قبل بضعة عقود من الزمان، لو قلنا لشخص ما إننا نستطيع تقديم طلب لشراء منتج أو خدمة بمجرد التحدث إلى آلة، لكان الناس قد صنفونا على أننا أشخاص غريبو الأطوار. ولكن اليوم، أصبح هذا الحلم حقيقة واقعة.
كان ظهور وتطور تقنية التعرف على الكلام مثيرًا للاهتمام بقدر ظهور الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي. إن حقيقة أننا نستطيع إصدار الأوامر إلى أجهزة بدون أي واجهات مرئية هي ثورة هندسية، وتجلب حالات استخدام متنوعة تغير قواعد اللعبة.
ولتوضيح الصورة، يوجد اليوم أكثر من 4.2 مليار مساعد صوتي نشط، وتشير التقارير إلى أن هذا العدد سيتضاعف بحلول نهاية عام 2024 ليصل إلى 8.4 مليار. إضافةً إلى ذلك، يتم إجراء أكثر من مليار عملية بحث صوتي شهريًا. هذا يُعيد تشكيل طريقة وصولنا إلى المعلومات، حيث يستخدم أكثر من 50% من الناس البحث الصوتي يوميًا.
إن السلاسة والراحة التي توفرها التكنولوجيا مكنت خبراء التكنولوجيا من وضع استراتيجيات لتطبيقات متعددة بما في ذلك:
- نسخ مذكرات الاجتماعات والوثائق القانونية ومقاطع الفيديو والبودكاست والمزيد
- أتمتة خدمة العملاء من خلال أنظمة الاستجابة الصوتية التفاعلية
- إضفاء الطابع الديمقراطي على التعلم باللغة العامية في التعليم
- الملاحة بمساعدة الصوت ومساعدات تنفيذ الأوامر داخل السيارة
- تطبيقات تنشيط الصوت في تجارة التجزئة للتجارة الصوتية والمزيد
مع ازدياد أهمية هذه التقنية واعتمادنا عليها، يتعين علينا أيضاً التخفيف من حدة التحديات المتنوعة التي تواجه تقنية التعرف على الكلام . بدءاً من التحيز الفطري في التعرف على اللهجات المختلفة وفهمها، وصولاً إلى مخاوف الخصوصية، ثمة العديد من التحديات والمخاوف التي يجب معالجتها لتمهيد الطريق أمام نظام بيئي متكامل يعتمد على الصوت.
في نهاية المطاف، تشير فعالية هذه التقنية إلى تحديات تواجه تدريب الذكاء الاصطناعي وجمع البيانات الصوتية . لذا، دعونا نستكشف بعضًا من أهم هذه التحديات في هذا القطاع.
[اقرأ أيضًا: الدليل الكامل للذكاء الاصطناعي التفاعلي ]
تحديات التعرف على الصوت في عام 2024
تنوع اللغات واللهجات
عمليًا، كل جهاز اليوم عبارة عن مساعد صوتي. بدءًا من أجهزة التلفاز الذكية والمساعدين الشخصيين إلى الهواتف الذكية وحتى الثلاجات، تحتوي كل آلة على ميكروفون مدمج وتتصل بالإنترنت، مما يجعلها جاهزة للتعرف على الكلام.
ورغم أن هذا مثال ممتاز للعولمة، فإنه ينبغي لنا أيضاً أن نتعامل معه في سياق التوطين. فجمال اللغات يكمن في وجود عدد لا يحصى من اللهجات والنطق والسرعة والنبرة والفروق الدقيقة الأخرى.
تكمن الصعوبة في التعرف على الكلام في فهم هذا التنوع في الكلام بين سكان العالم، وهذا هو السبب في أن بعض الأجهزة تكافح من أجل استرداد المعلومات الصحيحة التي يبحث عنها المستخدمون أو استخراج معلومات غير ذات صلة بناءً على فهمهم للصوت.
ارتفاع تكاليف جمع البيانات
يتطلب جمع البيانات من الأشخاص في العالم الحقيقي استثمارات ضخمة. إن مصطلح جمع البيانات يشمل كل شيء في المقام الأول وغالبًا ما يكون مفهومًا بشكل غامض. عندما نذكر جمع البيانات والنفقات المحيطة به، فإننا نعني أيضًا الجهود المبذولة من حيث:
- تعتمد متطلبات حجم بيانات الكلام بشكل ديناميكي على تكاليف التسجيل والإتقان. علاوة على ذلك، يمكن أن تختلف التكاليف حسب مجال التطبيق، حيث يمكن أن تكون بيانات الكلام في الرعاية الصحية أكثر تكلفة من بيانات الصوت بالتجزئة في المقام الأول بسبب ندرة البيانات.
- تكاليف النسخ والتعليق التوضيحي المتعلقة بتحويل بيانات الكلام الخام إلى بيانات قابلة للتدريب على النماذج
- تكاليف تنظيف البيانات ومراقبة الجودة لإزالة الضوضاء والأصوات الخلفية والصمت المطول والأخطاء في الكلام وغير ذلك
- النفقات المترتبة على تعويضات المساهمين
- مشكلات قابلية التوسع حيث تتزايد التكاليف بمرور الوقت والمزيد
الوقت كنفقات في جمع البيانات
هناك نوعان متميزان من النفقات: المال وقيمة المال. فبينما تشير التكاليف إلى المال، فإن الجهود والوقت المستثمر في جمع بيانات الصوت يساهمان في قيمة المال. وبغض النظر عن حجم المشروع، فإن جمع بيانات الصوت يتطلب فترات زمنية طويلة.
على عكس جمع بيانات الصور، فإن الوقت المطلوب لتنفيذ عمليات فحص الجودة أطول. بالإضافة إلى ذلك، هناك العديد من العوامل التي تؤثر على كل ملف صوتي تم اختباره. يمكن أن يكون هذا الوقت المستغرق لـ:
- توحيد تنسيقات الملفات مثل mp3 وogg وflac والمزيد
- تحديد ملفات الصوت المشوشة والمشوهة
- تصنيف ورفض المشاعر والنغمات في بيانات الصوت والمزيد
التحديات المتعلقة بخصوصية البيانات وحساسيتها
إذا فكرت في الأمر، فإن صوت الفرد يشكل جزءًا من بياناته الحيوية. وعلى غرار الطريقة التي تعمل بها تقنية التعرف على الوجه وشبكية العين كبوابات للوصول إلى نقطة دخول مقيدة، فإن صوت الشخص يشكل أيضًا سمة مميزة.
عندما يكون الأمر شخصيًا إلى هذا الحد، فإنه يترجم تلقائيًا إلى خصوصية الفرد. إذن، كيف يمكنك إرساء سرية البيانات مع الاستمرار في مواكبة متطلبات الحجم على نطاق واسع؟
عندما يتعلق الأمر باستخدام بيانات العملاء، فإن الأمر يبدو غامضًا. لن يرغب المستخدمون في المساهمة بشكل سلبي في عمليات تحسين أداء نموذجك الصوتي دون حوافز. وحتى مع وجود الحوافز، يمكن أن تؤدي الأساليب التطفلية أيضًا إلى ردود فعل عكسية.
ورغم أن الشفافية تشكل عنصرا أساسيا، إلا أنها لا تزال غير قادرة على حل متطلبات الحجم التي تفرضها المشاريع.
[اقرأ أيضًا: التعرف التلقائي على الكلام (ASR): كل ما يحتاج المبتدئ إلى معرفته ]
حل لإصلاح النفقات المالية والزمنية في بيانات الصوت
الشراكة مع مزود بيانات الصوت
إن الاستعانة بمصادر خارجية هي الإجابة الأقصر لهذا التحدي. إن وجود فريق داخلي لتجميع ومعالجة ومراجعة وتدريب البيانات الصوتية يبدو ممكنًا ولكنه مرهق للغاية. فهو يتطلب ساعات بشرية لا حصر لها للتنفيذ، مما يعني أيضًا أن فرقك ستنتهي إلى قضاء المزيد من الوقت في القيام بمهام زائدة عن الحاجة بدلاً من الابتكار وتحسين النتائج. مع مراعاة الأخلاق والمساءلة أيضًا، فإن الحل الأمثل هو التواصل مع مزود خدمة بيانات صوتية موثوق به مثلنا - Shaip.
حل لإصلاح اختلاف اللهجات واللغات
الحل الذي لا يمكن إنكاره لهذه المشكلة هو إدخال تنوع كبير في بيانات الكلام المستخدمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على الصوت. فكلما اتسع نطاق العرقيات واللهجات، كلما تم تدريب النموذج على فهم الاختلافات في اللهجات واللهجات والنطق.
الطريق إلى الأمام
مع تقدمنا في مسيرة تحقيق واقع بديل مدعوم بالتكنولوجيا، ستزداد أهمية نماذج وحلول الصوت. والطريقة المثلى هي الاستعانة بمصادر خارجية لضمان جودة البيانات الصوتية الجاهزة للتدريب ، وتوفيرها بكميات هائلة وفقًا للمعايير الأخلاقية، وذلك بعد إجراء عمليات ضمان الجودة والتدقيق.
وهذا هو بالضبط ما نتفوق فيه في Shaip أيضًا. حيث تضمن مجموعتنا المتنوعة من بيانات الكلام تلبية متطلبات مشروعك بسلاسة وتنفيذه على أكمل وجه أيضًا.
نحن نحثكم على التواصل معنا لتلبية متطلباتكم.
