നിങ്ങളുടെ AI മോഡലിന് ശരിയായ സ്പീച്ച് റെക്കഗ്നിഷൻ ഡാറ്റാസെറ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു

ശരിയായ സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ ഡാറ്റാസെറ്റ് എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാം (ഘട്ടം ഘട്ടമായി)

ഇത് ഒരു പ്രായോഗിക തീരുമാന ചട്ടക്കൂടായി ഉപയോഗിക്കുക.

ഘട്ടം 1 – നിങ്ങളുടെ മോഡൽ ചെയ്യേണ്ട ജോലി നിർവചിക്കുക

• ചുമതല: ഡിക്റ്റേഷൻ, വോയ്‌സ് സെർച്ച്, കോൺടാക്റ്റ് സെന്റർ അനലിറ്റിക്‌സ്, റിയൽ-ടൈം ക്യാപ്ഷനുകൾ, കംപ്ലയൻസ് മോണിറ്ററിംഗ് തുടങ്ങിയവ.
• ചാനൽ: ടെലിഫോണി (8 kHz), മൊബൈൽ ആപ്പ്, ഫാർ-ഫീൽഡ് സ്മാർട്ട് സ്പീക്കറുകൾ, കാറിനുള്ളിലെ മൈക്രോഫോണുകൾ.
• ഗുണനിലവാര ബാർ: ലക്ഷ്യ WER, ലേറ്റൻസി, പ്രതികരണ സമയം, നിയന്ത്രണ ആവശ്യകതകൾ.

ഘട്ടം 2 – ഭാഷകൾ, പ്രാദേശിക ഭാഷകൾ, ഉപഭാഷകൾ എന്നിവ പട്ടികപ്പെടുത്തുക

• ഏതൊക്കെ ഭാഷകളും വകഭേദങ്ങളുമാണ് (ഉദാ: യുഎസ് ഇംഗ്ലീഷ് vs ഇന്ത്യൻ ഇംഗ്ലീഷ് vs സിംഗപ്പൂർ ഇംഗ്ലീഷ്)?
• നിനക്ക് വേണോ കോഡ്-മിക്സഡ് സംസാരം (ഹിന്ദി–ഇംഗ്ലീഷ്, സ്പാനിഷ്–ഇംഗ്ലീഷ്, മുതലായവ)?
• ഓപ്പൺ ഡാറ്റ വിരളമായ, വിഭവശേഷി കുറഞ്ഞ ഭാഷകളാണോ നിങ്ങൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നത്?

ഘട്ടം 3 - അക്കോസ്റ്റിക് അവസ്ഥകൾ പൊരുത്തപ്പെടുത്തുക

• ടെലിഫോണി vs വൈഡ്‌ബാൻഡ് vs മൾട്ടി-മൈക്ക് അറേകൾ.
• നിശബ്ദമായ ഓഫീസ് vs ബഹളമയമായ തെരുവ് vs ചലിക്കുന്ന കാർ.
• നിയർ-ഫീൽഡ് vs ഫാർ-ഫീൽഡ് മൈക്രോഫോണുകൾ.

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് പ്രതിഫലിപ്പിക്കണം നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ ആയിരിക്കുന്ന പരിതസ്ഥിതികൾ.

ഘട്ടം 4 - ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ വലുപ്പവും ഘടനയും തീരുമാനിക്കുക

അടിസ്ഥാന നിയമങ്ങൾ (കർശനമല്ല):

• മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ച ഒരു മോഡലിന്റെ ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് (വിസ്പർ, wav2vec2, മുതലായവ)
  
  • ഡസൻ മുതൽ നൂറുകണക്കിന് മണിക്കൂർ വരെയുള്ള ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള, ഡൊമെയ്ൻ-പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഡാറ്റയ്ക്ക് സൂചിയെ വളരെയധികം ചലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.
• ആദ്യം മുതൽ ഒരു മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു
  
  • സാധാരണയായി ആയിരക്കണക്കിന് മുതൽ പതിനായിരക്കണക്കിന് മണിക്കൂർ വരെ എടുക്കും, അതുകൊണ്ടാണ് പല ടീമുകളും മുൻകൂട്ടി പരിശീലനം ലഭിച്ച സിസ്റ്റങ്ങളിൽ നിന്ന് ആരംഭിച്ച് ഡാറ്റ ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗിൽ ബജറ്റ് കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്.

മിക്സ്:

• കുറെ സ്ക്രിപ്റ്റ് ചെയ്ത ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കുക (കോർ ഫൊണറ്റിക്സിന്, സംഖ്യകൾക്ക്).
• യാഥാർഥ്യമാണ് സംഭാഷണ ഡാറ്റ (ദൃഢതയ്ക്കായി).
• ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട എഡ്ജ് കേസുകൾ (അപൂർവ എന്റിറ്റികൾ, നീണ്ട സംഖ്യകൾ, പദപ്രയോഗങ്ങൾ).

ഘട്ടം 5 - ലേബലുകളും മെറ്റാഡാറ്റയും പരിശോധിക്കുക

ക്ലാസിക് ASR-ന്, നിങ്ങൾക്ക് കുറഞ്ഞത് ഇവയെങ്കിലും ആവശ്യമാണ്:

• കൃത്യമായ ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകൾ
• അടിസ്ഥാന സ്പീക്കർ ടാഗുകൾ
• സ്ഥിരമായ വിരാമചിഹ്നങ്ങളും കേസിംഗ് നിയമങ്ങളും

LLM + ASR പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾക്ക്, നിങ്ങൾക്ക് ഇവയും ആവശ്യമാണ്:

• സ്പീക്കർ ടേൺ സെഗ്‌മെന്റേഷൻ (ആര് എന്ത് പറഞ്ഞു, എപ്പോൾ)
• കോൾ/സംഭാഷണം ഫലങ്ങൾ (പരിഹരിച്ചത്, വർദ്ധിച്ചത്, പരാതി തരം)
• എന്റിറ്റി അനോട്ടേഷനുകൾ (പേരുകൾ, അക്കൗണ്ട് നമ്പറുകൾ, ഉൽപ്പന്ന നാമങ്ങൾ)
• പ്രസക്തമാകുന്നിടത്ത്, വികാരം അല്ലെങ്കിൽ വികാര ടാഗുകൾ.

ഈ ലേബലുകൾ നിങ്ങളെ നിർമ്മിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു സംഗ്രഹം, ക്യുഎ, പരിശീലനം, റൂട്ടിംഗ്, ആർഎജി പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകൾക്ക് മുകളിൽ - ഇപ്പോൾ ധാരാളം ബിസിനസ് മൂല്യം നിലനിൽക്കുന്നിടത്ത്.

ഘട്ടം 6 - ലൈസൻസിംഗ്, സമ്മതം, അനുസരണം എന്നിവ പരിശോധിക്കുക

പരിശീലിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്:

• ഡാറ്റാസെറ്റിന് ലൈസൻസ് ഉണ്ടോ വാണിജ്യ ഉപയോഗം (വെറും ഗവേഷണമല്ല)?
• ഈ ഉപയോഗത്തിനായി സ്പീക്കറുകളെ അറിയിക്കുകയും സമ്മതം നൽകുകയും ചെയ്തിരുന്നോ?
• PII, സെൻസിറ്റീവ് ആട്രിബ്യൂട്ടുകൾ എന്നിവ GDPR / HIPAA / പ്രാദേശിക നിയന്ത്രണങ്ങൾ അനുസരിച്ചാണോ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്?

പല ഓപ്പൺ ഡാറ്റാസെറ്റുകളും ഇതുപോലുള്ള ലൈസൻസുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു CC-BY or ച്ച്ക്സനുമ്ക്സ, ഓരോന്നിനും വ്യത്യസ്ത ബാധ്യതകളുണ്ട്. സംശയമുണ്ടെങ്കിൽ, നിയമപരമായ അവലോകനത്തെ ഒരു വിട്ടുവീഴ്ചയില്ലാത്ത നടപടിയായി കണക്കാക്കുക.

ഘട്ടം 7 - തുടർച്ചയായ ഡാറ്റാസെറ്റ് മെച്ചപ്പെടുത്തലിനുള്ള പദ്ധതി

ഭാഷകൾ വികസിക്കുന്നു, നിങ്ങളുടെ ഉൽപ്പന്നം വികസിക്കുന്നു, അതുപോലെ തന്നെ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റും വികസിക്കണം:

• യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ പിശകുകൾ നിരീക്ഷിക്കുകയും തെറ്റായ തിരിച്ചറിയലുകൾ നിങ്ങളുടെ പരിശീലന സെറ്റിലേക്ക് തിരികെ നൽകുകയും ചെയ്യുക.
• നിങ്ങളുടെ ഡൊമെയ്ൻ മാറുന്നതിനനുസരിച്ച് പുതിയ എന്റിറ്റികൾ (ബ്രാൻഡുകൾ, SKU-കൾ, നിയന്ത്രണ നിബന്ധനകൾ) ചേർക്കുക.
• പക്ഷപാതം കുറയ്ക്കുന്നതിന് ആക്‌സന്റുകളെയും ജനസംഖ്യാശാസ്‌ത്രത്തെയും ഇടയ്ക്കിടെ പുനഃസന്തുലിതമാക്കുക.

ഈ അടച്ച ലൂപ്പ് പലപ്പോഴും ഏറ്റവും വലിയ വ്യത്യാസം "നല്ലത്", "വിപണിയിൽ മുന്നിൽ നിൽക്കുന്ന" സംഭാഷണ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്കിടയിൽ.

[ഇതും വായിക്കുക: ഞങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരമുള്ള ഇന്ത്യൻ ഭാഷാ ഓഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് AI മോഡലുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുക.]

ഷൈപ്പിന് എങ്ങനെ സഹായിക്കാനാകും

നിങ്ങൾ ആ ഘട്ടത്തിലാണെങ്കിൽ “എനിക്ക് മികച്ച സംഭാഷണ ഡാറ്റ ആവശ്യമാണെന്ന് എനിക്കറിയാം, പക്ഷേ എവിടെ തുടങ്ങണമെന്ന് എനിക്കറിയില്ല”, Shaip നിങ്ങളെ സഹായിക്കും:

• നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഓഡിറ്റ് ചെയ്ത് തിരിച്ചറിയുക കവറേജ് വിടവുകൾ
  
• നൽകാൻ ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ 65+ ഭാഷകളിലും ഡസൻ കണക്കിന് ഡൊമെയ്‌നുകളിലും (സ്ക്രിപ്റ്റഡ്, കോൾ സെന്റർ, വേക്ക് വേഡുകൾ, ടിടിഎസ് മുതലായവ)
• രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത് നടപ്പിലാക്കുക ഇഷ്‌ടാനുസൃത ഡാറ്റ ശേഖരണം പ്രോഗ്രാമുകൾ (റിമോട്ട്, ഇൻ-കൺട്രി, മൾട്ടി-ഡിവൈസ്)
• കൈകാര്യം ചെയ്യുക അനോട്ടേഷൻ, ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ, ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണം, ഡി-ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ അവസാനം- to- അവസാനത്തെ

അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ ടീമിന് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ കഴിയും മോഡലുകളും ഉൽപ്പന്നങ്ങളും, നിങ്ങളുടെ AI-ക്ക് കേൾക്കാനും മനസ്സിലാക്കാനും ആവശ്യമായ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതും അനുസരണയുള്ളതുമായ സംഭാഷണ ഡാറ്റ ഉണ്ടെന്ന് ഞങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു.