전 세계 음성인식 시장은 84.97에 의해 $ 2032 억 10.7년에는 2023억 달러에서 23.7%의 CAGR로 성장할 것입니다.
AI 및 기계 학습(ML) 프로젝트의 성공을 위해서는 음성 데이터 수집을 사용자 정의하는 것이 중요합니다. 대화형 AI 에이전트, 음성 인식 모델 또는 기타 음성 기반 애플리케이션을 구축하는 경우 음성 데이터의 품질과 다양성이 모델 성능을 좌우할 수 있습니다.
이 종합 가이드에서는 음성 데이터 수집 프로세스를 사용자 정의하고 최적화하는 데 도움이 되는 7가지 입증된 방법을 살펴보겠습니다. 올바른 언어 및 인구통계학적 요구 사항을 결정하는 것부터 고급 데이터 증강 기술을 통합하는 것까지 이러한 전략을 통해 AI/ML 모델이 성공하는 데 필요한 고품질 음성 데이터를 수집할 수 있습니다.
사용자 정의하기 전에 염두에 두어야 할 모든 효과적인 방법이나 요점을 살펴보겠습니다. 음성 데이터 수집 프로젝트.
- 언어 및 인구 통계
- 컬렉션 크기
- 스크립트의 구조
- 오디오 요구 사항 및 형식
- 배송 및 처리 요구 사항
- 고급 데이터 증강 기술 활용
- 주목해야 할 기타 중요한 사항
언어 및 인구 통계
프로젝트는 먼저 대상 언어와 대상 인구 통계를 지정해야 합니다.
언어 및 방언
프로젝트 요구 사항(음성 데이터 세트가 수집 및 사용자 지정되는 언어)을 염두에 두고 시작합니다. 또한 특정 능력 요구 사항을 이해하십시오. 예를 들어, 참가자는 원어민이어야 합니까, 아니면 원어민이 아니어야 합니까?
예를 들어 – 영어 원어민
언어의 뒤를 따라 달리는 것은 방언입니다. 데이터 세트가 편견을 겪지 않도록 하려면 참가자의 다양성을 수용하기 위해 의도적으로 방언을 도입하는 것이 좋습니다.
예를 들어 – 호주 영어 액센트 스피커
국가
사용자 지정하기 전에 참가자가 특정 국가에서 와야 하는 특정 요구 사항이 있는지 아는 것이 중요합니다. 그리고 참가자가 현재 특정 국가에 거주해야 하는지 여부.
예를 들어 – 펀자브어는 인도와 파키스탄에서 다르게 사용됩니다.
인구 통계
언어 및 지역 외에도 인구 통계를 기반으로 사용자 지정을 수행할 수도 있습니다. 연령, 성별, 학력 등을 기준으로 참가자를 대상으로 배포할 수도 있습니다.
예를 들어 – 성인 대 어린이 또는 교육을 받은 사람과 교육받지 못한 사람
[또한 읽기: AI 모델에 적합한 음성 인식 데이터 세트 선택]
컬렉션 크기
데이터세트는 데이터 프로젝트의 성능에 영향을 미칩니다. 그러나 필요한 수집 데이터 크기에 따라 필요한 참가자도 결정됩니다.
총 응답자 수
프로젝트에 필요한 총 참가자 수를 결정합니다. 프로젝트에 언어가 필요한 경우 오디오 데이터 수집, 대상 언어별로 필요한 총 참가자 수를 분석해야 합니다.
예를 들어 – 50% 미국 영어 및 50% 호주 영어 사용자
총 발화 수
음성 데이터 수집을 구축하려면 참가자당 총 발화 또는 반복 횟수 또는 필요한 총 반복 횟수를 결정합니다.
예를 들어 – 참가자당 50개의 발화가 있는 참가자 25명 = 1250회 반복
스크립트 구조
스크립트는 프로젝트의 요구 사항에 맞게 사용자 정의할 수도 있으므로 다음의 도움을 받는 것이 좋습니다. 언어 치료사 텍스트의 흐름을 디자인합니다. ML 모델이 잘 구조화된 데이터에 대해 교육되어야 하는 경우 스크립트와 워크플로를 고려해야 합니다.
스크립팅 대 스크립팅되지 않은
참가자가 읽을 스크립트 텍스트 또는 자연 텍스트 또는 비스크립트 텍스트를 사용할 수 있습니다.
스크립트로 된 텍스트 연설에서 참가자는 화면에 표시된 내용을 읽습니다. 이 방법은 주로 명령이나 지시를 기록하는 데 사용됩니다.
예를 들어 – '음악 끄기', '녹음하려면 1번을 누르세요.'
대본 없는 연설에서 참가자는 시나리오가 주어지고 문장의 틀을 잡고 가능한 한 자연스럽게 말하도록 요청받습니다.
예를 들어 – '다음 주유소가 어디인지 말씀해 주시겠습니까?'
발화 모음 / Wakeup Words
스크립트 텍스트가 사용되는 경우 사용할 스크립트 수와 각 참가자가 고유한 스크립트 또는 스크립트 그룹을 읽을지 여부를 결정해야 합니다. 또한 스크립트에 깨우기 단어 및 명령 모음이 포함되어 있는지 확인합니다.
예를 들어 -
명령 1:
"알렉사, 초콜릿 컵케이크 레시피가 뭐야?"
"Ok Google, 초콜릿 컵케이크 레시피가 뭐야?"
"시리, 초콜릿 컵케이크 레시피가 뭐야?"
명령 2:
"알렉사, 뉴욕행 비행기는 언제야?"
"구글, 뉴욕행 비행기는 언제야?"
"시리, 뉴욕행 비행기는 언제야?"
오디오 요구 사항 및 형식
오디오 품질
녹음 품질과 배경 소음의 존재는 프로젝트 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 일부 음성 데이터 컬렉션은 노이즈의 존재를 받아들입니다. 그러나 비트 전송률, 신호 대 잡음비, 진폭 등의 측면에서 요구 사항을 더 잘 이해하는 것이 좋습니다.
형성
파일 형식, 데이터 점수, 콘텐츠 구조, 압축 및 후처리 요구 사항도 음성 녹음의 품질을 결정합니다.
파일 형식이 중요한 이유는 모델이 파일 출력을 식별하고 특정 음질을 인식하도록 훈련되어야 하기 때문입니다.
사용자 지정 오디오 요구 사항 정의
수집 프로세스를 시작하기 전에 사용자 지정 오디오 요구 사항을 언급해야 합니다. 클라이언트는 특정 파일이 함께 묶인 맞춤형 오디오 파일을 선택할 수 있습니다.
[또한 읽기: 고품질 인도어 오디오 데이터세트로 AI 모델 강화.]
배송 및 처리 요구 사항
음성 데이터가 수집되면 고객은 요구 사항에 따라 전달하도록 선택할 수 있습니다.
전사 및 주석 요구사항
일부 클라이언트는 전달하기 전에 데이터 전사 및 레이블 지정이 필요합니다. 또한 특정 형식의 레이블 지정 및 세분화가 필요할 수도 있습니다.
때로는 찾는 것이 더 낫습니다. 언어 병리학자 목표 언어의 진정성을 유지하기 위해 다양한 언어로 음성을 전사하는 데 도움을 줄 전문가.
파일 명명 규칙
The 데이터 수집 양식 따라야 할 파일 명명 규칙을 지정해야 합니다. 명명 규칙이 복잡하거나 프로세스의 표준 범위를 벗어나는 경우 추가 개발 비용이 발생할 수 있습니다.
배송 지침
프로젝트 요구 사항에 지정된 대로 보안 및 제공 지침을 따라야 합니다. 또한 데이터가 작은 이정표로 전달되거나 한 번에 전체 패키지로 전달되는 경우 지정되어야 합니다. 클라이언트는 또한 적시를 선호합니다 진행 모니터링 프로젝트 상태를 추적할 수 있도록 업데이트합니다.
고급 데이터 증강 기술 활용
- 음성 데이터 확대는 데이터 세트의 다양성과 견고성을 크게 확장할 수 있습니다.
- 오디오 피치 이동, 시간 확장, 소음 주입, 음성 변환과 같은 기술을 탐색하여 새로운 고품질 음성 샘플을 합성적으로 생성합니다.
- 이러한 데이터 증대 방법을 음성 데이터 수집 워크플로에 통합하여 보다 포괄적이고 대표적인 데이터 세트를 생성하세요.
주목해야 할 기타 중요한 사항
사용자 정의는 다음과 같은 영향을 미칩니다.
- 사용된 데이터 수집 방법
- 참가자 모집
- 배송 일정
- 프로젝트의 잠정 비용
사례 연구: 다국어 음성 데이터 수집
Shaip은 최근 선도적인 대화형 AI 회사와 제휴하여 가상 비서 플랫폼을 위해 12개 언어로 고품질 음성 데이터를 수집했습니다. 언어 다양성 및 데이터 수집 모범 사례에 대한 전문 지식을 활용하여 여러 시장에서 고객의 음성 인식 정확도와 사용자 경험을 크게 향상시키는 포괄적인 데이터 세트를 성공적으로 제공했습니다.
음성 데이터 수집의 미래
AI와 ML 기술이 계속 발전함에 따라 고품질 음성 데이터에 대한 수요도 계속해서 증가할 것입니다. 다국어 및 다중 악센트 음성 인식과 같은 새로운 추세에는 훨씬 더 다양하고 대표적인 데이터 세트가 필요합니다. 또한 합성 데이터와 고급 데이터 증강 기술의 사용은 음성 데이터 세트의 크기와 다양성을 확장하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.
Shaip은 이러한 트렌드의 선두에 서서 고객에게 AI/ML 혁신을 지원하는 최고 품질의 음성 데이터 수집 서비스를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다.
결론
이러한 7가지 입증된 방법을 따르면 AI/ML 애플리케이션을 성공으로 설정하는 음성 데이터 수집 프로젝트를 설계하고 실행할 수 있습니다. 음성 데이터의 품질과 다양성이 가장 중요하므로 프로젝트 요구 사항을 실제로 충족하는 데이터 세트를 만드는 데 필요한 시간과 리소스를 투자하십시오.
음성 데이터 컬렉션을 사용자 정의하고 최적화하는 데 추가 지원이 필요한 경우 Shaip 전문가가 도와드리겠습니다. 오늘 저희에게 연락하십시오 엔드투엔드 데이터 서비스가 어떻게 AI/ML 역량을 향상시킬 수 있는지 알아보세요.
[또한 읽기: 자동 음성 인식을 위한 오디오 데이터 수집 프로세스 이해]
