音声認識トレーニングデータ

音声認識トレーニングデータ–タイプ、データ収集、およびアプリケーション

Siri、Alexa、Cortana、Amazon Echoなどを日常生活の一部として使用する場合は、それを受け入れます。 音声認識 私たちの生活の至る所にあります。 これらは 人工知能を利用 音声アシスタントは、ユーザーの口頭での質問をテキストに変換し、ユーザーが言っていることを解釈して理解し、適切な応答を考え出します。

信頼できる音声認識モデルを開発するには、質の高いデータ収集が必要です。 しかし、開発中 音声認識ソフトウェア リズム、アクセント、高低アクセント、明瞭さなど、複雑な人間のスピーチを書き写すのは難しいため、これは簡単な作業ではありません。 そして、この複雑なミックスに感情を加えると、それは挑戦になります。

音声認識とは何ですか?

音声認識は、ソフトウェアが認識して処理する機能です。 人間のスピーチ テキストに。 音声認識と音声認識の違いは多くの人にとって主観的なように見えるかもしれませんが、XNUMXつの間にいくつかの根本的な違いがあります。

音声認識と音声認識の両方が音声アシスタントテクノロジーの一部を形成しますが、これらはXNUMXつの異なる機能を実行します。 音声認識は、人間の音声とコマンドをテキストに自動的に転記しますが、音声認識は話者の声の認識のみを扱います。

音声認識の種類

飛び込む前に 音声認識タイプ、音声認識データを簡単に見てみましょう。

音声認識データは、人間の音声録音とテキスト転写のコレクションであり、機械学習システムのトレーニングに役立ちます。 音声認識.

音声の録音と文字起こしはMLシステムに入力されるため、アルゴリズムをトレーニングして音声のニュアンスを認識し、その意味を理解することができます。

事前にパッケージ化された無料のデータセットを入手できる場所はたくさんありますが、入手するのが最善です。 カスタマイズされたデータセット あなたのプロジェクトのために。 カスタムデータセットを使用して、コレクションサイズ、オーディオとスピーカーの要件、および言語を選択できます。

音声データスペクトル

音声データ スペクトルは、自然なものから不自然なものまでの範囲の音声の品質とピッチを識別します。

  • スクリプト化された音声認識データ

    名前が示すように、スクリプト化された音声は制御された形式のデータです。 スピーカーは、準備されたテキストから特定のフレーズを録音します。 これらは通常、コマンドを配信するために使用され、 単語またはフレーズ 言われていることではなく言われている。

    スクリプト化された音声認識は、さまざまな話者のアクセントを使用して発行されたコマンドをピックアップする音声アシスタントを開発するときに使用できます。

  • シナリオベースの音声認識

    シナリオベースのスピーチでは、話者は特定のシナリオを想像し、 音声コマンド シナリオに基づいています。 このように、結果は、スクリプト化されていないが制御されている音声コマンドのコレクションになります。

    シナリオベースの音声データは、さまざまなニュアンスで日常の音声を理解するデバイスの開発を検討している開発者に必要です。 たとえば、さまざまな質問を使用して、最寄りのピザハットに行く方法を尋ねます。

  • 自然な音声認識

    スピーチスペクトルの最後には、自発的で自然なスピーチがあり、どのような方法でも制御されていません。 話し手は、彼の自然な会話のトーン、言語、ピッチ、およびテノールを使用して自由に話します。

    マルチスピーカー音声認識でMLベースのアプリケーションをトレーニングする場合は、スクリプト化されていない、または 会話スピーチ データセットは便利です。

音声プロジェクトのデータ収集コンポーネント

音声データ収集 音声データの収集に含まれる一連の手順により、収集されたデータの品質が保証され、高品質のAIベースのモデルのトレーニングに役立ちます。

必要なユーザーの応答を理解する

モデルに必要なユーザーの応答を理解することから始めます。 音声認識モデルを開発するには、必要なコンテンツを厳密に表すデータを収集する必要があります。 実際のインタラクションからデータを収集して、ユーザーのインタラクションと応答を理解します。 AIベースのチャットアシスタントを構築している場合は、チャットログ、通話録音、チャットダイアログボックスの応答を確認して、データセットを作成します。

ドメイン固有言語を精査する

音声認識データセットには、一般的なコンテンツとドメイン固有のコンテンツの両方が必要です。 一般的な音声データを収集したら、データをふるいにかけ、一般的なものと特定のものを区別する必要があります。

たとえば、顧客は、アイケアセンターで緑内障をチェックするための予約を求めるために電話をかけることができます。 予約を求めることは非常に一般的な用語ですが、緑内障はドメイン固有です。

さらに、音声認識MLモデルをトレーニングするときは、個別にではなく、フレーズを識別するようにトレーニングするようにしてください。 認識された単語.

人間のスピーチを録音する

前のXNUMXつのステップからデータを収集した後、次のステップでは、収集したステートメントを人間に記録させる必要があります。

スクリプトの理想的な長さを維持することが不可欠です。 15分以上のテキストを読むように人々に求めることは逆効果になる可能性があります。 記録された各ステートメントの間に最低2〜3秒のギャップを維持します。

記録を動的にする

さまざまな状況、デバイス、および環境で録音されたアクセント、スタイルを話す、さまざまな人々の音声リポジトリを構築します。 将来のユーザーの大多数が固定電話を使用する場合、音声収集データベースには、その要件に一致する重要な表現が含まれている必要があります。

会話型AIモデルをトレーニングするための高品質のオーディオ/音声データセット。

音声録音に変動を誘発する

ターゲット環境を設定したら、データ収集対象者に、同様の環境で準備したスクリプトを読むように依頼します。 間違いを気にせず、できるだけ自然な表現を保つように被験者に依頼します。 アイデアは、同じ環境でスクリプトを記録する大勢の人々を集めることです。

スピーチを書き写す

複数の主題を使用して(間違いを付けて)スクリプトを記録したら、文字起こしを続行する必要があります。 収集したデータのダイナミズムと多様性を実現するのに役立つため、間違いをそのままにしておいてください。

人間にテキスト全体を単語ごとに文字起こしさせる代わりに、音声文字変換エンジンを使用して文字起こしを行うことができます。 ただし、間違いを訂正するために人間の筆記者を雇うこともお勧めします。

テストセットを開発する

テストセットの開発は、テストセットのフロントランナーであるため重要です。 言語モデル.

スピーチと対応するテキストのペアを作成し、それらをセグメントに作成します。

収集した要素を収集した後、テストセットを形成する20%のサンプリングを抽出します。 これはトレーニングセットではありませんが、この抽出されたデータは、トレーニングされたモデルがトレーニングされていないオーディオを転写するかどうかを通知します。

言語トレーニングモデルを構築し、測定する

次に、ドメイン固有のステートメントと必要に応じて追加のバリエーションを使用して、音声認識言語モデルを構築します。 モデルのトレーニングが完了したら、測定を開始する必要があります。

トレーニングモデル(80%が選択されたオーディオセグメントを使用)を取得し、テストセット(抽出された20%のデータセット)に対してテストして、予測と信頼性を確認します。 間違いやパターンをチェックし、修正できる環境要因に焦点を合わせます。

考えられるユースケースまたはアプリケーション

音声認識のユースケース

音声アプリケーション、スマートアプライアンス、音声認識、カスタマーサポート、コンテンツディクテーション、セキュリティアプリケーション、自律型車両、ヘルスケア向けのメモ取り。

音声認識は可能性の世界を開き、音声アプリケーションのユーザーによる採用は年々増加しています。

の一般的なアプリケーションのいくつか 音声認識技術 次のとおりです。

  1. 音声検索アプリケーション

    Googleによると、 約20% Googleアプリで行われる検索の内、音声です。 XNUMX億人 2023年までに音声アシスタントを使用すると予測されています。これは6.4年に予測された2022億から大幅に増加しています。

    音声検索の採用はここ数年で大幅に増加しており、この傾向は今後も続くと予測されています。 消費者は音声検索を利用して、クエリの検索、商品の購入、お店の検索、地元のお店の検索などを行っています。

  2. 家庭用機器/スマートアプライアンス

    音声認識技術は、テレビ、照明、その他の電化製品などの家庭用スマートデバイスに音声コマンドを提供するために使用されています。 消費者の66% 英国、米国、ドイツでは、スマートデバイスとスピーカーを使用するときに音声アシスタントを使用したと述べています。

  3. テキストへのスピーチ

    音声認識アプリケーションは、電子メール、ドキュメント、レポートなどを入力する際の無料のコンピューティングを支援するために使用されています。 テキストへのスピーチ ドキュメントの入力、本やメールの作成、字幕ビデオの作成、テキストの翻訳にかかる時間をなくします。

  4. カスタマーサービス

    音声認識アプリケーションは、主にカスタマーサービスとサポートで使用されます。 音声認識システムは、限られた数の担当者が手頃なコストで24時間年中無休でカスタマーサービスソリューションを提供するのに役立ちます。

  5. コンテンツディクテーション

    コンテンツのディクテーションは別のものです 音声認識のユースケース これは、学生や学者がほんのわずかな時間で広範なコンテンツを書くのに役立ちます。 失明や視力の問題で不利な立場にある学生にとっては非常に役立ちます。

  6. セキュリティアプリケーション

    音声認識は、固有の音声特性を識別することにより、セキュリティと認証の目的で広く使用されています。 音声生体認証は、盗まれたり悪用されたりした個人情報を使用して本人を特定する代わりに、セキュリティを強化します。

    さらに、セキュリティを目的とした音声認識により、ログインプロセスの延長や資格情報の重複がなくなるため、顧客満足度が向上しました。

  7. 車両用音声コマンド

    車両、主に自動車には、運転の安全性を高めるための共通の音声認識機能が搭載されています。 ラジオ局の選択、電話の発信、音量の縮小などの簡単な音声コマンドを受け入れることで、ドライバーが運転に集中できるようにします。

  8. ヘルスケアのためのメモを取る

    音声認識アルゴリズムを使用して構築された医療転写ソフトウェアは、医師の音声メモ、コマンド、診断、および症状を簡単にキャプチャします。 医療メモを取ることは、医療業界の質と緊急性を高めます。

あなたのビジネスを変えることができる音声認識プロジェクトを念頭に置いていますか? 必要なのは、カスタマイズされた音声認識データセットだけです。

AIベースの音声認識ソフトウェアは、人間の音声の構文、文法、文型、感情、ニュアンスを統合するために、機械学習アルゴリズムの信頼できるデータセットでトレーニングする必要があります。 最も重要なことは、ソフトウェアは継続的に学習して応答する必要があり、すべての対話で成長します。

Shaipでは、完全にカスタマイズされたものを提供しています 音声認識データセット さまざまな機械学習プロジェクト向け。 Shaipを使用すると、最高品質のテーラーメードにアクセスできます トレーニングデータ 信頼性の高いものを構築して販売するために使用できます 音声認識システム。 当社の製品を包括的に理解するために、当社の専門家にご連絡ください。

社会シェア