Spracherkennungstrainingsdaten

Spracherkennungs-Trainingsdaten – Typen, Datenerfassung und Anwendungen

Wenn Sie Siri, Alexa, Cortana, Amazon Echo oder andere als Teil Ihres täglichen Lebens verwenden, würden Sie das akzeptieren Spracherkennung ist zu einem allgegenwärtigen Bestandteil unseres Lebens geworden. Diese von künstlicher Intelligenz angetrieben Sprachassistenten wandeln die verbalen Anfragen der Benutzer in Text um, interpretieren und verstehen, was der Benutzer sagt, um eine angemessene Antwort zu erhalten.

Es besteht ein Bedarf an einer qualitativ hochwertigen Datenerfassung, um zuverlässige Spracherkennungsmodelle zu entwickeln. Aber entwickeln Spracherkennungssoftware ist keine einfache Aufgabe – gerade weil es schwierig ist, die menschliche Sprache in all ihrer Komplexität, wie Rhythmus, Akzent, Tonhöhe und Klarheit, zu transkribieren. Und wenn Sie dieser komplexen Mischung Emotionen hinzufügen, wird es zu einer Herausforderung.

Was ist Spracherkennung?

Spracherkennung ist die Fähigkeit von Software zu erkennen und zu verarbeiten menschliche Sprache in Text. Während der Unterschied zwischen Spracherkennung und Spracherkennung für viele subjektiv erscheinen mag, gibt es einige grundlegende Unterschiede zwischen den beiden.

Obwohl sowohl die Sprach- als auch die Spracherkennung Teil der Sprachassistententechnologie sind, erfüllen sie zwei unterschiedliche Funktionen. Die Spracherkennung führt automatische Transkriptionen menschlicher Sprache und Befehle in Text durch, während die Spracherkennung sich nur mit der Erkennung der Stimme des Sprechers befasst.

Arten der Spracherkennung

Bevor wir einsteigen Spracherkennungstypen, werfen wir einen kurzen Blick auf Spracherkennungsdaten.

Spracherkennungsdaten sind eine Sammlung von Audioaufzeichnungen menschlicher Sprache und Texttranskriptionen, mit denen maschinelle Lernsysteme trainiert werden können Spracherkennung.

Die Audioaufnahmen und Transkriptionen werden in das ML-System eingegeben, damit der Algorithmus darauf trainiert werden kann, die Nuancen der Sprache zu erkennen und ihre Bedeutung zu verstehen.

Während es viele Orte gibt, an denen Sie kostenlose vorgefertigte Datensätze erhalten können, ist es am besten, sie zu bekommen angepasste Datensätze für Ihre Projekte. Sie können die Sammlungsgröße, Audio- und Lautsprecheranforderungen sowie die Sprache auswählen, indem Sie einen benutzerdefinierten Datensatz haben.

Sprachdatenspektrum

Sprachdaten Spektrum identifiziert die Qualität und Tonhöhe von Sprache, die von natürlich bis unnatürlich reicht.

  • Geskriptete Spracherkennungsdaten

    Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei Sprachskripts um eine kontrollierte Form von Daten. Die Sprecher nehmen bestimmte Sätze aus einem vorbereiteten Text auf. Diese werden normalerweise zum Übermitteln von Befehlen verwendet, wobei betont wird, wie die Wort oder Ausdruck gesagt wird, statt was gesagt wird.

    Skriptbasierte Spracherkennung kann verwendet werden, wenn ein Sprachassistent entwickelt wird, der Befehle aufnehmen soll, die mit unterschiedlichen Sprecherakzenten ausgegeben werden.

  • Szenariobasierte Spracherkennung

    In einer szenariobasierten Rede wird der Sprecher gebeten, sich ein bestimmtes Szenario vorzustellen und a Sprachbefehl basierend auf dem Szenario. Auf diese Weise entsteht eine Sammlung von Sprachbefehlen, die nicht geskriptet, sondern gesteuert sind.

    Szenariobasierte Sprachdaten werden von Entwicklern benötigt, die ein Gerät entwickeln wollen, das Alltagssprache mit all ihren Nuancen versteht. Fragen Sie zum Beispiel mit einer Vielzahl von Fragen nach dem Weg zum nächsten Pizza Hut.

  • Natürliche Spracherkennung

    Ganz am Ende des Sprachspektrums steht Sprache, die spontan, natürlich und in keiner Weise kontrolliert ist. Der Sprecher spricht frei und verwendet seinen natürlichen Gesprächston, seine Sprache, seine Tonhöhe und seinen Tenor.

    Wenn Sie eine ML-basierte Anwendung auf Spracherkennung mit mehreren Sprechern trainieren möchten, dann ist ein nicht geskriptetes oder Konversationsrede Datensatz ist nützlich.

Datenerfassungskomponenten für Sprachprojekte

Sprachdatenerfassung Eine Reihe von Schritten bei der Sprachdatenerfassung stellen sicher, dass die gesammelten Daten von hoher Qualität sind, und helfen beim Training hochwertiger KI-basierter Modelle.

Erforderliche Benutzerantworten verstehen

Beginnen Sie damit, die erforderlichen Benutzerreaktionen für das Modell zu verstehen. Um ein Spracherkennungsmodell zu entwickeln, sollten Sie Daten sammeln, die den von Ihnen benötigten Inhalt genau repräsentieren. Sammeln Sie Daten aus realen Interaktionen, um Benutzerinteraktionen und -reaktionen zu verstehen. Wenn Sie einen KI-basierten Chat-Assistenten erstellen, sehen Sie sich die Chat-Protokolle, Anrufaufzeichnungen und Antworten im Chat-Dialogfeld an, um einen Datensatz zu erstellen.

Untersuchen Sie die domänenspezifische Sprache

Sie benötigen sowohl generische als auch domänenspezifische Inhalte für einen Spracherkennungsdatensatz. Sobald Sie generische Sprachdaten gesammelt haben, sollten Sie die Daten sichten und die generischen von den spezifischen trennen.

Beispielsweise können Kunden anrufen, um einen Termin für einen Glaukom-Check in einem Augenzentrum zu vereinbaren. Nach einem Termin fragen ist ein sehr allgemeiner Begriff, aber Glaukom ist domänenspezifisch.

Stellen Sie außerdem beim Trainieren eines Spracherkennungs-ML-Modells sicher, dass Sie es so trainieren, dass es Sätze statt einzeln identifiziert erkannte Wörter.

Nehmen Sie die menschliche Sprache auf

Nach dem Sammeln von Daten aus den vorherigen zwei Schritten würde der nächste Schritt darin bestehen, Menschen dazu zu bringen, die gesammelten Aussagen aufzuzeichnen.

Es ist wichtig, eine ideale Länge des Skripts einzuhalten. Leute zu bitten, mehr als 15 Minuten Text zu lesen, könnte kontraproduktiv sein. Halten Sie zwischen jeder aufgezeichneten Aussage einen Abstand von mindestens 2 – 3 Sekunden ein.

Lassen Sie zu, dass die Aufnahme dynamisch ist

Erstellen Sie ein Spracharchiv mit verschiedenen Personen, Sprechakzenten und -stilen, die unter verschiedenen Umständen, Geräten und Umgebungen aufgezeichnet wurden. Wenn die Mehrheit der zukünftigen Benutzer das Festnetz verwenden wird, sollte Ihre Sprachsammlungsdatenbank eine signifikante Darstellung haben, die dieser Anforderung entspricht.

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Variabilität bei der Sprachaufzeichnung induzieren

Nachdem die Zielumgebung eingerichtet wurde, bitten Sie Ihre Datenerhebungssubjekte, das vorbereitete Skript in einer ähnlichen Umgebung zu lesen. Bitten Sie die Probanden, sich keine Sorgen über die Fehler zu machen und die Wiedergabe so natürlich wie möglich zu halten. Die Idee ist, dass eine große Gruppe von Leuten das Drehbuch in derselben Umgebung aufnimmt.

Transkription der Reden

Sobald Sie das Skript mit mehreren Fächern (mit Fehlern) aufgenommen haben, sollten Sie mit der Transkription fortfahren. Lassen Sie die Fehler intakt, da dies Ihnen helfen würde, Dynamik und Vielfalt in den gesammelten Daten zu erreichen.

Anstatt Menschen den gesamten Text Wort für Wort transkribieren zu lassen, können Sie eine Speech-to-Text-Engine mit der Transkription beauftragen. Wir empfehlen Ihnen jedoch auch, menschliche Transkriptoren einzusetzen, um Fehler zu korrigieren.

Entwickeln Sie ein Test-Set

Die Entwicklung eines Testsets ist von entscheidender Bedeutung, da es ein Vorreiter für die ist Sprachmodell.

Machen Sie ein Paar aus der Rede und dem entsprechenden Text und machen Sie sie zu Segmenten.

Extrahieren Sie nach dem Sammeln der gesammelten Elemente eine Stichprobe von 20 %, die den Testsatz bildet. Es ist nicht das Trainingsset, aber diese extrahierten Daten lassen Sie wissen, ob das trainierte Modell Audio transkribiert, für das es nicht trainiert wurde.

Sprachtrainingsmodell aufbauen und messen

Erstellen Sie nun das Spracherkennungs-Sprachmodell unter Verwendung der domänenspezifischen Anweisungen und ggf. zusätzlicher Variationen. Nachdem Sie das Modell trainiert haben, sollten Sie mit der Messung beginnen.

Nehmen Sie das Trainingsmodell (mit 80 % ausgewählten Audiosegmenten) und testen Sie es mit dem Testsatz (extrahierter 20 %-Datensatz), um Vorhersagen und Zuverlässigkeit zu überprüfen. Suchen Sie nach Fehlern, Mustern und konzentrieren Sie sich auf Umgebungsfaktoren, die behoben werden können.

Mögliche Anwendungsfälle oder Anwendungen

Anwendungsfall Spracherkennung

Sprachanwendung, Smart Appliances, Speech-to-Text, Kundensupport, Inhaltsdiktat, Sicherheitsanwendung, autonome Fahrzeuge, Notizen für das Gesundheitswesen.

Die Spracherkennung eröffnet eine Welt voller Möglichkeiten, und die Benutzerakzeptanz von Sprachanwendungen hat im Laufe der Jahre zugenommen.

Einige der gängigen Anwendungen von Spracherkennungstechnologie -System umfasst:

  1. Sprachsuchanwendung

    Laut Google, etwa 20% der in der Google-App durchgeführten Suchanfragen sind sprachliche Suchanfragen. Acht Milliarden Menschen werden voraussichtlich bis 2023 Sprachassistenten verwenden, ein starker Anstieg gegenüber den prognostizierten 6.4 Milliarden im Jahr 2022.

    Die Akzeptanz der Sprachsuche hat im Laufe der Jahre erheblich zugenommen, und dieser Trend wird sich voraussichtlich fortsetzen. Verbraucher verlassen sich auf die Sprachsuche, um Suchanfragen zu stellen, Produkte zu kaufen, Unternehmen zu finden, lokale Unternehmen zu finden und vieles mehr.

  2. Haushaltsgeräte/intelligente Haushaltsgeräte

    Spracherkennungstechnologie wird verwendet, um Smart Home-Geräten wie Fernsehern, Lampen und anderen Geräten Sprachbefehle bereitzustellen. 66% der Verbraucher in Großbritannien, den USA und Deutschland gaben an, Sprachassistenten zu verwenden, wenn sie intelligente Geräte und Lautsprecher verwenden.

  3. Rede zum Text

    Speech-to-Text-Anwendungen werden verwendet, um beim freien Rechnen beim Eingeben von E-Mails, Dokumenten, Berichten und anderem zu helfen. Rede zum Text erspart Ihnen die Zeit, Dokumente abzutippen, Bücher und E-Mails zu schreiben, Videos zu untertiteln und Texte zu übersetzen.

  4. Kundensupport

    Spracherkennungsanwendungen werden überwiegend im Kundendienst und Support eingesetzt. Ein Spracherkennungssystem hilft bei der Bereitstellung von Kundenservicelösungen rund um die Uhr zu erschwinglichen Kosten mit einer begrenzten Anzahl von Vertretern.

  5. Diktat von Inhalten

    Das Diktieren von Inhalten ist eine andere Anwendungsfall Spracherkennung Das hilft Studenten und Akademikern, umfangreiche Inhalte in einem Bruchteil der Zeit zu schreiben. Es ist ziemlich hilfreich für Studenten, die aufgrund von Blindheit oder Sehproblemen benachteiligt sind.

  6. Sicherheitsanwendung

    Die Spracherkennung wird ausgiebig für Sicherheits- und Authentifizierungszwecke verwendet, indem eindeutige Sprachmerkmale identifiziert werden. Anstatt dass sich die Person anhand gestohlener oder missbrauchter persönlicher Informationen identifiziert, erhöht die Sprachbiometrie die Sicherheit.

    Darüber hinaus hat die Spracherkennung zu Sicherheitszwecken die Kundenzufriedenheit verbessert, da sie den erweiterten Anmeldeprozess und die Duplizierung von Anmeldeinformationen überflüssig macht.

  7. Sprachbefehle für Fahrzeuge

    Fahrzeuge, vor allem Autos, haben jetzt eine gemeinsame Spracherkennungsfunktion, um die Fahrsicherheit zu erhöhen. Es hilft dem Fahrer, sich auf das Fahren zu konzentrieren, indem es einfache Sprachbefehle wie das Auswählen von Radiosendern, das Telefonieren oder das Reduzieren der Lautstärke akzeptiert.

  8. Notizen für das Gesundheitswesen

    Medizinische Transkriptionssoftware, die mit Spracherkennungsalgorithmen erstellt wurde, erfasst auf einfache Weise die Sprachnotizen, Befehle, Diagnosen und Symptome von Ärzten. Medizinische Notizen erhöhen die Qualität und Dringlichkeit im Gesundheitswesen.

Haben Sie ein Spracherkennungsprojekt im Sinn, das Ihr Unternehmen verändern kann? Alles, was Sie möglicherweise benötigen, ist ein angepasstes Spracherkennungs-Dataset.

Eine KI-basierte Spracherkennungssoftware muss auf zuverlässigen Datensätzen zu maschinellen Lernalgorithmen trainiert werden, um Syntax, Grammatik, Satzstruktur, Emotionen und Nuancen der menschlichen Sprache zu integrieren. Am wichtigsten ist, dass die Software kontinuierlich dazulernt und reagiert – und mit jeder Interaktion wächst.

Bei Shaip bieten wir vollständig maßgeschneiderte Lösungen Datensätze zur Spracherkennung für verschiedene Machine-Learning-Projekte. Mit Shaip haben Sie Zugriff auf höchste Qualität nach Maß Trainingsdaten die verwendet werden können, um eine zuverlässige aufzubauen und zu vermarkten Spracherkennungssystem. Setzen Sie sich mit unseren Experten in Verbindung, um ein umfassendes Verständnis unserer Angebote zu erhalten.

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