Cosas Tecnológicas

Guía extensa para la recopilación de datos de proyectos de voz

¿Somos solo nosotros o los asistentes virtuales se están volviendo cada vez más raros y más de moda?Si recuerda la primera interacción con el asistente virtual, por ejemplo Siri, Cortana o Alexa, Recordará la respuesta simple y la ejecución simple de la tarea.

Sin embargo, su reacción fue diferente a la del pasado. A lo largo de los años, se han vuelto irónicos, ingeniosos y, en términos simples, más parecidos a los humanos. Es como si estuvieran a solo un paso de superar la prueba de Turing. Pero esto es un viaje, ¿no?

Con este fin, el back-end ha realizado capacitación en IA durante casi diez años. Miles de científicos de datos y expertos en inteligencia artificial han trabajado meticulosamente durante horas para obtener el conjunto de datos correcto para entrenar sus proyectos de habla, anotar aspectos clave y hacer que las máquinas los aprendan por completo. Desde etiquetar partes del discurso hasta enseñar a las máquinas reacciones extrañas e interesantes, se llevaron a cabo muchas tareas complejas durante la fase de desarrollo.

Pero, ¿cuál es el proceso real? ¿Qué se necesita para la formación de expertos y el desarrollo de proyectos de oratoria? Si está trabajando en un proyecto de discurso, ¿qué factores debe tener en cuenta?

Guía de recopilación de datos de voz

Comprenda cómo interactuará su audiencia con su solución

El primer paso para entrenar el módulo de voz es comprender cómo interactuará su audiencia con ellos. Obtenga más información sobre lo que dirán para activar su módulo de voz, úselo a través del dictado y escuche los resultados. Por lo tanto, en este caso, comprenda los mecanismos de activación, respuesta y salida.

Para hacer esto, debe recopilar una gran cantidad de datos representativos que se aproximen con precisión a la fuente. Desde transcripciones telefónicas hasta chats y todo lo demás, use la mayor cantidad de datos posible para eliminar estos aspectos clave.

Interacción de dominio específico

Una vez que tenga una idea aproximada de cómo interactuará su audiencia con su módulo de voz, tenga en cuenta que usarán un lenguaje específico que se adapte a su campo de operación. Por ejemplo, si su proyecto de voz es para aplicaciones médicas móviles, su sistema debe estar familiarizado con términos médicos, procedimientos y frases de diagnóstico para completar su trabajo con precisión. Si se trata de un proyecto de solución de comercio electrónico, el lenguaje y la terminología utilizados serán completamente diferentes. Entonces, comprenda el idioma de un campo específico.

Desarrollar el guión y grabarlo

A estas alturas, tiene un conjunto de frases, oraciones y textos valiosos.Ahora necesita convertirlos en un script confiable y grabarlo de humanos para su uso. Aprendizaje automático Módulo para comprender y aprender. En cada grabación, puede pedirle al registrador que especifique su información demográfica, acento y otra información útil, que puede usar como metadatos durante la anotación de datos.

¿Quién grabará tu guión?

La precisión de la respuesta de su módulo de voz al disparador depende de sus datos de grabación. Es decir, debe contener datos de su público objetivo real. Tomemos como ejemplo la aplicación mhealth. Si se trata de un módulo diseñado específicamente para personas mayores, es necesario registrar los datos de las personas mayores para que su módulo se pueda entender con precisión.

Sus acentos, formas de hablar, palabras, pronunciación, cambios de tono y dominio son todos diferentes a los de las personas más jóvenes que ellos. Es por eso que mencionamos que sus datos deben estar lo más cerca posible de su fuente.

Recopile tantos conjuntos de datos como sea posible

De acuerdo con su dominio y segmento de mercado, recopile la mayor cantidad de datos posible. Compile grabaciones de llamadas, organice grabaciones en tiempo real del personal, crowdsourcing, acérquese a los proveedores de servicios de datos de capacitación y haga más para obtener conjuntos de datos.

Transcribe tu grabación para eliminar errores

Sus colaboradores no son profesionales capacitados (principalmente). Cuando hablan, habrá algunos errores, como el uso de errs y umms. También puede haber palabras o frases repetidas porque no pueden entender correctamente la primera vez.

Por lo tanto, elimine manualmente dichos errores y transcriba sus grabaciones. Si el trabajo manual se parece demasiado a una tarea, utilice el módulo de conversión de voz a texto. Guárdelos como un documento con la convención de nomenclatura correcta que defina correctamente el tipo de registro.

Iniciar el proceso de formación

Ahora tiene una buena fuente de datos de voz. Con los datos que recopiló en el paso 2 y la grabación y transcripción reales, puede iniciar el proceso de capacitación para desarrollar un módulo de voz. Durante el entrenamiento, pruebe la precisión y la eficiencia del módulo e itere continuamente para optimizarlo. No dejes que los errores se vayan, porque esto requiere otra ronda de entrenamiento. Solucione todas las vulnerabilidades, lagunas y errores, y finalmente dé paso al módulo hermético.

envolver

Sabemos que esto puede resultar abrumador al principio.El módulo de habla requiere esfuerzos complejos para entrenar durante un período de tiempo. Inteligencia artificial conversacional / Asistente virtual. Por eso estos proyectos también son aburridos. Si cree que esto es demasiado técnico y requiere mucho tiempo, le recomendamos que obtenga un conjunto de datos de un proveedor de datos de capacitación de alta calidad. Obtendrán los datos más relevantes y contextuales para su proyecto a tiempo, que está listo para la máquina.

Descripción de las redes sociales: La obtención de datos de calidad para proyectos de voz es difícil. Necesita comprender a su audiencia, cómo hablan, cómo acceden a la solución, etc. para desarrollar una solución sellada. Para aquellos que recién están comenzando un proyecto de presentación, los siguientes son pasos efectivos sobre cómo manejar las fuentes de datos.

describir: Cuando adopta un enfoque sistemático, puede simplificar el proceso de adquisición de datos para proyectos de voz. Lea nuestro artículo exclusivo sobre la recopilación de datos de proyectos de voz y obtenga información clara.

Sobre el Autor

Vatsal Ghiya es un emprendedor en serie con más de 20 años de experiencia en software y servicios médicos de IA. Es el CEO y cofundador de Shaip, que puede escalar nuestra plataforma, procesos y personas según sea necesario para empresas con los programas de inteligencia artificial y aprendizaje automático más exigentes.

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