Opbygning af et kontrolleret laboratorium
For at sikre, at dataindsamlingen var autentisk i forhold til kundens virkelige brugsscenarier, designede og byggede vi tre dedikerede optagelsesmiljøer for at efterligne virksomhedsopsætninger, fra små mødelokaler til store bestyrelseslokaler. Hvert rum havde forskellige akustiske forhold, og der blev brugt en lang række af markedets bedste enheder til at indsamle autentiske data til kundens AI-modeller.
Find de rigtige stemmer til datadiversitet
Vi vidste, at vi havde brug for forskellige stemmer for at opbygge en inkluderende AI. Vores team rekrutterede over 170 talere på tværs af flere lokationer. Vi startede i Las Vegas, men udvidede til Bangkok for at fange underrepræsenterede accenter, hvilket også hjalp os med at reducere omkostningerne og fremskynde projektets tidslinje. Projektets succes åbnede også døren til at indsamle data på nye sprog.
Håndtering af detaljerne på stedet
For at sikre en ensartet dataindsamlingsproces og output af høj kvalitet indsatte Acolad teams på stedet til at håndtere alt fra fejlfinding af udstyr til pleje af deltagerne. Vores end-to-end-koordinering sikrede, at hver session - og projektet i det hele taget - blev holdt på sporet.
Sikring af datakvalitet
At levere data af høj kvalitet handlede ikke kun om at registrere dem; det handlede også om grundig validering. Alt optaget indhold blev gennemgået og behandlet gennem menneskeledede workflows for at sikre transskriptionskvalitet og metadatakonsistens. Denne strenge kvalitetskontrol var med til at sikre træningsdataenes pålidelighed, så kunden kunne teste stemmens ydeevne under forskellige forhold og optimere sine AI-algoritmer i overensstemmelse hermed.
