오늘날의 디지털 최고 세계에서 데이터의 역할은 매우 중요해지고 있습니다. 비즈니스 예측, 일기 예보 또는 인공 컴퓨터 교육에도 데이터가 필요합니다. 기계 학습과 같은 기술은 고품질 교육 및 테스트 데이터를 활용하여 모델을 교육합니다.
Siri와 Alexa는 훈련된 음성 또는 음성 인식 소프트웨어의 몇 가지 일반적인 예입니다. 그러나 이러한 기술을 논의할 때 여전히 개선의 여지가 있습니다. 회사는 모든 교육 데이터가 포함된 기존 데이터 세트를 얻을 가능성이 매우 낮기 때문에 특정 요구 사항으로 작업하려고 합니다. 활용하여 이루어진다. 음성 데이터 수집 여러 소스에서.
따라서 이 블로그에서 음성 데이터 수집이 무엇이며 음성 인식 소프트웨어에 어떤 이점이 있는지 알아보겠습니다.
원격 음성 데이터 수집이란 무엇입니까?
원격 음성 데이터 수집은 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 이를 추가로 처리하여 대화형 AI용 데이터 세트를 만드는 프로세스입니다. 그것은 또한로 알려져 있습니다 오디오 데이터 수집. 원격으로 수집된 음성 데이터는 모바일 앱 또는 웹 브라우저를 통해 축적됩니다.
일반적으로 이 프로세스의 경우 언어 및 인구 통계 프로필에 따라 정해진 수의 참가자가 온라인으로 모집됩니다. 그런 다음 다양한 내러티브, 조건 및 상황에 대한 음성 샘플을 녹음하도록 요청받습니다. 이러한 방식으로 데이터 세트가 준비되고 필요한 경우 데이터 세트가 다양한 사용 사례에 활용됩니다.
원격 음성 데이터 수집의 장단점은 무엇입니까?
다른 모든 기술과 마찬가지로 원격 오디오 데이터 수집에도 장점과 단점이 있습니다. 아래에서 살펴보겠습니다.
장점: 음성 데이터 수집의 장점은 다음과 같습니다.
- 비용 효율적인 솔루션: 데이터 수집 앱을 통해 원격으로 사람을 만나는 것보다 더 경제적입니다.
- 높은 사용자 정의: 데이터는 정확한 훈련 데이터 사양에 따라 사용자 정의 및 수정할 수 있습니다.
- 더 높은 확장성: 크라우드소싱 작업자는 인프라에서 데이터를 수집할 수 있어 프로젝트를 확장할 수 있는 더 높은 유연성과 옵션을 제공합니다.
- 데이터 소유권: 데이터 소유권은 귀하에게 있습니다.
- 음성 데이터의 다양성: 시나리오 기반, 명령 기반 또는 스크립트되지 않은 음성과 같은 다양한 데이터 세트를 수집할 수 있습니다.
단점: 음성 데이터 수집을 사용하는 데에는 몇 가지 단점이 있습니다.
- 다른 사용자의 다른 오디오 사양: 이 프로세스의 가장 큰 과제는 데이터를 균일하게 만드는 것입니다. 참가자가 다른 녹음기나 디지털 장치를 사용하여 음성을 녹음하면 모든 종류의 출력 파일을 얻을 수 있습니다.
- 제한된 배경 시나리오 옵션: 음성 데이터 수집은 데이터에 특정 배경 시나리오가 필요한 경우 최적의 결과를 제공하지 않습니다. 이러한 경우 필요한 작업을 수행하기 위해 직접 음성 아티스트를 고용해야 합니다.
군중 관리 플랫폼의 중요성
음성 데이터 수집 각계각층의 광범위한 사람들의 참여를 요구하는 기술입니다. 수집할 데이터의 특성은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 많은 사람을 모집해야 하는 경우 데이터 수집 프로세스가 매우 복잡해집니다.
이 프로세스는 사람을 계획하고 모집하는 것으로 시작하여 전사, 주석 및 품질 보증으로 이동합니다.
따라서 프로세스를 효율적이고 질적으로 만들기 위해서는 좋은 군중 관리 플랫폼이 필요합니다. 따라서 데이터 수집 프로세스를 원활하게 수행하려면 이 기술에 능숙한 전문가의 도움을 받는 것이 중요합니다.
크라우드 소싱 동안 품질을 유지하는 방법은 무엇입니까?
제품의 품질을 유지하기 위해 수집 된 데이터, 다양한 크라우드소싱 기술을 활용하는 것이 중요합니다. 일부 기술은 다음과 같습니다.
- 선명하고 명확한 지침: 데이터 수집을 통해 참가자에게 명확한 지침을 제공하는 것이 중요합니다. 그들이 그 과정과 그들의 기여가 어떻게 도움이 될 것인지를 완전히 이해해야만 그들은 최선을 다할 수 있을 것입니다. 요구 사항을 이해할 수 있도록 시각 자료, 스크린샷 및 짧은 비디오를 제공할 수 있습니다.
- 다양한 사람들을 모집: 풍부한 데이터를 축적하고 싶다면 다양한 출신의 사람들을 고용하는 것이 핵심입니다. 다양한 시장 부문, 연령 그룹, 민족, 경제적 배경 등에 걸쳐 사람들을 검색합니다. 그들은 좋은 데이터 세트를 수집하는 데 도움이 될 것입니다.
- 최고의 품질 분석 프로세스 활용: 최고의 품질을 보장하기 위해 고품질 테스트를 통해 데이터를 전달하십시오. 일반적으로 품질 분석은 다음 프로세스로 수행되어야 합니다.
- 품질 테스트는 기계 학습 모델에 의해 수행됩니다.
- 품질 테스트는 품질 보증 전문가 팀이 주도합니다.
- 기계를 통한 데이터 검증: 기계 학습 모델이 데이터를 평가하여 보고서를 추가로 제공하는 검증 기술이 있습니다. 기간, 오디오 품질, 형식 등과 같은 필수 데이터의 필수 측면을 검증할 수 있습니다.
원격 데이터 수집 프로세스를 성공적으로 수행하기 위한 팁
- 사용자 친화적인 인터페이스 구축: 무엇보다, 원격 데이터 수집 설계하는 솔루션은 기능적이고 뛰어난 사용자 경험을 제공해야 합니다. 솔루션은 원활하게 작동하여 데이터를 수집하고 사용자가 프로세스를 더 쉽게 수행할 수 있도록 해야 합니다.
- 중앙 관리 시스템 보유: 프로세스의 모든 필수 구성 요소를 연결하고 단일 소스에서 다양한 프로세스를 관리하는 데 도움이 됩니다. 중앙 관리 시스템의 기능 중 일부는 다음과 같습니다.
- 전체 프로세스의 마스터 플랫폼입니다.
- 금융 관련 문제를 연결하는 데 도움이 됩니다.
- 사용자 기반에 초대를 보내는 데 사용됩니다.
- 여러 소스의 제출 흐름을 제어합니다.
- 결제 프로세스 관리에 도움이 됩니다.
- 효과적이고 유효한 채용 전략 수립: 다양한 인구통계에서 데이터를 수집하는 동안 가장 큰 문제는 적합한 사람들을 모집하는 것입니다. 눈에 띄는 브랜드가 없다면 사람들이 데이터를 돈으로 거래할 가능성은 매우 낮습니다.
따라서 사람들이 프로세스의 가치를 진정으로 보고 쉽게 동의할 수 있는 효과적인 전략을 가져와야 합니다.
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최종 생각
원격 음성 데이터 수집은 향후 몇 년 동안 엄청난 추진력을 얻게 될 훌륭한 프로세스입니다. 기술이 발전함에 따라 이러한 솔루션에 대한 필요성도 높아지고 있습니다. 따라서 귀하도 마음 속에 관련 아이디어가 있고 이를 실행할 방법이 필요하다면 지금 당사 전문가 팀에 문의하세요.
