Construir un laboratorio controlado
Para garantizar que la recopilación de datos se ajustaba a los casos de uso reales del cliente, diseñamos y construimos tres entornos de grabación específicos para imitar las configuraciones empresariales, desde pequeñas salas de reuniones hasta grandes salas de juntas. Cada sala presentaba condiciones acústicas diferentes y utilizaba diversos dispositivos de primera línea para capturar datos auténticos para los modelos de IA del cliente.
Encontrar las voces adecuadas para la diversidad de datos
Sabíamos que para construir una IA inclusiva necesitábamos voces diversas. Nuestro equipo contrató a más de 170 ponentes en múltiples lugares. Empezamos en Las Vegas, pero nos expandimos a Bangkok para captar acentos poco representados, lo que también nos ayudó a reducir costes y acelerar los plazos del proyecto. El éxito del proyecto también abrió la puerta a la recogida de datos en nuevas lenguas.
Gestión de los detalles in situ
Para garantizar un proceso de recopilación de datos coherente y unos resultados de alta calidad, Acolad desplegó equipos in situ para gestionar todos los aspectos, desde la resolución de problemas de los dispositivos hasta la atención a los participantes. Nuestra coordinación de principio a fin garantizó que todas las sesiones -y el proyecto en general- siguieran su curso.
Garantizar la calidad de los datos
Ofrecer datos de alta calidad no consistía sólo en registrarlos, sino también en validarlos rigurosamente. Todos los contenidos capturados se revisaron y procesaron mediante flujos de trabajo dirigidos por personas para garantizar la calidad de la transcripción y la coherencia de los metadatos. Este riguroso control de calidad ayudó a garantizar la fiabilidad de los datos de entrenamiento, lo que permitió al cliente probar el rendimiento de la voz en distintas condiciones y optimizar sus algoritmos de IA en consecuencia.
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