Beberapa dekad yang lalu, jika kami memberitahu seseorang bahawa kami boleh membuat pesanan untuk produk atau perkhidmatan hanya dengan bercakap dengan mesin, orang akan mengklasifikasikan kami sebagai pelik. Tetapi hari ini, ia adalah satu impian liar yang telah menjadi hidup dan menjadi kenyataan.
Permulaan dan evolusi teknologi pengecaman pertuturan adalah sama menariknya dengan kebangkitan Kecerdasan Buatan (AI) atau Pembelajaran Mesin (ML). Hakikat bahawa kita boleh menyuarakan arahan kepada peranti dengan antara muka yang boleh dilihat sifar adalah revolusi kejuruteraan, mengumpulkan pelbagai kes penggunaan yang mengubah permainan.
Untuk meletakkan sesuatu dalam perspektif, selesai 4.2 bilion pembantu suara aktif hari ini dan laporan mendedahkan bahawa menjelang akhir 2024, ini akan berganda kepada 8.4 bilion. Selain itu, lebih 1 bilion carian dipacu suara dibuat setiap bulan. Ini membentuk semula cara kami mengakses maklumat kerana lebih 50% orang mengakses carian suara setiap hari.
Kelancaran dan kemudahan yang ditawarkan oleh teknologi telah membolehkan pakar teknologi menyusun strategi berbilang aplikasi termasuk:
- Transkripsi nota mesyuarat, dokumen undang-undang, video, podcast dan banyak lagi
- Automasi perkhidmatan pelanggan melalui IVR – Respons Suara Interaktif
- Mendemokrasikan pembelajaran vernakular dalam pendidikan
- Navigasi berbantu suara dan pembantu dalam kereta yang melaksanakan arahan
- Aplikasi yang diaktifkan suara dalam runcit untuk perdagangan suara dan banyak lagi
Memandangkan teknologi ini semakin menonjol dan pergantungan, kita perlu mengurangkan kepelbagaian cabaran pengecaman pertuturan juga. Daripada kecenderungan semula jadi dalam mengakui dan memahami aksen yang berbeza kepada kebimbangan privasi, beberapa cabaran dan kebimbangan perlu dibuang untuk membuka jalan bagi ekosistem yang didayakan suara yang lancar.
Akhirnya, keberkesanan teknologi ini menunjukkan latihan AI dan akhirnya cabaran pengumpulan data suara. Jadi, Mari kita terokai beberapa kebimbangan yang paling mendesak dalam sektor ini.
[Baca juga: Panduan Lengkap AI Perbualan]
Cabaran Pengecaman Suara Pada 2024
Kepelbagaian Bahasa Dan Aksen
Secara praktikal, setiap peranti ialah pembantu suara hari ini. Daripada televisyen pintar dan pembantu peribadi kepada telefon pintar dan juga peti sejuk, setiap mesin mempunyai mikrofon terbenam dan bersambung ke Internet, menjadikannya sedia untuk pengecaman pertuturan.
Walaupun ini adalah contoh globalisasi yang sangat baik, ia juga harus didekati dalam konteks penyetempatan. Keindahan bahasa ialah terdapat banyak loghat, dialek, sebutan, kelajuan, nada, dan nuansa lain.
Di mana perjuangan pengecaman pertuturan adalah dalam memahami kepelbagaian dalam pertuturan daripada populasi global, inilah sebabnya sesetengah peranti bergelut untuk mendapatkan maklumat yang betul yang dicari pengguna atau mengeluarkan maklumat yang tidak berkaitan berdasarkan pemahaman mereka tentang suara.
Kos Pengumpulan Data yang Tinggi
Pengumpulan data daripada orang dunia sebenar melibatkan pelaburan yang besar. Istilah pengumpulan data terutamanya merangkumi semua dan selalunya hanya difahami secara samar-samar. Apabila kami menyebut pengumpulan data dan perbelanjaan di sekelilingnya, kami juga bermaksud usaha dari segi:
- Keperluan volum data pertuturan secara dinamik bergantung kepada kos rakaman dan penguasaan. Selain itu, perbelanjaan boleh berbeza-beza bergantung pada domain aplikasi, di mana data pertuturan penjagaan kesihatan boleh menjadi lebih mahal daripada data suara runcit terutamanya disebabkan oleh kekurangan data.
- Perbelanjaan transkripsi dan anotasi yang terlibat dalam menukar data pertuturan mentah kepada data yang boleh dilatih model
- Perbelanjaan pembersihan data dan kawalan kualiti untuk mengalih keluar hingar, bunyi latar belakang, senyap berpanjangan, kesilapan dalam pertuturan dan banyak lagi
- Perbelanjaan yang terlibat dalam pampasan kepada pencarum
- Isu kebolehskalaan di mana kos meningkat dari semasa ke semasa dan banyak lagi
Masa Sebagai Perbelanjaan Dalam Pengumpulan Data
Terdapat dua jenis perbelanjaan yang berbeza – wang dan nilai wang. Walaupun kos merujuk kepada wang, usaha dan masa yang dilaburkan dalam mengumpul data suara menyumbang kepada nilai wang. Tidak kira skala projek, pengumpulan data suara melibatkan garis masa yang panjang dalam pengumpulan data.
Tidak seperti pengumpulan data imej, masa yang diperlukan untuk melaksanakan semakan kualiti adalah lebih. Selain itu, terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi setiap fail suara yang diuji dengan baik. Ini boleh mengambil masa untuk:
- Seragamkan format fail seperti mp3, ogg, flac dan banyak lagi
- Menandai fail audio yang bising dan herot
- Mengelaskan dan menolak emosi dan nada dalam data suara dan banyak lagi
Cabaran Sekitar Privasi & Sensitiviti Data
Jika difikirkan semula, suara seseorang adalah sebahagian daripada biometrik mereka. Sama seperti cara pengecaman muka dan retina berfungsi sebagai pintu masuk untuk mendapatkan akses ke tempat masuk yang terhad, suara seseorang juga merupakan ciri yang berbeza.
Apabila ia bersifat peribadi, ia secara automatik diterjemahkan kepada privasi individu. Jadi, bagaimanakah anda mewujudkan kerahsiaan data dan masih berjaya mengikuti keperluan volum anda pada skala?
Apabila ia datang untuk menggunakan data pelanggan, ia adalah kawasan kelabu. Pengguna tidak mahu menyumbang secara pasif kepada proses pengoptimuman prestasi model suara anda tanpa insentif. Walaupun dengan insentif, teknik pencerobohan juga boleh menimbulkan serangan balas.
Walaupun ketelusan adalah kunci, ia masih tidak menyelesaikan keperluan volum yang dimandatkan oleh projek.
[Baca juga: Pengecaman Pertuturan Automatik (ASR): Segala-galanya yang Perlu Dikenali oleh Pemula]
Penyelesaian Untuk Memperbaiki Perbelanjaan Wang Dan Garis Masa Dalam Data Suara
Rakan Kongsi Dengan Pembekal Data Suara
Penyumberan luar adalah jawapan terpendek untuk cabaran ini. Mempunyai pasukan dalaman untuk menyusun, memproses, mengaudit dan melatih data suara kelihatan boleh dilakukan tetapi benar-benar membosankan. Ia memerlukan waktu manusia yang tidak terkira banyaknya untuk pelaksanaan, yang juga bermakna pasukan anda akan menghabiskan lebih banyak masa melakukan tugasan yang berlebihan daripada berinovasi dan memperhalusi hasil. Dengan etika dan akauntabiliti juga dalam persamaan, penyelesaian yang ideal adalah untuk mendekati penyedia perkhidmatan data suara yang dipercayai seperti kami – Shaip.
Penyelesaian Untuk Memperbaiki Kebolehubahan Loghat Dan Dialek
Penyelesaian yang tidak dapat dinafikan untuk ini membawa masuk kepelbagaian yang kaya dalam data pertuturan yang digunakan untuk melatih model AI berasaskan suara. Lebih luas julat etnik dan dialek, lebih banyak model dilatih untuk memahami perbezaan dalam dialek, loghat dan sebutan.
Jalan kehadapan
Semasa kami terus maju dalam laluan untuk mencapai realiti alternatif yang dikuasakan teknologi, model suara dan penyelesaian hanya akan menjadi lebih penting. Cara yang ideal adalah dengan mengambil laluan penyumberan luar untuk memastikan skala yang berkualiti, beretika dan besar-besaran data suara sedia latihan diberikan jaminan dan audit selepas kualiti.
Inilah yang kami di Shaip cemerlang juga. Rangkaian data pertuturan kami yang pelbagai memastikan permintaan projek anda dipenuhi dengan lancar dan juga dilaksanakan dengan sempurna.
Kami menggesa anda untuk menghubungi kami untuk keperluan anda.
