Cydnabyddiaeth Araith

Y 4 Her ac Atebion Adnabod Lleferydd Gorau yn 2024

Ychydig ddegawdau yn ôl, pe baem yn dweud wrth rywun y gallem archebu cynnyrch neu wasanaeth trwy siarad â pheiriant yn unig, byddai pobl wedi ein dosbarthu fel rhai rhyfedd. Ond heddiw, mae'n un freuddwyd wyllt o'r fath sydd wedi dod yn fyw ac yn wir.

Mae dyfodiad ac esblygiad technoleg adnabod lleferydd wedi bod yr un mor ddiddorol â'r cynnydd mewn Deallusrwydd Artiffisial (AI) neu Ddysgu Peiriant (ML). Mae'r ffaith ein bod yn gallu lleisio gorchmynion i ddyfeisiau heb ryngwynebau gweladwy yn chwyldro peirianneg, sy'n casglu achosion defnydd amrywiol sy'n newid gemau.

I roi pethau mewn persbectif, drosodd 4.2 biliwn o gynorthwywyr llais yn weithredol heddiw ac mae adroddiadau'n datgelu y bydd hyn yn dyblu i 2024 biliwn erbyn diwedd 8.4. Yn ogystal, mae dros 1 biliwn o chwiliadau llais yn cael eu gwneud bob mis. Mae hyn yn ail-lunio'r ffordd yr ydym yn cyrchu gwybodaeth gan fod dros 50% o'r bobl yn cyrchu chwiliad llais yn ddyddiol.

Mae'r di-dordeb a'r cyfleustra y mae'r dechnoleg yn eu cynnig wedi galluogi arbenigwyr technoleg i strategaethu cymwysiadau lluosog gan gynnwys:

  • Trawsgrifio nodiadau cyfarfod, dogfennau cyfreithiol, fideos, podlediadau, a mwy
  • Awtomatiaeth gwasanaeth cwsmeriaid trwy IVRs - Ymateb Llais Rhyngweithiol
  • Democrateiddio dysgu gwerinol mewn addysg
  • Cynorthwywyr llywio â chymorth llais a gweithredu gorchmynion yn y car
  • Cymwysiadau sy'n cael eu hysgogi gan lais mewn manwerthu ar gyfer masnach llais a mwy

Wrth i'r dechnoleg hon ennill mwy o amlygrwydd a dibyniaeth, mae'n rhaid i ni liniaru amrywiol heriau adnabod lleferydd yn ogystal. O ragfarn gynhenid ​​wrth gydnabod a deall gwahanol acenion i bryderon preifatrwydd, mae angen chwynnu sawl her a phryder i baratoi'r ffordd ar gyfer ecosystem ddi-dor sy'n galluogi llais.

Yn y pen draw, mae effeithiolrwydd y dechnoleg hon yn cyfeirio at hyfforddiant AI ac yn y pen draw heriau casglu data llais. Felly, gadewch i ni archwilio rhai o'r pryderon mwyaf dybryd yn y sector hwn.

[Darllenwch hefyd: Y Canllaw Cyflawn i AI Sgyrsiol]

Heriau Cydnabod Llais Yn 2024

Amrywiaeth Ieithoedd Ac Acenion

Yn ymarferol, mae pob dyfais yn gynorthwyydd llais heddiw. O setiau teledu clyfar a chynorthwywyr personol i ffonau clyfar a hyd yn oed oergelloedd, mae gan bob peiriant feicroffon wedi'i fewnosod ac mae'n cysylltu â'r rhyngrwyd, gan ei wneud yn barod i adnabod lleferydd.

Er bod hon yn enghraifft wych o globaleiddio, dylid mynd ati hefyd yng nghyd-destun lleoleiddio. Prydferthwch ieithoedd yw bod yna acenion di-rif, tafodieithoedd, ynganiadau, cyflymder, tôn, a nawsau eraill.

Lle mae anawsterau adnabod lleferydd yn ymwneud â deall amrywiaeth o'r fath mewn lleferydd o'r boblogaeth fyd-eang, dyma pam mae rhai dyfeisiau'n ei chael hi'n anodd adalw'r wybodaeth gywir y mae defnyddwyr yn chwilio amdani neu'n casglu gwybodaeth amherthnasol yn seiliedig ar eu dealltwriaeth o lais.

Costau Uchel Casglu Data

Costau uchel o gasglu data

Mae casglu data gan bobl y byd go iawn yn golygu buddsoddiadau trwm. Mae'r term casglu data yn bennaf yn hollgynhwysol ac yn aml ni chaiff ei ddeall ond yn amwys. Pan soniwn am gasglu data a’r costau sy’n gysylltiedig ag ef, rydym hefyd yn golygu ymdrechion o ran:

  • Mae gofynion cyfaint data lleferydd yn ddeinamig yn dibynnu ar gostau cofnodi a meistroli. Ar ben hynny, gall treuliau amrywio yn dibynnu ar faes y cais, lle gall data lleferydd gofal iechyd fod yn ddrytach na data llais manwerthu yn bennaf oherwydd prinder data.
  • Treuliau trawsgrifio ac anodi sy'n gysylltiedig â throi data lleferydd amrwd yn ddata y gellir ei hyfforddi fel model
  • Costau glanhau data a rheoli ansawdd i gael gwared ar sŵn, synau cefndir, distawrwydd hir, gwallau mewn areithiau, a mwy
  • Treuliau sy'n ymwneud ag iawndal i gyfranwyr
  • Problemau graddadwyedd lle mae costau'n cynyddu dros amser a mwy

Amser Fel Traul Mewn Casglu Data

Amser fel cost wrth gasglu data

Mae dau fath gwahanol o dreuliau – arian a gwerth arian. Er bod costau'n pwyntio at arian, mae ymdrechion ac amser a fuddsoddir i gasglu data llais yn cyfrannu at werth arian. Waeth beth yw maint prosiect, mae casglu data llais yn ei olygu llinellau amser hir o ran casglu data.

Yn wahanol i gasglu data delwedd, mae'r amser sydd ei angen i weithredu gwiriadau ansawdd yn fwy. Ar ben hynny, mae yna sawl ffactor sy'n effeithio ar bob ffeil llais sydd wedi'i phrofi'n iawn. Gall hyn gymryd amser i:

  • Safoni fformatau ffeil fel mp3, ogg, flac, a mwy
  • Fflagio ffeiliau sain swnllyd ac ystumiedig
  • Dosbarthu a gwrthod emosiynau a thonau mewn data llais a mwy

Heriau ynghylch Preifatrwydd a Sensitifrwydd Data

Heriau ynghylch preifatrwydd a sensitifrwydd data

Os dewch chi i feddwl amdano, mae llais unigolyn yn rhan o'u biometrig. Yn debyg i'r ffordd y mae adnabyddiaeth wyneb a retina'n gweithredu fel pyrth i gael mynediad i bwynt mynediad cyfyngedig, mae llais person yn nodwedd amlwg hefyd.

Pan fydd mor bersonol â hynny, mae'n trosi'n awtomatig i breifatrwydd unigolyn. Felly, sut ydych chi'n sefydlu cyfrinachedd data ac yn dal i lwyddo i gadw i fyny â'ch gofynion cyfaint ar raddfa?

O ran defnyddio data cwsmeriaid, mae'n faes llwyd. Ni fyddai defnyddwyr eisiau cyfrannu'n oddefol at brosesau optimeiddio perfformiad eich model llais heb gymhellion. Hyd yn oed gyda chymhellion, gall technegau ymwthiol hefyd gael adlachau.

Er bod tryloywder yn allweddol, nid yw'n datrys y gofynion cyfaint a orchmynnir gan brosiectau o hyd.

[Darllenwch hefyd: Cydnabod Lleferydd Awtomatig (ASR): Popeth y Mae angen i Ddechreuwr ei Wybod]

Ateb I Atgyweirio Arian A Threuliau Llinell Amser Mewn Data Llais

Partner Gyda Darparwr Data Llais

Allanoli yw'r ateb byrraf i'r her hon. Mae cael tîm mewnol i gasglu, prosesu, archwilio a hyfforddi data llais yn swnio'n ymarferol ond mae'n gwbl ddiflas. Mae'n gofyn am oriau dynol di-rif ar gyfer cyflawni, sydd hefyd yn golygu y bydd eich timau yn y pen draw yn treulio mwy o amser yn gwneud tasgau diangen nag arloesi a mireinio canlyniadau. Gyda moeseg ac atebolrwydd hefyd yn yr hafaliad, yr ateb delfrydol yw mynd at ddarparwr gwasanaeth data llais dibynadwy fel ni - Shaip.

Ateb I Atgyweirio Acen Ac Amrywioldeb Tafodiaith

Yr ateb diymwad i hyn yw dod ag amrywiaeth gyfoethog mewn data lleferydd a ddefnyddir i hyfforddi modelau AI seiliedig ar lais. Po fwyaf eang yw'r ystod ethnigrwydd a thafodieithoedd, y mwyaf y caiff model ei hyfforddi i ddeall gwahaniaethau mewn tafodieithoedd, acenion ac ynganiadau.

Y Ffordd Ymlaen

Wrth i ni symud ymlaen ymhellach ar y llwybr i gyflawni realiti amgen a bwerir gan dechnoleg, bydd modelau llais ac atebion yn fwy annatod yn unig. Y ffordd ddelfrydol yw cymryd y llwybr allanol i sicrhau ansawdd, moesegol, a graddfeydd enfawr o data llais parod ar gyfer hyfforddiant yn cael eu darparu ar ôl sicrwydd ansawdd ac archwiliadau.

Dyma'n union yr ydym ni yn Shaip yn rhagori arno hefyd. Mae ein hystod amrywiol o ddata llafar yn sicrhau bod gofynion eich prosiect yn cael eu bodloni'n ddi-dor ac yn cael eu cyflwyno i berffeithrwydd hefyd.

Rydym yn eich annog i gysylltu â ni ar gyfer eich gofynion.

Cyfran Gymdeithasol