സോഷ്യോഫോണറ്റിക്സ് എന്താണ്, അത് AI-ക്ക് എന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാണ്

നിങ്ങൾക്ക് ഈ അനുഭവം ഉണ്ടായിരിക്കാം: ഒരു വോയ്‌സ് അസിസ്റ്റന്റ് നിങ്ങളുടെ സുഹൃത്തിനെ നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്നു, പക്ഷേ നിങ്ങളുടെ ഉച്ചാരണത്തിലോ മാതാപിതാക്കളുടെ സംസാര രീതിയിലോ അയാൾക്ക് പ്രശ്‌നമുണ്ട്.

ഒരേ ഭാഷ. ഒരേ അഭ്യർത്ഥന. വളരെ വ്യത്യസ്തമായ ഫലങ്ങൾ.

ആ വിടവ് കൃത്യമായി എവിടെയാണ് സാമൂഹിക ശബ്ദശാസ്ത്രം ജീവിതങ്ങൾ - എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് പെട്ടെന്ന് AI-ക്ക് ഇത്രയധികം പ്രധാനമാകുന്നത്.

സോഷ്യോഫോണറ്റിക്സ് നോക്കുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് സാമൂഹിക ഘടകങ്ങളും സംസാര ശബ്ദങ്ങളും സംവദിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ അതിനെ സ്പീച്ച് ടെക്നോളജിയുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുമ്പോൾ, അത് നിർമ്മാണത്തിനുള്ള ശക്തമായ ഒരു ലെൻസായി മാറുന്നു മികച്ചതും കൂടുതൽ വിശ്വസനീയവുമായ ASR, TTS, വോയ്‌സ് അസിസ്റ്റന്റുകൾ.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, സോഷ്യോഫൊണെറ്റിക്സിനെ ലളിതമായ ഭാഷയിൽ വിശദീകരിക്കും, തുടർന്ന് അത് സംഭാഷണ ഡാറ്റ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്ന രീതി, മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കൽ, പ്രകടനം വിലയിരുത്തൽ എന്നിവയെ എങ്ങനെ പരിവർത്തനം ചെയ്യുമെന്ന് കാണിക്കും.

1. ഭാഷാശാസ്ത്രത്തിൽ നിന്ന് AI-യിലേക്ക്: സോഷ്യോഫോണറ്റിക്സ് പെട്ടെന്ന് പ്രസക്തമാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?

പതിറ്റാണ്ടുകളായി, സാമൂഹ്യസ്വരസൂചകം പ്രധാനമായും ഒരു അക്കാദമിക് വിഷയമായിരുന്നു. ഇതുപോലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ പഠിക്കാൻ ഗവേഷകർ ഇത് ഉപയോഗിച്ചു:

• വ്യത്യസ്ത സാമൂഹിക ഗ്രൂപ്പുകൾ എങ്ങനെയാണ് "ഒരേ" ശബ്ദങ്ങൾ ഉച്ചരിക്കുന്നത്?
• ഉച്ചാരണത്തിലെ ചെറിയ വ്യത്യാസങ്ങളിൽ നിന്ന് ശ്രോതാക്കൾക്ക് പ്രായം, പ്രദേശം, സ്വത്വം തുടങ്ങിയ സാമൂഹിക സൂചനകൾ എങ്ങനെയാണ് മനസ്സിലാകുന്നത്?

ഇപ്പോൾ, ഉൽപ്പന്ന മീറ്റിംഗുകളിൽ AI ആ ചോദ്യങ്ങൾ കൊണ്ടുവന്നിട്ടുണ്ട്.

ആധുനിക സംഭാഷണ സംവിധാനങ്ങൾ വിന്യസിച്ചിരിക്കുന്നത് ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ഉപയോക്താക്കൾ രാജ്യങ്ങൾ, ഭാഷാഭേദങ്ങൾ, സാമൂഹിക പശ്ചാത്തലങ്ങൾ എന്നിവയിലുടനീളം. ഒരു മോഡൽ ഒരു പ്രത്യേക ഉച്ചാരണവുമായി, പ്രായ വിഭാഗവുമായി, അല്ലെങ്കിൽ സമൂഹവുമായി പൊരുതുമ്പോഴെല്ലാം, അത് വെറുമൊരു ബഗ് മാത്രമല്ല - അതൊരു സാമൂഹിക-സ്വരസൂചക പൊരുത്തക്കേട് ആളുകൾ എങ്ങനെ സംസാരിക്കുന്നു എന്നതിനും മോഡൽ അവരിൽ നിന്ന് എങ്ങനെ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു എന്നതിനും ഇടയിൽ.

അതുകൊണ്ടാണ് ടീമുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നത് ASR, TTS, വോയ്‌സ് UX ചോദിക്കാൻ തുടങ്ങുന്നു:
"നമ്മുടെ പരിശീലനവും വിലയിരുത്തലും നമ്മൾ ആരെ സേവിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു എന്നതിനെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് എങ്ങനെ ഉറപ്പാക്കാം?"

2. സോഷ്യോഫോണറ്റിക്സ് എന്താണ്? (പ്ലെയിൻ-ലാംഗ്വേജ് ഡെഫനിഷൻ)

ഔപചാരികമായി, സാമൂഹിക ശബ്ദശാസ്ത്രം സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ഭാഷാശാസ്ത്ര ശാഖയാണ് സാമൂഹ്യഭാഷാശാസ്ത്രം (സാമൂഹിക ഗ്രൂപ്പുകളിൽ ഭാഷ എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു) കൂടാതെ സ്വരസൂചകം (സംസാര ശബ്ദങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനം).

പ്രായോഗികമായി, ഇത് പോലുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നു:

• പ്രായം, ലിംഗഭേദം, പ്രദേശം, വംശം, സാമൂഹിക വർഗ്ഗം എന്നിവ ഉച്ചാരണത്തെ എങ്ങനെ സ്വാധീനിക്കുന്നു?
• ഒരാൾ എവിടെ നിന്നാണെന്ന് അല്ലെങ്കിൽ അവർ സ്വയം എങ്ങനെ കാണുന്നു എന്ന് തിരിച്ചറിയാൻ ശ്രോതാക്കൾ സൂക്ഷ്മമായ ശബ്ദ വ്യത്യാസങ്ങൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു?
• സമൂഹങ്ങളും സ്വത്വങ്ങളും മാറുന്നതിനനുസരിച്ച് കാലക്രമേണ ഈ പാറ്റേണുകൾ എങ്ങനെ മാറുന്നു?

നിങ്ങൾക്ക് ഇത് ഇങ്ങനെ ചിന്തിക്കാം: സംഭാഷണ ശബ്ദങ്ങൾ പകർത്തുന്നത് ഫൊണറ്റിക്സ് ക്യാമറയാണെങ്കിൽ, യഥാർത്ഥ ആളുകൾ ആ ശബ്ദങ്ങൾ ഐഡന്റിറ്റി, സ്വത്വം, വികാരം എന്നിവ സൂചിപ്പിക്കാൻ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്ന് കാണിക്കുന്ന ഡോക്യുമെന്ററിയാണ് സോഷ്യോഫൊണറ്റിക്സ്.

കുറച്ച് വ്യക്തമായ ഉദാഹരണങ്ങൾ:

• ഇംഗ്ലീഷിൽ, ചില സ്പീക്കറുകൾ “thing” എന്ന വാക്ക് ശക്തമായ “g” ഉപയോഗിച്ച് ഉച്ചരിക്കുന്നു, മറ്റുചിലർ അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നില്ല - ആ തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ ഒരു പ്രദേശത്തെയോ സാമൂഹിക ഗ്രൂപ്പിനെയോ സൂചിപ്പിക്കാം.
• പല ഭാഷകളിലും, വാക്കുകൾ "ഒരേ" ആണെങ്കിൽ പോലും, സ്വരസൂചകവും താളക്രമവും പ്രദേശത്തിനോ സമൂഹത്തിനോ അനുസരിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.
• യുവ പ്രഭാഷകർ അവരുടെ പ്രത്യേക സാംസ്കാരിക സ്വത്വങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് പുതിയ ഉച്ചാരണങ്ങൾ സ്വീകരിച്ചേക്കാം.

സോഷ്യോഫോണറ്റിക്സ് ഈ പാറ്റേണുകളെ വിശദമായി പഠിക്കുന്നു - പലപ്പോഴും അക്കൗസ്റ്റിക് അളവുകൾ, പെർസെപ്ഷൻ ടെസ്റ്റുകൾ, വലിയ കോർപ്പോറ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് - എങ്ങനെയെന്ന് മനസ്സിലാക്കാൻ സാമൂഹിക അർത്ഥം ശബ്ദത്തിൽ എൻകോഡ് ചെയ്തിരിക്കുന്നു..

ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്ന ഒരു ആമുഖത്തിന്, എന്നതിലെ വിശദീകരണം കാണുക സോഷ്യോഫോണെറ്റിക്സ്.കോം.

3. സോഷ്യോഫോണറ്റിക്സ് സംഭാഷണ വ്യതിയാനത്തെ എങ്ങനെ പഠിക്കുന്നു

സാമൂഹ്യസ്വരസൂചക ഗവേഷണം സാധാരണയായി രണ്ട് വിശാലമായ മേഖലകളെ പരിശോധിക്കുന്നു:

1. പ്രൊഡക്ഷൻ – ആളുകൾ യഥാർത്ഥത്തിൽ ശബ്ദങ്ങൾ എങ്ങനെ പുറപ്പെടുവിക്കുന്നു.
2. ഇന്ദിയജ്ഞാനം - ശ്രോതാക്കൾ ആ ശബ്ദങ്ങളെയും അവ വഹിക്കുന്ന സാമൂഹിക സൂചനകളെയും എങ്ങനെ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു.

ചില പ്രധാന ചേരുവകൾ:

• സെഗ്മെന്റൽ സവിശേഷതകൾ: സ്വരാക്ഷരങ്ങളും വ്യഞ്ജനാക്ഷരങ്ങളും (ഉദാഹരണത്തിന്, /r/ അല്ലെങ്കിൽ ചില സ്വരാക്ഷരങ്ങൾ പ്രദേശത്തിനനുസരിച്ച് എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു).
• സുപ്രസെഗ്മെന്റൽസ് (ഗദ്യം): താളം, സമ്മർദ്ദം, സ്വരസൂചക പാറ്റേണുകൾ.
• ശബ്ദ നിലവാരം: ശ്വാസംമുട്ടൽ, ക്രീക്കിനസ്, സാമൂഹിക അർത്ഥം വഹിക്കാൻ കഴിയുന്ന മറ്റ് ഗുണങ്ങൾ.

രീതിശാസ്ത്രപരമായി, സോഷ്യോഫണറ്റിക് ജോലികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു:

• ശബ്ദ വിശകലനം (ഫോർമന്റുകൾ അളക്കൽ, പിച്ച്, സമയം).
• പെർസെപ്ഷൻ പരീക്ഷണങ്ങൾ (ശ്രോതാക്കൾ സംഭാഷണ സാമ്പിളുകളെ എങ്ങനെ തരംതിരിക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ വിലയിരുത്തുന്നു).
• സാമൂഹിക ഭാഷാ അഭിമുഖങ്ങളും കോർപ്പറയും (സാമൂഹിക ഘടകങ്ങൾക്കായി വ്യാഖ്യാനിച്ച യഥാർത്ഥ സംഭാഷണങ്ങളുടെ വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ).

വ്യതിയാനം "ശബ്ദം" അല്ല എന്നതാണ് വലിയ മനസ്സിലാക്കൽ - അത് ഘടനാപരവും, അർത്ഥവത്തായതും, സാമൂഹികമായി പാറ്റേണുള്ളതും.

അതുകൊണ്ടാണ് AI-ക്ക് അത് അവഗണിക്കാൻ കഴിയാത്തത്.

4. സോഷ്യോഫോണറ്റിക്സ് AI-യും സ്പീച്ച് ടെക്നോളജിയും കണ്ടുമുട്ടുന്നിടത്ത്

സംഭാഷണ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ - ASR, TTS, വോയ്‌സ് ബോട്ടുകൾ - ഇവയുടെ മുകളിലാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത് സംഭാഷണ ഡാറ്റആ ഡാറ്റ സാമൂഹിക-സ്വരസൂചക വ്യതിയാനങ്ങൾ പകർത്തിയില്ലെങ്കിൽ, ചില ഗ്രൂപ്പുകൾക്ക് മോഡലുകൾ അനിവാര്യമായും പരാജയപ്പെടും.

ആക്സന്റഡ് ASR നെക്കുറിച്ചുള്ള ഗവേഷണം കാണിക്കുന്നത്:

• ചില ഉച്ചാരണങ്ങൾക്കും ഉപഭാഷകൾക്കും പദ പിശകുകളുടെ നിരക്ക് ഗണ്യമായി കൂടുതലായിരിക്കാം.
• പരിമിതമായ പരിശീലന ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഉച്ചാരണ ശൈലിയിലുള്ള സംസാരം പ്രത്യേകിച്ച് വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞതാണ്.
• ഭാഷാഭേദങ്ങളിലുടനീളം സാമാന്യവൽക്കരിക്കുന്നതിന് സമ്പന്നവും വൈവിധ്യപൂർണ്ണവുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളും ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ വിലയിരുത്തലും ആവശ്യമാണ്.

ഒരു സോഷ്യോഫൊണറ്റിക് ലെൻസിൽ, സാധാരണ പരാജയ രീതികളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:

• ആക്‌സന്റ് ബയസ്: "സ്റ്റാൻഡേർഡ്" അല്ലെങ്കിൽ നന്നായി പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ആക്‌സന്റുകൾക്ക് സിസ്റ്റം ഏറ്റവും നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
• പ്രാദേശിക രൂപങ്ങളുടെ അംഗീകാരക്കുറവ്: പ്രാദേശിക ഉച്ചാരണങ്ങൾ, സ്വരാക്ഷര മാറ്റങ്ങൾ, ഗദ്യ പാറ്റേണുകൾ എന്നിവ തെറ്റായി തിരിച്ചറിയപ്പെടുന്നു.
• അസമമായ UX: ചില ഉപയോക്താക്കൾ കരുതുന്നത് സിസ്റ്റം "എന്നെപ്പോലുള്ള ആളുകൾക്ക് വേണ്ടി നിർമ്മിച്ചതല്ല" എന്നാണ്.

ഈ പ്രശ്നങ്ങൾക്ക് പേരിടാനും അളക്കാനും സോഷ്യോഫോണറ്റിക്സ് നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു. ഇത് AI ടീമുകൾക്ക് ഒരു പദാവലി നൽകുന്നു അവരുടെ ഡാറ്റയിലും മെട്രിക്സിലും എന്താണ് കുറവുള്ളത്?.

5. സോഷ്യോഫൊണറ്റിക് ലെൻസ് ഉപയോഗിച്ച് സ്പീച്ച് ഡാറ്റ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു.

മിക്ക സ്ഥാപനങ്ങളും ഇതിനകം തന്നെ ഭാഷാ കവറേജിനെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുന്നുണ്ട് ("ഞങ്ങൾ ഇംഗ്ലീഷ്, സ്പാനിഷ്, ഹിന്ദി..."). സോഷ്യോഫോണറ്റിക്സ് നിങ്ങളെ കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ പോകാൻ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു:

5.1 നിങ്ങളുടെ സാമൂഹിക-സ്വരസൂചക "പ്രപഞ്ചം" മാപ്പ് ചെയ്യുക

ലിസ്റ്റിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുക:

• ലക്ഷ്യ വിപണികളും പ്രദേശങ്ങളും (ഉദാഹരണത്തിന്, യുഎസ്, യുകെ, ഇന്ത്യ, നൈജീരിയ).
• കീ ഓരോ ഭാഷയിലും ഉള്ള ഇനങ്ങൾ (പ്രാദേശിക ഭാഷകൾ, വംശീയ വിഭാഗങ്ങൾ, സാമൂഹിക വിഭാഗങ്ങൾ).
• പ്രാധാന്യമുള്ള ഉപയോക്തൃ വിഭാഗങ്ങൾ: പ്രായപരിധി, ലിംഗ വൈവിധ്യം, ഗ്രാമീണ/നഗര, പ്രൊഫഷണൽ ഡൊമെയ്‌നുകൾ.

ഇതാണ് നിങ്ങളുടെ സാമൂഹിക-സ്വരസൂചക പ്രപഞ്ചം - നിങ്ങളുടെ സിസ്റ്റം സേവിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ശബ്ദങ്ങളുടെ ഇടം.

5.2 ആ പ്രപഞ്ചത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന സംസാരം ശേഖരിക്കുക.

നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യ സ്ഥലം അറിഞ്ഞുകഴിഞ്ഞാൽ, അതിനു ചുറ്റും ഡാറ്റ ശേഖരണം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും:

• എല്ലായിടത്തും സ്പീക്കറുകളെ നിയമിക്കുക പ്രദേശങ്ങൾ, പ്രായ വിഭാഗങ്ങൾ, ലിംഗഭേദങ്ങൾ, കമ്മ്യൂണിറ്റികൾ.
• ഒന്നിലധികം ചാനലുകൾ (മൊബൈൽ, ഫാർ-ഫീൽഡ് മൈക്രോഫോണുകൾ, ടെലിഫോണി) ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യുക.
• രണ്ടും ഉൾപ്പെടുത്തുക വായിക്കുക പ്രസംഗവും പ്രകൃതി സംഭാഷണത്തിന്റെ വേഗത, താളം, ശൈലി എന്നിവയിലെ യഥാർത്ഥ ലോക വ്യതിയാനം ഉപരിതലത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവരിക.

ഷൈപ്സ് സംഭാഷണ, ഓഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഒപ്പം സംഭാഷണ ഡാറ്റ ശേഖരണ സേവനങ്ങൾ 150+ ഭാഷകളിലുടനീളമുള്ള ഭാഷാഭേദങ്ങൾ, സ്വരങ്ങൾ, ഉച്ചാരണങ്ങൾ എന്നിവ ലക്ഷ്യമിടുന്ന - ഇത് കൃത്യമായി ചെയ്യുന്നതിനാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത്.

5.3 വാക്കുകൾ മാത്രമല്ല, സോഷ്യോഫൊണറ്റിക് മെറ്റാഡാറ്റയും വ്യാഖ്യാനിക്കുക.

ഒരു ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റ് തന്നെ നിങ്ങളോട് പറയില്ല ആര് സംസാരിക്കുന്നു അല്ലെങ്കിൽ എങ്ങനെ അവ മുഴങ്ങുന്നു.

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ സോഷ്യോഫൊണറ്റിക്സ്-അവബോധമുള്ളതാക്കാൻ, നിങ്ങൾക്ക് ഇവ ചേർക്കാം:

• സ്പീക്കർ-ലെവൽ മെറ്റാഡാറ്റ: പ്രദേശം, സ്വയം വിവരിച്ച ഉച്ചാരണം, പ്രബലമായ ഭാഷ, പ്രായപരിധി.
• ഉച്ചാരണ-തല ലേബലുകൾ: സംസാര ശൈലി (കാഷ്വൽ vs ഫോർമൽ), ചാനൽ, പശ്ചാത്തല ശബ്ദം.
• പ്രത്യേക ജോലികൾക്ക്, ഇടുങ്ങിയ പിഹോണറ്റിക് ലേബലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്രോസോഡിക് അനോട്ടേഷനുകൾ.

ഈ മെറ്റാഡാറ്റ പിന്നീട് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു സോഷ്യൽ, ഫൊണറ്റിക് സ്ലൈസുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രകടനം വിശകലനം ചെയ്യുക, മൊത്തത്തിൽ മാത്രമല്ല.

6. സോഷ്യോഫണറ്റിക്സും മോഡൽ വിലയിരുത്തലും: ഒരു ഒറ്റ WER-നപ്പുറം

മിക്ക ടീമുകളും ഒരു സിംഗിൾ റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുന്നു WER (പദ പിശക് നിരക്ക്) അല്ലെങ്കിൽ ഭാഷയ്ക്ക് MOS (ശരാശരി അഭിപ്രായ സ്കോർ). സോഷ്യോഫണറ്റിക്സ് അത് പോരാ എന്ന് നിങ്ങളോട് പറയുന്നു.

നിങ്ങൾ ചോദിക്കേണ്ടതുണ്ട്:

• WER എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു? ആക്സന്റ് പ്രകാരം?
• ചില പ്രായ വിഭാഗങ്ങളോ പ്രദേശങ്ങളോ സ്ഥിരമായി മോശമാണോ?
• ചില ശബ്ദങ്ങൾക്ക് മറ്റുള്ളവയേക്കാൾ ടിടിഎസ് "കൂടുതൽ സ്വാഭാവികമായി" തോന്നുന്നുണ്ടോ?

ഒരു ഭാഷയ്ക്കുള്ളിൽ പോലും, പ്രാദേശിക ഭാഷകളിലും ഉച്ചാരണങ്ങളിലും പ്രകടനം എത്രത്തോളം വ്യത്യസ്തമാകുമെന്ന് ഒരു ആക്സന്റഡ് ASR സർവേ എടുത്തുകാണിക്കുന്നു.

ലളിതവും എന്നാൽ ശക്തവുമായ ഒരു മാറ്റം ഇതാണ്:

• പണിയുക ആക്സന്റ്, മേഖല, പ്രധാന ജനസംഖ്യാശാസ്‌ത്രം എന്നിവ പ്രകാരം തരംതിരിച്ച ടെസ്റ്റ് സെറ്റുകൾ.
• റിപ്പോർട്ട് മെട്രിക്കുകൾ ആക്സന്റ് പ്രകാരം ഒപ്പം സോഷ്യോഫൊണറ്റിക് ഗ്രൂപ്പ് പ്രകാരം.
• വലിയ വ്യത്യാസങ്ങളെ സാങ്കേതിക ജിജ്ഞാസകളായി മാത്രമല്ല, ഒന്നാംതരം ഉൽപ്പന്ന ബഗുകളായി കണക്കാക്കുക.

പെട്ടെന്ന്, സോഷ്യോഫൊണറ്റിക്സ് വെറും സിദ്ധാന്തമല്ല - അത് നിങ്ങളുടെ ഡാഷ്‌ബോർഡുകളിലാണ്.

സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയൽ ഡാറ്റ ആസൂത്രണം ചെയ്യുന്നതിലും വിലയിരുത്തുന്നതിലും കൂടുതൽ ആഴത്തിൽ പഠിക്കാൻ, ഷൈപ്പിന്റെ ഗൈഡ് സംഭാഷണ തിരിച്ചറിയലിനുള്ള പരിശീലന ഡാറ്റ യഥാർത്ഥ ഉപയോക്താക്കളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകളും മൂല്യനിർണ്ണയ വിഭജനങ്ങളും എങ്ങനെ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാമെന്ന് വിശദീകരിക്കുന്നു.

7. കേസ് പഠനം: മികച്ച ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ആക്സന്റ് ബയസ് പരിഹരിക്കൽ

ഒരു ഫിൻടെക് കമ്പനി ഒരു ഇംഗ്ലീഷ് ഭാഷാ വോയ്‌സ് അസിസ്റ്റന്റ് പുറത്തിറക്കി. ഉപയോക്തൃ പരിശോധനകളിൽ, എല്ലാം ശരിയാണെന്ന് തോന്നുന്നു. ലോഞ്ച് ചെയ്തതിനുശേഷം, ഒരു മേഖലയിൽ പിന്തുണ ടിക്കറ്റുകൾ കുതിച്ചുയരുന്നു. ടീം അന്വേഷിക്കുമ്പോൾ, അവർ കണ്ടെത്തുന്നത്:

• ഒരു പ്രത്യേക പ്രാദേശിക ഉച്ചാരണമുള്ള ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വളരെ ഉയർന്ന പിശക് നിരക്കുകൾ കാണാൻ കഴിയും.
• ASR അവരുടെ സ്വരാക്ഷര സംവിധാനത്തിലും താളത്തിലും ബുദ്ധിമുട്ടുന്നു, ഇത് അക്കൗണ്ട് നമ്പറുകളും കമാൻഡുകളും തെറ്റായി തിരിച്ചറിയുന്നതിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.
• പരിശീലന സെറ്റിൽ ആ മേഖലയിൽ നിന്നുള്ള വളരെ കുറച്ച് സ്പീക്കറുകൾ മാത്രമേ ഉൾപ്പെടുന്നുള്ളൂ.

സാമൂഹിക-സ്വരസൂചക വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന് നോക്കുമ്പോൾ, ഇത് ഒട്ടും ആശ്ചര്യകരമല്ല: ആ ഉച്ചാരണം പഠിക്കാൻ മോഡലിനോട് ഒരിക്കലും ആവശ്യപ്പെട്ടിട്ടില്ല.

ടീം അത് എങ്ങനെ പരിഹരിക്കുന്നുവെന്ന് ഇതാ: