বক্তৃতা ডেটা সংগ্রহ

স্পিচ ডেটা সংগ্রহ কাস্টমাইজ করার 7 প্রমাণিত পদ্ধতি

ভয়েস স্বীকৃতি বাজার, বিশ্বের, বৃদ্ধি আশা করা হচ্ছে 84.97 দ্বারা $ XNUM এক্স বিলিয়ন 10.7% এর CAGR-এ 2023 সালে $23.7 বিলিয়ন থেকে।

আপনার AI এবং মেশিন লার্নিং (ML) প্রকল্পের সাফল্যের জন্য স্পিচ ডেটা সংগ্রহ কাস্টমাইজ করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আপনি কথোপকথনমূলক AI এজেন্ট, স্পিচ রিকগনিশন মডেল বা অন্যান্য ভয়েস-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করছেন না কেন, আপনার বক্তৃতা ডেটার গুণমান এবং বৈচিত্র্য আপনার মডেলের কর্মক্ষমতা তৈরি করতে বা ভাঙতে পারে।

এই বিস্তৃত নির্দেশিকায়, আমরা আপনার বক্তৃতা ডেটা সংগ্রহ প্রক্রিয়াকে কাস্টমাইজ এবং অপ্টিমাইজ করতে সাহায্য করার জন্য 7টি প্রমাণিত পদ্ধতি অন্বেষণ করব। সঠিক ভাষা এবং জনসংখ্যার প্রয়োজনীয়তা নির্ধারণ থেকে শুরু করে উন্নত ডেটা বৃদ্ধির কৌশলগুলিকে একীভূত করা পর্যন্ত, এই কৌশলগুলি নিশ্চিত করবে যে আপনি আপনার AI/ML মডেলগুলির উন্নতির জন্য প্রয়োজনীয় উচ্চ-মানের স্পিচ ডেটা সংগ্রহ করছেন৷

আসুন কাস্টমাইজ করার আগে সমস্ত কার্যকর উপায় বা পয়েন্টগুলি মাথায় রাখা উচিত বক্তৃতা তথ্য সংগ্রহ প্রকল্পের।

বক্তৃতা ডেটা সংগ্রহ কাস্টমাইজ করার সময় মনে রাখতে হবে

  • ভাষা এবং জনসংখ্যা
  • সংগ্রহের আকার
  • স্ক্রিপ্টের কাঠামো
  • অডিও প্রয়োজনীয়তা এবং বিন্যাস
  • ডেলিভারি এবং প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজনীয়তা
  • উন্নত ডেটা অগমেন্টেশন টেকনিক ব্যবহার করুন
  • অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ পয়েন্ট নোট করুন

ভাষা এবং জনসংখ্যা

প্রকল্পের প্রথমে লক্ষ্য ভাষা এবং লক্ষ্য জনসংখ্যার উল্লেখ করা উচিত।

  • ভাষা এবং উপভাষা

    প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তা মাথায় রেখে শুরু করুন - যে ভাষাগুলির জন্য স্পিচ ডেটাসেট সংগ্রহ করা হচ্ছে এবং কাস্টমাইজ করা হচ্ছে। এছাড়াও, নির্দিষ্ট দক্ষতার প্রয়োজনীয়তা বুঝুন। উদাহরণস্বরূপ, অংশগ্রহণকারীর কি একজন নেটিভ স্পিকার বা অ-নেটিভ স্পিকার হওয়া উচিত?

    উদাহরণ স্বরূপ - নেটিভ ইংরেজি স্পিকাররা

    ভাষার গোড়ালিতে ছুটে চলা হল উপভাষা। ডেটাসেট যাতে পক্ষপাতিত্বের শিকার না হয় তা নিশ্চিত করার জন্য, অংশগ্রহণকারীদের বৈচিত্র্যের জন্য ইচ্ছাকৃতভাবে উপভাষাগুলি প্রবর্তন করার পরামর্শ দেওয়া হয়।

    উদাহরণ স্বরূপ - অস্ট্রেলিয়ান ইংরেজি- উচ্চারিত স্পিকার

  • দেশে

    কাস্টমাইজ করার আগে, অংশগ্রহণকারীদের নির্দিষ্ট দেশ থেকে আসা উচিত এমন একটি নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তা আছে কিনা তা জানা গুরুত্বপূর্ণ। এবং, অংশগ্রহণকারীদের বর্তমানে একটি নির্দিষ্ট দেশে বসবাস করা উচিত কিনা।

    উদাহরণ স্বরূপ – ভারত ও পাকিস্তানে পাঞ্জাবি ভিন্নভাবে কথা বলা হয়।

  • জনসংখ্যার উপাত্ত

    ভাষা এবং ভূগোল ছাড়াও, জনসংখ্যার উপর ভিত্তি করে কাস্টমাইজেশন করা যেতে পারে। অংশগ্রহণকারীদের তাদের বয়স, লিঙ্গ, শিক্ষাগত যোগ্যতা এবং আরও অনেক কিছুর উপর ভিত্তি করে টার্গেট বন্টন করা যেতে পারে।

    উদাহরণ স্বরূপ - প্রাপ্তবয়স্ক বনাম শিশু বা শিক্ষিত বনাম অশিক্ষিত

সংগ্রহের আকার

আপনার ডেটাসেট আপনার ডেটা প্রকল্পের কর্মক্ষমতা প্রভাবিত করবে। যাইহোক, আপনার প্রয়োজনীয় সংগ্রহের ডেটা আকারও প্রয়োজনীয় অংশগ্রহণকারীদের নির্ধারণ করবে।

  • উত্তরদাতাদের মোট সংখ্যা

    প্রকল্পের জন্য প্রয়োজনীয় অংশগ্রহণকারীদের মোট সংখ্যা নির্ধারণ করুন। প্রকল্পের ভাষা প্রয়োজন হলে অডিও তথ্য সংগ্রহ, আপনার লক্ষ্য করা ভাষা প্রতি প্রয়োজনীয় অংশগ্রহণকারীদের মোট সংখ্যা বিশ্লেষণ করা উচিত।

    উদাহরণ স্বরূপ - 50% আমেরিকান ইংরেজি এবং 50% অস্ট্রেলিয়ান ইংরেজি স্পিকার

  • উচ্চারণের মোট সংখ্যা

    বক্তৃতা ডেটা সংগ্রহ তৈরি করতে, অংশগ্রহণকারী প্রতি উচ্চারণ বা পুনরাবৃত্তির মোট সংখ্যা বা প্রয়োজনীয় মোট পুনরাবৃত্তি নির্ধারণ করুন।

    উদাহরণ স্বরূপ - প্রতি অংশগ্রহণকারী 50টি উচ্চারণ সহ 25 জন অংশগ্রহণকারী = 1250টি পুনরাবৃত্তি

স্ক্রিপ্ট গঠন

প্রকল্পের চাহিদা মেটাতে স্ক্রিপ্টটিও কাস্টমাইজ করা যেতে পারে, তাই এর সাহায্য নেওয়া বাঞ্ছনীয় বক্তৃতা থেরাপিস্ট পাঠ্যের প্রবাহ ডিজাইন করতে। যদি ML মডেলটিকে সু-গঠিত ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দিতে হয়, তবে এটিকে স্ক্রিপ্ট এবং কর্মপ্রবাহ বিবেচনা করতে হবে।

  • স্ক্রিপ্টেড বনাম আনস্ক্রিপ্টেড

    অংশগ্রহণকারীদের পড়ার জন্য আপনি একটি স্ক্রিপ্টেড টেক্সট বা প্রাকৃতিক বা আনস্ক্রিপ্টড টেক্সট ব্যবহার করার মধ্যে বেছে নিতে পারেন।

    একটি স্ক্রিপ্টযুক্ত পাঠ্য বক্তৃতায়, অংশগ্রহণকারীরা পর্দায় যা প্রদর্শিত হয় তা পড়েন। এই পদ্ধতিটি বেশিরভাগই কমান্ড বা নির্দেশাবলী রেকর্ড করতে ব্যবহৃত হয়।

    উদাহরণ স্বরূপ - 'মিউজিক বন্ধ করুন,' 'রেকর্ড করতে 1 টিপুন।'

    অলিখিত বক্তৃতায়, অংশগ্রহণকারীদের দৃশ্যকল্প দেওয়া হয় এবং তাদের বাক্য গঠন করতে এবং যথাসম্ভব স্বাভাবিকভাবে কথা বলতে বলা হয়।

    উদাহরণ স্বরূপ - 'আপনি কি দয়া করে আমাকে বলবেন পরবর্তী গ্যাস স্টেশনটি কোথায়?'

  • উচ্চারণ সংগ্রহ / জেগে ওঠা শব্দ

    যদি স্ক্রিপ্টেড টেক্সট ব্যবহার করা হয়, তাহলে আপনাকে স্থির করতে হবে যে কতগুলি স্ক্রিপ্ট ব্যবহার করা হবে এবং প্রতিটি অংশগ্রহণকারী একটি অনন্য স্ক্রিপ্ট বা স্ক্রিপ্টের একটি গ্রুপ পড়বে কিনা। এছাড়াও, স্ক্রিপ্টে ওয়েক শব্দ এবং কমান্ডের একটি সংগ্রহ রয়েছে কিনা তা নির্ধারণ করুন।

    উদাহরণ স্বরূপ -

    আদেশ 1:

    "আলেক্সা, চকোলেট কাপকেকের রেসিপি কি?"

    "ওকে গুগল, চকোলেট কাপকেকের রেসিপি কি?"

    "সিরি, চকোলেট কাপকেকের রেসিপি কি?"

    আদেশ 2:

    "আলেক্সা, নিউ ইয়র্কের ফ্লাইট কখন?"

    "গুগল, নিউ ইয়র্কের ফ্লাইট কখন?"

    "সিরি, নিউ ইয়র্কের ফ্লাইট কখন?"

অডিও প্রয়োজনীয়তা এবং বিন্যাস

অডিও প্রয়োজনীয়তা অডিও গুণমান বক্তৃতা স্বীকৃতি একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে তথ্য সংগ্রহ প্রক্রিয়া বিভ্রান্তিকর পটভূমির শব্দ সংগৃহীত ভয়েস নোটের গুণমানকে নেতিবাচকভাবে প্রভাবিত করতে পারে। এটি ভয়েস রিকগনিশন অ্যালগরিদমের কার্যকারিতাও হ্রাস করতে পারে।

  • অডিও মানের

    রেকর্ডিংয়ের গুণমান এবং পটভূমির শব্দের উপস্থিতি প্রকল্পের ফলাফলকে প্রভাবিত করতে পারে। কিন্তু কিছু বক্তৃতা ডেটা সংগ্রহ গোলমালের উপস্থিতি স্বীকার করে। যাইহোক, বিট রেট, সংকেত-থেকে-শব্দ অনুপাত, প্রশস্ততা এবং আরও অনেক কিছুর ক্ষেত্রে প্রয়োজনীয়তাগুলিকে আরও ভালভাবে বোঝার পরামর্শ দেওয়া হয়।

  • বিন্যাস

    ফাইল ফরম্যাট, ডেটা পয়েন্ট, বিষয়বস্তু গঠন, কম্প্রেশন, এবং পোস্ট-প্রসেসিং প্রয়োজনীয়তাগুলিও বক্তৃতা রেকর্ডিংয়ের গুণমান নির্ধারণ করে।

    ফাইল ফরম্যাটের গুরুত্বের কারণ হল মডেলটিকে ফাইলের আউটপুট সনাক্ত করতে হবে এবং সেই নির্দিষ্ট শব্দের গুণমান চিনতে প্রশিক্ষিত হতে হবে।

  • কাস্টম অডিও প্রয়োজনীয়তা সংজ্ঞায়িত করুন

    সংগ্রহ প্রক্রিয়া শুরুর আগে কাস্টম অডিও প্রয়োজনীয়তা উল্লেখ করা উচিত। ক্লায়েন্ট কাস্টমাইজড অডিও ফাইলগুলি বেছে নিতে পারেন যেখানে নির্দিষ্ট ফাইলগুলিকে একত্রিত করা হয়৷

ডেলিভারি এবং প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজনীয়তা

একবার বক্তৃতা ডেটা একত্রিত হয়ে গেলে, ক্লায়েন্টরা তাদের প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী এটি সরবরাহ করা বেছে নিতে পারেন।

  • ট্রান্সক্রিপশন এবং টীকা প্রয়োজন

    কিছু ক্লায়েন্ট ডেলিভার করার আগে ডেটা ট্রান্সক্রিপশন এবং লেবেলিং প্রয়োজন। উপরন্তু, তাদের লেবেলিং এবং সেগমেন্টেশনের নির্দিষ্ট ফর্মের প্রয়োজন হতে পারে।

    কখনও কখনও এটি চাইতে ভাল বক্তৃতা-ভাষা রোগ বিশেষজ্ঞ এবং বিশেষজ্ঞদের লক্ষ্য ভাষার সত্যতা বজায় রাখার জন্য বিভিন্ন ভাষায় বক্তৃতা প্রতিলিপিতে সহায়তা করার জন্য।

  • ফাইলের নামকরণের নিয়মাবলী

    সার্জারির তথ্য সংগ্রহ ফর্ম যে কোনো ফাইলের নামকরণের নিয়ম অনুসরণ করতে হবে। নামকরণের নিয়ম যদি জটিল হয় বা প্রক্রিয়ার মান পরিধির বাইরে থাকে, তাহলে এটি অতিরিক্ত উন্নয়নমূলক খরচ আকৃষ্ট করতে পারে।

  • ডেলিভারি নির্দেশিকা

    সুরক্ষা এবং বিতরণ নির্দেশিকাগুলি প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তাগুলিতে উল্লেখিত হিসাবে অনুসরণ করা উচিত। তদুপরি, যদি ডেটা ছোট মাইলস্টোন বা সম্পূর্ণ প্যাকেজ হিসাবে সরবরাহ করতে হয় তা একবারে নির্দিষ্ট করতে হবে। গ্রাহকরাও সময়মত পছন্দ করেন অগ্রগতি পর্যবেক্ষণ আপডেট যাতে তারা প্রকল্পের স্থিতির উপর নজর রাখতে পারে।

উন্নত ডেটা অগমেন্টেশন টেকনিক ব্যবহার করুন

  • বক্তৃতা ডেটা বৃদ্ধি উল্লেখযোগ্যভাবে আপনার ডেটাসেটের বৈচিত্র্য এবং দৃঢ়তাকে প্রসারিত করতে পারে।
  • কৃত্রিমভাবে নতুন, উচ্চ-মানের বক্তৃতা নমুনা তৈরি করতে অডিও পিচ শিফটিং, টাইম স্ট্রেচিং, নয়েজ ইনজেকশন এবং ভয়েস রূপান্তরের মতো কৌশলগুলি অন্বেষণ করুন।
  • একটি আরও ব্যাপক এবং প্রতিনিধিত্বমূলক ডেটাসেট তৈরি করতে আপনার বক্তৃতা ডেটা সংগ্রহের কর্মপ্রবাহে এই ডেটা বৃদ্ধির পদ্ধতিগুলিকে একীভূত করুন

অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ পয়েন্ট নোট করুন

কাস্টমাইজেশনগুলি কীভাবে প্রভাবিত করবে,

  • ডেটা সংগ্রহের পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়
  • অংশগ্রহণকারীদের নিয়োগ
  • ডেলিভারির জন্য সময়রেখা
  • প্রকল্পের অস্থায়ী ব্যয়

কেস স্টাডি: বহুভাষিক বক্তৃতা ডেটা সংগ্রহ

শাইপ সম্প্রতি তাদের ভার্চুয়াল সহকারী প্ল্যাটফর্মের জন্য 12টি ভাষায় উচ্চ-মানের স্পিচ ডেটা সংগ্রহ করতে একটি শীর্ষস্থানীয় কথোপকথনকারী AI কোম্পানির সাথে অংশীদারিত্ব করেছে। ভাষাগত বৈচিত্র্য এবং ডেটা সংগ্রহের সর্বোত্তম অনুশীলনে আমাদের দক্ষতার ব্যবহার করে, আমরা সফলভাবে একটি ব্যাপক ডেটাসেট সরবরাহ করেছি যা একাধিক বাজারে ক্লায়েন্টের বক্তৃতা সনাক্তকরণের নির্ভুলতা এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করেছে।

স্পিচ ডেটা সংগ্রহের ভবিষ্যত

AI এবং ML প্রযুক্তিগুলি অগ্রসর হওয়ার সাথে সাথে উচ্চ-মানের বক্তৃতা ডেটার চাহিদা কেবল বাড়তে থাকবে। উদীয়মান প্রবণতা, যেমন বহুভাষিক এবং বহু-উচ্চারণ বক্তৃতা স্বীকৃতির জন্য আরও বেশি বৈচিত্র্যময় এবং প্রতিনিধিত্বমূলক ডেটাসেটের প্রয়োজন হবে। অতিরিক্তভাবে, সিন্থেটিক ডেটা এবং উন্নত ডেটা পরিবর্ধন কৌশলগুলির ব্যবহার স্পিচ ডেটাসেটের আকার এবং বৈচিত্র্যকে প্রসারিত করতে ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।

Shaip-এ, আমরা এই প্রবণতাগুলির অগ্রভাগে থাকতে এবং আমাদের ক্লায়েন্টদের তাদের AI/ML উদ্ভাবনগুলিকে শক্তিশালী করতে সর্বোচ্চ মানের স্পিচ ডেটা সংগ্রহ পরিষেবা প্রদান করতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ।

উপসংহার

এই 7টি প্রমাণিত পদ্ধতি অনুসরণ করে, আপনি একটি স্পিচ ডেটা সংগ্রহ প্রকল্প ডিজাইন এবং কার্যকর করতে পারেন যা আপনার AI/ML অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে সাফল্যের জন্য সেট করে। মনে রাখবেন, আপনার বক্তৃতা ডেটার গুণমান এবং বৈচিত্র্য সর্বাগ্রে, তাই আপনার প্রকল্পের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে এমন একটি ডেটাসেট তৈরি করতে প্রয়োজনীয় সময় এবং সংস্থানগুলি বিনিয়োগ করতে ভুলবেন না।

আপনার বক্তৃতা ডেটা সংগ্রহকে কাস্টমাইজ এবং অপ্টিমাইজ করার জন্য আপনার আরও সহায়তার প্রয়োজন হলে, Shaip-এর বিশেষজ্ঞরা এখানে সাহায্য করার জন্য আছেন। আজ আমাদের সাথে যোগাযোগ আমাদের এন্ড-টু-এন্ড ডেটা পরিষেবাগুলি কীভাবে আপনার AI/ML ক্ষমতাকে উন্নত করতে পারে তা জানতে।

[এছাড়াও পড়ুন: স্পিচ রিকগনিশন ট্রেনিং ডেটা - প্রকার, ডেটা সংগ্রহ এবং অ্যাপ্লিকেশন]

সামাজিক ভাগ