预计全球语音识别市场将增长至 $十亿84.97 2032通过 从 10.7 年的 2023 亿美元开始，复合年增长率为 23.7%。
定制语音数据收集对于 AI 和机器学习 (ML) 项目的成功至关重要。无论您是构建会话式 AI 代理、语音识别模型还是其他基于语音的应用程序，语音数据的质量和多样性都会影响或破坏模型的性能。
在这份综合指南中，我们将探索 7 种经过验证的方法来帮助您定制和优化语音数据收集流程。从确定正确的语言和人口统计要求到集成先进的数据增强技术，这些策略将确保您收集 AI/ML 模型蓬勃发展所需的高质量语音数据。
让我们看看在定制之前要记住的所有有效方法或要点 语音数据采集 项目。
- 语言和人口统计
- 集合大小
- 脚本的结构
- 音频要求和格式
- 交付和处理要求
- 利用先进的数据增强技术
- 其他需要注意的关键点
语言和人口统计
该项目应首先指定目标语言和目标人群。
语言和方言
首先牢记项目要求——收集和定制语音数据集的语言。 此外，了解具体的熟练程度要求。 例如，参与者应该是母语人士还是非母语人士？
举个例子 – 以英语为母语的人
紧跟语言的是方言。 为确保数据集不受偏见影响，建议有意引入方言以适应参与者的多样性。
举个例子 – 澳大利亚英语口音的演讲者
国家
在进行定制之前，重要的是要了解参与者是否应来自特定国家/地区的特定要求。 并且，参与者目前是否应该居住在特定国家。
举个例子 – 印度和巴基斯坦的旁遮普语使用不同。
人口统计
除了语言和地理，还可以根据人口统计数据进行定制。 还可以根据参与者的年龄、性别、学历等进行目标分配。
举个例子 – 成人与儿童或受过教育与未受过教育
集合大小
您的数据集将影响数据项目的性能。 但是，您需要的收集数据大小也将决定所需的参与者。
受访者总数
确定项目所需的参与者总数。 如果项目需要语言 音频数据采集，您应该分析每种目标语言所需的参与者总数。
举个例子 – 50% 的美国英语和 50% 的澳大利亚英语使用者
话语总数
要构建语音数据集合，请确定每个参与者的话语总数或重复次数或所需的总重复次数。
举个例子 – 50 名参与者，每位参与者 25 次话语 = 1250 次重复
脚本结构
脚本也可以根据项目需要进行定制，建议寻求帮助 言语治疗师 设计文本流。 如果 ML 模型必须在结构良好的数据上进行训练，则必须考虑脚本和工作流程。
脚本与非脚本
您可以选择使用脚本文本或自然或非脚本文本以供参与者阅读。
在脚本文本演讲中，参与者阅读屏幕上显示的内容。 这种方法主要用于记录命令或指令。
举个例子 - “关闭音乐”，“按 1 录制。”
在即兴演讲中，参与者被赋予场景，并要求他们构建句子并尽可能自然地说话。
举个例子 - “你能告诉我下一个加油站在哪里吗？”
话语收集/唤醒词
如果使用脚本文本，您必须决定将使用的脚本数量，以及每个参与者将阅读一个独特的脚本还是一组脚本。 此外，确定脚本是否包含唤醒词和命令的集合。
举个例子 –
指令1：
“Alexa，巧克力纸杯蛋糕的配方是什么？”
“Ok Google，巧克力纸杯蛋糕的配方是什么？”
“Siri，巧克力纸杯蛋糕的配方是什么？”
指令2：
“Alexa，飞往纽约的航班是什么时候？”
“谷歌，去纽约的航班什么时候？”
“Siri，什么时候飞纽约？”
音频要求和格式
音频质量
录音的质量和背景噪音的存在会影响项目的结果。 但是一些语音数据集合接受噪声的存在。 但是，建议更好地了解比特率、信噪比、幅度等方面的要求。
格式
文件格式， 数据点、内容结构、压缩和后处理要求也决定了语音记录的质量。
文件格式之所以如此重要，是因为模型必须识别文件输出并接受训练以识别特定的声音质量。
定义自定义音频要求
在开始收集过程之前，应提及自定义音频要求。 客户可以选择将特定文件组合在一起的自定义音频文件。
[另请阅读： 利用我们优质的印度语言音频数据集增强 AI 模型.]
交付和处理要求
收集语音数据后，客户可以根据自己的要求选择交付。
转录和注释要求
一些客户在交付之前需要数据转录和标记。 此外，它们可能还需要特定形式的标签和分割。
有时最好寻求 言语病理学家 和专家帮助转录各种语言的语音，以保持目标语言的真实性。
文件命名约定
特 数据收集表格 应指定要遵循的任何文件命名约定。 如果命名约定很复杂或超出流程的标准范围，则可能会吸引额外的开发成本。
交付指南
应按照项目要求中的规定遵循安全和交付指南。 此外，如果数据要以小里程碑形式交付或作为一个完整的包立即交付，则应指定。 客户也更喜欢及时 进度监控 更新，以便他们可以跟踪项目状态。
利用先进的数据增强技术
- 语音数据增强可以显着扩展数据集的多样性和稳健性。
- 探索音频变调、时间拉伸、噪声注入和语音转换等技术，以综合生成新的高质量语音样本。
- 将这些数据增强方法集成到您的语音数据收集工作流程中，以创建更全面、更具代表性的数据集
其他需要注意的关键点
定制将影响如何，
- 使用的数据收集方法
- 招募参与者
- 交货时间表
- 项目的暂定成本
案例研究：多语言语音数据收集
Shaip 最近与一家领先的对话式 AI 公司合作，为其虚拟助理平台收集 12 种语言的高质量语音数据。通过利用我们在语言多样性和数据收集最佳实践方面的专业知识，我们成功提供了全面的数据集，显着提高了客户在多个市场的语音识别准确性和用户体验。
语音数据收集的未来
随着人工智能和机器学习技术的不断进步，对高质量语音数据的需求只会持续增长。多语言和多口音语音识别等新兴趋势将需要更加多样化和具有代表性的数据集。此外，合成数据和先进数据增强技术的使用将在扩大语音数据集的规模和种类方面发挥越来越重要的作用。
在 Shaip，我们致力于走在这些趋势的最前沿，为客户提供最高质量的语音数据收集服务，以推动他们的 AI/ML 创新。
结论
通过遵循这 7 种经过验证的方法，您可以设计和执行语音数据收集项目，帮助您的 AI/ML 应用程序取得成功。请记住，语音数据的质量和多样性至关重要，因此请务必投入所需的时间和资源来创建真正满足项目要求的数据集。
如果您在定制和优化语音数据收集方面需要进一步帮助，Shaip 的专家随时为您提供帮助。 今天就联系我们 了解我们的端到端数据服务如何提升您的 AI/ML 能力。
[另请阅读： 语音识别训练数据——类型、数据收集和应用]
