Hint Dillerinde Konuşma Verisi Toplama Vaka Çalışması: Hintçe, Telugu ve İngilizce Dillerinde 300 Saatlik Veri Toplama
Yapay zekâ destekli çok dilli Ses İşleme Yazılım Paketi'ni eğitmek için yüksek kaliteli ses verisi toplama, transkripsiyon ve açıklama hizmetleri sundu.
Proje Özeti: Hint Dili Yerelleştirme Platformu için Konuşma Verileri
Müşteri, dijital dünyadaki dil engelini ortadan kaldıran teknolojiler geliştiriyor. Uygulamalardan ve portallardan gelen içerik, Dil Hizmeti Olarak Platformu (Language-as-a-Service) aracılığıyla gerçek zamanlı olarak birden fazla dilde sunulabiliyor. Dil Platformu, uygulamalardan ve portallardan gelen statik ve dinamik içeriği gerçek zamanlı olarak birden fazla dilde iletiyor.
Mobil markalar, yonga seti üreticileri, tüketici interneti, bankalar ve finans kuruluşları, eğitim kurumları, devlet kurumları, eğlence sektörü ve daha birçok müşteriye dil yerelleştirme hizmeti sunuyorlar.
Başlıca Sonuçlar: 3 Dilde Toplam 300 Saatlik Çalışma
Ses verileri toplandı, yazıya döküldü ve notlandırıldı.
300 Saat
Sayısı
Diller
3 (100 saat x 3 dil)
Dillerin Yazıya Dökülmesi ve Açıklamaları
Hint İngilizcesi, Hintçe, Telugu
Proje
Tarihçesi
12 Hafta
Zorluk: Demografik Olarak Çeşitli Konuşma Dilleri Kaynağı Bulmak
Nitelikli dilbilimciler, uzman veri etiketleyicilerine erişim eksikliği ve sıkı zaman çizelgeleri, 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 olan, zaman alıcı ve pahalı bir iştir ve çeşitli alanlardan yetenekli kaynaklar gerektirir.
Müşterinin kritik gereksinimleri şunlardı:
- Sesli Koleksiyon için Kaliteli Dilbilimcilere Erişim: Çeşitli demografik özelliklere sahip uzman dilbilimcilerden Hint İngilizcesi, Hintçe ve Telugu gibi diller için 300 saatlik ses kaydı toplayın.
- Karmaşık Ses Kayıtlarının Transkripsiyonu ve Açıklaması, minimum %90 doğruluk oranıyla:
- Ses dosyalarının tamamını yazıya döktüm, tereddütler, dolgu kelimeler, yanlış başlangıçlar ve diğer konuşma alışkanlıkları da dahil olmak üzere söylenen tüm kelimeleri kaydettim.
- Lehçe telaffuzları, yanlış telaffuz edilen kelimeler, standart dışı kullanım ve noktalama işaretleriyle ilgili katı transkripsiyon kurallarına rağmen hatasız çıktı sağladı.
- Veri Teslimatı: 12 hafta içinde 3 dilde yüksek kaliteli ve çeşitli ses dosyalarının, bunlara karşılık gelen transkriptleriyle (JSON formatında) teslimi.
Çözüm: Alana Özgü Ses Kaydı Toplama, Transkripsiyon ve Açıklama
Konuşma yapay zekası konusundaki derin bilgimiz sayesinde, müşterimizin yapay zeka destekli çok dilli Ses Paketi'ni eğitmek için uzman dilbilimciler ve veri etiketleyicilerden oluşan bir ekip tarafından veri toplama, yazıya dökme ve etiketleme işlemlerinde yardımcı olduk.
Birçok tedarikçiyi değerlendirdikten sonra, müşteri Shaip'i, sıkı zaman çizelgeleri içinde, uygun maliyetle ve gerekli kaliteyle konuşma yapay zekası projelerini tamamlama konusundaki uzmanlığımız nedeniyle seçti. Ekip ayrıca Shaip'in güçlü ve kapsamlı proje yürütme yeteneğinden de etkilendi.
| Dil | Saat sayısı | Doğaçlama Genel Sohbet (%50) | Senaryosuz Çağrı Merkezi Konuşması (%30) | Çevrimiçi Olarak Toplanan Medya İçeriği (%20) |
|---|---|---|---|---|
| Hintçe | 100 | 50 | 30 | 20 |
| İngilizce | 100 | 50 | 30 | 20 |
| telegü | 100 | 50 | 30 | 20 |
| Toplam | 300 | 150 | 90 | 60 |
- Ek Ses Koleksiyonu Gereksinimi
- Frekans: Örnekleme hızı – 16 kHz
- Biçim: WAV
- Süre – Genel süre (5-30 dakika) – konuşmalar
- Konuşma Alanı – Bankacılık, Finansal Hizmetler, Telekomünikasyon ve Perakende
- Demografik Çeşitlilik – Cinsiyet: 1:1 Oranı, Yaş Aralığı: 18-60, Her konuşmacıyı tanımlamak için Konuşmacı Kimliğini Yakala
- Ses bölümlendirme, transkripsiyon ve açıklama ekleme yönergelerine uyulmuştur.
2.1 Segmentasyon- 30 saniyeden büyük dosyalar için her biri 15 saniyelik (milisaniyeye kadar zaman damgalı) bölümler oluşturun.
- Segment Ses Türleri – konuşma, mırıldanma, müzik, gürültü, örtüşme
- Segment Etiketleme – başlangıç zamanı, bitiş zamanı, segment kimliği, ses yüksekliği seviyesi, birincil ses türü,
dil kodu, konuşmacı kimliği
2.2 Transkripsiyon ve Açıklama- Ses dosyalarının tamamını yazıya döktüm, tereddütler, dolgu kelimeler, yanlış başlangıçlar ve diğer sözlü tikler (semboller, karakterler gibi) dahil olmak üzere söylenen tüm kelimeleri kaydettim.
- Lehçe telaffuzları, yanlış telaffuz edilen kelimeler, standart dışı kullanım, noktalama işaretleri, büyük harf kullanımı, kısaltmalar, daraltmalar, sayılar, akronimler, akıcı olmayan ve anlaşılmaz konuşma, hedef dil dışı unsurlar gibi katı transkripsiyon kurallarına rağmen hatasız çıktı sağlandı.
diller ve daha fazlası.
- Veri Teslimatı
Tüm WAV ses dosyaları ve transkriptleri, 12 hafta içinde, konuşmacıların benzersiz demografik bilgilerine uygun olarak JSON formatında teslim edildi.
Sonuç: Üretime Hazır Çok Dilli Ses Paketi
Uzman dilbilimcilerden elde edilen yüksek kaliteli, açıklama eklenmiş ses verileri, müşterinin yapay zekâ destekli konuşma işleme çok dilli ses paketini Hint İngilizcesi, Hintçe ve Telugu olmak üzere 3 dilde belirtilen süre içinde doğru bir şekilde eğitmesini sağladı.
Müşteri, en yüksek standarttaki eğitim veri setleriyle, gerçek dünya sorunlarını çözmek için akıllı ve sağlam konuşmadan metne dönüştürme, dil çevirisi ve çok dilli klavye hizmetleri sunabildi.
Shaip'in güçlü proje yürütme yeteneğinden, uzman dilbilimcilerden gerekli ses verilerini temin etme, yazıya dökme ve açıklama ekleme konusundaki uzmanlığından çok etkilendik. Çoklu kalite kontrolleri, sıkı zaman çizelgelerine bağlılık ve sundukları maliyet-değer liderliği rakipsizdir.
