远程语音数据采集

通过远程语音数据收集简化语音识别

数据在当今数字化至高无上的世界中所扮演的角色变得非常重要。 数据是必要的,无论是用于商业预测、天气预报,甚至是训练人工计算机。 机器学习等技术利用高质量的训练和测试数据来训练他们的模型。

Siri 和 Alexa 是经过训练的语音或语音识别软件的一些常见示例。 但是,在讨论这些技术时,仍有改进的空间。 公司尝试满足特定要求,因为极不可能获得包含所有训练数据的现有数据集。 它是通过利用 语音数据采集 来自多个来源。

因此,让我们在这篇博客中了解什么是语音数据收集以及它如何使语音识别软件受益。

什么是远程语音数据收集?

远程语音数据收集是从各种来源收集数据并进一步处理它以创建会话人工智能数据集的过程。它也被称为 音频数据采集. 使用移动应用程序或网络浏览器累积远程收集的语音数据。

通常,对于此过程,会根据他们的语言和人口统计资料在线招募一定数量的参与者。 然后他们被要求为不同的叙述、条件和情况录制语音样本。 这样,就可以准备好数据集,并在需要时将这些数据集用于不同的用例。

 

远程语音数据收集的优缺点?

与其他所有技术一样,远程音频数据收集也有其优点和缺点。 让我们在下面看看它们:

优点:以下是语音数据收集的一些好处:

  • 具有成本效益的解决方案:收集数据 通过应用程序远程比亲自会面更经济。
  • 高度可定制: 可以根据确切的训练数据规范自定义和修改数据。
  • 更高的可扩展性: 众包工作人员可以在他们的基础设施中收集数据,这为扩展项目提供了更高的灵活性和选项
  • 数据所有权: 数据的所有权在于您。
  • 语音数据的多功能性: 您可以收集不同的数据集,例如基于场景的、基于命令的或无脚本的语音。

缺点:使用语音数据收集有一些缺点:

  • 不同用户的不同音频规格: 这个过程中最大的挑战是使数据统一。 当参与者使用不同的录音机或数字设备录制他们的声音时,您可以获得各种输出文件。
  • 有限的背景场景选项: 当您需要数据中的特定背景场景时,语音数据收集不会提供最佳结果。 在这种情况下,您将不得不聘请一位现场配音艺术家来完成必要的工作。

人群管理平台的重要性

语音数据采集 是一项需要各行各业广泛参与的技术。 要收集的数据的性质取决于项目要求。当需要招聘很多人时,数据收集的过程变得非常复杂。

人群管理 该过程从计划和招聘人员开始,然后进一步转向转录、注释和质量保证。

因此,需要一个良好的人群管理平台来使流程高效和定性。 因此,必须寻求精通该技术的专业人员的帮助,以无缝地进行数据收集过程。

众包时如何保持质量?

为保持产品质量 收集的数据,重要的是利用不同的众包技术。 其中一些技术包括:

  • 清晰明了的指南: 为您收集数据的参与者提供明确的指导非常重要。 只有当他们完全了解流程以及他们的贡献将如何提供帮助时,他们才能提供最好的服务。 您可以提供视觉辅助、屏幕截图和短视频,让他们了解要求。
  • 招募不同的人: 如果你想积累丰富的数据,雇佣不同来源的人是关键。 搜索不同细分市场、年龄组、种族、经济背景等的人。 他们将帮助您收集良好的数据集。
  • 利用最佳质量分析流程: 为确保最佳质量,请通过高质量测试传递您的数据。 通常,必须通过以下过程进行质量分析:
    • 质量测试由机器学习模型完成。
    • 质量测试由质量保证专业人员团队领导。
  • 通过机器验证数据: 有一些验证技术可以让机器学习模型评估数据以进一步提供报告。 他们可以验证所需数据的必要方面,例如持续时间、音频质量、格式等。

使您的远程数据收集过程成功的提示

远程数据收集过程

  • 建立一个用户友好的界面: 首先, 远程数据采集 您设计的解决方案必须具有功能性并提供出色的用户体验。 该解决方案应该无缝地工作以收集数据并使其用户更容易处理。
  • 拥有中央管理系统: 它链接流程的所有必要组件,并帮助管理来自单一来源的不同流程。 中央管理系统的一些功能是:
    • 它是整个过程的主平台。
    • 它有助于连接与财务相关的事务。
    • 它用于向用户群发送邀请。
    • 它控制来自多个来源的提交流程。
    • 它有助于管理付款流程。
  • 创建有效和有效的招聘策略: 收集来自不同人口统计数据的最大挑战是招募合适的人。 如果您没有知名品牌,人们用他们的数据换取金钱的机会非常渺茫。

因此,您需要引入有效的策略,人们可以通过这些策略真正看到您的流程中的价值并轻松就他们的贡献达成一致。

[另请阅读: 满足您独特需求的定制 TTS 解决方案]

最后的思考

远程语音数据收集是一个伟大的过程,将在未来几年获得巨大的发展势头。随着技术的进步,对此类解决方案的需求不断增加。因此,如果您也有任何相关想法并且需要一种执行方法,请立即与我们的专家团队交谈。

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