Collecte de données vocales

7 méthodes éprouvées pour personnaliser la collecte de données vocales

Le marché de la reconnaissance vocale, dans le monde, devrait croître pour 27.16 milliards de dollars en 2026 de 10.7 milliards de dollars en 2020 à un TCAC de 16.8 %.

La personnalisation de la collecte de données vocales est cruciale pour le succès de vos projets d'IA et d'apprentissage automatique (ML). Que vous construisiez des agents d'IA conversationnels, des modèles de reconnaissance vocale ou d'autres applications vocales, la qualité et la diversité de vos données vocales peuvent améliorer ou défaire les performances de votre modèle.

Dans ce guide complet, nous explorerons 7 méthodes éprouvées pour vous aider à personnaliser et optimiser votre processus de collecte de données vocales. De la détermination des exigences linguistiques et démographiques appropriées à l'intégration de techniques avancées d'augmentation des données, ces stratégies vous garantiront de collecter les données vocales de haute qualité dont vos modèles IA/ML ont besoin pour prospérer.

Voyons tous les moyens ou points efficaces à garder à l'esprit avant de personnaliser le collecte de données vocales .

Points à garder à l’esprit lors de la personnalisation de la collecte de données vocales

  • Langues et démographie
  • Taille de la collecte
  • Structure du scénario
  • Exigences et formats audio
  • Exigences de livraison et de traitement
  • Tirez parti des techniques avancées d’augmentation des données
  • Autres points cruciaux à noter

Langues et démographie

Le projet doit d'abord spécifier les langues cibles et la cible démographique.

  • Langues et dialecte

    Commencez par garder à l'esprit les exigences du projet - les langues pour lesquelles l'ensemble de données vocales est collecté et personnalisé. Aussi, comprenez l'exigence de compétence spécifique. Par exemple, le participant doit-il être un locuteur natif ou un locuteur non natif ?

    Par exemple – Locuteurs natifs anglais

    Le dialecte suit de très près le langage. Pour s'assurer que l'ensemble de données ne souffre pas de biais, il est conseillé d'introduire intentionnellement des dialectes pour tenir compte de la diversité des participants.

    Par exemple – Locuteurs australiens à l'accent anglais

  • Pays

    Avant de personnaliser, il est important de savoir s'il existe une exigence spécifique selon laquelle les participants doivent provenir de pays spécifiques. Et, si les participants doivent actuellement vivre dans un pays spécifique.

    Par exemple – Le pendjabi est parlé différemment en Inde et au Pakistan.

  • Démographie

    Outre la langue et la géographie, la personnalisation peut également être effectuée en fonction de la démographie. Il est également possible de cibler la répartition des participants en fonction de leur âge, de leur sexe, de leur diplôme, etc.

    Par exemple – Adultes contre enfants ou éduqués contre non éduqués

Taille de la collection

Votre ensemble de données aura un impact sur les performances de votre projet de données. Cependant, la taille des données de collecte dont vous avez besoin déterminera également les participants requis.

  • Le nombre total de répondants

    Déterminez le nombre total de participants qui seront nécessaires pour le projet. Dans le cas où le projet nécessite une langue collecte de données audio, vous devez analyser le nombre total de participants requis par langue ciblée.

    Par exemple – 50% anglophones américains et 50% anglophones australiens

  • Le nombre total d'énoncés

    Pour construire la collecte de données vocales, déterminez le nombre total d'énoncés ou de répétitions par participant ou le nombre total de répétitions nécessaires.

    Par exemple – 50 participants avec 25 énoncés par participant = 1250 répétitions

Structure du script

Le script peut également être personnalisé pour répondre aux besoins du projet, il est donc conseillé de demander l'aide de orthophonistes pour concevoir le flux de texte. Si le modèle ML doit être formé sur des données bien structurées, il doit prendre en considération le script et le workflow.

  • Scripté vs non scénarisé

    Vous pouvez choisir d'utiliser un texte scénarisé ou un texte naturel ou non scénarisé à lire par les participants.

    Dans un discours textuel scénarisé, les participants lisent ce qui est affiché à l'écran. Cette méthode est, la plupart du temps, utilisée pour enregistrer des commandes ou des instructions.

    Par exemple – 'Éteignez la musique', 'Appuyez sur 1 pour enregistrer.'

    Dans le discours non scénarisé, les participants reçoivent des scénarios et sont invités à formuler leurs phrases et à parler aussi naturellement que possible.

    Par exemple – 'Pouvez-vous s'il vous plaît me dire où se trouve la prochaine station-service ?'

  • Collection d'énoncés / Mots d'éveil

    Dans le cas où un texte scripté est utilisé, vous devez décider du nombre de scripts qui seront utilisés et si chaque participant lira un script unique ou un groupe de scripts. Déterminez également si le script contient une collection de mots et de commandes d'activation.

    Par exemple -

    Commande 1:

    "Alexa, quelle est la recette d'un cupcake au chocolat ?"

    "Ok Google, quelle est la recette d'un cupcake au chocolat ?"

    « Siri, quelle est la recette d'un cupcake au chocolat ?

    Commande 2:

    "Alexa, quand est le vol pour New York ?"

    "Google, quand est le vol pour New York ?"

    « Siri, quand est le vol pour New York ?

Exigences et formats audio

Exigences audio La qualité audio joue un rôle crucial dans la reconnaissance vocale collecte de données processus. Les bruits de fond gênants peuvent avoir un impact négatif sur la qualité des notes vocales collectées. Cela pourrait également diminuer l'efficacité de l'algorithme de reconnaissance vocale.

  • Qualité audio

    La qualité des enregistrements et la présence de bruit de fond peuvent impacter le résultat du projet. Mais certaines collectes de données vocales acceptent la présence de bruit. Cependant, il est conseillé d'avoir une meilleure compréhension des exigences en termes de débit binaire, de rapport signal sur bruit, d'amplitude, etc.

  • Format

    Le format de fichier, points de données, la structure du contenu, la compression et les exigences de post-traitement déterminent également la qualité des enregistrements vocaux.

    La raison de l'importance des formats de fichiers est que le modèle doit identifier la sortie du fichier et être formé pour reconnaître cette qualité sonore particulière.

  • Définir les exigences audio personnalisées

    Les exigences audio personnalisées doivent être mentionnées avant le début du processus de collecte. Les clients peuvent choisir des fichiers audio personnalisés dans lesquels des fichiers spécifiques sont regroupés.

Exigences de livraison et de traitement

Une fois les données vocales recueillies, les clients peuvent choisir de les faire livrer en fonction de leurs besoins.

  • Exigence de transcription et d'annotation

    Certains clients exigent la transcription et l'étiquetage des données avant la livraison. En outre, ils peuvent également nécessiter des formes spécifiques d'étiquetage et de segmentation.

    Parfois, il vaut mieux chercher orthophonistes et des experts pour aider à transcrire le discours dans différentes langues afin de maintenir l'authenticité de la langue cible.

  • Conventions de nommage des fichiers

    La formulaires de collecte de données doit spécifier toute convention de nommage de fichier à suivre. Si la convention de nommage est complexe ou dépasse la portée standard du processus, elle pourrait entraîner des coûts de développement supplémentaires.

  • Consignes de livraison

    Les directives de sécurité et de livraison doivent être suivies comme spécifié dans les exigences du projet. De plus, si les données doivent être livrées en petites étapes ou sous la forme d'un ensemble complet à la fois, il convient de le spécifier. Les clients préfèrent également les délais suivi des progrès mises à jour afin qu'ils puissent suivre l'état du projet.

Tirez parti des techniques avancées d’augmentation des données

  • L’augmentation des données vocales peut considérablement accroître la diversité et la robustesse de votre ensemble de données.
  • Explorez des techniques telles que le changement de hauteur audio, l'étirement temporel, l'injection de bruit et la conversion vocale pour générer de manière synthétique de nouveaux échantillons vocaux de haute qualité.
  • Intégrez ces méthodes d'augmentation des données dans votre flux de travail de collecte de données vocales pour créer un ensemble de données plus complet et plus représentatif.

Autres points cruciaux à noter

Les personnalisations auront un impact sur la façon dont,

  • Méthodes de collecte de données utilisées
  • Le recrutement des participants
  • Le délai de livraison
  • Le coût provisoire du projet

Étude de cas : Collecte de données vocales multilingues

Shaip s'est récemment associé à une société leader en IA conversationnelle pour collecter des données vocales de haute qualité en 12 langues pour leur plateforme d'assistant virtuel. En tirant parti de notre expertise en matière de diversité linguistique et de meilleures pratiques en matière de collecte de données, nous avons réussi à fournir un ensemble de données complet qui a considérablement amélioré la précision de la reconnaissance vocale et l'expérience utilisateur du client sur plusieurs marchés.

L'avenir de la collecte de données vocales

À mesure que les technologies d’IA et de ML continuent de progresser, la demande de données vocales de haute qualité ne fera que croître. Les tendances émergentes, telles que la reconnaissance vocale multilingue et multiaccent, nécessiteront des ensembles de données encore plus diversifiés et représentatifs. De plus, l’utilisation de données synthétiques et de techniques avancées d’augmentation des données jouera un rôle de plus en plus important dans l’augmentation de la taille et de la variété des ensembles de données vocales.

Chez Shaip, nous nous engageons à rester à l'avant-garde de ces tendances et à fournir à nos clients des services de collecte de données vocales de la plus haute qualité pour alimenter leurs innovations en matière d'IA/ML.

Conclusion

En suivant ces 7 méthodes éprouvées, vous pouvez concevoir et exécuter un projet de collecte de données vocales qui prépare le succès de vos applications IA/ML. N'oubliez pas que la qualité et la diversité de vos données vocales sont primordiales. Assurez-vous donc d'investir le temps et les ressources nécessaires pour créer un ensemble de données qui répond réellement aux exigences de votre projet.

Si vous avez besoin d'une aide supplémentaire pour personnaliser et optimiser votre collecte de données vocales, les experts de Shaip sont là pour vous aider. Contactez-nous aujourd'hui pour découvrir comment nos services de données de bout en bout peuvent améliorer vos capacités d'IA/ML.

[A également lu: Données d'entraînement à la reconnaissance vocale - Types, collecte de données et applications]

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