Een gecontroleerd laboratorium bouwen
Om ervoor te zorgen dat de gegevensverzameling authentiek was voor de echte gebruikssituaties van de klant, ontwierpen en bouwden we drie speciale opnameomgevingen om bedrijfsomgevingen na te bootsen, van kleine vergaderruimtes tot grote bestuurskamers. Elke ruimte had verschillende akoestische omstandigheden en er werden verschillende apparaten uit de topmarkt gebruikt om authentieke gegevens vast te leggen voor de AI-modellen van de klant.
De juiste stemmen vinden voor gegevensdiversiteit
We wisten dat we verschillende stemmen nodig hadden om een inclusieve AI te bouwen. Ons team wierf meer dan 170 sprekers op verschillende locaties. We begonnen in Las Vegas maar breidden uit naar Bangkok om ondervertegenwoordigde accenten te leggen, wat ons ook hielp om de kosten te drukken en de tijdlijn van het project te versnellen. Het succes van het project opende ook de deur naar het verzamelen van gegevens in nieuwe talen.
De details ter plaatse beheren
Om een consistent gegevensverzamelingsproces en uitvoer van hoge kwaliteit te garanderen, zette Acolad teams op locatie in om alles te beheren, van het oplossen van problemen met apparaten tot de zorg voor de deelnemers. Onze end-to-end coördinatie zorgde ervoor dat elke sessie - en het project als geheel - op schema bleef.
Datakwaliteit garanderen
Het leveren van gegevens van hoge kwaliteit was niet alleen een kwestie van registreren, maar ook van rigoureus valideren. Alle vastgelegde inhoud werd beoordeeld en verwerkt via menselijke workflows om de kwaliteit van de transcriptie en de consistentie van de metadata te garanderen. Deze rigoureuze kwaliteitscontrole hielp de betrouwbaarheid van de trainingsgegevens te garanderen, zodat de klant de stemprestaties onder verschillende omstandigheden kon testen en zijn AI-algoritmen dienovereenkomstig kon optimaliseren.
