दुनिया में वॉयस रिकग्निशन मार्केट के बढ़ने की उम्मीद है 84.97 द्वारा 2032 अरब $ 10.7 में $2023 बिलियन से 23.7% के सीएजीआर पर।
आपके एआई और मशीन लर्निंग (एमएल) प्रोजेक्ट की सफलता के लिए वाक् डेटा संग्रह को अनुकूलित करना महत्वपूर्ण है। चाहे आप संवादात्मक एआई एजेंट, वाक् पहचान मॉडल, या अन्य आवाज-आधारित एप्लिकेशन बना रहे हों, आपके वाक् डेटा की गुणवत्ता और विविधता आपके मॉडल के प्रदर्शन को बना या बिगाड़ सकती है।
इस व्यापक मार्गदर्शिका में, हम आपके भाषण डेटा संग्रह प्रक्रिया को अनुकूलित और अनुकूलित करने में आपकी सहायता के लिए 7 सिद्ध तरीकों का पता लगाएंगे। सही भाषा और जनसांख्यिकीय आवश्यकताओं को निर्धारित करने से लेकर उन्नत डेटा वृद्धि तकनीकों को एकीकृत करने तक, ये रणनीतियाँ यह सुनिश्चित करेंगी कि आप अपने एआई/एमएल मॉडल को फलने-फूलने के लिए आवश्यक उच्च-गुणवत्ता वाला भाषण डेटा एकत्र करें।
आइए अनुकूलित करने से पहले सभी प्रभावी तरीकों या बिंदुओं को ध्यान में रखें भाषण डेटा संग्रह परियोजना.
- भाषाएं और जनसांख्यिकी
- संग्रह का आकार
- स्क्रिप्ट की संरचना
- ऑडियो आवश्यकताएं और प्रारूप
- वितरण और प्रसंस्करण आवश्यकताएँ
- उन्नत डेटा संवर्धन तकनीकों का लाभ उठाएं
- नोट करने के लिए अन्य महत्वपूर्ण बिंदु
भाषाएं और जनसांख्यिकी
परियोजना को पहले लक्षित भाषाओं और लक्ष्य जनसांख्यिकीय को निर्दिष्ट करना चाहिए।
भाषाएँ और बोली
प्रोजेक्ट की आवश्यकता को ध्यान में रखते हुए प्रारंभ करें - वे भाषाएँ जिनके लिए भाषण डेटासेट एकत्र और अनुकूलित किया जा रहा है। इसके अलावा, विशिष्ट दक्षता आवश्यकता को समझें। उदाहरण के लिए, प्रतिभागी को देशी वक्ता या गैर-देशी वक्ता होना चाहिए?
उदाहरण के लिये - पैदाइशी अंग्रेजी बोलने वाले
भाषा के पैरों पर दौड़ना बोली है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि डेटासेट पक्षपात से ग्रस्त नहीं है, प्रतिभागियों में विविधता को समायोजित करने के लिए जानबूझकर बोलियों को पेश करने की सलाह दी जाती है।
उदाहरण के लिये - ऑस्ट्रेलियाई अंग्रेजी-उच्चारण बोलने वाले
देशों
अनुकूलित करने से पहले, यह जानना महत्वपूर्ण है कि क्या कोई विशिष्ट आवश्यकता है कि प्रतिभागियों को विशिष्ट देशों से आना चाहिए। और, क्या प्रतिभागियों को वर्तमान में किसी विशिष्ट देश में रहना चाहिए।
उदाहरण के लिये - पंजाबी भारत और पाकिस्तान में अलग-अलग बोली जाती है।
जनसांख्यिकी
भाषा और भूगोल के अलावा, अनुकूलन जनसांख्यिकी के आधार पर भी किया जा सकता है। प्रतिभागियों का उनकी आयु, लिंग, शैक्षिक योग्यता और अन्य के आधार पर लक्ष्य वितरण भी किया जा सकता है।
उदाहरण के लिये - वयस्क बनाम बच्चे या शिक्षित बनाम अशिक्षित
संग्रह का आकार
आपका डेटासेट आपके डेटा प्रोजेक्ट के प्रदर्शन को प्रभावित करेगा। हालाँकि, आपके लिए आवश्यक संग्रह डेटा आकार भी आवश्यक प्रतिभागियों को निर्धारित करेगा।
उत्तरदाताओं की कुल संख्या
परियोजना के लिए आवश्यक प्रतिभागियों की कुल संख्या निर्धारित करें। मामले में परियोजना के लिए भाषा की आवश्यकता होती है ऑडियो डेटा संग्रह, आपको प्रति लक्षित भाषा के लिए आवश्यक प्रतिभागियों की कुल संख्या का विश्लेषण करना चाहिए।
उदाहरण के लिये - 50% अमेरिकी अंग्रेजी और 50% ऑस्ट्रेलियाई अंग्रेजी बोलने वाले
कथनों की कुल संख्या
भाषण डेटा संग्रह का निर्माण करने के लिए, प्रतिभागियों की कुल संख्या या दोहराव प्रति प्रतिभागी या कुल दोहराव की आवश्यकता निर्धारित करें।
उदाहरण के लिये - प्रति प्रतिभागी 50 उच्चारणों के साथ 25 प्रतिभागी = 1250 दोहराव
स्क्रिप्ट संरचना
परियोजना की जरूरतों को पूरा करने के लिए स्क्रिप्ट को भी अनुकूलित किया जा सकता है, इसलिए मदद लेने की सलाह दी जाती है भाषण चिकित्सक पाठ के प्रवाह को डिजाइन करने के लिए। यदि एमएल मॉडल को अच्छी तरह से संरचित डेटा पर प्रशिक्षित किया जाना है, तो उसे स्क्रिप्ट और वर्कफ़्लो को ध्यान में रखना होगा।
स्क्रिप्टेड बनाम अनस्क्रिप्टेड
आप प्रतिभागियों द्वारा पढ़े जाने के लिए स्क्रिप्टेड टेक्स्ट या प्राकृतिक या अनस्क्रिप्टेड टेक्स्ट का उपयोग करने के बीच चयन कर सकते हैं।
एक लिखित पाठ भाषण में, प्रतिभागी स्क्रीन पर प्रदर्शित होने वाली चीज़ों को पढ़ते हैं। यह विधि, ज्यादातर कमांड या निर्देशों को रिकॉर्ड करने के लिए उपयोग की जाती है।
उदाहरण के लिये - 'संगीत बंद करें,' 'रिकॉर्ड करने के लिए 1 दबाएं।'
अलिखित भाषण में, प्रतिभागियों को परिदृश्य दिए जाते हैं और उनसे अपने वाक्यों को फ्रेम करने और यथासंभव स्वाभाविक रूप से बोलने के लिए कहा जाता है।
उदाहरण के लिये - 'क्या आप कृपया मुझे बता सकते हैं कि अगला गैस स्टेशन कहाँ है?'
उच्चारण संग्रह / वेकअप शब्द
यदि स्क्रिप्टेड पाठ का उपयोग किया जाता है, तो आपको यह तय करना होगा कि कितनी स्क्रिप्ट का उपयोग किया जाएगा, और क्या प्रत्येक प्रतिभागी एक अद्वितीय स्क्रिप्ट या स्क्रिप्ट के समूह को पढ़ेगा। यह भी निर्धारित करें कि क्या स्क्रिप्ट में वेक शब्द और कमांड का संग्रह है।
उदाहरण के लिये -
कमांड 1:
“एलेक्सा, चॉकलेट कपकेक की रेसिपी क्या है?”
"Ok Google, चॉकलेट कपकेक की रेसिपी क्या है?"
"सिरी, चॉकलेट कपकेक की रेसिपी क्या है?"
कमांड 2:
"एलेक्सा, न्यूयॉर्क के लिए उड़ान कब है?"
"Google, न्यूयॉर्क के लिए उड़ान कब है?"
"सिरी, न्यूयॉर्क के लिए उड़ान कब है?"
ऑडियो आवश्यकताएं और प्रारूप
ऑडियो क्वालिटी
रिकॉर्डिंग की गुणवत्ता और पृष्ठभूमि शोर की उपस्थिति परियोजना के परिणाम को प्रभावित कर सकती है। लेकिन कुछ भाषण डेटा संग्रह शोर की उपस्थिति को स्वीकार करते हैं। हालांकि, यह सलाह दी जाती है कि बिट दर, सिग्नल-टू-शोर अनुपात, आयाम, और अधिक के संदर्भ में आवश्यकताओं की बेहतर समझ हो।
प्रारूप
फ़ाइल स्वरूप, डेटा अंक, सामग्री संरचना, संपीड़न, और पोस्ट-प्रोसेसिंग आवश्यकताएं भी भाषण रिकॉर्डिंग की गुणवत्ता निर्धारित करती हैं।
फ़ाइल स्वरूपों के महत्व का कारण यह है कि मॉडल को फ़ाइल आउटपुट की पहचान करनी होती है और उस विशेष ध्वनि गुणवत्ता को पहचानने के लिए प्रशिक्षित होना पड़ता है।
कस्टम ऑडियो आवश्यकता को परिभाषित करें
संग्रह प्रक्रिया की शुरुआत से पहले कस्टम ऑडियो आवश्यकताओं का उल्लेख किया जाना चाहिए। ग्राहक अनुकूलित ऑडियो फाइलों को चुन सकते हैं जहां विशिष्ट फाइलों को एक साथ जोड़ा जाता है।
[ये भी पढ़ें: हमारे गुणवत्तापूर्ण भारतीय भाषा ऑडियो डेटासेट के साथ AI मॉडल को बेहतर बनाएँ.]
वितरण और प्रसंस्करण आवश्यकताएँ
एक बार भाषण डेटा एकत्र हो जाने के बाद, ग्राहक अपनी आवश्यकताओं के अनुसार इसे वितरित करना चुन सकते हैं।
ट्रांसक्रिप्शन और एनोटेशन आवश्यकताएँ
कुछ क्लाइंट्स को डिलीवर करने से पहले डेटा ट्रांसक्रिप्शन और लेबलिंग की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, उन्हें लेबलिंग और विभाजन के विशिष्ट रूपों की भी आवश्यकता हो सकती है।
कभी-कभी तलाश करना बेहतर होता है भाषण-भाषा रोगविज्ञानी और विशेषज्ञों को लक्ष्य भाषा की प्रामाणिकता बनाए रखने के लिए भाषण को विभिन्न भाषाओं में लिखने में मदद करने के लिए।
फ़ाइल नामकरण परंपराएँ
RSI डेटा संग्रह प्रपत्र अनुसरण की जाने वाली किसी भी फ़ाइल नामकरण परिपाटी को निर्दिष्ट करना चाहिए। यदि नामकरण परिपाटी जटिल है या प्रक्रिया के मानक दायरे से परे है, तो यह अतिरिक्त विकासात्मक लागतों को आकर्षित कर सकता है।
वितरण दिशानिर्देश
परियोजना आवश्यकताओं में निर्दिष्ट सुरक्षा और वितरण दिशानिर्देशों का पालन किया जाना चाहिए। इसके अलावा, यदि डेटा छोटे मील के पत्थर में या एक पूर्ण पैकेज के रूप में वितरित किया जाना है, तो उसे तुरंत निर्दिष्ट किया जाना चाहिए। ग्राहक भी समय पर पसंद करते हैं प्रगति की निगरानी अद्यतन ताकि वे परियोजना की स्थिति पर नज़र रख सकें।
उन्नत डेटा संवर्धन तकनीकों का लाभ उठाएं
- वाक् डेटा संवर्द्धन आपके डेटासेट की विविधता और मजबूती का महत्वपूर्ण रूप से विस्तार कर सकता है।
- नए, उच्च-गुणवत्ता वाले भाषण नमूने कृत्रिम रूप से उत्पन्न करने के लिए ऑडियो पिच शिफ्टिंग, टाइम स्ट्रेचिंग, शोर इंजेक्शन और आवाज रूपांतरण जैसी तकनीकों का अन्वेषण करें।
- अधिक व्यापक और प्रतिनिधि डेटासेट बनाने के लिए इन डेटा वृद्धि विधियों को अपने भाषण डेटा संग्रह वर्कफ़्लो में एकीकृत करें
नोट करने के लिए अन्य महत्वपूर्ण बिंदु
अनुकूलन कैसे प्रभावित करेगा,
- डेटा संग्रह विधियों का उपयोग किया गया
- प्रतिभागियों की भर्ती
- वितरण के लिए समयरेखा
- परियोजना की अनुमानित लागत
केस स्टडी: बहुभाषी भाषण डेटा संग्रह
शेप ने हाल ही में अपने वर्चुअल असिस्टेंट प्लेटफॉर्म के लिए 12 भाषाओं में उच्च गुणवत्ता वाले भाषण डेटा एकत्र करने के लिए एक अग्रणी संवादी एआई कंपनी के साथ साझेदारी की है। भाषाई विविधता और डेटा संग्रह सर्वोत्तम प्रथाओं में हमारी विशेषज्ञता का लाभ उठाकर, हमने सफलतापूर्वक एक व्यापक डेटासेट प्रदान किया जिसने कई बाजारों में ग्राहक की भाषण पहचान सटीकता और उपयोगकर्ता अनुभव में उल्लेखनीय सुधार किया।
भाषण डेटा संग्रह का भविष्य
जैसे-जैसे एआई और एमएल प्रौद्योगिकियां आगे बढ़ती रहेंगी, उच्च गुणवत्ता वाले भाषण डेटा की मांग बढ़ती रहेगी। बहुभाषी और बहु-उच्चारण वाक् पहचान जैसे उभरते रुझानों के लिए और भी अधिक विविध और प्रतिनिधि डेटासेट की आवश्यकता होगी। इसके अतिरिक्त, सिंथेटिक डेटा और उन्नत डेटा संवर्द्धन तकनीकों का उपयोग भाषण डेटासेट के आकार और विविधता के विस्तार में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।
शेप में, हम इन रुझानों में सबसे आगे रहने और अपने ग्राहकों को उनके एआई/एमएल नवाचारों को सशक्त बनाने के लिए उच्चतम गुणवत्ता वाली भाषण डेटा संग्रह सेवाएं प्रदान करने के लिए प्रतिबद्ध हैं।
निष्कर्ष
इन 7 सिद्ध तरीकों का पालन करके, आप एक भाषण डेटा संग्रह प्रोजेक्ट को डिज़ाइन और निष्पादित कर सकते हैं जो आपके एआई/एमएल अनुप्रयोगों को सफलता के लिए तैयार करता है। याद रखें, आपके भाषण डेटा की गुणवत्ता और विविधता सर्वोपरि है, इसलिए एक ऐसा डेटासेट बनाने के लिए आवश्यक समय और संसाधनों का निवेश करना सुनिश्चित करें जो वास्तव में आपके प्रोजेक्ट की आवश्यकताओं को पूरा करता हो।
यदि आपको अपने भाषण डेटा संग्रह को अनुकूलित और अनुकूलित करने में और सहायता की आवश्यकता है, तो शेप के विशेषज्ञ मदद के लिए यहां हैं। हमसे संपर्क करें आज यह जानने के लिए कि हमारी एंड-टू-एंड डेटा सेवाएँ आपकी AI/ML क्षमताओं को कैसे बढ़ा सकती हैं।
[ये भी पढ़ें: भाषण पहचान प्रशिक्षण डेटा - प्रकार, डेटा संग्रह और अनुप्रयोग]
