语音识别技术已在各行业得到广泛应用，已成为汽车行业不可或缺的一部分。汽车语音识别系统使驾驶员能够通过语音命令控制车辆的各个方面，包括温度、音量、导航和电话。然而，确保这些系统的准确性和效率需要使用高质量的语音数据进行细致的训练。全球领先的汽车电子软件提供商最近在开发车载语音识别系统时遇到了巨大的障碍。他们的挑战在于获取包含不同语言和方言的广泛数据集，以有效地训练他们的系统。
这项任务是艰巨的，因为获取真实代表口语多方面频谱的语音数据构成了重大挑战。为了克服这一艰巨的挑战，该公司转向了 亿蝌语料等专业语言数据提供商。我们熟练的专家团队开始了一项任务，招募母语人士来录制各种现实世界的场景。部署了专业的文本转语音 (TTS) 团队，以确保最高标准的音频质量，这是要求严格的汽车行业的先决条件。专业语言学家的参与进一步保证了语言数据符合行业规范。为汽车语音识别系统收集语音数据有一个独特的障碍——驾驶员在发出命令时使用各种各样的表达方式。无论是调节温度、调节音量还是打电话，这些表达方式就像驾驶员本身一样多种多样。我们团队的专业知识和资源有助于应对该项目的挑战。迅速招募了能够提供必要录音的母语人士。我们的 TTS 团队对音频质量保持警惕，确保遵守严格的汽车行业标准。该项目的一个关键方面是捕捉即兴的、自发的演讲。这种方法有助于收集广泛的表达方式和短语，密切反映驾驶员的自然言语模式。
根据特定场景定制内容，例如温度调节或音频控制，使我们能够收集忠实代表现实世界驾驶员交互的语音数据。为了进一步增强训练数据的真实性，我们融入了专业的语音数据采集脚本，模仿驾驶场景，让说话者的反应更加真实。这种策略增强了训练数据的多样性和准确性，最终导致更有效的语音识别。我们的不懈努力最终为我们的客户开发了 40 多种语言识别系统，扩大了他们的市场范围并简化了他们的模型开发流程。我们提供的高质量、多样化的训练数据使他们的系统能够熟练地识别广泛的方言和语言，有效地满足不同地区的驾驶员的需求。在亿蝌语料，我们对解决最具挑战性的人工智能训练任务的能力感到自豪。凭借丰富的资源和经验丰富的专家团队，我们提供定制解决方案，满足客户的独特需求。无论是语音识别、图像识别还是自然语言处理，我们都坚定不移地致力于协助客户构建精度、可靠性和效率的人工智能模型。
