音声データ収集

音声データ収集をカスタマイズするための6つの実証済みの方法

クライアントにはいくつかの異なるタイプがあります。音声データをどのように構造化するかについて明確な考えを持っているものもあれば、アプローチをより柔軟にするものもあります。

サービスプロバイダーとして、私たちはクライアントの両方の要件が満たされていることを確認する必要があります。 ただし、要件に柔軟に対応できるクライアントでは、十分に提供していない可能性があります。 音声データ収集 完全な考え。

ここで、音声データセットプロバイダーの貢献が重要になります。

オーディオを開始する前に留意すべき点を紹介する責任があります データ収集 AI組織が実行可能で、効率的で、費用効果の高いソリューションを特定できるようにするためのプロジェクト。

世界の音声認識市場は、 27.16で$ 2026億 10.7年の2020億ドルから、16.8%のCAGRで。

カスタマイズする前に心に留めておくべきすべての効果的な方法またはポイントを見てみましょう 音声データ収集 プロジェクト。

音声データ収集をカスタマイズする際の注意点

  • 言語と人口統計
  • コレクションサイズ
  • スクリプトの構造
  • オーディオの要件とフォーマット
  • 配送と処理の要件
  • 注意すべきその他の重要なポイント

言語と人口統計

プロジェクトでは、最初にターゲット言語とターゲット人口統計を指定する必要があります。

  • 言語と方言

    プロジェクトの要件、つまり音声データセットが収集およびカスタマイズされる言語を念頭に置くことから始めます。 また、特定の習熟要件を理解します。 たとえば、参加者は母国語話者である必要がありますか、それとも非母国語話者である必要がありますか?

    例えば、 –ネイティブの英語話者

    言語のすぐ後に走るのは方言です。 データセットに偏りがないことを確認するために、参加者の多様性に対応するために意図的に方言を導入することをお勧めします。

    例えば、 –オーストラリア英語アクセントのスピーカー

  • か国

    カスタマイズする前に、参加者が特定の国から来るべきであるという特定の要件があるかどうかを知ることが重要です。 そして、参加者が現在特定の国に住むべきかどうか。

    例えば、 –パンジャブ語はインドとパキスタンで異なって話されています。

  • 人口動態

    言語と地理に加えて、人口統計に基づいてカスタマイズを行うこともできます。 年齢、性別、学歴などに基づいて参加者をターゲットに配分することもできます。

    例えば、 –大人vs子供または教育を受けたvs教育を受けていない

コレクションのサイズ

データセットは、データプロジェクトのパフォーマンスに影響を与えます。 ただし、必要な収集データのサイズによって、必要な参加者も決まります。

  • 回答者の総数

    プロジェクトに必要な参加者の総数を決定します。 プロジェクトに言語が必要な場合 オーディオデータ収集、対象言語ごとに必要な参加者の総数を分析する必要があります。

    例えば、 – 50%のアメリカ英語と50%のオーストラリア英語話者

  • 発話の総数

    音声データ収集を構築するには、参加者ごとの発話または繰り返しの総数、または必要な繰り返しの総数を決定します。

    例えば、 –参加者50人あたり25発話の1250人の参加者=XNUMX回の繰り返し

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

オーディオ要件 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

      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。

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、

  • データ収集方法 中古
  • 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

適切なベンダーを選択するときは、カスタマイズの選択肢を提供する経験と、プロジェクトを簡単に拡張できる柔軟性の両方を備えた人と一緒に行く必要があります。 音声データ収集の性質は、それが進化し、複雑さが時間とともに変化することであり、適切なプロバイダーがペースを維持できる必要があります。

必要なのが柔軟性とスケーラビリティだけである場合、Shaipが正しい選択です。 特定のプロジェクト要件に基づいてカスタマイズ可能なサービスを提供します。 スケーラブルで柔軟なサービスを提供します データ収集ソリューション 多言語プロジェクトを競争力のある価格で実現します。 会話型 AI の開発において当社の音声データ収集およびカスタマイズ技術がどのように機能するかについては、当社の専門家にお問い合わせください。

[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]

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