音声データ収集をカスタマイズするための7つの実証済みの方法

スクリプト構造

スクリプトはプロジェクトのニーズに合わせてカスタマイズすることもできるため、 スピーチセラピスト テキストの流れをデザインします。 MLモデルを適切に構造化されたデータでトレーニングする必要がある場合は、スクリプトとワークフローを考慮に入れる必要があります。

• スクリプトとスクリプトなし

  参加者が読むために、スクリプト化されたテキストを使用するか、自然なテキストまたはスクリプト化されていないテキストを使用するかを選択できます。

  スクリプト化されたテキストスピーチでは、参加者は画面に表示されているものを読みます。 この方法は、ほとんどの場合、コマンドまたは命令を記録するために使用されます。

  例えば、 –'音楽をオフにします''録音するには1を押します。

  スクリプト化されていないスピーチでは、参加者にシナリオが与えられ、文章を組み立てて、できるだけ自然に話すように求められます。

  例えば、 –「次のガソリンスタンドはどこですか？」

• 発話集/目覚めの言葉

  スクリプトテキストを使用する場合は、使用するスクリプトの数と、各参加者が一意のスクリプトを読むか、スクリプトのグループを読むかを決定する必要があります。 また、スクリプトにウェイクワードとコマンドのコレクションが含まれているかどうかを確認します。

  例えば、 –

  コマンド1：

  「アレクサ、チョコレートカップケーキのレシピは何ですか？」

  「OKGoogle、チョコレートカップケーキのレシピは何ですか？」

  「シリ、チョコレートカップケーキのレシピは？」

  コマンド2：

  「アレクサ、ニューヨーク行きの飛行機はいつですか？」

  「グーグル、ニューヨークへのフライトはいつですか？」

  「シリ、ニューヨーク行きの飛行機はいつですか？」

オーディオの要件とフォーマット

音声品質は音声認識で重要な役割を果たします データ収集 処理する。 気を散らすバックグラウンドノイズは、収集された音声メモの品質に悪影響を与える可能性があります。 これにより、音声認識アルゴリズムの有効性も低下する可能性があります。

• オーディオ音質

  録音の品質とバックグラウンドノイズの存在は、プロジェクトの結果に影響を与える可能性があります。 ただし、一部の音声データコレクションはノイズの存在を受け入れます。 ただし、ビットレート、信号対雑音比、振幅などの観点から要件をよりよく理解することをお勧めします。

• フォーマット

  ファイル形式、 データポイント、コンテンツ構造、圧縮、および後処理の要件も、音声録音の品質を決定します。

  ファイル形式が重要である理由は、モデルがファイル出力を識別し、その特定の音質を認識するようにトレーニングする必要があるためです。

• カスタムオーディオ要件を定義する

  収集プロセスを開始する前に、カスタムオーディオ要件について言及する必要があります。 クライアントは、特定のファイルが一緒にまとめられているカスタマイズされたオーディオファイルを選択できます。

配送と処理の要件

音声データが収集されると、クライアントは要件に応じて音声データを配信することを選択できます。

• 音声文字変換と注釈の要件

  一部のクライアントは、配信する前にデータの転記とラベル付けを必要とします。 さらに、特定の形式のラベリングとセグメンテーションが必要になる場合もあります。

  時々求める方が良い 音声言語病理学者 専門家は、ターゲット言語の信頼性を維持するために、さまざまな言語でのスピーチの転写を支援します。

• ファイルの命名規則

  この データ収集フォーム 従うファイルの命名規則を指定する必要があります。 命名規則が複雑であるか、プロセスの標準的な範囲を超えている場合、追加の開発コストがかかる可能性があります。

• 配信ガイドライン

  プロジェクト要件で指定されているように、セキュリティと配信のガイドラインに従う必要があります。 さらに、データを小さなマイルストーンで配信する場合、または完全なパッケージとして一度に配信する場合は、指定する必要があります。 クライアントもタイムリーを好む 進捗状況の監視 プロジェクトのステータスを追跡できるように更新します。

高度なデータ拡張技術を活用する

• 音声データの拡張により、データセットの多様性と堅牢性が大幅に拡張されます。
• オーディオのピッチシフト、タイムストレッチ、ノイズ挿入、音声変換などの技術を探索して、新しい高品質の音声サンプルを合成的に生成します。
• これらのデータ拡張手法を音声データ収集ワークフローに統合して、より包括的で代表的なデータセットを作成します。

注意すべきその他の重要なポイント

カスタマイズはどのように影響しますか、

• 使用されるデータ収集方法
• 参加者の募集
• 納品のタイムライン
• プロジェクトの暫定費用

ケーススタディ: 多言語音声データの収集

Shaip は最近、大手会話 AI 企業と提携して、仮想アシスタント プラットフォーム用に 12 言語の高品質音声データを収集しました。言語の多様性とデータ収集のベスト プラクティスに関する当社の専門知識を活用することで、当社は、複数の市場にわたってクライアントの音声認識精度とユーザー エクスペリエンスを大幅に向上させる包括的なデータセットを提供することに成功しました。

音声データ収集の未来

AI および ML テクノロジーが進歩し続けるにつれて、高品質の音声データに対する需要は今後も高まる一方です。多言語や多アクセントの音声認識などの新たなトレンドでは、さらに多様で代表的なデータセットが必要になります。さらに、合成データと高度なデータ拡張技術の使用は、音声データセットのサイズと多様性を拡大する上でますます重要な役割を果たすことになります。

Shaip では、こうしたトレンドの最前線に留まり、クライアントの AI/ML イノベーションを推進する最高品質の音声データ収集サービスを提供することに尽力しています。

まとめ

これらの 7 つの実証済みの方法に従うことで、AI/ML アプリケーションを成功に導く音声データ収集プロジェクトを設計して実行できます。音声データの品質と多様性は最も重要であるため、プロジェクトの要件を真に満たすデータセットを作成するために必要な時間とリソースを必ず投資してください。

音声データ収集のカスタマイズと最適化に関してさらに支援が必要な場合は、Shaip の専門家がお手伝いします。 お問い合わせ 当社のエンドツーエンド データ サービスがどのように AI/ML 機能を向上させることができるかを学びましょう。

[また読む： 音声認識トレーニング データ – 種類、データ収集、およびアプリケーション]