Disgwylir i'r farchnad adnabod llais, yn y byd, dyfu i $ 84.97 biliwn gan 2032 o $10.7 biliwn yn 2023 ar CAGR o 23.7%.
Mae addasu casglu data lleferydd yn hanfodol ar gyfer llwyddiant eich prosiectau AI a dysgu peiriant (ML). P'un a ydych chi'n adeiladu asiantau AI sgwrsio, modelau adnabod lleferydd, neu gymwysiadau llais eraill, gall ansawdd ac amrywiaeth eich data lleferydd wneud neu dorri perfformiad eich model.
Yn y canllaw cynhwysfawr hwn, byddwn yn archwilio 7 dull profedig i'ch helpu i addasu a gwneud y gorau o'ch proses casglu data lleferydd. O bennu'r gofynion iaith a demograffig cywir i integreiddio technegau cynyddu data uwch, bydd y strategaethau hyn yn sicrhau eich bod yn casglu'r data lleferydd o ansawdd uchel sydd ei angen ar eich modelau AI/ML i ffynnu.
Gadewch i ni edrych ar yr holl ffyrdd neu bwyntiau effeithiol i'w cadw mewn cof cyn addasu'r casglu data lleferydd prosiect.
- Ieithoedd a demograffeg
- Maint Casgliad
- Strwythur yr Ysgrythur
- Gofynion a fformatau sain
- Gofynion Cyflenwi a Phrosesu
- Trosoledd Technegau Cynyddu Data Uwch
- Pwyntiau Hanfodol Eraill i'w Nodi
Ieithoedd a demograffeg
Yn gyntaf, dylai'r prosiect nodi'r ieithoedd targed a'r ddemograffeg darged.
Ieithoedd a Thafodiaith
Dechreuwch trwy gadw gofyniad y prosiect mewn cof - yr ieithoedd y mae'r set ddata lleferydd yn cael ei chasglu a'i haddasu ar eu cyfer. Hefyd, deall y gofyniad hyfedredd penodol. Er enghraifft, a ddylai'r cyfranogwr fod yn siaradwr brodorol neu'n siaradwr anfrodorol?
Er enghraifft, - Siaradwyr Saesneg Brodorol
Rhedeg yn agos ar sodlau iaith yw tafodiaith. Er mwyn sicrhau nad yw'r set ddata yn dioddef o dueddiadau, fe'ch cynghorir i gyflwyno tafodieithoedd yn fwriadol er mwyn darparu ar gyfer amrywiaeth y cyfranogwyr.
Er enghraifft, – Siaradwyr ag acenion Saesneg Awstralia
gwledydd
Cyn addasu, mae'n bwysig gwybod a oes gofyniad penodol y dylai'r cyfranogwyr ddod o wledydd penodol. Ac, a ddylai'r cyfranogwyr fyw mewn gwlad benodol ar hyn o bryd.
Er enghraifft, – Mae Pwnjabi yn cael ei siarad yn wahanol yn India a Phacistan.
Demograffeg
Ar wahân i iaith a daearyddiaeth, gellir hefyd addasu'n seiliedig ar ddemograffeg. Gellir hefyd wneud dosbarthiad targed o gyfranogwyr yn seiliedig ar eu hoedran, rhyw, cymhwyster addysgol, a mwy.
Er enghraifft, – Oedolion Vs Plant neu Addysgedig vs Heb eu haddysg
[Darllenwch hefyd: Dewis y Set Ddata Adnabod Lleferydd Cywir ar gyfer Eich Model AI]
Maint y casgliad
Bydd eich set ddata yn effeithio ar berfformiad eich prosiect data. Fodd bynnag, bydd maint y data casglu sydd ei angen arnoch hefyd yn pennu'r cyfranogwyr sydd eu hangen.
Cyfanswm Nifer yr Ymatebwyr
Penderfynwch ar gyfanswm nifer y cyfranogwyr y bydd eu hangen ar gyfer y prosiect. Rhag ofn bod angen iaith ar y prosiect casglu data sain, dylech ddadansoddi cyfanswm y cyfranogwyr sydd eu hangen fesul iaith darged.
Er enghraifft, – 50% Saesneg Americanaidd a 50% o Siaradwyr Saesneg Awstralia
Cyfanswm Nifer y Defnyddiau
I adeiladu'r casgliad data lleferydd, pennwch gyfanswm nifer yr ymadroddion neu'r ailadroddiadau fesul cyfranogwr neu gyfanswm yr ailadroddiadau sydd eu hangen.
Er enghraifft, – 50 o gyfranogwyr gyda 25 o ymadroddion fesul cyfranogwr = 1250 o ailadroddiadau
Strwythur sgript
Gellir addasu'r sgript hefyd i ddiwallu anghenion y prosiect, felly fe'ch cynghorir i ofyn am gymorth therapyddion lleferydd i ddylunio llif y testun. Os oes rhaid hyfforddi'r model ML ar ddata sydd wedi'i strwythuro'n dda, mae'n rhaid iddo ystyried y sgript a'r llif gwaith.
Wedi'i Sgript yn erbyn Heb ei Sgriptio
Gallwch ddewis rhwng defnyddio testun wedi'i sgriptio neu destun naturiol neu heb ei sgriptio i'w ddarllen gan y cyfranogwyr.
Mewn araith testun wedi'i sgriptio, darllenodd y cyfranogwyr yr hyn sy'n cael ei arddangos ar y sgrin. Defnyddir y dull hwn, yn bennaf, i gofnodi gorchmynion neu gyfarwyddiadau.
Er enghraifft, – 'Diffoddwch y gerddoriaeth,' 'Pwyswch 1 i recordio.'
Yn yr araith heb ei sgriptio, rhoddir senarios i'r cyfranogwyr a gofynnir iddynt fframio eu brawddegau a siarad mor naturiol â phosibl.
Er enghraifft, – 'A allwch ddweud wrthyf ble mae'r orsaf nwy nesaf?'
Casgliad Llafaredd / Wakeup Words
Rhag ofn bod testun wedi'i sgriptio yn cael ei ddefnyddio, mae'n rhaid i chi benderfynu ar nifer y sgriptiau a ddefnyddir, ac a fydd pob cyfranogwr yn darllen sgript unigryw neu grŵp o sgriptiau. Hefyd, penderfynwch a yw'r sgript yn cynnwys casgliad o eiriau deffro a gorchmynion.
Er enghraifft, -
Gorchymyn 1:
“Alexa, beth yw’r rysáit ar gyfer cacen siocled?”
"Iawn Google, beth yw'r rysáit ar gyfer cacen siocled?"
“Siri, beth yw’r rysáit am gacen siocled?”
Gorchymyn 2:
“Alexa, pryd mae’r hediad i Efrog Newydd?”
“Google, pryd mae'r hediad i Efrog Newydd?”
“Siri, pryd mae'r hediad i Efrog Newydd?”
Gofynion a fformatau sain
Ansawdd sain
Gall ansawdd y recordiadau a phresenoldeb sŵn cefndir effeithio ar ganlyniad y prosiect. Ond mae rhai casgliadau data lleferydd yn derbyn presenoldeb sŵn. Fodd bynnag, fe'ch cynghorir i gael gwell dealltwriaeth o'r gofynion o ran cyfradd didau, cymhareb signal-i-sŵn, osgled, a mwy.
fformat
Fformat y ffeil, pwyntiau data, strwythur cynnwys, cywasgu, a gofynion ôl-brosesu hefyd yn pennu ansawdd y recordiadau lleferydd.
Y rheswm am bwysigrwydd fformatau ffeil yw bod yn rhaid i'r model nodi allbwn y ffeil a chael ei hyfforddi i adnabod yr ansawdd sain penodol hwnnw.
Diffinio Gofyniad Sain Personol
Dylid crybwyll gofynion sain personol cyn dechrau'r broses gasglu. Gall cleientiaid ddewis ffeiliau sain wedi'u teilwra lle mae ffeiliau penodol yn cael eu gosod gyda'i gilydd.
[Darllenwch hefyd: Gwella modelau AI gyda'n setiau data sain iaith Indiaidd o safon.]
Gofynion Cyflenwi a Phrosesu
Unwaith y bydd y data lleferydd wedi'i gasglu, gall y cleientiaid ddewis ei gyflwyno yn unol â'u gofynion.
Gofyniad Trawsgrifio ac Anodi
Mae rhai cleientiaid angen trawsgrifio data a labelu cyn iddynt gyflwyno. Yn ogystal, efallai y bydd angen mathau penodol o labelu a segmentu arnynt hefyd.
Weithiau mae'n well ceisio patholegwyr lleferydd-iaith ac arbenigwyr i helpu i drawsgrifio lleferydd mewn amrywiol ieithoedd er mwyn cynnal dilysrwydd yr iaith darged.
Confensiynau enwi ffeiliau
The ffurflenni casglu data dylai nodi unrhyw gonfensiwn enwi ffeiliau i'w dilyn. Os yw’r confensiwn enwi’n gymhleth neu y tu hwnt i gwmpas safonol y broses, gallai arwain at gostau datblygu ychwanegol.
Canllawiau Cyflwyno
Dylid dilyn canllawiau diogelwch a chyflenwi fel y nodir yng ngofynion y prosiect. Ar ben hynny, os yw'r data i gael ei gyflwyno mewn cerrig milltir bach neu fel pecyn cyflawn ar unwaith, dylid ei nodi. Mae'n well gan gleientiaid hefyd amserol monitro cynnydd diweddariadau fel y gallant gadw golwg ar statws y prosiect.
Trosoledd Technegau Cynyddu Data Uwch
- Gall ychwanegu at ddata lleferydd ehangu amrywiaeth a chadernid eich set ddata yn sylweddol.
- Archwiliwch dechnegau fel newid traw sain, ymestyn amser, chwistrellu sŵn, a throsi llais i gynhyrchu samplau lleferydd newydd o ansawdd uchel yn synthetig.
- Integreiddiwch y dulliau cynyddu data hyn yn eich llif gwaith casglu data lleferydd i greu set ddata fwy cynhwysfawr a chynrychioliadol
Pwyntiau Hanfodol Eraill i'w Nodi
Bydd yr addasiadau yn effeithio ar sut,
- Dulliau casglu data a ddefnyddir
- Recriwtio cyfranogwyr
- Yr amserlen ar gyfer cyflwyno
- Cost Petrus y prosiect
Astudiaeth Achos: Casglu Data Llafar Amlieithog
Yn ddiweddar, bu Shaip mewn partneriaeth â chwmni AI sgyrsiol blaenllaw i gasglu data lleferydd o ansawdd uchel mewn 12 iaith ar gyfer eu platfform cynorthwyydd rhithwir. Trwy ddefnyddio ein harbenigedd mewn amrywiaeth ieithyddol ac arferion gorau casglu data, rydym wedi llwyddo i gyflwyno set ddata gynhwysfawr a oedd yn gwella cywirdeb adnabod lleferydd y cleient yn sylweddol a phrofiad y defnyddiwr ar draws marchnadoedd lluosog.
Dyfodol Casglu Data Lleferydd
Wrth i dechnolegau AI ac ML barhau i ddatblygu, ni fydd y galw am ddata lleferydd o ansawdd uchel ond yn parhau i dyfu. Bydd tueddiadau sy'n dod i'r amlwg, megis adnabod lleferydd amlieithog ac aml-acen, angen setiau data hyd yn oed yn fwy amrywiol a chynrychioliadol. Yn ogystal, bydd y defnydd o ddata synthetig a thechnegau cynyddu data uwch yn chwarae rhan gynyddol bwysig wrth ehangu maint ac amrywiaeth setiau data lleferydd.
Yn Shaip, rydym wedi ymrwymo i aros ar flaen y gad yn y tueddiadau hyn a darparu gwasanaethau casglu data lleferydd o'r ansawdd uchaf i'n cleientiaid i bweru eu harloesi AI/ML.
Casgliad
Trwy ddilyn y 7 dull profedig hyn, gallwch ddylunio a gweithredu prosiect casglu data lleferydd sy'n gosod eich cymwysiadau AI/ML ar gyfer llwyddiant. Cofiwch, mae ansawdd ac amrywiaeth eich data lleferydd yn hollbwysig, felly gwnewch yn siŵr eich bod yn buddsoddi'r amser a'r adnoddau sydd eu hangen i greu set ddata sy'n wirioneddol fodloni gofynion eich prosiect.
Os oes angen cymorth pellach arnoch i addasu ac optimeiddio eich casgliad data lleferydd, mae'r arbenigwyr yn Shaip yma i helpu. Cysylltwch â ni heddiw i ddysgu sut y gall ein gwasanaethau data diwedd-i-ddiwedd ddyrchafu eich galluoedd AI/ML.
[Darllenwch hefyd: Deall Proses Casglu Data Sain ar gyfer Adnabod Lleferydd Awtomatig]
