Кейс: MyShell масштабирует сбор данных и маркировку для улучшения голосовых моделей с Sahara AI

Задача: удовлетворение высоких требований к разнообразным аудиоданным

MyShell Al, децентрализованная ИИ-платформа, соединяющая потребителей, создателей и исследователей с открытым исходным кодом, поставила перед собой задачу создать передовые модели преобразования текста в речь (TTS) и клонирования голоса. Для этого MyShell потребовались высококачественные, многоязычные, разнообразные по акцентам аудиоданные, предоставляемые быстро и эффективно. Однако они столкнулись с несколькими ключевыми проблемами до того, как начали сотрудничество с Sahara AI:

• Поиск поставщиков: Найти поставщиков данных, способных предоставить акустически специфичную аудиоданные в больших масштабах, было сложно.

• Высокие затраты и неэффективность: Процессы разметки данных были дорогостоящими и медленными, что сказалось на качестве.

• Задержки в обучении модели: Долгие циклы обратной связи мешали быстрой адаптации и улучшениям модели.

Эти препятствия ограничивали возможность MyShell экспериментировать с новыми архитектурами модели и повышать свои AI-ориентированные приложения.

Встречайте Sahara AI.

"Преданность MyShell разработке моделей с открытым исходным кодом нашла надежного союзника в точных услугах разметки данных Sahara AI через их платформу Sahara Data. Их вклад является основой нашего видения доступного ИИ. Вместе мы прокладываем путь к инновациям и открытой коллаборации."
— Команда MyShell

Решение: доставка высококачественного сбора данных и разметки в больших масштабах

Платформа Sahara AI Sahara Data предоставила MyShell комплексное решение по трем ключевым проектам. Используя децентрализованный, основанный на ИИ сбор и фильтрацию данных, мы позволили MyShell эффективно собирать высококачественные, разнообразные наборы данных в больших масштабах.

Проект 1: Сбор образцов аудио – короткие предложения

Sahara AI предоставила 11,980 образцов аудио коротких предложений на различных английских акцентах, включая:

• Английский с китайским акцентом

• Английский с американским акцентом

• Английский с индийским акцентом

• Английский с британским акцентом

Это позволило MyShell начать обучение их моделей звучания с широким разнообразием глобальных акцентов.

Проект 2: Сбор образцов аудио – длинный текст

Чтобы еще больше улучшить возможности модели MyShell, Sahara AI предоставила длинные текстовые аудио-примеры на нескольких языках и акцентах, обеспечивая разнообразие голосовых данных:

• Английский с китайским акцентом: 13,000 образцов

• Английский с американским акцентом: 18,000 образцов

• Английский с индийским акцентом: 14,000 образцов

• Английский с австралийским акцентом: 3,000 образцов

• Английский с британским акцентом: 2,000 образцов

• Английский с немецким акцентом: 13,003 образца

• Китайский: 14,068 образцов

Этот широкий диапазон данных обеспечил MyShell возможность обучать их модели для более глобальных приложений.

Проект 3: Фильтрация данных

Инфраструктура Sahara AI человек в цикле позволила отфильтровать более 180,000 образцов аудио на различных языках. Тщательно оценивая и уточняя данные, мы обеспечили использование только образцов высшего качества, включая:

• Французский: 47,678 образцов

• Испанский: 50,876 образцов

• Немецкий: 40,190 образцов

• Русский: 46,238 образцов

Это позволило MyShell сосредоточиться на точности модели, не пожертвовав качеством данных.

Результат: более 2 миллионов загрузок и тысячи звёзд на Github

С децентрализованным сбором и фильтрацией данных от Sahara Data, MyShell удалось значительно улучшить процесс обучения модели. Ключевые результаты включали:

• Быстрое обучение модели: MyShell адаптивно обучала и улучшала свои модели TTS и клонирования голоса, используя данные в реальном времени, что значительно сократило время выхода на рынок.

• Успех с открытым исходным кодом: Сотрудничество привело к успешной разработке и открытию VoiceClone и MeloTTS, которые собрали тысячи звёзд на GitHub и более 2 миллионов загрузок на Hugging Face.

Измените свою стратегию ИИ с Sahara Data

Sahara Data разработана для удовлетворения самых сложных требований к обучающим данным. Будь то через децентрализованную инфраструктуру или локальное развертывание, Sahara Data предоставляет подход, сохраняющий конфиденциальность, ориентированный на ИИ и с участием человека в процессе, который обеспечивает ценные наборы данных для обучения ИИ.

Sahara Data в цифрах:

• 31+ корпоративный клиент

• 35+ стран, обслуживаемых

• 45+ охватываемых языков и диалектов

• 150+ партнеров-поставщиков

• 30,000+ проверенных тренеров ИИ

Почему выбирают Sahara Data?

• Автоматическая разметка: Собственные модели ИИ выполняют разметку, достигая производительности на уровне человека в основных задачах.

• Уточнение с участием человека: Человеческие эксперты уточняют и проверяют метки, чтобы гарантировать высшее качество данных.

• Непрерывное обучение: Модели учатся на основе человеческого ввода, улучшая точность разметки с течением времени.

В результате этой оптимизированной коллаборации Sahara AI помогла MyShell собрать точные, высококачественные наборы данных, необходимые для эффективного и экономичного обучения моделей, что является ключевым фактором успеха их проекта.

Если вы готовы масштабировать сбор данных и улучшить ваши модели ИИ с помощью Sahara Data, свяжитесь с нами сегодня, чтобы обсудить, как наша платформа может поддержать ваши потребности в обучении ИИ.