സംഭാഷണ ഡാറ്റ ശേഖരണം

സംഭാഷണ ഡാറ്റ ശേഖരണം ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുന്നതിനുള്ള 7 തെളിയിക്കപ്പെട്ട രീതികൾ

ലോകത്തിലെ വോയ്‌സ് റെക്കഗ്നിഷൻ മാർക്കറ്റ് വളരുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു N 84.97 ന്റെ 2032 ബില്ല്യൺ 10.7% CAGR-ൽ 2023-ൽ 23.7 ബില്യൺ ഡോളറിൽ നിന്ന്.

നിങ്ങളുടെ AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ് (ML) പ്രോജക്ടുകളുടെ വിജയത്തിന് സംഭാഷണ ഡാറ്റ ശേഖരണം ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്. നിങ്ങൾ സംഭാഷണ AI ഏജൻ്റുമാരോ സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ മോഡലുകളോ മറ്റ് വോയ്‌സ് അധിഷ്‌ഠിത ആപ്ലിക്കേഷനുകളോ നിർമ്മിക്കുകയാണെങ്കിലും, നിങ്ങളുടെ സംഭാഷണ ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരവും വൈവിധ്യവും നിങ്ങളുടെ മോഡലിൻ്റെ പ്രകടനത്തെ മാറ്റുകയോ തകർക്കുകയോ ചെയ്യും.

ഈ സമഗ്രമായ ഗൈഡിൽ, നിങ്ങളുടെ സംഭാഷണ ഡാറ്റ ശേഖരണ പ്രക്രിയ ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ 7 തെളിയിക്കപ്പെട്ട രീതികൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും. ശരിയായ ഭാഷയും ജനസംഖ്യാപരമായ ആവശ്യകതകളും നിർണ്ണയിക്കുന്നത് മുതൽ വിപുലമായ ഡാറ്റാ വർദ്ധന ടെക്നിക്കുകൾ സമന്വയിപ്പിക്കുന്നത് വരെ, നിങ്ങളുടെ AI/ML മോഡലുകൾ അഭിവൃദ്ധിപ്പെടാൻ ആവശ്യമായ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള സംഭാഷണ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നത് ഈ തന്ത്രങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കും.

ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കുന്നതിന് മുമ്പ് മനസ്സിൽ സൂക്ഷിക്കേണ്ട ഫലപ്രദമായ എല്ലാ വഴികളും പോയിന്റുകളും നോക്കാം സംഭാഷണ ഡാറ്റ ശേഖരണം പ്രോജക്ട്.

സംഭാഷണ ഡാറ്റ ശേഖരണം ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുമ്പോൾ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട പോയിൻ്റുകൾ

  • ഭാഷകളും ജനസംഖ്യാശാസ്ത്രവും
  • ശേഖരത്തിന്റെ വലിപ്പം
  • സ്ക്രിപ്റ്റിന്റെ ഘടന
  • ഓഡിയോ ആവശ്യകതകളും ഫോർമാറ്റുകളും
  • ഡെലിവറി, പ്രോസസ്സിംഗ് ആവശ്യകതകൾ
  • അഡ്വാൻസ്ഡ് ഡാറ്റ ഓഗ്മെൻ്റേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക
  • ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട മറ്റ് നിർണായക പോയിന്റുകൾ

ഭാഷകളും ജനസംഖ്യാശാസ്ത്രവും

പദ്ധതി ആദ്യം ലക്ഷ്യമിടുന്ന ഭാഷകളും ടാർഗെറ്റ് ഡെമോഗ്രാഫിക്കും വ്യക്തമാക്കണം.

  • ഭാഷകളും ഭാഷകളും

    പ്രോജക്റ്റ് ആവശ്യകത മനസ്സിൽ വെച്ചുകൊണ്ട് ആരംഭിക്കുക - സംഭാഷണ ഡാറ്റാസെറ്റ് ശേഖരിക്കുകയും ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഭാഷകൾ. കൂടാതെ, നിർദ്ദിഷ്ട പ്രാവീണ്യത്തിന്റെ ആവശ്യകത മനസ്സിലാക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, പങ്കെടുക്കുന്നയാൾ ഒരു നേറ്റീവ് സ്പീക്കറോ നോൺ-നേറ്റീവ് സ്പീക്കറോ ആകണോ?

    ഉദാഹരണത്തിന് – നേറ്റീവ് ഇംഗ്ലീഷ് സംസാരിക്കുന്നവർ

    ഭാഷയുടെ കുതികാൽ അടുത്ത് ഓടുന്നത് ഭാഷാഭേദമാണ്. ഡാറ്റാസെറ്റ് പക്ഷപാതങ്ങളാൽ ബുദ്ധിമുട്ടുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ, പങ്കെടുക്കുന്നവരിൽ വൈവിധ്യം ഉൾക്കൊള്ളുന്നതിനായി മനഃപൂർവം ഭാഷാഭേദങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നത് ഉചിതമാണ്.

    ഉദാഹരണത്തിന് – ഓസ്‌ട്രേലിയൻ ഇംഗ്ലീഷ് ഉച്ചാരണമുള്ള സ്പീക്കറുകൾ

  • രാജ്യങ്ങൾ

    ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, പങ്കെടുക്കുന്നവർ നിർദ്ദിഷ്‌ട രാജ്യങ്ങളിൽ നിന്ന് വരണമെന്ന് ഒരു പ്രത്യേക ആവശ്യകതയുണ്ടോ എന്ന് അറിയേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. കൂടാതെ, പങ്കെടുക്കുന്നവർ നിലവിൽ ഒരു നിർദ്ദിഷ്‌ട രാജ്യത്ത് താമസിക്കണമോ എന്നതും.

    ഉദാഹരണത്തിന് - ഇന്ത്യയിലും പാക്കിസ്ഥാനിലും വ്യത്യസ്തമായ രീതിയിലാണ് പഞ്ചാബി സംസാരിക്കുന്നത്.

  • ജനസംഖ്യ

    ഭാഷയും ഭൂമിശാസ്ത്രവും കൂടാതെ, ജനസംഖ്യാശാസ്ത്രത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയും ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കൽ നടത്താം. പങ്കെടുക്കുന്നവരുടെ പ്രായം, ലിംഗഭേദം, വിദ്യാഭ്യാസ യോഗ്യത എന്നിവയും അതിലേറെയും അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ലക്ഷ്യ വിതരണവും നടത്താം.

    ഉദാഹരണത്തിന് – മുതിർന്നവർ Vs കുട്ടികൾ അല്ലെങ്കിൽ വിദ്യാഭ്യാസമുള്ളവർ vs വിദ്യാഭ്യാസമില്ലാത്തവർ

ശേഖരണ വലുപ്പം

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ സെറ്റ് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ പ്രോജക്റ്റിന്റെ പ്രകടനത്തെ ബാധിക്കും. എന്നിരുന്നാലും, നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമായ ശേഖരണ ഡാറ്റ വലുപ്പവും ആവശ്യമായ പങ്കാളികളെ നിർണ്ണയിക്കും.

  • പ്രതികരിക്കുന്നവരുടെ ആകെ എണ്ണം

    പ്രോജക്റ്റിന് ആവശ്യമായ മൊത്തം പങ്കാളികളുടെ എണ്ണം നിർണ്ണയിക്കുക. പ്രോജക്റ്റിന് ഭാഷ ആവശ്യമാണെങ്കിൽ ഓഡിയോ ഡാറ്റ ശേഖരണം, ഒരു ടാർഗെറ്റുചെയ്‌ത ഭാഷയ്‌ക്ക് ആവശ്യമായ മൊത്തം പങ്കാളികളുടെ എണ്ണം നിങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യണം.

    ഉദാഹരണത്തിന് – 50% അമേരിക്കൻ ഇംഗ്ലീഷും 50% ഓസ്‌ട്രേലിയൻ ഇംഗ്ലീഷ് സംസാരിക്കുന്നവരും

  • ഉച്ചാരണങ്ങളുടെ ആകെ എണ്ണം

    സംഭാഷണ ഡാറ്റാ ശേഖരണം നിർമ്മിക്കുന്നതിന്, ഓരോ പങ്കാളിയുടെയും ഉച്ചാരണം അല്ലെങ്കിൽ ആവർത്തനങ്ങളുടെ ആകെ എണ്ണം അല്ലെങ്കിൽ ആവശ്യമായ മൊത്തം ആവർത്തനങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കുക.

    ഉദാഹരണത്തിന് - ഓരോ പങ്കാളിക്കും 50 ഉച്ചാരണങ്ങളുള്ള 25 പങ്കാളികൾ = 1250 ആവർത്തനങ്ങൾ

സ്ക്രിപ്റ്റ് ഘടന

പ്രോജക്റ്റിന്റെ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്നതിനായി സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കാനും കഴിയും, അതിനാൽ സഹായം തേടുന്നതാണ് ഉചിതം സ്പീച്ച് തെറാപ്പിസ്റ്റുകൾ വാചകത്തിന്റെ ഒഴുക്ക് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ. നന്നായി ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയിൽ ML മോഡലിന് പരിശീലനം നൽകണമെങ്കിൽ, അത് സ്ക്രിപ്റ്റും വർക്ക്ഫ്ലോയും കണക്കിലെടുക്കണം.

  • സ്ക്രിപ്റ്റഡ് vs അൺസ്ക്രിപ്റ്റഡ്

    പങ്കെടുക്കുന്നവർക്ക് വായിക്കാൻ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ചെയ്‌ത ടെക്‌സ്‌റ്റോ സ്വാഭാവികമോ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യാത്തതോ ആയ വാചകം ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് തിരഞ്ഞെടുക്കാം.

    സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ചെയ്‌ത വാചക പ്രസംഗത്തിൽ, പങ്കെടുക്കുന്നവർ സ്‌ക്രീനിൽ പ്രദർശിപ്പിച്ചത് വായിക്കുന്നു. ഈ രീതി, മിക്കപ്പോഴും, കമാൻഡുകൾ അല്ലെങ്കിൽ നിർദ്ദേശങ്ങൾ രേഖപ്പെടുത്താൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

    ഉദാഹരണത്തിന് – 'സംഗീതം ഓഫ് ചെയ്യുക,' 'റെക്കോർഡ് ചെയ്യാൻ 1 അമർത്തുക.'

    സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യാത്ത പ്രസംഗത്തിൽ, പങ്കെടുക്കുന്നവർക്ക് സാഹചര്യങ്ങൾ നൽകുകയും അവരുടെ വാക്യങ്ങൾ ഫ്രെയിം ചെയ്ത് കഴിയുന്നത്ര സ്വാഭാവികമായി സംസാരിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു.

    ഉദാഹരണത്തിന് – 'അടുത്ത പെട്രോൾ പമ്പ് എവിടെയാണെന്ന് ദയവായി എന്നോട് പറയാമോ?'

  • ഉച്ചാരണ ശേഖരം / വേക്കപ്പ് വാക്കുകൾ

    സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ചെയ്‌ത ടെക്‌സ്‌റ്റാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നതെങ്കിൽ, ഉപയോഗിക്കേണ്ട സ്‌ക്രിപ്റ്റുകളുടെ എണ്ണം നിങ്ങൾ തീരുമാനിക്കേണ്ടതുണ്ട്, കൂടാതെ ഓരോ പങ്കാളിയും ഒരു അദ്വിതീയ സ്‌ക്രിപ്‌റ്റാണോ അതോ ഒരു കൂട്ടം സ്‌ക്രിപ്റ്റാണോ വായിക്കുന്നത്. കൂടാതെ, സ്ക്രിപ്റ്റിൽ വേക്ക് പദങ്ങളുടെയും കമാൻഡുകളുടെയും ഒരു ശേഖരം അടങ്ങിയിട്ടുണ്ടോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കുക.

    ഉദാഹരണത്തിന് -

    കമാൻഡ് 1:

    "അലക്സാ, ചോക്ലേറ്റ് കപ്പ് കേക്കിനുള്ള റെസിപ്പി എന്താണ്?"

    "ശരി ഗൂഗിൾ, ചോക്കലേറ്റ് കപ്പ് കേക്കിനുള്ള റെസിപ്പി എന്താണ്?"

    "സിരി, ചോക്കലേറ്റ് കപ്പ് കേക്കിനുള്ള റെസിപ്പി എന്താണ്?"

    കമാൻഡ് 2:

    "അലക്സാ, ന്യൂയോർക്കിലേക്കുള്ള ഫ്ലൈറ്റ് എപ്പോഴാണ്?"

    "ഗൂഗിൾ, ന്യൂയോർക്കിലേക്കുള്ള ഫ്ലൈറ്റ് എപ്പോഴാണ്?"

    "സിരി, ന്യൂയോർക്കിലേക്കുള്ള ഫ്ലൈറ്റ് എപ്പോഴാണ്?"

ഓഡിയോ ആവശ്യകതകളും ഫോർമാറ്റുകളും

ഓഡിയോ ആവശ്യകതകൾ സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ ഓഡിയോ നിലവാരം നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു ഡാറ്റ ശേഖരണം പ്രക്രിയ. ശ്രദ്ധ തിരിക്കുന്ന പശ്ചാത്തല ശബ്‌ദങ്ങൾ ശേഖരിച്ച വോയ്‌സ് നോട്ടുകളുടെ ഗുണനിലവാരത്തെ പ്രതികൂലമായി ബാധിക്കും. ഇത് വോയിസ് റെക്കഗ്നിഷൻ അൽഗോരിതത്തിന്റെ ഫലപ്രാപ്തിയും കുറച്ചേക്കാം.

  • ഓഡിയോ ഗുണം

    റെക്കോർഡിംഗുകളുടെ ഗുണനിലവാരവും പശ്ചാത്തല ശബ്ദത്തിന്റെ സാന്നിധ്യവും പ്രോജക്റ്റിന്റെ ഫലത്തെ ബാധിക്കും. എന്നാൽ ചില സംഭാഷണ ഡാറ്റ ശേഖരണങ്ങൾ ശബ്ദത്തിന്റെ സാന്നിധ്യം അംഗീകരിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ബിറ്റ് നിരക്ക്, സിഗ്നൽ-ടു-നോയ്‌സ് അനുപാതം, ആംപ്ലിറ്റ്യൂഡ് എന്നിവയും അതിലേറെയും അനുസരിച്ച് ആവശ്യകതകളെക്കുറിച്ച് നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്നത് നല്ലതാണ്.

  • ഫോർമാറ്റ്

    ഫയൽ ഫോർമാറ്റ്, ഡാറ്റ പോയിന്റുകൾ, ഉള്ളടക്ക ഘടന, കംപ്രഷൻ, പോസ്റ്റ്-പ്രോസസ്സിംഗ് ആവശ്യകതകൾ എന്നിവയും സംഭാഷണ റെക്കോർഡിംഗുകളുടെ ഗുണനിലവാരം നിർണ്ണയിക്കുന്നു.

    ഫയൽ ഫോർമാറ്റുകളുടെ പ്രാധാന്യത്തിന്റെ കാരണം, മോഡൽ ഫയൽ ഔട്ട്പുട്ട് തിരിച്ചറിയുകയും ആ പ്രത്യേക ശബ്‌ദ നിലവാരം തിരിച്ചറിയാൻ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും വേണം എന്നതാണ്.

  • ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഓഡിയോ ആവശ്യകതകൾ നിർവ്വചിക്കുക

    ശേഖരണ പ്രക്രിയ ആരംഭിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഓഡിയോ ആവശ്യകതകൾ സൂചിപ്പിക്കണം. ക്ലയന്റുകൾക്ക് നിർദ്ദിഷ്ട ഫയലുകൾ ഒരുമിച്ച് ചേർത്തിരിക്കുന്ന ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഓഡിയോ ഫയലുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാനാകും.

ഡെലിവറി, പ്രോസസ്സിംഗ് ആവശ്യകതകൾ

സംഭാഷണ ഡാറ്റ ശേഖരിച്ചുകഴിഞ്ഞാൽ, ക്ലയന്റുകൾക്ക് അവരുടെ ആവശ്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് അത് ഡെലിവർ ചെയ്യാൻ തിരഞ്ഞെടുക്കാം.

  • ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷന്റെയും വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെയും ആവശ്യകത

    ചില ക്ലയന്റുകൾക്ക് ഡെലിവറി ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഡാറ്റ ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷനും ലേബലിംഗും ആവശ്യമാണ്. കൂടാതെ, അവർക്ക് പ്രത്യേക തരം ലേബലിംഗും സെഗ്മെന്റേഷനും ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.

    ചിലപ്പോൾ അന്വേഷിക്കുന്നതാണ് നല്ലത് സ്പീച്ച്-ലാംഗ്വേജ് പാത്തോളജിസ്റ്റുകൾ ടാർഗെറ്റ് ഭാഷയുടെ ആധികാരികത നിലനിർത്താൻ വിവിധ ഭാഷകളിലുള്ള സംഭാഷണം പകർത്താൻ സഹായിക്കുന്നതിന് വിദഗ്ധരും.

  • ഫയൽ നാമകരണ കൺവെൻഷനുകൾ

    ദി ഡാറ്റ ശേഖരണ ഫോമുകൾ പിന്തുടരേണ്ട ഏതെങ്കിലും ഫയൽ നാമകരണ കൺവെൻഷൻ വ്യക്തമാക്കണം. പേരിടൽ കൺവെൻഷൻ സങ്കീർണ്ണമോ പ്രക്രിയയുടെ സാധാരണ പരിധിക്കപ്പുറമോ ആണെങ്കിൽ, അത് അധിക വികസന ചെലവുകൾ ആകർഷിക്കും.

  • ഡെലിവറി മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ

    പദ്ധതി ആവശ്യകതകളിൽ വ്യക്തമാക്കിയിട്ടുള്ള സുരക്ഷാ, ഡെലിവറി മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കണം. മാത്രമല്ല, ഡാറ്റ ചെറിയ നാഴികക്കല്ലുകളായോ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പൂർണ്ണ പാക്കേജായോ ഡെലിവർ ചെയ്യണമെങ്കിൽ ഒരേസമയം വ്യക്തമാക്കണം. ഉപഭോക്താക്കളും സമയബന്ധിതമായി തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു പുരോഗതി നിരീക്ഷിക്കൽ അപ്‌ഡേറ്റുകൾ, അതുവഴി അവർക്ക് പ്രോജക്റ്റ് നില ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയും.

അഡ്വാൻസ്ഡ് ഡാറ്റ ഓഗ്മെൻ്റേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുക

  • സ്പീച്ച് ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റിൻ്റെ വൈവിധ്യവും കരുത്തും ഗണ്യമായി വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.
  • പുതിയതും ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതുമായ സംഭാഷണ സാമ്പിളുകൾ കൃത്രിമമായി സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ഓഡിയോ പിച്ച് ഷിഫ്റ്റിംഗ്, ടൈം സ്‌ട്രെച്ചിംഗ്, നോയ്‌സ് ഇഞ്ചക്ഷൻ, വോയ്‌സ് കൺവേർഷൻ തുടങ്ങിയ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക.
  • കൂടുതൽ സമഗ്രവും പ്രാതിനിധ്യവുമുള്ള ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിന് നിങ്ങളുടെ സംഭാഷണ ഡാറ്റ ശേഖരണ വർക്ക്ഫ്ലോയിലേക്ക് ഈ ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കൽ രീതികൾ സംയോജിപ്പിക്കുക

ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട മറ്റ് നിർണായക പോയിന്റുകൾ

ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കലുകൾ എങ്ങനെ ബാധിക്കും,

  • വിവരശേഖരണ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ചു
  • പങ്കെടുക്കുന്നവരുടെ റിക്രൂട്ട്മെന്റ്
  • ഡെലിവറി സമയക്രമം
  • പദ്ധതിയുടെ താൽക്കാലിക ചെലവ്

കേസ് പഠനം: ബഹുഭാഷാ സംഭാഷണ ഡാറ്റ ശേഖരണം

അവരുടെ വെർച്വൽ അസിസ്റ്റൻ്റ് പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിനായി 12 ഭാഷകളിൽ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള സംഭാഷണ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിന് ഷായ്പ് അടുത്തിടെ ഒരു പ്രമുഖ സംഭാഷണ AI കമ്പനിയുമായി സഹകരിച്ചു. ഭാഷാ വൈവിധ്യത്തിലും ഡാറ്റാ ശേഖരണ മികച്ച രീതികളിലും ഞങ്ങളുടെ വൈദഗ്ധ്യം പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ, ക്ലയൻ്റിൻറെ സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ കൃത്യതയും ഒന്നിലധികം വിപണികളിലുടനീളം ഉപയോക്തൃ അനുഭവവും ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു സമഗ്രമായ ഡാറ്റാസെറ്റ് ഞങ്ങൾ വിജയകരമായി വിതരണം ചെയ്തു.

സംഭാഷണ ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിൻ്റെ ഭാവി

AI, ML സാങ്കേതികവിദ്യകൾ പുരോഗമിക്കുന്നത് തുടരുമ്പോൾ, ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള സംഭാഷണ ഡാറ്റയ്ക്കുള്ള ആവശ്യം വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കും. ബഹുഭാഷാ, മൾട്ടി-ആക്സൻ്റ് സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ പോലുള്ള ഉയർന്നുവരുന്ന ട്രെൻഡുകൾക്ക് കൂടുതൽ വൈവിധ്യവും പ്രാതിനിധ്യവുമുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ആവശ്യമാണ്. കൂടാതെ, സംഭാഷണ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ വലുപ്പവും വൈവിധ്യവും വിപുലീകരിക്കുന്നതിൽ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെയും വിപുലമായ ഡാറ്റാ ആഗ്മെൻ്റേഷൻ ടെക്നിക്കുകളുടെയും ഉപയോഗം കൂടുതൽ പ്രധാന പങ്ക് വഹിക്കും.

Shaip-ൽ, ഈ ട്രെൻഡുകളുടെ മുൻനിരയിൽ നിൽക്കാനും ഞങ്ങളുടെ ക്ലയൻ്റുകൾക്ക് അവരുടെ AI/ML നൂതനത്വങ്ങൾക്ക് കരുത്ത് പകരുന്നതിനായി ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള സംഭാഷണ ഡാറ്റ ശേഖരണ സേവനങ്ങൾ നൽകാനും ഞങ്ങൾ പ്രതിജ്ഞാബദ്ധരാണ്.

തീരുമാനം

ഈ 7 തെളിയിക്കപ്പെട്ട രീതികൾ പിന്തുടർന്ന്, നിങ്ങളുടെ AI/ML ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ വിജയത്തിനായി സജ്ജമാക്കുന്ന ഒരു സംഭാഷണ ഡാറ്റ ശേഖരണ പ്രോജക്റ്റ് നിങ്ങൾക്ക് രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനും നടപ്പിലാക്കാനും കഴിയും. ഓർമ്മിക്കുക, നിങ്ങളുടെ സംഭാഷണ ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരവും വൈവിധ്യവും പരമപ്രധാനമാണ്, അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ പ്രോജക്റ്റിൻ്റെ ആവശ്യകതകൾ നിറവേറ്റുന്ന ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ സമയവും വിഭവങ്ങളും നിക്ഷേപിക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക.

നിങ്ങളുടെ സംഭാഷണ ഡാറ്റ ശേഖരണം ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുന്നതിനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനും നിങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ സഹായം ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, സഹായിക്കാൻ Shaip ലെ വിദഗ്ധർ ഇവിടെയുണ്ട്. ഇന്ന് ഞങ്ങളെ ബന്ധപ്പെടുക ഞങ്ങളുടെ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ഡാറ്റ സേവനങ്ങൾക്ക് നിങ്ങളുടെ AI/ML കഴിവുകൾ എങ്ങനെ ഉയർത്താനാകുമെന്ന് അറിയാൻ.

[ഇതും വായിക്കുക: സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ ട്രെയിനിംഗ് ഡാറ്റ - തരങ്ങൾ, ഡാറ്റ ശേഖരണം, ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ]

സാമൂഹിക പങ്കിടൽ