數據在當今數字化至高無上的世界中所扮演的角色變得非常重要。 數據是必要的，無論是用於商業預測、天氣預報，甚至是訓練人工計算機。 機器學習等技術利用高質量的訓練和測試數據來訓練他們的模型。
Siri 和 Alexa 是經過訓練的語音或語音識別軟件的一些常見示例。 但是，在討論這些技術時，仍有改進的空間。 公司嘗試滿足特定要求，因為極不可能獲得包含所有訓練數據的現有數據集。 它是通過利用 語音數據採集 來自多個來源。
因此，讓我們在這篇博客中了解什麼是語音數據收集以及它如何使語音識別軟件受益。
什麼是遠程語音數據收集？
遠端語音資料收集是從各種來源收集資料並進一步處理它以建立會話人工智慧資料集的過程。它也被稱為 音頻數據採集. 使用移動應用程序或網絡瀏覽器累積遠程收集的語音數據。
通常，對於此過程，會根據他們的語言和人口統計資料在線招募一定數量的參與者。 然後他們被要求為不同的敘述、條件和情況錄製語音樣本。 這樣，就可以準備好數據集，並在需要時將這些數據集用於不同的用例。
遠程語音數據收集的優缺點？
與其他所有技術一樣，遠程音頻數據收集也有其優點和缺點。 讓我們在下面看看它們：
優點：以下是語音數據收集的一些好處：
- 具有成本效益的解決方案：收集數據 通過應用程序遠程比親自會面更經濟。
- 高度可定制： 可以根據確切的訓練數據規範自定義和修改數據。
- 更高的可擴展性： 眾包工作人員可以在他們的基礎設施中收集數據，這為擴展項目提供了更高的靈活性和選項
- 數據所有權： 數據的所有權在於您。
- 語音數據的多功能性： 您可以收集不同的數據集，例如基於場景的、基於命令的或無腳本的語音。
缺點：使用語音數據收集有一些缺點：
- 不同用戶的不同音頻規格： 這個過程中最大的挑戰是使數據統一。 當參與者使用不同的錄音機或數字設備錄製他們的聲音時，您可以獲得各種輸出文件。
- 有限的背景場景選項： 當您需要數據中的特定背景場景時，語音數據收集不會提供最佳結果。 在這種情況下，您將不得不聘請一位現場配音藝術家來完成必要的工作。
人群管理平台的重要性
語音數據採集 是一項需要各行各業廣泛參與的技術。 要收集的數據的性質取決於項目要求。當需要招聘很多人時，數據收集的過程變得非常複雜。
該過程從計劃和招聘人員開始，然後進一步轉向轉錄、註釋和質量保證。
因此，需要一個良好的人群管理平台來使流程高效和定性。 因此，必須尋求精通該技術的專業人員的幫助，以無縫地進行數據收集過程。
眾包時如何保持質量？
為保持產品質量 收集的數據，重要的是利用不同的眾包技術。 其中一些技術包括：
- 清晰明了的指南： 為您收集數據的參與者提供明確的指導非常重要。 只有當他們完全了解流程以及他們的貢獻將如何提供幫助時，他們才能提供最好的服務。 您可以提供視覺輔助、屏幕截圖和短視頻，讓他們了解要求。
- 招募不同的人： 如果你想積累豐富的數據，僱傭不同來源的人是關鍵。 搜索不同細分市場、年齡組、種族、經濟背景等的人。 他們將幫助您收集良好的數據集。
- 利用最佳質量分析流程： 為確保最佳質量，請通過高質量測試傳遞您的數據。 通常，必須通過以下過程進行質量分析：
- 質量測試由機器學習模型完成。
- 質量測試由質量保證專業人員團隊領導。
- 通過機器驗證數據： 有一些驗證技術可以讓機器學習模型評估數據以進一步提供報告。 他們可以驗證所需數據的必要方面，例如持續時間、音頻質量、格式等。
使您的遠程數據收集過程成功的提示
- 建立一個用戶友好的界面： 首先， 遠程數據採集 您設計的解決方案必須具有功能性並提供出色的用戶體驗。 該解決方案應該無縫地工作以收集數據並使其用戶更容易處理。
- 擁有中央管理系統： 它鏈接流程的所有必要組件，並幫助管理來自單一來源的不同流程。 中央管理系統的一些功能是：
- 它是整個過程的主平台。
- 它有助於連接與財務相關的事務。
- 它用於向用戶群發送邀請。
- 它控制來自多個來源的提交流程。
- 它有助於管理付款流程。
- 創建有效和有效的招聘策略： 收集來自不同人口統計數據的最大挑戰是招募合適的人。 如果您沒有知名品牌，人們用他們的數據換取金錢的機會非常渺茫。
因此，您需要引入有效的策略，人們可以通過這些策略真正看到您的流程中的價值並輕鬆就他們的貢獻達成一致。
[另請閱讀： 滿足您獨特需求的客製化 TTS 解決方案]
最後的思考
遠端語音數據收集是一個偉大的過程，將在未來幾年獲得巨大的發展勢頭。隨著技術的進步，對此類解決方案的需求不斷增加。因此，如果您也有任何相關想法並且需要執行方法，請立即與我們的專家團隊交談。
