Néhány évtizeddel ezelőtt, ha azt mondanánk valakinek, hogy egyszerűen egy géphez beszélve megrendelhetünk egy terméket vagy szolgáltatást, az emberek furcsának minősítettek volna bennünket. De ma ez egy olyan vad álom, amely életre vált és valóra vált.
A beszédfelismerő technológia megjelenése és fejlődése ugyanolyan lenyűgöző volt, mint a mesterséges intelligencia (AI) vagy a gépi tanulás (ML) térnyerése. Az a tény, hogy parancsokat tudunk kimondani a nulla látható interfésszel rendelkező eszközöknek, egy mérnöki forradalom, amely sokféle, játékot megváltoztató felhasználási esetet gyűjt össze.
Perspektívába helyezni a dolgokat, vége 4.2 milliárd hangasszisztens ma aktívak, és a jelentések szerint 2024 végére ez megduplázódik, 8.4 milliárdra. Emellett havonta több mint 1 milliárd hangalapú keresést végeznek. Ez átformálja az információhoz való hozzáférés módját, mivel az emberek több mint 50%-a napi szinten fér hozzá a hangalapú kereséshez.
A technológia által kínált zökkenőmentesség és kényelem lehetővé tette a technológiai szakértők számára, hogy több alkalmazást is megtervezzenek, beleértve:
- Találkozói jegyzetek, jogi dokumentumok, videók, podcastok és egyebek átírása
- Ügyfélszolgálat automatizálása IVR-eken keresztül – Interaktív Voice Response
- Demokratizálja a népnyelvi tanulást az oktatásban
- Hangalapú navigációs és parancs-végrehajtó autós asszisztensek
- Hanggal aktiválható alkalmazások a kiskereskedelmi forgalomban hangkereskedelemhez és még sok máshoz
Ahogy ez a technológia egyre előtérbe kerül és egyre nagyobb függőséget kap, mérsékelnünk kell a változatosságot beszédfelismerési kihívások is. A különböző hangsúlyok elismerésének és megértésének veleszületett elfogultságától az adatvédelmi aggályokig számos kihívást és aggályt kell kiküszöbölni, hogy előkészítsék az utat egy zökkenőmentes, hangalapú ökoszisztéma felé.
Végső soron ennek a technológiának a hatékonysága a mesterséges intelligencia képzésére mutat, és végső soron hangadatgyűjtési kihívások. Tehát vizsgáljuk meg az ágazat legsürgetőbb aggályait.
[Olvassa el még: A társalgási AI teljes útmutatója]
A hangfelismerés kihívásai 2024-ben
A nyelvek és az akcentusok sokfélesége
Gyakorlatilag ma már minden eszköz hangasszisztens. Az okostelevízióktól és a személyi asszisztensektől az okostelefonokig, sőt a hűtőszekrényekig minden gép rendelkezik beépített mikrofonnal, és csatlakozik az internethez, így beszédfelismerésre kész.
Bár ez a globalizáció kiváló példája, a lokalizáció kontextusában is meg kell közelíteni. A nyelvek szépsége abban rejlik, hogy számtalan akcentus, dialektus, kiejtés, sebesség, hangszín és egyéb árnyalatok vannak.
Ahol a beszédfelismerés nehézségekbe ütközik a globális lakosság beszédének ilyen sokszínűségének megértésében, ezért van az, hogy egyes eszközök nehezen találják meg a megfelelő információkat, amelyeket a felhasználók keresnek, vagy a beszédértésük alapján irreleváns információkat szerezzenek be.
Az adatgyűjtés magas költségei
A valós emberektől való adatgyűjtés komoly befektetésekkel jár. Az adatgyűjtés kifejezés elsősorban mindenre kiterjed, és gyakran csak homályosan érthető. Amikor az adatgyűjtést és az ezzel kapcsolatos költségeket említjük, akkor a következő szempontok szerinti erőfeszítéseket is értjük:
- A beszédadatok mennyiségi követelményei dinamikusan függenek a rögzítés és a mastering költségeitől. Emellett a költségek az alkalmazási területtől függően változhatnak, ahol az egészségügyi beszédadatok elsősorban az adathiány miatt drágábbak lehetnek, mint a kiskereskedelmi hangadatok.
- A nyers beszédadatok modellel tanítható adatokká alakításával kapcsolatos átírási és annotációs költségek
- Adattisztítási és minőség-ellenőrzési költségek a zaj, háttérhangok, hosszan tartó csend, beszédhibák és egyebek eltávolításához
- A befizetőknek nyújtott kártérítéssel kapcsolatos költségek
- Méretezhetőségi problémák, amikor a költségek idővel megnövekednek és így tovább
Idő, mint költség az adatgyűjtésben
A kiadásoknak két különböző típusa van: a pénz és a pénz. Míg a költségek a pénzre utalnak, a hangadatok gyűjtésére fordított erőfeszítések és idő hozzájárul a pénz értékéhez. A projekt méretétől függetlenül a hangadatgyűjtés magában foglalja hosszú határidők az adatgyűjtésben.
A képadatok gyűjtésétől eltérően a minőségellenőrzés végrehajtásához több idő szükséges. Emellett számos tényező befolyásolja minden rendben tesztelt hangfájlt. Ez időt vehet igénybe:
- Szabványosítsa az olyan fájlformátumokat, mint az mp3, ogg, flac stb
- Zajos és torz hangfájlok megjelölése
- Érzelmek és hangok osztályozása és elutasítása hangadatokban és egyebekben
Kihívások az adatvédelem és az adatérzékenység körül
Ha jobban belegondolunk, az egyén hangja része a biometrikus adatainak. Hasonlóan ahhoz, ahogy az arc- és retinafelismerés átjáróként szolgál egy korlátozott belépési ponthoz való hozzáféréshez, a személy hangja is külön jellemző.
Ha ennyire személyes, az automatikusan az egyén magánéletét jelenti. Tehát hogyan biztosíthatja az adatok bizalmas kezelését, és továbbra is lépést tudna tartani a mennyiségi igényekkel?
Ha az ügyféladatok használatáról van szó, ez egy szürke terület. A felhasználók ösztönzők nélkül nem szeretnének passzívan hozzájárulni a hangmodell teljesítményoptimalizálási folyamataihoz. Még ösztönzőkkel együtt is, a tolakodó technikák visszahatásokat is okozhatnak.
Bár az átláthatóság kulcsfontosságú, még mindig nem oldja meg a projektek által előírt mennyiségi követelményeket.
[Olvassa el még: Automatikus beszédfelismerés (ASR): Minden, amit egy kezdőnek tudnia kell]
Megoldás a hangadatokkal kapcsolatos pénz- és idővonali kiadások javítására
Partner egy hangadat-szolgáltatóval
Az outsourcing a legrövidebb válasz erre a kihívásra. Egy házon belüli csapat a hangadatok összeállítására, feldolgozására, auditálására és betanítására megvalósítható, de teljesen unalmas. Számtalan munkaórát igényel a végrehajtás, ami azt is jelenti, hogy a csapatok több időt töltenek redundáns feladatok elvégzésével, mint az innovációval és az eredmények finomításával. Mivel az etika és az elszámoltathatóság is benne van az egyenletben, az ideális megoldás egy olyan megbízható hangadat-szolgáltató megkeresése, mint mi – Shaip.
Megoldás az akcentusok és a nyelvjárások változékonyságának javítására
Ennek vitathatatlan megoldása a hangalapú AI-modellek betanításához használt beszédadatok gazdag sokfélesége. Minél szélesebb az etnikumok és nyelvjárások köre, annál jobban képzett a modell a dialektusok, az akcentusok és a kiejtés különbségeinek megértésére.
Az út előre
Ahogy haladunk tovább a technológia által vezérelt alternatív valóságok elérése felé vezető úton, a hangmodellek és -megoldások egyre integráltabbak lesznek. Az ideális módja az outsourcing útjának a minőségi, etikus és nagyarányú edzésre kész hangadatok utólagos minőségbiztosítást és auditot biztosítanak.
Mi a Shaipnél is pontosan ebben jeleskedünk. Beszédadataink sokrétű skálája biztosítja, hogy projektje igényei zökkenőmentesen megfeleljenek, és a tökéletességre is kiterjedjenek.
Javasoljuk, hogy vegye fel velünk a kapcsolatot igényeivel kapcsolatban.
