Wenn wir vor ein paar Jahrzehnten jemandem erzählt hätten, dass wir ein Produkt oder eine Dienstleistung bestellen könnten, indem wir einfach mit einer Maschine sprechen, hätte man uns als seltsam abgestempelt. Doch heute ist ein solcher wilder Traum Wirklichkeit geworden.
Der Beginn und die Entwicklung der Spracherkennungstechnologie waren ebenso faszinierend wie der Aufstieg der künstlichen Intelligenz (KI) oder des maschinellen Lernens (ML). Die Tatsache, dass wir Befehle an Geräte ohne sichtbare Schnittstellen aussprechen können, ist eine technische Revolution, die verschiedene bahnbrechende Anwendungsfälle hervorbringt.
Um die Dinge ins rechte Licht zu rücken: 4,2 Milliarden Sprachassistenten sind heute aktiv und Berichte zeigen, dass sich diese Zahl bis Ende 2024 auf 8,4 Milliarden verdoppeln wird. Außerdem werden jeden Monat über 1 Milliarde sprachgesteuerte Suchvorgänge durchgeführt. Dies verändert die Artwork und Weise, wie wir auf Informationen zugreifen, da über 50 % der Menschen täglich auf die Sprachsuche zugreifen.
Die nahtlose und komfortable Nutzung der Technologie hat es Technikexperten ermöglicht, Strategien für mehrere Anwendungen zu entwickeln, darunter:
- Transkription von Besprechungsnotizen, juristischen Dokumenten, Movies, Podcasts und mehr
- Automatisierung des Kundenservice durch IVRs – Interactive Voice Response
- Demokratisierung des volkssprachlichen Lernens im Bildungswesen
- Sprachgestützte Navigation und befehlsausführende Autoassistenten
- Sprachaktivierte Anwendungen im Einzelhandel für Voice Commerce und mehr
Da diese Technologie immer mehr an Bedeutung gewinnt und immer mehr an Bedeutung gewinnt, müssen wir verschiedene Herausforderungen bei der Spracherkennung auch. Von angeborenen Vorurteilen beim Erkennen und Verstehen unterschiedlicher Akzente bis hin zu Datenschutzbedenken müssen zahlreiche Herausforderungen und Bedenken ausgeräumt werden, um den Weg für ein nahtloses sprachgestütztes Ökosystem zu ebnen.
Letztlich weist die Wirksamkeit dieser Technologie auf KI-Coaching hin und letztlich Herausforderungen bei der Sprachdatenerfassung. Lassen Sie uns additionally einige der dringendsten Probleme in diesem Sektor untersuchen.
Herausforderungen bei der Spracherkennung im Jahr 2024
Vielfalt an Sprachen und Akzenten
Heutzutage ist praktisch jedes Gerät ein Sprachassistent. Von Sensible-TVs und persönlichen Assistenten bis hin zu Smartphones und sogar Kühlschränken verfügt jedes Gerät über ein integriertes Mikrofon und ist mit dem Web verbunden, sodass es Spracherkennung ermöglicht.
Dies ist zwar ein hervorragendes Beispiel für Globalisierung, man sollte es jedoch auch im Kontext der Lokalisierung betrachten. Das Schöne an Sprachen ist, dass es unzählige Akzente, Dialekte, Aussprachen, Geschwindigkeiten, Töne und andere Nuancen gibt.
Die Spracherkennung hat Probleme damit, die große Sprachvielfalt der Weltbevölkerung zu verstehen. Aus diesem Grund haben manche Geräte Schwierigkeiten, die von den Benutzern gesuchten Informationen abzurufen oder zeigen auf Grundlage ihrer Stimmerkennung irrelevante Informationen an.
Hohe Kosten der Datenerfassung
Die Datenerfassung von realen Personen ist mit hohen Investitionen verbunden. Der Begriff Datenerfassung ist in erster Linie allumfassend und wird oft nur vage verstanden. Wenn wir von Datenerfassung und den damit verbundenen Kosten sprechen, meinen wir auch Anstrengungen in Bezug auf:
- Der Bedarf an Sprachdatenvolumen hängt dynamisch von den Kosten für Aufnahme und Mastering ab. Außerdem können die Kosten je nach Anwendungsbereich variieren. Sprachdaten im Gesundheitswesen können vor allem aufgrund der Datenknappheit teurer sein als Sprachdaten im Einzelhandel.
- Transkriptions- und Annotationskosten bei der Umwandlung von Rohsprachdaten in modelltrainierbare Daten
- Kosten für Datenbereinigung und Qualitätskontrolle zum Entfernen von Rauschen, Hintergrundgeräuschen, längerer Stille, Sprachfehlern usw.
- Kosten im Zusammenhang mit der Vergütung von Beitragszahlern
- Skalierbarkeitsprobleme, bei denen die Kosten im Laufe der Zeit steigen und mehr
Zeit als Kostenfaktor bei der Datenerfassung
Es gibt zwei verschiedene Arten von Ausgaben – Geld und Geldwert. Während Kosten auf Geld hinweisen, tragen der Aufwand und die Zeit, die in die Erfassung von Sprachdaten investiert werden, zum Geldwert bei. Unabhängig vom Umfang eines Projekts beinhaltet die Erfassung von Sprachdaten lange Zeiträume bei der Datenerfassung.
Im Gegensatz zur Bilddatenerfassung ist der Zeitaufwand für die Durchführung von Qualitätskontrollen höher. Außerdem gibt es mehrere Faktoren, die jede als okay getestete Sprachdatei beeinflussen. Dies kann Zeit in Anspruch nehmen für:
- Standardisieren Sie Dateiformate wie MP3, OGG, FLAC und mehr
- Markieren verrauschter und verzerrter Audiodateien
- Klassifizieren und Aussortieren von Emotionen und Tonfällen in Sprachdaten und mehr
Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz und Sensibilität
Wenn man darüber nachdenkt, ist die Stimme eines Menschen Teil seiner Biometrie. So wie Gesichts- und Netzhauterkennung als Tore dienen, um Zugang zu einem eingeschränkten Zugangspunkt zu erhalten, ist auch die Stimme einer Individual ein eindeutiges Merkmal.
Wenn es so persönlich ist, geht es automatisch um die Privatsphäre einer Individual. Wie können Sie additionally Datenvertraulichkeit gewährleisten und trotzdem Ihre Volumenanforderungen im großen Maßstab erfüllen?
Wenn es um die Verwendung von Kundendaten geht, ist das eine Grauzone. Benutzer würden ohne Anreize nicht passiv zu den Leistungsoptimierungsprozessen Ihres Sprachmodells beitragen wollen. Selbst mit Anreizen können aufdringliche Techniken auch damaging Folgen haben.
Transparenz ist zwar von entscheidender Bedeutung, löst jedoch nicht die von Projekten geforderten Volumenanforderungen.
Lösung zur Behebung von Geld- und Zeitaufwand bei Sprachdaten
Arbeiten Sie mit einem Sprachdatenanbieter zusammen
Outsourcing ist die kürzeste Antwort auf diese Herausforderung. Ein eigenes Staff für die Zusammenstellung, Verarbeitung, Prüfung und Schulung von Sprachdaten zu haben, klingt machbar, ist aber absolut mühsam. Die Ausführung erfordert unzählige Arbeitsstunden, was auch bedeutet, dass Ihre Groups am Ende mehr Zeit mit redundanten Aufgaben verbringen als mit der Innovation und Verfeinerung von Ergebnissen. Da auch Ethik und Verantwortlichkeit eine Rolle spielen, besteht die ideale Lösung darin, sich an einen vertrauenswürdigen Anbieter von Sprachdatendiensten wie uns zu wenden – Shaip.
Lösung zur Behebung von Akzent- und Dialektvariabilität
Die unbestreitbare Lösung hierfür besteht darin, eine große Vielfalt an Sprachdaten zu nutzen, die zum Trainieren sprachbasierter KI-Modelle verwendet werden. Je größer das Spektrum an Ethnien und Dialekten ist, desto besser wird ein Modell darauf trainiert, Unterschiede in Dialekten, Akzenten und Aussprachen zu verstehen.
Der Weg nach vorn
Je weiter wir auf dem Weg zu technisch getriebenen alternativen Realitäten voranschreiten, desto wichtiger werden Sprachmodelle und -lösungen. Der ideale Weg ist das Outsourcing, um Qualität, Ethik und massiven Umfang sicherzustellen. Trainingsfähige Sprachdaten werden nach Qualitätssicherungen und Audits geliefert.
Genau darin sind wir bei Shaip auch hervorragend. Unser vielfältiges Angebot an Sprachdaten stellt sicher, dass die Anforderungen Ihres Projekts nahtlos erfüllt und perfekt umgesetzt werden.
Wir bitten Sie dringend, sich mit Ihren Anforderungen an uns zu wenden.