جمع بيانات الكلام

7 طرق مثبتة لتخصيص جمع بيانات الكلام

من المتوقع أن ينمو سوق التعرف على الصوت في العالم إلى 27.16 مليار $ في 2026 من 10.7 مليار دولار في 2020 بمعدل نمو سنوي مركب 16.8٪.

يعد تخصيص جمع بيانات الكلام أمرًا بالغ الأهمية لنجاح مشاريع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML). سواء كنت تقوم ببناء وكلاء الذكاء الاصطناعي للمحادثة، أو نماذج التعرف على الكلام، أو غيرها من التطبيقات المستندة إلى الصوت، فإن جودة بيانات الكلام وتنوعها يمكن أن تؤدي إلى تحسين أداء النموذج الخاص بك أو إخفاقه.

في هذا الدليل الشامل، سنستكشف 7 طرق مجربة لمساعدتك على تخصيص عملية جمع بيانات الكلام وتحسينها. بدءًا من تحديد المتطلبات اللغوية والديموغرافية المناسبة وحتى دمج تقنيات زيادة البيانات المتقدمة، ستضمن لك هذه الاستراتيجيات جمع بيانات الكلام عالية الجودة التي تحتاجها نماذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي الخاصة بك لتزدهر.

لنلقِ نظرة على جميع الطرق أو النقاط الفعالة التي يجب وضعها في الاعتبار قبل تخصيص ملف جمع بيانات الكلام مشروع.

نقاط يجب وضعها في الاعتبار أثناء تخصيص جمع بيانات الكلام

  • اللغات والتركيبة السكانية
  • حجم المجموعة
  • هيكل النص
  • متطلبات الصوت وتنسيقاته
  • متطلبات التسليم والمعالجة
  • الاستفادة من تقنيات تعزيز البيانات المتقدمة
  • نقاط حاسمة أخرى يجب ملاحظتها

اللغات والتركيبة السكانية

يجب أن يحدد المشروع أولاً اللغات المستهدفة والهدف الديموغرافي.

  • اللغات واللهجة

    ابدأ بوضع متطلبات المشروع في الاعتبار - اللغات التي يتم جمع مجموعة بيانات الكلام لها وتخصيصها. أيضًا ، فهم متطلبات الكفاءة المحددة. على سبيل المثال ، هل يجب أن يكون المشارك متحدثًا أصليًا أم لا؟

    مثلا - متحدثي اللغة الإنجليزية الأم

    إن الاقتراب من أعقاب اللغة هو اللهجة. للتأكد من أن مجموعة البيانات لا تعاني من التحيزات ، فمن المستحسن إدخال اللهجات عن قصد لاستيعاب التنوع في المشاركين.

    مثلا - مكبرات الصوت الإنجليزية الأسترالية

  • البلدان

    قبل التخصيص ، من المهم معرفة ما إذا كان هناك متطلب محدد يجب أن يأتي المشاركون من بلدان معينة. وما إذا كان يجب أن يعيش المشاركون حاليًا في بلد معين.

    مثلا - يتم التحدث باللغة البنجابية بشكل مختلف في الهند وباكستان.

  • التركيبة السكانية

    إلى جانب اللغة والجغرافيا ، يمكن أيضًا إجراء التخصيص بناءً على التركيبة السكانية. يمكن أيضًا القيام بالتوزيع المستهدف للمشاركين على أساس العمر والجنس والمؤهلات التعليمية وغير ذلك.

    مثلا - الكبار مقابل الأطفال أو المتعلمين مقابل غير المتعلمين

حجم المجموعة

ستؤثر مجموعة البيانات الخاصة بك على أداء مشروع البيانات الخاص بك. ومع ذلك ، فإن حجم بيانات المجموعة التي تحتاجها سيحدد أيضًا المشاركين المطلوبين.

  • إجمالي عدد المستجيبين

    حدد العدد الإجمالي للمشاركين المطلوبين للمشروع. في حال كان المشروع يتطلب لغة جمع البيانات الصوتية، يجب عليك تحليل العدد الإجمالي للمشاركين المطلوب لكل لغة مستهدفة.

    مثلا - 50٪ من المتحدثين باللغة الإنجليزية الأمريكية و 50٪ من المتحدثين باللغة الإنجليزية الأسترالية

  • العدد الإجمالي للألفاظ

    لبناء مجموعة بيانات الكلام ، حدد العدد الإجمالي للألفاظ أو التكرارات لكل مشارك أو إجمالي التكرارات المطلوبة.

    مثلا - 50 مشاركًا مع 25 كلمة لكل مشارك = 1250 تكرارًا

هيكل البرنامج النصي

يمكن أيضًا تخصيص البرنامج النصي لتلبية احتياجات المشروع ، لذلك يُنصح بطلب المساعدة من المعالجين الكلام لتصميم تدفق النص. إذا كان يجب تدريب نموذج ML على بيانات جيدة التنظيم ، فيجب أن يأخذ في الاعتبار البرنامج النصي وسير العمل.

  • مخطوطة مقابل غير مكتوبة

    يمكنك الاختيار بين استخدام نص مكتوب أو نص طبيعي أو غير مكتوب ليقرأه المشاركون.

    في خطاب نصي مكتوب ، يقرأ المشاركون ما يتم عرضه على الشاشة. تُستخدم هذه الطريقة في الغالب لتسجيل الأوامر أو التعليمات.

    مثلا - "أوقف تشغيل الموسيقى ،" اضغط 1 للتسجيل.

    في الخطاب غير المكتوب ، يتم إعطاء المشاركين سيناريوهات ويطلب منهم تأطير جملهم والتحدث بشكل طبيعي قدر الإمكان.

    مثلا - "هل يمكنك أن تخبرني من فضلك أين محطة الوقود التالية؟"

  • جمع الكلام / كلمات الإيقاظ

    في حالة استخدام نص مكتوب ، يجب عليك تحديد عدد البرامج النصية التي سيتم استخدامها ، وما إذا كان كل مشارك سيقرأ نصًا فريدًا أو مجموعة من البرامج النصية. أيضًا ، حدد ما إذا كان البرنامج النصي يحتوي على مجموعة من كلمات وأوامر التنبيه.

    مثلا -

    الأمر 1:

    "أليكسا ، ما هي وصفة كب كيك الشوكولاتة؟"

    "Ok Google ، ما هي وصفة كب كيك الشوكولاتة؟"

    "Siri ، ما هي وصفة كب كيك الشوكولاتة؟"

    الأمر 2:

    "أليكسا ، ما موعد الرحلة إلى نيويورك؟"

    "Google ، ما موعد رحلة الطيران إلى نيويورك؟"

    "Siri ، ما موعد الرحلة إلى نيويورك؟"

متطلبات الصوت وتنسيقاته

متطلبات الصوت تلعب جودة الصوت دورًا مهمًا في التعرف على الكلام جمع البيانات معالجة. يمكن أن تؤثر ضوضاء الخلفية المشتتة للانتباه سلبًا على جودة الملاحظات الصوتية التي تم جمعها. قد يقلل هذا أيضًا من فعالية خوارزمية التعرف على الصوت.

  • جودة الصوت

    يمكن أن تؤثر جودة التسجيلات ووجود ضوضاء في الخلفية على نتيجة المشروع. لكن بعض مجموعات بيانات الكلام تقبل وجود ضوضاء. ومع ذلك ، فمن المستحسن أن يكون لديك فهم أفضل للمتطلبات من حيث معدل البتات ، ونسبة الإشارة إلى الضوضاء ، والسعة ، والمزيد.

  • شكل

    تنسيق الملف ، نقاط البياناتوهيكل المحتوى والضغط ومتطلبات المعالجة اللاحقة تحدد أيضًا جودة تسجيلات الكلام.

    سبب أهمية تنسيقات الملفات هو أن النموذج يجب أن يحدد إخراج الملف وأن يتم تدريبه على التعرف على جودة الصوت المعينة هذه.

  • تحديد متطلبات الصوت المخصصة

    يجب ذكر متطلبات الصوت المخصص قبل بدء عملية التجميع. يمكن للعملاء اختيار ملفات صوتية مخصصة حيث يتم تجميع ملفات معينة معًا.

متطلبات التسليم والمعالجة

بمجرد جمع بيانات الكلام ، يمكن للعملاء اختيار تسليمها وفقًا لمتطلباتهم.

  • متطلبات النسخ والتعليقات التوضيحية

    يطلب بعض العملاء نسخ البيانات ووضع العلامات عليها قبل تسليمها. بالإضافة إلى ذلك ، قد تتطلب أيضًا أشكالًا معينة من التصنيف والتجزئة.

    في بعض الأحيان يكون من الأفضل السعي أخصائيي أمراض النطق واللغة وخبراء للمساعدة في نسخ الكلام بلغات مختلفة للحفاظ على أصالة اللغة الهدف.

  • اصطلاحات تسمية الملفات

    نماذج جمع البيانات يجب أن تحدد أي اصطلاح لتسمية الملفات ليتم اتباعها. إذا كانت اصطلاح التسمية معقدًا أو خارج النطاق القياسي للعملية ، فقد يجتذب تكاليف تطوير إضافية.

  • إرشادات التسليم

    يجب اتباع إرشادات الأمان والتسليم على النحو المحدد في متطلبات المشروع. علاوة على ذلك ، إذا كان سيتم تسليم البيانات في مراحل صغيرة أو كحزمة كاملة في وقت واحد ، فيجب تحديدها. يفضل العملاء أيضًا في الوقت المناسب رصد التقدم التحديثات حتى يتمكنوا من تتبع حالة المشروع.

الاستفادة من تقنيات تعزيز البيانات المتقدمة

  • يمكن أن تؤدي زيادة بيانات الكلام إلى زيادة تنوع مجموعة البيانات الخاصة بك وقوتها بشكل كبير.
  • استكشف تقنيات مثل تغيير درجة الصوت، وتمديد الوقت، وحقن الضوضاء، وتحويل الصوت لإنشاء عينات كلام جديدة عالية الجودة بشكل صناعي.
  • قم بدمج طرق زيادة البيانات هذه في سير عمل جمع بيانات الكلام لإنشاء مجموعة بيانات أكثر شمولاً وتمثيلاً

نقاط حاسمة أخرى يجب ملاحظتها

ستؤثر التخصيصات على كيفية ،

  • طرق جمع البيانات المستخدمة
  • تجنيد المشاركين
  • الجدول الزمني للتسليم
  • التكلفة المبدئية للمشروع

دراسة الحالة: جمع بيانات الكلام متعدد اللغات

دخلت Shaip مؤخرًا في شراكة مع شركة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي للمحادثة لجمع بيانات كلام عالية الجودة بـ 12 لغة لمنصة المساعد الافتراضي الخاصة بهم. من خلال الاستفادة من خبرتنا في التنوع اللغوي وأفضل ممارسات جمع البيانات، نجحنا في تقديم مجموعة بيانات شاملة أدت إلى تحسين دقة التعرف على الكلام للعميل وتجربة المستخدم بشكل كبير عبر أسواق متعددة.

مستقبل جمع بيانات الكلام

مع استمرار تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، سيستمر الطلب على بيانات الكلام عالية الجودة في النمو. سوف تتطلب الاتجاهات الناشئة، مثل التعرف على الكلام متعدد اللغات ومتعدد اللهجات، مجموعات بيانات أكثر تنوعًا وتمثيلاً. بالإضافة إلى ذلك، فإن استخدام البيانات الاصطناعية وتقنيات زيادة البيانات المتقدمة سيلعب دورًا متزايد الأهمية في توسيع حجم مجموعات بيانات الكلام وتنوعها.

في Shaip، نحن ملتزمون بالبقاء في طليعة هذه الاتجاهات وتزويد عملائنا بخدمات جمع بيانات الكلام بأعلى جودة لدعم ابتكاراتهم في الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي.

وفي الختام

باتباع هذه الطرق السبعة التي أثبتت جدواها، يمكنك تصميم وتنفيذ مشروع جمع بيانات الكلام الذي يهيئ تطبيقات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة لتحقيق النجاح. تذكر أن جودة بيانات الكلام وتنوعها أمر بالغ الأهمية، لذا تأكد من استثمار الوقت والموارد اللازمة لإنشاء مجموعة بيانات تلبي متطلبات مشروعك حقًا.

إذا كنت بحاجة إلى مزيد من المساعدة في تخصيص مجموعة بيانات الكلام الخاصة بك وتحسينها، فإن الخبراء في Shaip موجودون لمساعدتك. اتّصل بنا اليوم لمعرفة كيف يمكن لخدمات البيانات الشاملة لدينا أن ترفع من قدرات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي لديك.

[اقرأ أيضًا: بيانات التدريب على التعرف على الكلام - الأنواع ، وجمع البيانات ، والتطبيقات]

شارك الاجتماعية