What Makes Olewave's Speech Data Cleaning Pipeline Effective and Unique

Research

数据清洗管道

Olewave 的 Olign 管道如何将原始音频转换为可立即投入生产的 ASR/TTS 训练数据——经过验证的转录本、字级时间戳和置信度分数,而无需人工标记。

What Makes Olewave's Speech Data Cleaning Pipeline Effective and Unique

是什么让

Olewave 的语音数据清理管道 有效且独特

 

Olewave 的最先进且高度可定制 语音数据清洗管道 与其无缝集成 语音数据采集管道,共同形成 Olewave 的语音数据管理管道。该端到端系统经过精心设计,可大规模提供高质量、一致且经济高效的语音数据集,专为各种下游应用量身定制。此外,我们还提供 大规模、经济高效的语音数据集 通过我们的渠道策划,提供多种语言版本并涵盖不同的主题。

Olewave 的最先进且高度可定制 语音数据清洗管道 与其无缝集成 语音数据采集管道,共同形成 Olewave 的语音数据管理管道

下图展示了我们的语音数据清理管道的简化工作流程,展示了其将原始的、非结构化的语音数据转换为精美的、可操作的数据集的能力。

我们的管道具有以下几个优势:

  • 有效:与 Whisper 和其他开源解决方案等工具相比,它可以生成经过验证的说话者标签和转录、准确的单词时间戳和不过分自信的置信度分数。
  • 稳健性:它处理即兴对话语音,包括说话者重叠的场景和包含 ASR 错误的转录内容。
  • 可扩展:它利用可选的元数据,并且可以升级以纳入附加模式以提高标签可靠性。该管道还支持各种 Olewave 或客户自己的标签标记模型(例如情感、语义等)的即插即用集成。
  • 效率:它运行速度快且经济高效,因为它不需要或很少需要 GPU 资源。
此外,如果您的目标是让人工注释者完善自动语音识别 (ASR) 结果,我们管道的输出可以通过以下方式显着降低标签成本:
  • 通过准确的时间信息精确突出显示单词,使注释者能够快速定位和审查含糊不清或不清楚的片段,而无需重复收听整个音频。
  • 指导注释者关注具有中等置信度分数的单词,最大限度地减少审查每个单词的需要并简化纠正过程。

通过提供这些有针对性的见解,我们的管道提高了效率,减少了手动工作量,并确保了更具成本效益的注释工作流程。

以下是管道输出的可视化示例,展示了说话者标签、单词级时间戳和置信度分数:

图 1。对话来自现实世界的交互,而不是合成或提示语音。转录本是由人类手动上传的,而不是由 ASR 生成的。说话人标签也是由人类手动添加的,而不是从说话人分类算法中得出的。随附的 JSON 文件包含详细的转录内容,包括讲话者时间间隔、对话记录、单词级时间戳和置信度分数。电话级时间戳和置信度分数也可根据要求提供。

图2.噪声自发语音后处理的示例,其中每个单词下面的值代表其发音分数,这与语音评估密切相关。以下是部分单词分数的解释: 一) “together”这个词:它的发音像“togeth-”,结尾的“-er”不出现,并且“-o-”元音持续时间非常短,几乎消失。 b) 起始词“it”:虽然频谱图上有一个摩擦音,但我几乎听不到它。它的得分较低,为 0.47,这意味着该单词可能会丢失。 c)最后插入的“lt”一词:这个人没有说出来。这是因为文字记录错误地包含了“&lt”(HTML 中使用的“<”符号)。非常低的分数 0.13 表明它是一个插入的单词,可以通过我们的数据清理管道删除。

 

学术界和工业界普遍认为,大 端到端 (E2E) 框架大型E2E ASR模型 在生产方面存在固有的局限性 准确的字级时间戳可靠的词级置信度得分,分别。 

为了解决这些限制,我们利用我们深厚的专业知识 非端到端语音到文本对齐技术 并制定了复杂的程序,其中包括 元数据信息。这种方法使我们能够有效地清除文字记录中的非口语内容(例如填充词、背景噪声转录),确保最终输出具有更高的准确性和可靠性。  

以下是数据管道的字级 json 输出的片段。 “speaker”字段表示该录音中说话者的 ID。 “start_time”和“end_time”字段以秒为单位,表示讲话者讲话的时间跨度。 “块”字段包含来自同一说话者的一个或多个连续的话语。每个话语都有自己的开始时间、结束时间、文字记录、说话者重叠指示器和置信度分数。当“重叠”字段为真时,意味着当前片段与相邻片段有扬声器重叠。置信度得分范围为 0 到 1。

 

{

        “演讲者”0,

        “开始时间”“47.18”,

        “结束时间”“49.83”,

        “阻止”:[

            {

                “开始时间”“47.18”,

                “结束时间”“49.83”,

                “成绩单”“与纽约和洛杉矶相比,音乐相关的工作。”,

                “重叠”假的,

                “单词详细信息”:[

                    {

                        “开始时间”“47.18”,

                        “结束时间”“47.53”,

                        “词”“音乐”,

                        “信心”“0.97”

                    },

                    {

                        “开始时间”“47.53”,

                        “结束时间”“47.89”,

                        “词”“相关”,

                        “信心”“0.79”

                    },

                    {

                        “开始时间”“47.89”,

                        “结束时间”“48.44”,

                        “词”“工作”,

                        “信心”“0.98”

                    },

                    {

                        “开始时间”“48.44”,

                        “结束时间”“48.90”,

                        “词”“比较”,

                        “信心”“0.96”

                    },

                    {

                        “开始时间”“48.90”,

                        “结束时间”“48.96”,

                        “词”“到”,

                        “信心”“0.17”

                    },

                    {

                        “开始时间”“48.96”,

                        “结束时间”“49.08”,

                        “词”“新”,

                        “信心”“0.97”

                    },

                    {

                        “开始时间”“49.08”,

                        “结束时间”“49.37”,

                        “词”“约克”,

                        “信心”“0.98”

                    },

                    {

                        “开始时间”“49.37”,

                        “结束时间”“49.49”,

                        “词”“和”,

                        “信心”“0.92”

                    },

                    {

                        “开始时间”“49.49”,

                        “结束时间”“49.83”,

                        “词”“啦”,

                        “信心”“0.56”

                    }

                ]

            }

        ]

    },