Hint Dili Ses Kayıtlarının Transkripsiyonu ve Açıklaması: Yapay Zeka Tabanlı Konuşma Örneği
Yapay zekâ destekli konuşma işleme motorlarını eğitmek için yüksek kaliteli ses transkripsiyonu ve açıklama hizmetleri sundular.
Proje Özeti: Hint Dilleri için Çok Dilli Konuşma Motoru Geliştirme
Müşteri, ABD, Hindistan, Kanada ve diğer birçok ülkede pazar varlığı bulunan, Hindistan'ın öncü yapay zeka ürün laboratuvarıdır. Vizyonları, teknoloji aracılığıyla insan potansiyelini artırmaktır. Yapay Zeka, Makine Öğrenimi, Analitik, görselleştirmeler ve ilgili teknolojiler alanlarında on yılı aşkın süredir en ileri düzeyde doğal dil işleme (NLP) ve bilimsel araştırmalar yürütmektedirler.
ICOG ve Autovox gibi yapay zeka ürünleriyle insan-makine etkileşiminde sınırları zorluyorlar. ICOG, iş gücü öğrenimi ve dönüşüm hedefleri için yapay zeka tabanlı kişiselleştirilmiş akıllı sanal öğrenme asistanıdır; Autovox ise yapay zeka destekli bir konuşma tanıma sistemidir.
Hint Dilleri için İşleme Motoru.
Başlıca Sonuçlar: 6 Dilde 1,200 Saatlik Açıklamalı Metin
Ses Kaydının Yazıya Dökülmesi ve Açıklamaları
1,200 Saat
Sayısı
Diller
6 (200 saat x 6 dil)
Dillerin Yazıya Dökülmesi ve Açıklamaları
Hintçe İngilizce, Hintçe, Tamilce, Telugu, Kannada, Malayalam
Proje
Tarihçesi
10 Hafta
Zorluk: Hint Dilleri İçin Sesli Açıklama Yazımında Uzman Dilbilimciler Bulmak
Nitelikli dilbilimciler, uzman veri etiketleyicilerine erişim eksikliği ve pazara sunma süresi, konuşma tabanlı yapay zekanın ilerlemesi ve benimsenmesinde bir darboğaz olmuştur. Dilbilimci bulmak, büyük hacimli veri kümelerini gerekli kalitede yazıya dökmek ve etiketlemek, yapay zeka yetenekleri oluşturmak için yeterli veriyi sağlamak, her zaman zaman alıcı ve pahalı bir görev olmuştur ve çeşitli alanlardan yetenekli kaynaklar gerektirmiştir. Dahili bir etiketleyici ekibine sahip olmalarına rağmen, zamanında teslimat ve etiketleme kalitesiyle ilgili sorunlarla karşılaşıyorlardı.
Müşterinin kritik gereksinimleri şunlardı:
- Nitelikli Dilbilimcilere Erişim: Hintçe, Hintçe, Tamilce, Telugu, Kannada, Malayalam gibi Hint dilleri için uzman dilbilimcilere erişim eksikliği.
- Ses Kaydının Transkripsiyonu ve Açıklaması: Karmaşık ses kayıtları açıklaması ve transkripsiyonu için minimum %95 doğruluk oranına sahip kılavuzlar.
- Veri Teslimatı: Transkript dosyaları 10 hafta içinde JSON formatında teslim edilecektir.
Çözüm: Uzman Dilbilimciler Tarafından Ses Kayıtlarının Transkripsiyonu ve Açıklaması
Konuşma yapay zekası konusundaki derin bilgimiz sayesinde, uzman dilbilimciler ve veri etiketleyicilerden oluşan bir ekip kullanarak, müşterinin Hint dilleri için yapay zeka destekli Konuşma İşleme Motorunu eğitmek suretiyle, sağlanan veri kümelerini yazıya dökmesine ve etiketlemesine yardımcı olduk.
Müşteri, sektördeki birkaç büyük isim de dahil olmak üzere birçok tedarikçiyi değerlendirdikten sonra, büyük ölçekli konuşma tabanlı yapay zeka projelerini sıkı zaman çizelgeleri içinde tamamlama konusundaki uzmanlığımız ve rekabetçi fiyatlarla sunduğumuz kalite nedeniyle Shaip'i tercih etti.
- Ses kayıtlarının yazıya geçirilmesi ve notlandırılması yönergelerine uyulmuştur.
- Ses türü, Konuşma ve Konuşma Dışı olarak etiketlenmiştir.
- Seçilen bölümün Ses Türü "konuşma" olarak işaretlenmişse, konuşma türü seçilmelidir; yani Temiz Konuşma, Konuşma+Müzik, Konuşma+Gürültü, Anlaşılmaz Konuşma.
- Seçilen konuşma bölümü, konuşmacının konuştuğu dile özel olarak etiketlenmelidir.
- Ek açıklama yapan kişi, bölgeleri konuşmacı etiketleriyle işaretlemelidir. Farklı konuşmacılar şu şekilde belirtilmelidir:
farklı konuşmacı etiketleriyle işaretlenmiştir. - Yorumu yazan kişi konuşmacının cinsiyetini (erkek veya kadın) seçmelidir.
- Metin, ses kaydında söylendiği gibi yazılmalı ve dilbilgisi kurallarına uygun olmalıdır.
- Seçilen ses türü konuşma dışı ise, şu etiketlerden birine atanmalıdır: konuşma yok, müzik, dudak şapırtısı, nefes, öksürük, kahkaha, zil sesi, DTMF, mırıldanma, araç gürültüsü ve aralıklı ön plan gürültüsü.
- Ses dosyasındaki tüm bölümler etiketlerle işaretlenmeli ve ancak bu şekilde sisteme yüklenebilir.
- Veri Teslimatı
Tüm transkript dosyaları, belirtilen meta veri gereksinimlerine uygun olarak 10 hafta içinde JSON formatında teslim edildi.
Sonuç: Üretime Hazır Çok Dilli Konuşma Yapay Zeka Motoru
Uzman dilbilimcilerden elde edilen yüksek kaliteli, açıklama eklenmiş ses verileri, müşterinin yapay zekâ destekli konuşma işleme motorunu 6 Hint dilinde (Hint İngilizcesi, Hintçe, Tamilce, Telugu, Kannada ve Malayalam) belirtilen süre içinde doğru bir şekilde eğitmesini sağladı.
Altın standart eğitim veri setleriyle, müşteri, gerçek dünya problemlerini çözmek için uçtan uca (E2E) ve hibrit modeller kullanan, çok dilli yeteneğe sahip, akıllı ve sağlam bir konuşma sistemi sunabilecektir. Basitçe ifade etmek gerekirse, özellikle Hintli tüketicilere hitap eden Konuşma Yapay Zekası (Alexa, Siri gibi) oluşturmak.
Shaip'in sağlam iş akışı yönetimi, hızlı işlem süreleri, konuşma yapay zekası alanındaki deneyimleri ve uzman dilbilimciler ağı bizi oldukça şaşırttı. Dahası, sundukları maliyet-fayda liderliği rakipsiz.
