Ролята, която данните играят в днешния върховен цифров свят, става изключително критична. Данните са необходими, независимо дали за бизнес прогнози, прогнози за времето или дори за обучение на изкуствени компютри. Технологии като машинно обучение използват висококачествени данни за обучение и тестване, за да обучат своите модели.
Siri и Alexa са някои често срещани примери за обучен софтуер за разпознаване на реч или глас. Все още обаче има място за подобрение при обсъждането на тези технологии. Компаниите се опитват да работят със специфични изисквания, тъй като е много малко вероятно да получат съществуващ набор от данни, съдържащ всички данни за обучение. Извършва се чрез ливъридж събиране на речеви данни от множество източници.
Така че нека разберем в този блог какво представлява събирането на речеви данни и какви са ползите за софтуера за разпознаване на реч.
Какво представлява събирането на данни за отдалечен говор?
Дистанционното събиране на речеви данни е процес на събиране на данни от различни източници и последващата им обработка за създаване на набори от данни за разговорен AI. Известен е още като събиране на аудио данни. Дистанционно събраните речеви данни се натрупват с помощта на мобилно приложение или уеб браузър.
Обикновено за този процес се набират определен брой участници онлайн въз основа на техния езиков и демографски профил. След това те са помолени да запишат речеви проби за различни разкази, условия и ситуации. По този начин се подготвят набори от данни и, когато е необходимо, наборите от данни се използват за различни случаи на употреба.
Плюсове и минуси на отдалеченото събиране на речеви данни?
Както всяка друга технология, дистанционното събиране на аудио данни също има своите предимства и недостатъци. Нека ги разгледаме по-долу:
Плюсове: Ето някои от предимствата на събирането на речеви данни:
- Рентабилно решение: Събиране на данни дистанционно чрез приложения е по-икономично от срещата с хора на живо.
- Висока възможност за персонализиране: Данните могат да бъдат персонализирани и модифицирани според точните спецификации на данните за обучение.
- По-висока мащабируемост: Служителите на Crowdsource могат да събират данни в своята инфраструктура, което осигурява по-голяма гъвкавост и опция за мащабиране на проекта
- Собственост на данни: собствеността върху данните е ваша.
- Гъвкавост на речеви данни: Можете да събирате различни набори от данни, като базирана на сценарий, базирана на команди или реч без скриптове.
Недостатъци: Има няколко недостатъка при използването на събиране на речеви данни:
- Различни аудио спецификации на различни потребители: Най-голямото предизвикателство в този процес е уеднаквяването на данните. Тъй като участниците използват различни рекордери или цифрови устройства, за да записват гласовете си, вие получавате всички видове изходни файлове.
- Ограничени опции за фонов сценарий: Събирането на речеви данни не предоставя оптимални резултати, когато имате нужда от конкретен фонов сценарий във вашите данни. В такива случаи ще трябва да наемете личен гласов артист, който да направи необходимото.
Значение на платформата за управление на тълпата
Събиране на речеви данни е технология, която изисква участието на голям брой хора от всички сфери на живота. Естеството на данните, които трябва да се събират, зависи от изискванията на проекта. Процесът на събиране на данни става изключително сложен, когато трябва да бъдат наети много хора.
Следователно е необходима добра платформа за управление на тълпата, за да направи процеса ефективен и качествен. Затова е от съществено значение да потърсите помощта на професионалисти, владеещи тази технология, за да извършите процеса на събиране на данни безпроблемно.
Как да поддържаме качеството при краудсорсинг?
За да се поддържа качеството на събрани данни, важно е да се използват различни техники за краудсорсинг. Някои от техниките включват:
- Ясни и ясни указания: Важно е да предоставите ясни насоки на участниците, чрез които събирате данните. Само когато разбират напълно процеса и как техният принос би помогнал, ще могат да дадат най-доброто от себе си. Можете да предоставите визуални помагала, екранни снимки и кратки видеоклипове, за да ги накарате да разберат изискванията.
- Набиране на разнообразен набор от хора: Ако искате да натрупате богати данни, наемането на хора от различен произход е ключът. Търсете хора в различни пазарни сегменти, възрастови групи, етноси, икономически произход и др. Те ще ви помогнат да съберете добър набор от данни.
- Използвайте най-добрите процеси за анализ на качеството: За да осигурите най-добро качество, прекарайте данните си през висококачествени тестове. Като цяло анализът на качеството трябва да се извърши със следните процеси:
- Тестовете за качество се правят от модели за машинно обучение.
- Тестовете за качество се ръководят от екип от професионалисти по осигуряване на качеството.
- Валидиране на данни чрез машини: Съществуват техники за валидиране, при които моделите за машинно обучение оценяват данните, за да предоставят по-нататък своя отчет. Те могат да потвърдят необходимите аспекти на изискваните данни като продължителност, качество на звука, формат и т.н.
Съвети, за да направите своя процес на отдалечено събиране на данни успешен
- Изградете удобен за потребителя интерфейс: Преди всичко, дистанционно събиране на данни решението, което проектирате, трябва да бъде функционално и да осигурява страхотно потребителско изживяване. Решението трябва да работи безпроблемно, за да събира данни и да улеснява процеса за своите потребители.
- Имате система за централно администриране: Той свързва всички необходими компоненти на процеса и помага за управлението на различни процеси от един източник. Някои от функциите на централната административна система са:
- Това е основната платформа за целия процес.
- Помага за свързване с въпроси, свързани с финансите.
- Използва се за изпращане на покани до потребителска база.
- Той контролира потока от подавания от множество източници.
- Той помага при управлението на процеса на плащане.
- Създайте ефективни и валидни стратегии за набиране на персонал: Най-голямото предизвикателство при събирането на данни от различни демографски групи е набирането на правилния набор от хора. Ако нямате известна марка, шансовете хората да търгуват данните си за пари са много малки.
Следователно трябва да въведете ефективни стратегии, чрез които хората могат наистина да видят стойност във вашия процес и лесно да се споразумеят за техния принос.
[Прочетете също: Персонализирани TTS решения за вашите уникални изисквания]
Заключителни мисли
Дистанционното събиране на речеви данни е страхотен процес, който ще набере огромна скорост през следващите години. С напредването на технологиите нуждата от такива решения нараства. Така че, ако и вие имате някаква свързана идея в ума си и се нуждаете от начин да я изпълните, говорете с нашите експертни екипи днес.
