu, chúng tôi đã cung cấp thành công một tập dữ liệu toàn diện giúp cải thiện đáng kể độ chính xác nhận dạng giọng nói của khách hàng và trải nghiệm người dùng trên nhiều thị trường.
Tương lai của việc thu thập dữ liệu giọng nói
Khi công nghệ AI và ML tiếp tục phát triển, nhu cầu về dữ liệu giọng nói chất lượng cao sẽ tiếp tục tăng. Các xu hướng mới nổi, chẳng hạn như nhận dạng giọng nói đa ngôn ngữ và đa giọng, sẽ yêu cầu các bộ dữ liệu mang tính đại diện và đa dạng hơn nữa. Ngoài ra, việc sử dụng dữ liệu tổng hợp và các kỹ thuật tăng cường dữ liệu nâng cao sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc mở rộng quy mô và sự đa dạng của bộ dữ liệu giọng nói.
Tại Shaip, chúng tôi cam kết luôn đi đầu trong các xu hướng này và cung cấp cho khách hàng các dịch vụ thu thập dữ liệu giọng nói chất lượng cao nhất để thúc đẩy các cải tiến AI/ML của họ.
Kết luận
Bằng cách làm theo 7 phương pháp đã được chứng minh này, bạn có thể thiết kế và thực hiện dự án thu thập dữ liệu giọng nói để giúp ứng dụng AI/ML của bạn đạt được thành công. Hãy nhớ rằng chất lượng và tính đa dạng của dữ liệu giọng nói của bạn là điều quan trọng nhất, vì vậy hãy nhớ đầu tư thời gian và nguồn lực cần thiết để tạo tập dữ liệu thực sự đáp ứng yêu cầu của dự án.
Nếu bạn cần hỗ trợ thêm trong việc tùy chỉnh và tối ưu hóa việc thu thập dữ liệu giọng nói của mình, các chuyên gia tại Shaip luôn sẵn sàng trợ giúp. Liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để tìm hiểu cách các dịch vụ dữ liệu đầu cuối của chúng tôi có thể nâng cao khả năng AI/ML của bạn.
[Cũng đọc: Dữ liệu đào tạo nhận dạng giọng nói – Loại, Thu thập dữ liệu và Ứng dụng]
