ڪجهه ڏهاڪا اڳ، جيڪڏهن اسان ڪنهن کي ٻڌايو ته اسان هڪ پراڊڪٽ يا خدمت لاءِ آرڊر ڏئي سگهون ٿا صرف هڪ مشين سان ڳالهائڻ سان، ماڻهو اسان کي عجيب طور تي درجه بندي ڪري ها. پر اڄ، اھو ھڪڙو جھنگلي خواب آھي جيڪو جيئرو ۽ سچو آھي.
اسپيچ ريڪگنيشن ٽيڪنالاجي جي شروعات ۽ ارتقا ايتري ئي دلڪش ٿي وئي آهي جيترو مصنوعي ذهانت (AI) يا مشين لرننگ (ML) جو عروج. حقيقت اها آهي ته اسان ڊوائيسز کي حڪم ڏئي سگھون ٿا صفر ڏسڻ واري انٽرفيس سان هڪ انجنيئرنگ انقلاب، مختلف قسم جي راند بدلائڻ واري استعمال جي ڪيسن کي گڏ ڪندي.
شين کي نظر ۾ رکڻ لاءِ، اڄ 4.2 ارب کان وڌيڪ وائس اسسٽنٽ سرگرم آهن ۽ رپورٽون ظاهر ڪن ٿيون ته 2024 جي آخر تائين، اهو ٻيڻو ٿي 8.4 ارب ٿي ويندو. ان کان علاوه، هر مهيني 1 ارب کان وڌيڪ وائس تي ٻڌل ڳولاون ڪيون وينديون آهن. اهو اسان جي معلومات تائين رسائي جي طريقي کي ٻيهر شڪل ڏئي رهيو آهي ڇاڪاڻ ته 50 سيڪڙو کان وڌيڪ ماڻهو روزاني بنيادن تي وائس ڳولا تائين رسائي حاصل ڪندا آهن.
ٽيڪنالوجي جي پيشڪش جي بيحد ۽ سهولت ٽيڪنالاجي ماهرن کي ڪيترن ئي ايپليڪيشنن کي حڪمت عملي ڏيڻ جي قابل بڻائي ڇڏيو آهي جنهن ۾ شامل آهن:
- ميٽنگ نوٽس، قانوني دستاويز، وڊيوز، پوڊ ڪاسٽ، ۽ وڌيڪ جي ٽرانسپشن
- IVRs ذريعي ڪسٽمر سروس آٽوميشن - انٽرايڪٽو وائس جواب
- تعليم ۾ مقامي ٻولي جي سکيا کي جمهوريت ڏيو
- وائيس اسسٽنٽ نيويگيشن ۽ ڪمانڊ ايگزيڪيوٽو ان ڪار اسسٽنٽ
- وائس ڪامرس ۽ وڌيڪ لاءِ پرچون ۾ وائس چالو ايپليڪيشنون
جيئن ته هي ٽيڪنالاجي وڌيڪ اهميت ۽ انحصار حاصل ڪري ٿي، اسان کي مختلف تقرير جي سڃاڻپ جي چئلينجن کي به گهٽائڻو پوندو . مختلف تلفظن کي تسليم ڪرڻ ۽ سمجهڻ ۾ فطري تعصب کان وٺي رازداري جي خدشن تائين، هڪ بيحد آواز-فعال ماحولياتي نظام لاءِ رستو هموار ڪرڻ لاءِ ڪيترن ئي چئلينجن ۽ خدشن کي ختم ڪرڻ جي ضرورت آهي.
آخرڪار، هن ٽيڪنالاجي جي اثرائتي AI تربيت ۽ آخرڪار آواز ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي چئلينجن ڏانهن اشارو ڪري ٿي . تنهن ڪري، اچو ته هن شعبي ۾ ڪجهه سڀ کان وڌيڪ اهم خدشن کي ڳوليون.
[پڻ پڙهو: ڳالهه ٻولهه واري AI لاءِ مڪمل گائيڊ ]
2024 ۾ آواز جي سڃاڻپ جا چئلينج
ٻولين ۽ تلفظ جي تنوع
عملي طور تي، هر ڊوائيس اڄ هڪ آواز اسسٽنٽ آهي. سمارٽ ٽيليويزن ۽ پرسنل اسسٽنٽس کان وٺي سمارٽ فونز ۽ حتي ريفريجريٽر تائين، هر مشين ۾ هڪ ايمبيڊڊ مائڪروفون آهي ۽ انٽرنيٽ سان ڳنڍي ٿي، ان کي اسپيچ ريڪگنيشن تيار ڪري ٿي.
جيتوڻيڪ هي گلوبلائيزيشن جو هڪ بهترين مثال آهي، ان کي پڻ لوڪلائيزيشن جي حوالي سان ڏسڻ گهرجي. ٻولين جي خوبي اها آهي ته اُن ۾ بيشمار لهجا، لهجا، تلفظ، رفتار، لهجو ۽ ٻيون خوبيون آهن.
جتي تقرير جي سڃاڻپ جي جدوجهد عالمي آبادي کان تقرير ۾ اهڙي تنوع کي سمجهڻ ۾ آهي، اهو ئي سبب آهي ته ڪجهه ڊوائيس صحيح معلومات حاصل ڪرڻ جي جدوجهد ڪن ٿا استعمال ڪندڙ انهن جي آواز کي سمجهڻ جي بنياد تي غير لاڳاپيل معلومات ڳولي رهيا آهن يا ڇڪي رهيا آهن.
ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي اعلي قيمت
حقيقي دنيا جي ماڻهن کان ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۾ ڳري سيڙپڪاري شامل آهي. اصطلاح ڊيٽا گڏ ڪرڻ بنيادي طور تي تمام شامل آهي ۽ اڪثر ڪري صرف مبهم سمجهي ويندي آهي. جڏهن اسان ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۽ ان جي ڀرپاسي جي خرچن جو ذڪر ڪريون ٿا، اسان جو مطلب پڻ ڪوششون آهن:
- اسپيچ ڊيٽا جي مقدار جي گهرج متحرڪ طور تي منحصر آهن رڪارڊنگ ۽ ماسٽرنگ جي خرچن تي. ان کان علاوه، خرچ مختلف ٿي سگهن ٿا ايپليڪيشن جي ڊومين جي لحاظ سان، جتي صحت جي سار سنڀار واري اسپيچ ڊيٽا پرچون وائس ڊيٽا کان وڌيڪ قيمتي ٿي سگهي ٿي بنيادي طور تي ڊيٽا جي کوٽ جي ڪري.
- ٽرانسپشن ۽ تشريح خرچ خام تقرير ڊيٽا کي ماڊل-ٽرينبل ڊيٽا ۾ تبديل ڪرڻ ۾ شامل آهي
- ڊيٽا جي صفائي ۽ معيار ڪنٽرول خرچن کي ختم ڪرڻ لاء شور، پس منظر آواز، ڊگھي خاموشي، تقرير ۾ غلطيون، ۽ وڌيڪ
- امداد ڏيڻ وارن کي معاوضي ۾ شامل خرچ
- اسپيبلبل مسئلا جتي قيمتون وقت ۽ وڌيڪ تي وڌي وينديون آهن
ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۾ هڪ خرچ جي طور تي وقت
خرچن جا ٻه مختلف قسم آهن - پئسا ۽ پئسن جي قيمت. جڏهن ته خرچ پئسن ڏانهن اشارو ڪن ٿا، آواز ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۾ لڳل ڪوششون ۽ وقت پئسن جي قيمت ۾ حصو وٺندا آهن. منصوبي جي پيماني کان سواءِ، آواز ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۾ ڊيٽا گڏ ڪرڻ ۾ ڊگهيون وقت جون حدون شامل آهن.
تصوير جي ڊيٽا گڏ ڪرڻ جي برعڪس، معيار جي چڪاس کي لاڳو ڪرڻ لاء وقت وڌيڪ آهي. ان کان سواء، اهڙا ڪيترائي عنصر آهن جيڪي هر ٺيڪ-آزمائشي آواز فائل کي متاثر ڪن ٿا. اهو وقت وٺي سگهجي ٿو:
- معياري فائل فارميٽ جهڙوڪ mp3، ogg، flac، ۽ وڌيڪ
- فليگنگ شور ۽ مسخ ٿيل آڊيو فائلون
- آواز جي ڊيٽا ۽ وڌيڪ ۾ جذبات ۽ ٽونز کي درجه بندي ۽ رد ڪرڻ
ڊيٽا جي رازداري ۽ حساسيت جي چوڌاري چئلينج
جيڪڏهن توهان ان جي باري ۾ سوچيو، هڪ فرد جو آواز انهن جي بايو ميٽرڪ جو حصو آهي. ساڳيءَ طرح ڪيئن چهري ۽ ريٽنا جي سڃاڻپ هڪ محدود داخل ٿيڻ واري نقطي تائين رسائي حاصل ڪرڻ لاءِ گيٽ ويز طور ڪم ڪري ٿي، هڪ شخص جو آواز پڻ هڪ الڳ خصوصيت آهي.
جڏهن اهو ذاتي آهي، اهو خودڪار طور تي هڪ فرد جي رازداري ۾ ترجمو ڪري ٿو. تنهن ڪري، توهان ڊيٽا جي رازداري کي ڪيئن قائم ڪندا آهيو ۽ اڃا تائين توهان جي مقدار جي ضرورتن کي ماپ تي رکڻ لاء منظم ڪيو ٿا؟
جڏهن اهو ڪسٽمر ڊيٽا استعمال ڪرڻ لاء اچي ٿو، اهو هڪ سرمائي علائقو آهي. صارفين کي غير فعال طور تي توهان جي آواز جي ماڊل جي ڪارڪردگي کي بهتر ڪرڻ واري عمل ۾ مدد ڏيڻ نه چاهيندا. جيتوڻيڪ حوصلا افزائي سان، مداخلت واري ٽيڪنالاجي پڻ پٺتي پيل ڪري سگهن ٿيون.
جڏهن ته شفافيت اهم آهي، اهو اڃا تائين حل نٿو ڪري حجم گهرجون منصوبن پاران گهربل.
[پڻ پڙهو: خودڪار تقرير جي سڃاڻپ (ASR): هر شيءِ جيڪا هڪ شروعاتي کي ڄاڻڻ جي ضرورت آهي ]
وائس ڊيٽا ۾ پئسا ۽ ٽائم لائن خرچن کي درست ڪرڻ جو حل
وائس ڊيٽا فراهم ڪندڙ سان ڀائيوار
آئوٽ سورسنگ هن چئلينج جو مختصر جواب آهي. آواز جي ڊيٽا کي گڏ ڪرڻ، پروسيس ڪرڻ، آڊٽ ڪرڻ، ۽ تربيت ڏيڻ لاءِ اندرين ٽيم جو هجڻ قابل عمل آهي پر اهو تمام مشڪل آهي. اهو عمل ڪرڻ لاءِ بيشمار انساني ڪلاڪن جو مطالبو ڪري ٿو، جنهن جو اهو به مطلب آهي ته توهان جون ٽيمون وڌيڪ وقت خرچ ڪنديون فالتو ڪم ڪرڻ بجاءِ نوان ڪم ڪرڻ ۽ نتيجن کي بهتر ڪرڻ جي. اخلاقيات ۽ احتساب سان گڏ مساوات ۾، مثالي حل اهو آهي ته اسان وانگر هڪ قابل اعتماد وائس ڊيٽا سروس فراهم ڪندڙ سان رابطو ڪيو وڃي - شيپ.
تلفظ ۽ ٻولي جي تبديلي کي درست ڪرڻ لاء حل
ان جو ناقابل ترديد حل آواز تي ٻڌل AI ماڊلز کي تربيت ڏيڻ لاءِ استعمال ٿيندڙ تقرير جي ڊيٽا ۾ وسيع تنوع آڻي رهيو آهي. نسلي ۽ لسانيات جي وسيع رينج، وڌيڪ هڪ ماڊل کي تربيت ڏني وئي آهي ته ٻولين، تلفظ ۽ تلفظ ۾ فرق کي سمجهڻ لاء.
رستو مڪمل
جيئن اسين ٽيڪنالاجي سان هلندڙ متبادل حقيقتن کي حاصل ڪرڻ جي رستي ۾ اڳتي وڌنداسين، وائس ماڊل ۽ حل صرف وڌيڪ لازمي هوندا. مثالي طريقو اهو آهي ته آئوٽ سورسنگ جو رستو اختيار ڪيو وڃي ته جيئن معيار جي يقين ڏياريندڙ ۽ آڊٽ کان پوءِ تربيت لاءِ تيار وائس ڊيٽا جي معيار، اخلاقي ۽ وڏي پيماني تي پهچائي سگهجي.
اهو ئي آهي جيڪو اسان شيپ ايڪسل تي پڻ آهي. اسان جي اسپيچ ڊيٽا جي متنوع رينج کي يقيني بڻائي ٿي ته توهان جي پروجيڪٽ جون گهرجون پوريون ٿي رهيون آهن ۽ مڪمل طور تي مڪمل ڪيون ويون آهن.
اسان توهان کي گذارش ڪريون ٿا ته توهان جي گهرجن لاءِ اسان سان رابطو ڪريو.
