Soko la utambuzi wa sauti, ulimwenguni, linatarajiwa kukua hadi $ 84.97 bilioni na 2032 kutoka $10.7 bilioni mwaka 2023 katika CAGR ya 23.7%.
Kubinafsisha mkusanyiko wa data ya matamshi ni muhimu kwa mafanikio ya AI yako na miradi ya kujifunza mashine (ML). Iwe unaunda mawakala wa mazungumzo wa AI, miundo ya utambuzi wa matamshi, au programu zingine zinazotegemea sauti, ubora na utofauti wa data yako ya matamshi inaweza kufanya au kuvunja utendakazi wa muundo wako.
Katika mwongozo huu wa kina, tutachunguza mbinu 7 zilizothibitishwa ili kukusaidia kubinafsisha na kuboresha mchakato wako wa kukusanya data ya matamshi. Kuanzia kubainisha mahitaji sahihi ya lugha na idadi ya watu hadi kujumuisha mbinu za hali ya juu za kuongeza data, mikakati hii itahakikisha unakusanya data ya matamshi ya ubora wa juu ambayo miundo yako ya AI/ML inahitaji ili kustawi.
Wacha tuangalie njia au vidokezo vyote vyema vya kukumbukwa kabla ya kubinafsisha ukusanyaji wa data ya hotuba mradi huo.
- Lugha na idadi ya watu
- Ukubwa wa Mkusanyiko
- Muundo wa Hati
- Mahitaji ya sauti na umbizo
- Mahitaji ya Uwasilishaji na Usindikaji
- Tumia Mbinu za Kina za Kuongeza Data
- Mambo Mengine Muhimu ya Kuzingatia
Lugha na idadi ya watu
Mradi unapaswa kwanza kubainisha lugha lengwa na demografia lengwa.
Lugha na Lahaja
Anza kwa kuzingatia mahitaji ya mradi - lugha ambazo mkusanyiko wa data ya hotuba unakusanywa na kubinafsishwa. Pia, kuelewa mahitaji maalum ya ustadi. Kwa mfano, je, mshiriki anapaswa kuwa mzungumzaji mzawa au asiye mzungumzaji asilia?
Kwa mfano - Wazungumzaji wa asili wa Kiingereza
Kukimbia kwa karibu kwa visigino vya lugha ni lahaja. Ili kuhakikisha kuwa mkusanyiko wa data hauathiriwi na upendeleo, inashauriwa kutambulisha lahaja kimakusudi ili kushughulikia utofauti wa washiriki.
Kwa mfano - Wazungumzaji wenye lafudhi ya Kiingereza ya Australia
Nchi
Kabla ya kubinafsisha, ni muhimu kujua ikiwa kuna mahitaji maalum kwamba washiriki wanapaswa kutoka nchi maalum. Na, kama washiriki wanapaswa kuishi katika nchi maalum kwa sasa.
Kwa mfano - Kipunjabi kinazungumzwa tofauti nchini India na Pakistani.
Demografia
Kando na lugha na jiografia, ubinafsishaji unaweza pia kufanywa kulingana na idadi ya watu. Usambazaji lengwa wa washiriki kulingana na umri wao, jinsia, sifa ya elimu na mengine mengi pia unaweza kufanywa.
Kwa mfano - Watu Wazima Vs Watoto au Waliosoma dhidi ya Wasio na Elimu
Ukubwa wa mkusanyiko
Seti yako ya data itaathiri utendaji wa mradi wako wa data. Hata hivyo, saizi ya data ya mkusanyo unaohitaji pia itabainisha washiriki wanaohitajika.
Jumla ya Idadi ya Waliojibu
Amua jumla ya idadi ya washiriki ambayo itahitajika kwa mradi. Ikiwa mradi unahitaji lugha ukusanyaji wa data ya sauti, unapaswa kuchanganua jumla ya idadi ya washiriki inayohitajika kwa kila lugha lengwa.
Kwa mfano – 50% Kiingereza cha Marekani na 50% Wazungumzaji Kiingereza wa Australia
Jumla ya Idadi ya Matamshi
Ili kuunda mkusanyiko wa data ya hotuba, bainisha jumla ya idadi ya matamshi au marudio kwa kila mshiriki au jumla ya marudio yanayohitajika.
Kwa mfano - Washiriki 50 wenye matamshi 25 kwa kila mshiriki = marudio 1250
Muundo wa hati
Hati pia inaweza kubinafsishwa ili kukidhi mahitaji ya mradi, kwa hivyo inashauriwa kutafuta msaada wa wataalam wa hotuba kubuni mtiririko wa maandishi. Iwapo kielelezo cha ML lazima kifunzwe kuhusu data iliyopangwa vizuri, lazima izingatie hati na mtiririko wa kazi.
Maandishi dhidi ya Isiyoandikwa
Unaweza kuchagua kati ya kutumia maandishi yaliyoandikwa au maandishi asilia au yasiyoandikwa ili kusomwa na washiriki.
Katika hotuba ya maandishi ya maandishi, washiriki wanasoma kile kinachoonyeshwa kwenye skrini. Njia hii, mara nyingi, hutumiwa kurekodi amri au maagizo.
Kwa mfano - 'Zima muziki,' 'Bonyeza 1 ili kurekodi.'
Katika hotuba isiyoandikwa, washiriki wanapewa matukio na kuulizwa kuunda sentensi zao na kuzungumza kwa kawaida iwezekanavyo.
Kwa mfano - 'Tafadhali unaweza kuniambia ni wapi kituo kifuatacho cha mafuta?'
Mkusanyiko wa Matamshi / Maneno ya Kuamka
Iwapo maandishi ya maandishi yatatumika, unapaswa kuamua idadi ya hati zitakazotumika, na kama kila mshiriki atakuwa anasoma hati ya kipekee au kikundi cha hati. Pia, tambua ikiwa hati ina mkusanyiko wa maneno na amri za wake.
Kwa mfano -
Amri 1:
"Alexa, ni kichocheo gani cha keki ya chokoleti?"
"Ok Google, ni kichocheo gani cha keki ya chokoleti?"
"Siri, ni kichocheo gani cha keki ya chokoleti?"
Amri 2:
"Alexa, ndege ya kwenda New York ni lini?"
"Google, safari ya ndege ya kwenda New York ni lini?"
"Siri, safari ya ndege ya kwenda New York ni lini?"
Mahitaji ya sauti na umbizo
Audio Quality
Ubora wa rekodi na kuwepo kwa kelele ya chinichini kunaweza kuathiri matokeo ya mradi. Lakini baadhi ya makusanyo ya data ya hotuba yanakubali kuwepo kwa kelele. Hata hivyo, inashauriwa kuwa na ufahamu bora wa mahitaji katika suala la kasi ya biti, uwiano wa ishara-kwa-kelele, amplitude, na zaidi.
format
Muundo wa faili, vidokezo vya data, muundo wa maudhui, mbano, na mahitaji ya baada ya usindikaji pia huamua ubora wa rekodi za hotuba.
Sababu ya umuhimu wa umbizo la faili ni kwamba kielelezo kinapaswa kutambua pato la faili na kufunzwa kutambua ubora huo wa sauti.
Bainisha Mahitaji Maalum ya Sauti
Mahitaji maalum ya sauti yanapaswa kutajwa kabla ya kuanza kwa mchakato wa ukusanyaji. Wateja wanaweza kuchagua faili za sauti zilizogeuzwa kukufaa ambapo faili mahususi zimeunganishwa pamoja.
[Soma pia: Boresha miundo ya AI kwa kutumia seti zetu bora za sauti za lugha ya Kihindi.]
Mahitaji ya Uwasilishaji na Usindikaji
Mara data ya hotuba inapokusanywa, wateja wanaweza kuchagua iwasilishwe kulingana na mahitaji yao.
Mahitaji ya Unukuzi na Ufafanuzi
Baadhi ya wateja wanahitaji manukuu ya data na kuweka lebo kabla ya kuwasilisha. Zaidi ya hayo, wanaweza pia kuhitaji aina maalum za kuweka lebo na sehemu.
Wakati mwingine ni bora kutafuta wanapatholojia wa lugha ya mazungumzo na wataalamu kusaidia katika kunakili usemi katika lugha mbalimbali ili kudumisha uhalisi wa lugha lengwa.
Kanuni za kutaja faili
The fomu za kukusanya data inapaswa kubainisha mkataba wowote wa kutaja faili unaopaswa kufuatwa. Ikiwa mkataba wa kumtaja ni changamano au zaidi ya upeo wa kawaida wa mchakato, unaweza kuvutia gharama za ziada za maendeleo.
Miongozo ya Uwasilishaji
Miongozo ya usalama na utoaji inapaswa kufuatwa kama ilivyoainishwa katika mahitaji ya mradi. Zaidi ya hayo, ikiwa data itawasilishwa katika hatua ndogo ndogo au kama kifurushi kamili mara moja inapaswa kubainishwa. Wateja pia wanapendelea wakati ufuatiliaji wa maendeleo sasisho ili waweze kufuatilia hali ya mradi.
Tumia Mbinu za Kina za Kuongeza Data
- Uboreshaji wa data ya usemi unaweza kupanua kwa kiasi kikubwa utofauti na uimara wa mkusanyiko wako wa data.
- Chunguza mbinu kama vile kubadilisha sauti ya sauti, kunyoosha muda, kuingiza kelele na kubadilisha sauti ili kuzalisha sampuli mpya za matamshi ya ubora wa juu kimaumbile.
- Jumuisha mbinu hizi za uongezaji data katika mtiririko wa kazi ya ukusanyaji wa data ya hotuba ili kuunda mkusanyiko wa data wenye kina zaidi na wakilishi.
Mambo Mengine Muhimu ya Kuzingatia
Ubinafsishaji utaathiri jinsi gani,
- Mbinu za ukusanyaji data zilizotumika
- Uajiri wa washiriki
- Muda wa utoaji
- Gharama ya Kudumu ya mradi
Uchunguzi kifani: Ukusanyaji wa Data ya Matamshi ya Lugha nyingi
Hivi majuzi, Shaip alishirikiana na kampuni inayoongoza ya mazungumzo ya AI kukusanya data ya ubora wa juu ya usemi katika lugha 12 kwa jukwaa lao la msaidizi pepe. Kwa kutumia ujuzi wetu katika anuwai ya lugha na mbinu bora za ukusanyaji wa data, tuliwasilisha kwa ufanisi mkusanyiko wa data wa kina ambao uliboresha kwa kiasi kikubwa usahihi wa utambuzi wa matamshi ya mteja na uzoefu wa mtumiaji katika masoko mengi.
Mustakabali wa Ukusanyaji wa Data ya Matamshi
Kadiri teknolojia za AI na ML zinavyoendelea kukua, mahitaji ya data ya ubora wa juu ya matamshi yataendelea kukua. Mitindo inayoibuka, kama vile utambuzi wa matamshi ya lugha nyingi na lafudhi nyingi, itahitaji seti za data tofauti zaidi na wakilishi. Zaidi ya hayo, matumizi ya data ya syntetisk na mbinu za hali ya juu za kuongeza data zitachukua jukumu muhimu zaidi katika kupanua saizi na anuwai ya seti za usemi.
Huku Shaip, tumejitolea kukaa mbele katika mitindo hii na kuwapa wateja wetu huduma bora zaidi za ukusanyaji wa data ya matamshi ili kuwezesha uvumbuzi wao wa AI/ML.
Hitimisho
Kwa kufuata njia hizi 7 zilizothibitishwa, unaweza kubuni na kutekeleza mradi wa kukusanya data ya hotuba ambayo huweka programu zako za AI/ML kwa mafanikio. Kumbuka, ubora na utofauti wa data yako ya hotuba ni muhimu, kwa hivyo hakikisha kuwa umewekeza muda na rasilimali zinazohitajika ili kuunda mkusanyiko wa data ambao unakidhi kikamilifu mahitaji ya mradi wako.
Iwapo unahitaji usaidizi zaidi katika kubinafsisha na kuboresha mkusanyiko wa data ya matamshi yako, wataalamu wa Shaip wako hapa kukusaidia. Wasiliana nasi leo ili kujifunza jinsi huduma zetu za data za mwanzo-mwisho zinavyoweza kuinua uwezo wako wa AI/ML.
[Soma pia: Data ya Mafunzo ya Utambuzi wa Usemi - Aina, Ukusanyaji wa Data, na Maombi]
