Spracherkennung für indische Sprachen aufbauen

Technologie zu entwickeln, die Sprache in mehreren Sprachen verstehen kann, ist wichtig, vor allem in einem vielfältigen Land wie Indien. Dieses Projekt konzentriert sich darauf, einen Sprachdatensatz zu sammeln, der verschiedene indische Sprachen und Dialekte repräsentiert. Das Ziel ist es, Systeme zu bauen, die die gesprochene Sprache in verschiedenen Regionen erkennen und damit arbeiten können.

#Der Datensatz

Wir haben eine beträchtliche Menge an Sprachdaten gesammelt, insgesamt über 7348 Stunden. Diese Daten umfassen verschiedene Arten von Sprache, wie vorgelesene Sprache (9%), Extemporale (spontane) Sprache (74%) und gesprochene Sprache (17%). Die Aufnahmen wurden von 16237 Sprechern aus 145 Bezirken gemacht und umfassten 22 Sprachen aus Indien.

#Strategie zur Datensammlung

Um diesen Datensatz zu erstellen, haben wir einen strukturierten Ansatz verfolgt, der Folgendes beinhaltete:

1. Vielfalt der Sprecher: Wir wollten Sprecher unterschiedlichen Alters, Geschlechts, Bildungsniveaus und aus verschiedenen Regionen einbeziehen. Diese Vielfalt hilft sicherzustellen, dass der Datensatz die gesamte Bevölkerung repräsentiert.

2. Inhaltsvielfalt: Wir haben darauf geachtet, dass der gesprochene Inhalt verschiedene Bereiche und Themen abdeckt. Das verhindert Wiederholungen und ermöglicht einen reicheren Wortschatz.

3. Aufnahmebedingungen: Wir haben Daten in verschiedenen Umgebungen gesammelt, einschliesslich lauter Orte, um reale Nutzungsszenarien für Sprachenerkennungssysteme nachzuahmen.

4. Strukturierte Planung: Wir haben einen klaren Rahmen für die Datensammlung entwickelt, der mobile Anwendungen und ein Repository von Fragen und Aufforderungen beinhaltete, um die Sprecher effektiv einzubeziehen.

#Sprachenerkennungsmodell

Mit den gesammelten Daten haben wir ein automatisches Sprachenerkennungsmodell (ASR) namens IndicASR erstellt. Dieses Modell kann mit allen 22 Sprachen arbeiten, auf die wir uns konzentriert haben, sodass die Sprache aus verschiedenen Teilen Indiens besser erkannt werden kann.

#Aktuelle Herausforderungen in der Spracherkennung

Obwohl es Fortschritte in der Sprachenerkennung für Sprachen wie Englisch gegeben hat, kann dasselbe nicht für viele indische Sprachen gesagt werden. Ein wichtiger Grund dafür ist der Mangel an gekennzeichneten Daten für diese Sprachen. Daher spricht unser Projekt diese Lücke direkt an, indem es einen grossen Sprachdatensatz speziell für indische Sprachen sammelt und organisiert.

#Prozess der Datensammlung

#Vorbereitungsphase

Vor der Datensammlung haben wir mehrere vorbereitende Schritte unternommen:

• Fragen und Szenarien erstellen: Wir haben eine Vielzahl von ansprechenden Fragen und Szenarien entwickelt, um natürliche Sprache von den Teilnehmern hervorzubringen. Das beinhaltete Themen, die sich auf das tägliche Leben, lokale Bräuche und allgemeine Gespräche bezogen.

• Rekrutierung regionaler Influencer: Wir haben lokale Partner und Influencer rekrutiert, um uns zu helfen, potenzielle Sprecher in ihren Gemeinschaften zu erreichen.

#Datenaufnahme vor Ort

Die Datensammlung vor Ort umfasste mehrere Schritte:

• Rekrutierung von Teilnehmern: Lokale Mobilisierer wurden eingestellt, um Teilnehmer zu finden, die unseren Diversitätskriterien entsprachen. Die Teilnehmer wurden über das Projekt und dessen Ziel informiert.

• Verwendung einer mobilen Anwendung: Wir haben eine mobile App entwickelt, um den Aufnahmeprozess zu erleichtern. Diese App erlaubte es den Teilnehmern, kleine Aufgaben zu erledigen, wie Sätze zu lesen oder Fragen zu beantworten.

• Aufnahme-Richtlinien: Koordinatoren waren während der Datensammlung anwesend, um Teilnehmer zu unterstützen und sicherzustellen, dass die Aufnahmen von guter Qualität waren.

#Qualitätskontrolle

Um die Qualität der gesammelten Daten zu gewährleisten, haben wir einen robusten Qualitätskontrollprozess implementiert:

1. Erstprüfungen: Nach den Aufnahmen führten die Koordinatoren Erstprüfungen durch, um die Klarheit und Relevanz der Antworten zu bestätigen.

2. Zentralisiertes Qualitätsteam: Ein engagiertes Team prüfte die Aufnahmen auf Probleme wie Hintergrundgeräusche oder falsche Antworten und stellte sicher, dass nur hochwertige Daten für die weitere Verarbeitung verwendet wurden.

#Transkriptionsprozess

Das Transkribieren der Audiodaten war ein entscheidender Schritt. Wir haben ein zweistufiges Transkriptionssystem verwendet:

• Stufe 1: Diese Stufe beinhaltete das genaue Transkribieren dessen, was gesagt wurde, um den natürlichen Fluss der Sprache zu erfassen.

• Stufe 2: Die zweite Stufe konzentrierte sich darauf, den Text zu standardisieren, um ihn an die richtigen Sprachregeln anzupassen und gleichzeitig den Charakter der gesprochene Sprache zu bewahren.

Transkription ist komplex, insbesondere für Sprachen mit Variationen in der Aussprache, daher wurden sorgfältige Richtlinien entwickelt, um die Transkripteure zu leiten.

#Potenzial des Datensatzes

Mit diesem umfangreichen Datensatz gibt es viele potenzielle Anwendungen. Er kann verwendet werden für:

• Sprachenerkennung: Training von Modellen, um gesprochene Sprache in verschiedenen indischen Sprachen besser zu verstehen und zu transkribieren.

• Sprecherverifizierung: Identifikation verschiedener Sprecher in Audioaufnahmen.

• Sprachidentifikation: Erkennen, welche Sprache in einem bestimmten Audioclip gesprochen wird.

Die reiche Vielfalt im Datensatz ermöglicht kontinuierliche Verbesserungen in der Sprachtechnologie und dient als wertvolle Ressource für zukünftige Forschung und Anwendungen.

#Fazit

Unser Projekt zur Sammlung von Sprachdaten für indische Sprachen ist ein wichtiger Schritt hin zu inklusiveren und effektiveren Sprachenerkennungssystemen. Indem wir uns auf diverse Sprecher und Situationen konzentrieren, wollen wir die Technologie verbessern, die die Vielzahl von Sprachen, die in Indien gesprochen werden, erkennen und verstehen kann.

Dieser Datensatz wird den Weg für bessere Kommunikationstechnologie ebnen und letztendlich helfen, die Kluft zwischen Menschen und Technologie durch ihre Muttersprachen zu überbrücken. Während wir weiterhin unsere Methoden verfeinern und mehr Daten sammeln, hoffen wir auf Fortschritte, die nicht nur Indien, sondern auch andere mehrsprachige Regionen auf der ganzen Welt zugutekommen können.