Há algumas décadas, se disséssemos a alguém que poderíamos fazer um pedido de um produto ou serviço apenas conversando com uma máquina, as pessoas nos considerariam estranhos. Mas hoje, um sonho tão incontrolável ganhou vida e se tornou realidade.
O início e a evolução da tecnologia de reconhecimento de fala têm sido tão interessantes quanto o surgimento da Inteligência Artificial (IA) ou do Aprendizado de Máquina (ML). O fato de podermos comandos de voz para dispositivos sem interfaces é uma revolução de engenharia, encontrando uma variedade de casos de uso revolucionários.
Para colocar as coisas em perspectiva, mais de 4,2 mil milhões de assistentes de voz estão actualmente activos e os relatórios indicam que até ao final de 2024, este número duplicará para 8,4 mil milhões. Além disso, mais de 1 bilhão de pesquisas por voz são realizadas todos os meses. Isso está remodelando a forma como acessamos as informações, já que mais de 50% das pessoas acessam a pesquisa por voz todos os dias.
A fluidez e a flexibilidade que a tecnologia oferece permitiram que os técnicos projetassem uma ampla gama de aplicações, incluindo:
- Transcrever notas de reuniões, documentos legais, vídeos, podcasts e muito mais
- Automação do atendimento ao cliente com IVR – Interactive Voice Response
- Facilitar a aprendizagem de línguas indígenas na educação
- Navegação assistida por voz e assistentes de comando no carro
- Aplicativos de vendas ativados por voz para vendas por voz e muito mais
À medida que esta tecnologia ganha mais destaque e dependência, devemos reduzir a variedade desafios de reconhecimento de fala assim. Desde preconceitos inerentes na aceitação e compreensão de diferentes sotaques até questões de privacidade, vários desafios e preocupações devem ser superados para preparar o caminho para um ecossistema integrado habilitado para voz.
Por fim, a eficiência desta tecnologia aponta para o treinamento da IA e finalmente desafios da coleta de dados de voz. Então, vamos examinar algumas das principais preocupações neste campo.
Os desafios do reconhecimento de voz em 2024
Diversidade de Idiomas e Símbolos
Na verdade, hoje todo dispositivo é um assistente de voz. De televisões inteligentes e assistentes pessoais a smartphones e até geladeiras, todos os dispositivos possuem um microfone embutido e estão conectados à Internet, o que os torna adequados para reconhecimento de voz.
Embora este seja um excelente exemplo de globalização, também deve ser considerado quando se trata de localização. A beleza dos idiomas é que existem inúmeras pronúncias, dialetos, pronúncias, velocidade, tom e assim por diante.
Quando o reconhecimento de fala tem dificuldades para compreender essa diversidade de fala de pessoas ao redor do mundo, é por isso que alguns dispositivos têm dificuldade para recuperar as informações corretas que os usuários procuram ou remover informações irrelevantes com base em sua compreensão da fala.
Alto custo de coleta de dados
A recolha de dados de populações do mundo real envolve um investimento significativo. O termo recolha de dados é amplamente inclusivo e muitas vezes mal compreendido. Quando mencionamos a recolha de dados e os custos associados, também nos referimos aos esforços neste sentido:
- Os requisitos de volume de dados de fala dependem altamente dos custos de gravação e da otimização. Além disso, os custos podem variar de acordo com o domínio da aplicação, onde os dados de voz de saúde podem ser mais caros do que os dados de voz comerciais, principalmente devido à escassez de dados.
- Os custos de transcrição e anotação envolvidos na conversão de dados brutos de fala em dados de treinamento de modelo
- Custos de limpeza de dados e controle de qualidade para remover ruídos, ruídos de fundo, longos silêncios, erros de fala, etc.
- Custos envolvidos na compensação dos doadores
- Problemas de crescimento onde os custos aumentam ao longo do tempo e ao longo do tempo
Tempo como custo da coleta de dados
Existem dois tipos diferentes de custos – dinheiro e valor em dinheiro. Embora o custo se refira ao dinheiro, o esforço e o tempo investidos na recolha dos dados de voz têm impacto no dinheiro. Independentemente da escala do projeto, a coleta de dados de voz está envolvida longos prazos para coleta de dados.
Ao contrário da recolha de dados de imagem, o tempo necessário para implementar uma avaliação de qualidade é maior. Além disso, existem vários fatores que afetam todos os arquivos de som testados corretamente. Isso pode ser cronometrado para:
- Edite formatos de arquivo como mp3, ogg, flac e muito mais
- Sinaliza arquivos de áudio barulhentos e distorcidos
- Classificando e rejeitando emoções e tons em dados de voz e muito mais
Desafios relativos à privacidade e sensibilidade dos dados
Se você pensar bem, a voz de uma pessoa faz parte de sua biometria. Semelhante à forma como o reconhecimento facial e a retina atuam como uma porta de entrada para obter acesso a uma área restrita de entrada, a voz humana também é um recurso único.
Se for pessoal, traduz-se automaticamente em privacidade individual. Então, como você gerencia a privacidade dos dados e acompanha suas necessidades de volume em grande escala?
Quando se trata de usar dados de clientes, é uma área cinzenta. Os usuários não vão querer contribuir menos no processo de melhoria do desempenho do seu modelo de voz sem incentivos. Mesmo com compensações, as estratégias intervencionistas também podem sair pela culatra.
Embora a transparência seja importante, ela não resolve os requisitos de volume dos projetos.
Solução para fixação de taxas e custos de cronograma em dados de voz
Faça parceria com provedor de dados de voz
A terceirização é uma resposta muito curta para esse desafio. Ter uma equipe interna para coletar, processar, analisar e treinar dados de voz parece viável, mas é completamente chato. Requer muitas horas de trabalho, o que significa que suas equipes acabarão gastando mais tempo realizando tarefas não essenciais do que criando e otimizando resultados. Com ética e responsabilidade na equação, a melhor solução é falar com um provedor de serviços de dados de voz confiável como nós – Shaip.
Uma solução para corrigir a pronúncia e a variação do idioma
Uma solução inegável para isso é trazer uma rica diversidade aos dados de fala usados para treinar modelos de IA baseados em voz. Quanto mais ampla for a gama de etnias e dialetos, mais o modelo será treinado para compreender as diferenças de dialetos, sotaques e pronúncia.
O caminho a seguir
À medida que continuamos a progredir em direção a realidades tecnológicas mais poderosas, os modelos e soluções de voz tornar-se-ão cada vez mais importantes. A melhor maneira de seguir o caminho de extração para garantir a qualidade, a ética e as grandes escalas de dados de voz prontos para treinamento é fornecida por meio de garantia e auditoria pós-qualidade.
É nisso que nós da Shaip somos bons. Nossa ampla gama de dados de voz garante que as demandas do seu projeto sejam facilmente atendidas e entregues com perfeição.
Pedimos que você entre em contato conosco com suas necessidades.
