語音數據 任職人數不足的語文

公司如何收集低資源語言的語音培訓數據?

低資源語言幾乎沒有或根本沒有可用的公共體格,沒有大型的轉錄數據集,往往沒有標準版的正版文字,商業錄音也很少,因此數據必須創建而不是來源。 實際上,這意味着四件事:在實際講語言的地方招聘講者,設計方言和對話的多樣性而不是隻讀提示,與本地審查者轉錄電話的準確性,以及通過抽樣而不是通過審查來驗證。 Lifewood 通過亞太中心,包括宿務、馬來西亞和孟加拉國,在全亞太區域提供 100+ 語文和 40+ 分娩中心,在a 95%+ 準確度 SLA 備註a 95%+ 註釋者間協議閾值. 收集工作複合:以代表不足的語言轉寫的對話語也是該語言的稀缺文本數據,因此一個程序既爲語音模型,也爲語言模型提供素材.

爲什麼現在這很重要

主流語音AI在低資源語言的演講者中表現不佳,爲20%至40%。 差距的根源在於培訓數據,而不是建築:在塔加洛格、巴哈薩、孟加拉、斯瓦希里、約魯巴或一百種其他語言中,根本沒有足夠的標註語言來培訓在它們之間一致表現的模型。 縮小差距使新興市場數十億用戶解鎖,並減少對代表不足語言的使用者的算法偏差。

Lifewood的,因爲 100+ 語言覆蓋

Lifewood的,因爲 40+ 服務中心——集中在菲律賓、馬來西亞、印度尼西亞、孟加拉國、中國、日本、塞爾維亞、 UK, US, and Africa — give us native speakers for 100+ 每種語言都配備了具有區域方言知識的區域本土註釋員,因此所產生的數據集反映的是現實世界的使用,而不是教科書的標準格式。

收集方法

演播室級的閱讀演講. 清潔錄音與可控的即時集對齊,優化爲ASR培訓和TTS語音模型製作.

論論境. 語音助理和客戶服務自動化的多回合對話,編寫和簡易的,涉及目標使用案例。

內荒野集. 真實世界聲學環境中的錄音,用於訓練噪聲-robust ASR和遠場語音系統.

衆源貢獻. 分散在各地的收藏 Lifewood 因此,數據集的多樣性反映了地域、年齡和性別平衡。

QA 和準確性

每一個 Lifewood 語音表由地區本土註釋員轉錄,對照電話/聲波校準器進行驗證,並經過二等通過審查 QA 用於記錄和聲學清潔的層。 95%+ 準確度 SLA 通過統計抽樣和再工作週期加以執行。

使用個案

Lifewood 低資源語音數據輸入 ASR 系統、語音助理和對話 AI, TTS 訓練、語音克隆、揚聲器識別和情感意識語音模型 與我們完全一致 多語種數據收集方案 和 LLM 培訓數據服務 當顧客想要兩種模式時。

質量和交付框架

所有語音程序都在Lifewood的 雙層 QA 進程 和 六階段交付方法.