几十年前，如果我们告诉别人，我们只需与机器对话就能订购产品或服务，人们会认为我们很怪异。但今天，这个疯狂的梦想已经成真。
语音识别技术的出现和发展与人工智能 (AI) 或机器学习 (ML) 的兴起一样令人着迷。我们可以在没有可见界面的情况下向设备发出语音命令，这是一场工程革命，带来了各种改变游戏规则的用例。
从客观角度来看， 4.2 亿语音助手 如今，全球有 2024 亿人使用语音搜索，而报告显示，到 8.4 年底，这一数字将翻一番，达到 1 亿。此外，每月语音搜索次数超过 50 亿次。这正在重塑我们获取信息的方式，因为超过 XNUMX% 的人每天都会使用语音搜索。
该技术提供的无缝性和便利性使技术专家能够制定多种应用策略，包括：
- 会议记录、法律文件、视频、播客等的转录
- 通过 IVR 实现客户服务自动化——交互式语音应答
- 使教育中的本土学习民主化
- 语音辅助导航和命令执行车载助手
- 零售业中的语音激活应用程序，用于语音商务等
随着这项技术变得越来越重要和依赖，我们必须缓解各种 语音识别挑战 从对不同口音的认知和理解的固有偏见到隐私问题，需要消除许多挑战和顾虑，为无缝语音生态系统铺平道路。
最终，这项技术的有效性指向人工智能训练，并最终 语音数据收集挑战。因此，让我们来探讨一下该领域的一些最紧迫的问题。
2024 年语音识别挑战
语言和口音的多样性
实际上，如今每台设备都是语音助手。从智能电视和个人助理到智能手机甚至冰箱，每台机器都配有内置麦克风并连接到互联网，使其具备语音识别功能。
虽然这是全球化的一个绝佳例子，但也应该在本地化的背景下看待它。语言的美妙之处在于有无数的口音、方言、发音、语速、语调和其他细微差别。
语音识别的难点在于理解全球人口语音的多样性，这就是为什么有些设备很难检索用户正在寻找的正确信息，或者根据他们对语音的理解提取不相关的信息。
数据收集成本高昂
从现实世界中收集数据需要大量投资。数据收集一词主要包罗万象，人们通常对其了解甚少。当我们提到数据收集及其相关费用时，我们也指以下方面的努力：
- 语音数据量需求取决于录制和掌握的成本。此外，费用可能因应用领域而异，其中医疗保健语音数据可能比零售语音数据更昂贵，这主要是由于数据稀缺。
- 将原始语音数据转换为模型可训练数据所涉及的转录和注释费用
- 数据清理和质量控制费用，用于消除噪音、背景声音、长时间沉默、演讲错误等
- 补偿贡献者的费用
- 可扩展性问题，成本随着时间的推移不断增加
数据收集的时间成本
有两种不同类型的费用——金钱和金钱价值。虽然成本指的是金钱，但收集语音数据所投入的精力和时间则会增加金钱价值。无论项目规模如何，语音数据收集都涉及 数据收集时间很长.
与图像数据收集不同，实施质量检查所需的时间更长。此外，还有几个因素会影响每个经过测试的语音文件。这可能需要花费一些时间：
- 标准化 mp3、ogg、flac 等文件格式
- 标记嘈杂和失真的音频文件
- 对语音数据中的情绪和语调进行分类和剔除
数据隐私和敏感性方面的挑战
如果你仔细想想，一个人的声音是其生物特征的一部分。与面部和视网膜识别作为进入限制入口的通道一样，一个人的声音也是一个独特的特征。
当数据如此私密时，它自然就转化为个人隐私。那么，如何建立数据保密性，同时仍能满足大规模数据量需求呢？
在使用客户数据方面，这是一个灰色地带。如果没有激励措施，用户不会愿意被动地为语音模型的性能优化过程做出贡献。即使有激励措施，侵入性技术也会引起强烈反对。
虽然透明度是关键，但它仍然不能解决项目规定的数量要求。
解决语音数据中的金钱和时间线费用问题
与语音数据提供商合作
外包是应对这一挑战的最简单方法。让内部团队来编译、处理、审核和训练语音数据听起来可行，但绝对乏味。它需要无数的人力来执行，这也意味着您的团队最终将花费更多时间执行冗余任务，而不是创新和改进结果。考虑到道德和责任，理想的解决方案是与我们这样的可信赖的语音数据服务提供商联系 - 夏普.
解决口音和方言变异问题
不可否认的解决方案是引入用于训练语音 AI 模型的丰富多样的语音数据。种族和方言范围越广，模型就越能理解方言、口音和发音的差异。
前进的道路
随着我们在实现技术驱动的替代现实的道路上不断前进，语音模型和解决方案将变得更加不可或缺。理想的方式是采取外包路线，以确保高质量、合乎道德和大规模的 可供训练的语音数据 经过质量保证和审核后交付。
这正是我们 Shaip 所擅长的。我们多样化的语音数据可确保无缝满足您的项目需求，并完美实施。
我们敦促您与我们联系以了解您的需求。
