Vai trò của dữ liệu trong thế giới kỹ thuật số tối cao ngày nay đang trở nên vô cùng quan trọng. Dữ liệu là cần thiết, cho dù để dự báo kinh doanh, dự báo thời tiết, hoặc thậm chí đào tạo máy tính nhân tạo. Các công nghệ như học máy tận dụng dữ liệu thử nghiệm và đào tạo chất lượng cao để đào tạo các mô hình của họ.
Siri và Alexa là một số ví dụ phổ biến về phần mềm nhận dạng giọng nói hoặc giọng nói được đào tạo. Tuy nhiên, vẫn còn chỗ để cải thiện khi thảo luận về các công nghệ này. Các công ty cố gắng làm việc với các yêu cầu cụ thể vì rất khó có được tập dữ liệu hiện có chứa tất cả dữ liệu đào tạo. Nó được thực hiện bằng cách tận dụng thu thập dữ liệu lời nói từ nhiều nguồn.
Vì vậy, hãy để chúng tôi hiểu trong blog này thu thập dữ liệu giọng nói là gì và nó mang lại lợi ích như thế nào cho phần mềm nhận dạng giọng nói.
Thu thập dữ liệu giọng nói từ xa là gì?
Thu thập dữ liệu giọng nói từ xa là một quá trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và xử lý thêm để tạo bộ dữ liệu cho AI đàm thoại. Nó còn được gọi là thu thập dữ liệu âm thanh. Dữ liệu giọng nói được thu thập từ xa được tích lũy bằng ứng dụng dành cho thiết bị di động hoặc trình duyệt web.
Thông thường, đối với quá trình này, một số lượng người tham gia được tuyển dụng trực tuyến dựa trên ngôn ngữ và hồ sơ nhân khẩu học của họ. Sau đó, họ được yêu cầu ghi lại các mẫu bài phát biểu cho các câu chuyện, điều kiện và tình huống khác nhau. Bằng cách này, các tập dữ liệu được chuẩn bị và khi được yêu cầu, các tập dữ liệu được sử dụng cho các trường hợp sử dụng khác nhau.
Ưu và nhược điểm của việc thu thập dữ liệu giọng nói từ xa?
Giống như mọi công nghệ khác, thu thập dữ liệu âm thanh từ xa cũng có những ưu điểm và nhược điểm của nó. Hãy để chúng tôi xem xét chúng dưới đây:
Ưu điểm: Dưới đây là một số đặc quyền của việc thu thập dữ liệu giọng nói:
- Giải pháp Hiệu quả về Chi phí: Thu thập dữ liệu từ xa thông qua các ứng dụng tiết kiệm hơn là gặp trực tiếp mọi người.
- Có thể tùy chỉnh cao: Dữ liệu có thể được tùy chỉnh và sửa đổi theo thông số kỹ thuật dữ liệu đào tạo chính xác.
- Khả năng mở rộng cao hơn: Nhân viên Crowdsource có thể thu thập dữ liệu trong cơ sở hạ tầng của họ, mang lại tính linh hoạt cao hơn và tùy chọn để mở rộng dự án
- Quyền sở hữu dữ liệu: quyền sở hữu dữ liệu nằm ở bạn.
- Tính linh hoạt của dữ liệu giọng nói: Bạn có thể thu thập các tập dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như lời nói dựa trên kịch bản, dựa trên lệnh hoặc không có mô tả.
Nhược điểm: Có một số nhược điểm khi sử dụng thu thập dữ liệu giọng nói:
- Các thông số kỹ thuật âm thanh khác nhau của những người dùng khác nhau: Thách thức lớn nhất trong quá trình này là làm cho dữ liệu đồng nhất. Khi những người tham gia sử dụng các máy ghi âm hoặc thiết bị kỹ thuật số khác nhau để ghi lại giọng nói của họ, bạn sẽ nhận được tất cả các loại tệp đầu ra.
- Tùy chọn bối cảnh nền hạn chế: Việc thu thập dữ liệu giọng nói không mang lại kết quả tối ưu khi bạn cần một kịch bản nền cụ thể trong dữ liệu của mình. Trong những trường hợp như vậy, bạn sẽ phải thuê một nghệ sĩ lồng tiếng trực tiếp để thực hiện những điều cần thiết.
Tầm quan trọng của nền tảng quản lý đám đông
Thu thập dữ liệu lời nói là một công nghệ đòi hỏi sự tham gia của rất nhiều người từ mọi tầng lớp xã hội. Bản chất của dữ liệu được thu thập phụ thuộc vào yêu cầu của dự án. Quá trình Thu thập dữ liệu trở nên rất phức tạp khi nhiều người cần được tuyển dụng.
Quá trình này bắt đầu với việc lập kế hoạch và tuyển dụng người và tiếp tục chuyển sang phiên âm, chú thích và đảm bảo chất lượng.
Do đó, cần phải có một nền tảng quản lý đám đông tốt để làm cho quy trình hiệu quả và chất lượng. Vì vậy, việc tìm kiếm sự trợ giúp của các chuyên gia thành thạo công nghệ này là điều cần thiết để tiến hành quá trình thu thập dữ liệu một cách liền mạch.
Làm thế nào để duy trì chất lượng trong khi tìm nguồn cung ứng đám đông?
Để duy trì chất lượng của dữ liệu được thu thập, điều quan trọng là phải sử dụng các kỹ thuật nguồn cung ứng cộng đồng khác nhau. Một số kỹ thuật bao gồm:
- Nguyên tắc rõ ràng và sắc nét: Điều quan trọng là phải cung cấp các hướng dẫn rõ ràng cho những người tham gia mà thông qua đó bạn đang thu thập dữ liệu. Chỉ khi họ hiểu đầy đủ về quy trình và sự đóng góp của họ sẽ giúp ích như thế nào thì họ mới có thể cố gắng hết sức. Bạn có thể cung cấp hỗ trợ trực quan, ảnh chụp màn hình và video ngắn để họ hiểu các yêu cầu.
- Tuyển dụng một nhóm người đa dạng: Nếu bạn muốn tích lũy dữ liệu phong phú, thuê những người có nguồn gốc khác nhau là chìa khóa. Tìm kiếm mọi người trên các phân khúc thị trường, nhóm tuổi, sắc tộc, nền tảng kinh tế khác nhau, v.v. Họ sẽ giúp bạn thu thập một tập dữ liệu tốt.
- Tận dụng các Quy trình Phân tích Chất lượng Tốt nhất: Để đảm bảo chất lượng tốt nhất, hãy chuyển dữ liệu của bạn qua các bài kiểm tra chất lượng cao. Nói chung, một phân tích chất lượng phải được thực hiện với các quá trình sau:
- Các bài kiểm tra chất lượng được thực hiện bằng mô hình học máy.
- Các bài kiểm tra chất lượng được dẫn dắt bởi một đội ngũ các chuyên gia đảm bảo chất lượng.
- Xác thực dữ liệu thông qua máy: Có các kỹ thuật xác thực trong đó các mô hình học máy đánh giá dữ liệu để cung cấp thêm cho báo cáo của họ. Họ có thể xác nhận các khía cạnh cần thiết của dữ liệu yêu cầu như thời lượng, chất lượng âm thanh, định dạng, v.v.
Mẹo để làm cho quá trình thu thập dữ liệu từ xa của bạn thành công
- Xây dựng giao diện thân thiện với người dùng: Trước hết, thu thập dữ liệu từ xa giải pháp mà bạn thiết kế phải có chức năng và mang lại trải nghiệm người dùng tuyệt vời. Giải pháp phải hoạt động liền mạch để thu thập dữ liệu và làm cho quá trình này dễ dàng hơn cho người dùng.
- Có hệ thống quản trị trung tâm: Nó liên kết tất cả các thành phần cần thiết của quy trình và giúp quản lý các quy trình khác nhau từ một nguồn duy nhất. Một số chức năng của hệ thống quản trị trung tâm là:
- Nó là nền tảng chính cho toàn bộ quá trình.
- Nó giúp kết nối với các vấn đề liên quan đến tài chính.
- Nó được sử dụng để gửi lời mời đến cơ sở người dùng.
- Nó kiểm soát luồng đệ trình từ nhiều nguồn.
- Nó hỗ trợ trong việc quản lý quá trình thanh toán.
- Tạo chiến lược tuyển dụng hiệu quả và hợp lệ: Thách thức lớn nhất trong khi thu thập dữ liệu từ các nhân khẩu học khác nhau là tuyển dụng đúng nhóm người. Nếu bạn không có một thương hiệu nổi bật, khả năng mọi người giao dịch dữ liệu của họ để kiếm tiền là rất ít.
Do đó, bạn cần đưa ra các chiến lược hiệu quả mà thông qua đó, mọi người có thể thực sự thấy giá trị trong quá trình của bạn và dễ dàng đồng ý về đóng góp của họ.
[Cũng đọc: Giải pháp TTS tùy chỉnh cho các yêu cầu riêng của bạn]
Kết luận:
Thu thập dữ liệu giọng nói từ xa là một quá trình tuyệt vời sẽ đạt được động lực lớn trong những năm tới. Với công nghệ tiên tiến, nhu cầu về các giải pháp như vậy ngày càng tăng. Vì vậy, nếu bạn cũng có bất kỳ ý tưởng liên quan nào trong đầu và cần cách thực hiện ý tưởng đó, hãy trao đổi với nhóm chuyên gia của chúng tôi ngay hôm nay.
