Speech Recognition Training Data – အမျိုးအစားများ၊ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် အပလီကေးရှင်းများ

မိန့်ခွန်းမှတ်တမ်းတင်ခြင်းတွင် ကွဲပြားမှုကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။

ပစ်မှတ်ပတ်ဝန်းကျင်ကို စနစ်ထည့်သွင်းပြီးသည်နှင့် အလားတူပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုအောက်တွင် ပြင်ဆင်ထားသည့် ဇာတ်ညွှန်းကို ဖတ်ရန် သင်၏ဒေတာစုဆောင်းမှုအကြောင်းအရာများကို တောင်းဆိုပါ။ ဘာသာရပ်များကို အမှားများမစိုးရိမ်ရန် တောင်းဆိုပြီး တတ်နိုင်သမျှ သဘာဝအတိုင်း တင်ဆက်ပါ။ စိတ်ကူးမှာ တူညီသောပတ်ဝန်းကျင်တွင် ဇာတ်ညွှန်းကို လူအုပ်စုကြီးတစ်ခုထားရှိရန်ဖြစ်သည်။

မိန့်ခွန်းများကို ကူးယူဖော်ပြပါသည်။

အကြောင်းအရာများစွာကို အသုံးပြု၍ ဇာတ်ညွှန်းကို မှတ်တမ်းတင်ပြီးသည်နှင့် (အမှားများဖြင့်) စာသားမှတ်တမ်းကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်သင့်သည်။ စုဆောင်းထားသောဒေတာတွင် တက်ကြွမှုနှင့် ကွဲပြားမှုရရှိစေရန် ကူညီပေးသောကြောင့် အမှားများကို နဂိုအတိုင်းထားပါ။

လူသားများသည် စာသားစကားလုံးတစ်ခုလုံးကို စကားလုံးအဖြစ် ကူးယူဖော်ပြမည့်အစား၊ စာသားမှတ်တမ်းပြုလုပ်ရန် စကားတစ်ခွန်းမှ စာသားအင်ဂျင်ကို သင်ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ သို့ရာတွင်၊ အမှားများကိုပြင်ရန် လူသားဘာသာပြန်ဆိုသူများကိုလည်း အသုံးပြုရန် သင့်အား အကြံပြုအပ်ပါသည်။

စမ်းသပ် Set တစ်ခုကို တီထွင်ပါ။

ရှေ့တန်းပြေးသူဖြစ်သောကြောင့် စမ်းသပ်မှုတစ်ခုကို တီထွင်ခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။ ဘာသာစကားပုံစံ.

စကားစုနှင့် သက်ဆိုင်သော စာသားတစ်စုံကို ပြုလုပ်ပြီး ၎င်းတို့ကို အပိုင်းများအဖြစ် ပြုလုပ်ပါ။

စုဆောင်းထားသော ဒြပ်စင်များကို စုဆောင်းပြီးနောက်၊ စမ်းသပ်မှုအစုံကို ပုံဖော်သည့် 20% နမူနာကို ထုတ်ယူပါ။ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးအစုံမဟုတ်သော်လည်း ဤထုတ်နှုတ်ထားသောဒေတာသည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသောမော်ဒယ်က ၎င်းတွင်လေ့ကျင့်မထားသည့်အသံကို စာသားမှတ်တမ်းပြုလုပ်မည်ဆိုပါက သင့်အား အသိပေးပါမည်။

ဘာသာစကားလေ့ကျင့်ရေးပုံစံနှင့် တိုင်းတာတည်ဆောက်ပါ။

ယခု လိုအပ်ပါက domain-specific statements များနှင့် ထပ်ဆင့်ကွဲပြားမှုများကို အသုံးပြု၍ စကားပြောအသိအမှတ်ပြုဘာသာစကားပုံစံကို တည်ဆောက်ပါ။ မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပြီးသည်နှင့် စတင်တိုင်းတာသင့်သည်။

ခန့်မှန်းချက်များနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို စစ်ဆေးရန်အတွက် လေ့ကျင့်ရေးပုံစံ (80% ရွေးချယ်ထားသော အသံအပိုင်းများနှင့်အတူ) ကိုယူ၍ စမ်းသပ်မှုအစုံ (20% ဒေတာအတွဲ) ကို စမ်းသပ်ပါ။ အမှားများ၊ ပုံစံများကို စစ်ဆေးပြီး ပြုပြင်နိုင်သည့် ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အချက်များအပေါ် အာရုံစိုက်ပါ။

ဖြစ်နိုင်သော အသုံးပြုမှုကိစ္စများ သို့မဟုတ် အပလီကေးရှင်းများ

အသံအက်ပလီကေးရှင်း၊ စမတ်ပစ္စည်းများ၊ စာသားသို့ မိန့်ခွန်း၊ ဝယ်ယူသူ ပံ့ပိုးမှု၊ အကြောင်းအရာ သတ်ပုံ၊ လုံခြုံရေး အက်ပ်၊ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ ယာဉ်များ၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် မှတ်ချက်ပေးခြင်း။

စကားသံကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းသည် ဖြစ်နိုင်ခြေကမ္ဘာကိုဖွင့်ပေးကာ အသံအပလီကေးရှင်းများကို အသုံးပြုသူလက်ခံမှုသည် နှစ်များတစ်လျှောက် တိုးလာခဲ့သည်။

အသုံးများသော applications များအချို့ စကားပြောအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာ ပါဝင်:

1. အသံရှာဖွေခြင်း အက်ပ်

   Google ရဲ့အဆိုအရ အကြောင်းကို 20% Google အက်ပ်တွင် ရှာဖွေမှုများသည် အသံဖြစ်သည်။ လူရှစ်ဘီလီယံ 2023 ခုနှစ်တွင် အသံလက်ထောက်များကို အသုံးပြုရန် ခန့်မှန်းထားပြီး 6.4 ခုနှစ်တွင် ခန့်မှန်းထားသော 2022 ဘီလီယံထက် သိသိသာသာ တိုးလာပါသည်။

   အသံဖြင့် ရှာဖွေမွေးစားခြင်းကို နှစ်များတစ်လျှောက် သိသာထင်ရှားစွာ တိုးပွားလာကာ ယင်းလမ်းကြောင်းသည် ဆက်လက်ရှိနေဦးမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ သုံးစွဲသူများသည် ရှာဖွေမေးမြန်းမှုများ၊ ထုတ်ကုန်များဝယ်ယူရန်၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကိုရှာဖွေရန်၊ ဒေသတွင်းစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကိုရှာဖွေရန်နှင့် အခြားအရာများအတွက် အသံဖြင့်ရှာဖွေမှုကို အားကိုးသည်။

2. အိမ်သုံးကိရိယာများ/ စမတ်သုံးပစ္စည်းများ

   တီဗီများ၊ မီးချောင်းများနှင့် အခြားပစ္စည်းများကဲ့သို့ အိမ်သုံး စမတ်စက်ပစ္စည်းများသို့ အသံဖြင့် အမိန့်ပေးချက်များကို ပံ့ပိုးရန်အတွက် အသံအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာကို အသုံးပြုထားသည်။ စားသုံးသူများ 66% ယူကေ၊ အမေရိကန်နှင့် ဂျာမနီတို့တွင် စမတ်ကိရိယာများနှင့် စပီကာများကို အသုံးပြုသည့်အခါ အသံအကူကို အသုံးပြုခဲ့ကြောင်း ဖော်ပြထားသည်။

3. စာသားမှမိန့်ခွန်း

   အီးမေးလ်များ၊ စာရွက်စာတမ်းများ၊ အစီရင်ခံစာများနှင့် အခြားအရာများကို စာရိုက်သည့်အခါ အခမဲ့တွက်ချက်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေရန်အတွက် စကားပြောမှစာသားအပလီကေးရှင်းများကို အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ စာသားမှမိန့်ခွန်း စာရွက်စာတမ်းများရိုက်ခြင်း၊ စာအုပ်များနှင့်မေးလ်များ၊ စာတန်းထိုးဗီဒီယိုများနှင့် စာသားကိုဘာသာပြန်ရန် အချိန်ကို ဖယ်ရှားပေးသည်။

4. ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှု

   ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုနှင့် ပံ့ပိုးကူညီမှုတွင် မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုခြင်းအက်ပ်များကို အများစုအသုံးပြုသည်။ မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုစနစ်သည် ကိုယ်စားလှယ်အရေအတွက်အကန့်အသတ်ဖြင့် တတ်နိုင်သောစျေးနှုန်းဖြင့် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုဖြေရှင်းချက်များအား 24/7 ပေးဆောင်ရာတွင် ကူညီပေးသည်။

5. အကြောင်းအရာသတ်ပုံ

   အကြောင်းအရာသတ်ပုံသည် အခြားတစ်ခုဖြစ်သည်။ စကားပြော မှတ်သားမှု ကိစ္စ ကျောင်းသားများနှင့် ပညာရေးပညာရှင်များသည် အချိန်အပိုင်းအခြားတစ်ခုအတွင်း ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အကြောင်းအရာများကို ရေးသားနိုင်ရန် ကူညီပေးသည်။ မျက်စိကွယ်ခြင်း သို့မဟုတ် အမြင်အာရုံဆိုင်ရာ ပြဿနာများကြောင့် အားနည်းချက်ရှိ ကျောင်းသားများအတွက် များစွာ အထောက်အကူ ဖြစ်စေပါသည်။

6. လုံခြုံရေးလျှောက်လွှာ

   တစ်မူထူးခြားသော အသံသွင်ပြင်လက္ခဏာများကို ဖော်ထုတ်ခြင်းဖြင့် လုံခြုံရေးနှင့် အထောက်အထားစိစစ်ခြင်း ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အသံအသိအမှတ်ပြုခြင်းကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုပါသည်။ လူတစ်ဦးသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များ ခိုးယူခံရခြင်း သို့မဟုတ် အလွဲသုံးစားလုပ်သုံးပြီး မိမိကိုယ်ကို ခွဲခြားသိမြင်စေမည့်အစား အသံဇီဝတိုင်းတာမှုများသည် လုံခြုံရေးကို တိုးမြင့်စေသည်။

   ထို့အပြင်၊ လုံခြုံရေးရည်ရွယ်ချက်များအတွက် အသံအသိအမှတ်ပြုခြင်းသည် တိုးချဲ့ဝင်ရောက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်နှင့် အထောက်အထားပွားခြင်းတို့ကို ရှောင်ရှားနိုင်သောကြောင့် သုံးစွဲသူများ၏ စိတ်ကျေနပ်မှုအဆင့်ကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

7. ယာဉ်များအတွက် အသံအမိန့်များ

   မော်တော်ကားများ၊ အဓိကအားဖြင့် ကားများသည် ယခုအခါ မောင်းနှင်မှုဘေးကင်းမှုကို မြှင့်တင်ရန် ဘုံအသံကို မှတ်သားနိုင်သော အင်္ဂါရပ်တစ်ခုရှိသည်။ ၎င်းသည် ရေဒီယိုလိုင်းများကို ရွေးချယ်ခြင်း၊ ဖုန်းခေါ်ဆိုခြင်း သို့မဟုတ် အသံအတိုးအကျယ်ကို လျှော့ချခြင်းကဲ့သို့သော ရိုးရှင်းသော အသံအမိန့်ပေးချက်များကို လက်ခံခြင်းဖြင့် ယာဉ်မောင်းများကို အာရုံစိုက်မောင်းနှင်ရန် ကူညီပေးသည်။

8. ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် သတိပြုပါ။

   စကားပြောမှတ်သားမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြု၍ တည်ဆောက်ထားသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စာသားမှတ်တမ်းဆော့ဖ်ဝဲသည် ဆရာဝန်များ၏ အသံမှတ်စုများ၊ အမိန့်ပေးချက်များ၊ ရောဂါရှာဖွေခြင်းနှင့် ရောဂါလက္ခဏာများကို အလွယ်တကူ ဖမ်းယူနိုင်သည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်စုမှတ်သားခြင်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းတွင် အရည်အသွေးနှင့် အရေးတကြီးတိုးမြင့်စေသည်။

သင့်တွင် သင့်လုပ်ငန်းကို ပြောင်းလဲပေးနိုင်သော စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှု ပရောဂျက်တစ်ခုရှိပါသလား။ သင်လိုအပ်နိုင်သမျှမှာ စိတ်ကြိုက်စကားပြောမှတ်သားမှုဒေတာအတွဲတစ်ခုဖြစ်သည်။

အထားအသို၊ သဒ္ဒါ၊ ဝါကျဖွဲ့စည်းပုံ၊ စိတ်ခံစားမှုများနှင့် လူ့စကား၏ ကွဲပြားမှုများကို ပေါင်းစပ်ရန်အတွက် AI အခြေခံ စကားပြောမှတ်သားမှု ဆော့ဖ်ဝဲလ်သည် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်တွင် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဒေတာအတွဲများကို လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်သည်။ အရေးအကြီးဆုံးမှာ၊ ဆော့ဖ်ဝဲသည် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုတိုင်းနှင့် ကြီးထွားလာစေရန် သင်ယူပြီး တုံ့ပြန်သင့်သည်။

Shaip တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် စက်သင်ယူမှုပရောဂျက်များအတွက် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသော စကားပြောမှတ်သားမှုဒေတာအတွဲများကို အပြည့်အစုံပေးပါသည်။ Shaip ဖြင့် သင်သည် ၎င်းကို ဝင်ရောက်ခွင့်ရှိသည်။ အရည်အသွေးအမြင့်မားဆုံး အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော သင်တန်းဒေတာ ယုံကြည်စိတ်ချရသော စကားပြောအသိအမှတ်ပြုမှုစနစ်ကို တည်ဆောက်ရန်နှင့် စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ကမ်းလှမ်းချက်များကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်နားလည်ရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်သူများနှင့် ဆက်သွယ်ပါ။

[ဖတ်ရန်- စကားဝိုင်း AI အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော လမ်းညွှန်]