Stemmeassistenter kan være disse kule, hovedsakelig kvinnelige stemmene som svarer på dine forespørsler om å finne den nærmeste restauranten eller den korteste veien til kjøpesenteret. Imidlertid er de mer enn bare en stemme. Det er en avansert stemmegjenkjenningsteknologi med NLP, AI og talesyntese som gir mening om stemmeforespørslene dine og handler deretter.
Ved å fungere som en kommunikasjonsbro mellom deg og enhetene, har stemmeassistenter blitt verktøyet vi bruker til nesten alle våre behov. Det er verktøyet som lytter, forutsier våre behov på en intelligent måte og iverksetter handling etter behov. Men hvordan gjør den dette? Hvordan liker populære assistenter Amazon Alexa, Apple Siri og Google Assistant forstår oss? La oss finne det ut.
Her er noen stemmestyrt personlig assistent statistikk som vil forvirre deg. I 2019 ble det totale antallet taleassistenter globalt knyttet til 2.45 milliarder. Hold pusten. Dette tallet er spådd å nå 8.4 milliarder innen 2024 – mer enn verdens befolkning.
Hva er en stemmeassistent?
En stemmeassistent er en applikasjon eller et program som bruker stemmegjenkjenningsteknologi og naturlig språkbehandling for å gjenkjenne menneskelig tale, oversette ord, svare nøyaktig og utføre de ønskede handlingene. Taleassistenter har dramatisk forandret hvordan kunder søker og gir online-kommandoer. I tillegg har stemmeassistentteknologi gjort våre daglige enheter som smarttelefoner, høyttalere og bærbare enheter til intelligente applikasjoner.
Punkter å huske på når du samhandler med digitale assistenter
Hensikten med stemmeassistenter er å gjøre det lettere for deg å samhandle med enheten din og fremkalle riktig respons. Men når dette ikke skjer, kan det bli frustrerende.
Å ha en ensidig samtale er ikke morsomt, og før det kan bli en ropekamp med en applikasjon som ikke svarer, er her noen ting du kan gjøre.
Hold det nede og gi det tid
Når du ser på tonen din, blir arbeidet gjort – selv når du samhandler med stemmeassistenter som drives av kunstig intelligens. I stedet for å skrike på, si, Google Hjem når den ikke svarer, prøv å snakke i en nøytral tone. La deretter maskinen få tid til å behandle kommandoene dine.
Lag profiler for vanlige brukere
Du kan gjøre stemmeassistenten smartere ved å opprette profiler for de som bruker den jevnlig, for eksempel familiemedlemmene dine. Amazon Alexa, for eksempel, kan gjenkjenne stemmen til opptil 6 personer.
Hold forespørslene enkle
Stemmeassistenten din, som Google Assistant, jobber kanskje med avansert teknologi, men det kan absolutt ikke forventes å fortsette en nesten menneskelignende samtale. Når stemmeassistenten ikke er i stand til å forstå konteksten, vil den vanligvis ikke være i stand til å komme med et nøyaktig svar.
Vær villig til å avklare forespørsler
Ja, hvis du kan få svar ved første gang, vær klar til å gjenta eller svare for å avklare. Prøv å omformulere, forenkle eller omformulere spørsmålene dine.
Hvordan trenes stemmeassistenter (VAer)?
Utvikler og trene en konversasjons-AI-modell krever mye trening slik at maskinen kan forstå og gjenskape menneskelig tale, tenkning og respons. Å trene en stemmeassistent er en kompleks prosess som går fra taleinnsamling, merknader, validering og testing.
Før du gjennomfører noen av disse prosessene, er det avgjørende å samle inn omfattende informasjon om prosjektet og dets spesifikke krav.
Kravsamling
For å muliggjøre en nesten menneskelignende forståelse og interaksjon, må ASR mates med store mengder taledata som imøtekommer de spesifikke prosjektkravene. I tillegg utfører forskjellige stemmeassistenter forskjellige oppgaver, og hver trenger en spesifikk type opplæring.
For eksempel en smart hjemmehøyttaler som f.eks Amazon Echo designet for å gjenkjenne og svare på instruksjoner, må skille stemmer fra andre lyder som blendere, støvsugere, gressklippere og mer. Derfor må modellen trenes på taledata simulert under et lignende miljø.
Talesamling
Taleinnsamling er viktig ettersom stemmeassistenten bør få opplæring i data relatert til bransjen og virksomheten den betjener. i tillegg taledata bør ha eksempler på relevante scenarier og kundehensikt for å sikre at kommandoene og klagene er enkle å forstå.
For å utvikle en stemmeassistent av høy kvalitet som serverer kundene dine, bør du trene modellen på taleprøver av personene som representerer kundene dine. Typen taledata du anskaffer bør være lik målgruppen din språklig og demografisk.
Du bør vurdere,
- Alder
- Land
- Kjønn
- Språk
Typer taledata
Ulike taledatatyper kan brukes basert på prosjektets krav og spesifikasjoner. Noen av taledataeksemplene inkluderer
Skriftlig tale
Taledata som inneholder forhåndsskrevne og skriptede spørsmål eller fraser brukes til å trene opp et automatisk interaktivt stemmeresponssystem. Eksempler på forhåndsdefinerte taledata inkluderer "Hva er min nåværende banksaldo?" eller "Når er neste forfallsdato for kredittkortbetalingen min?"Dialog Tale
Mens du utvikler en stemmeassistent for en kundeserviceapplikasjon, er det viktig å trene modellen på en dialog eller samtale mellom en kunde og en bedrift. Bedrifter bruker anropsdatabasen deres med opptak av ekte anrop for å trene modellene. Hvis samtaleopptak ikke er tilgjengelig eller i tilfelle nye produktlanseringer, kan samtaleopptak i et simulert miljø brukes til å trene modellen.Spontan eller uskriptet tale
Ikke alle kunder bruker det skriptede formatet med spørsmål til stemmeassistentene sine. Det er derfor spesifikke stemmeapplikasjoner må trenes på spontane taledata der høyttaleren bruker sine ytringer til å konversere.Dessverre er det mer taleavvik og språkmangfold, og opplæring av en modell for å identifisere spontan tale krever enorme mengder data. Likevel, når teknologi husker og tilpasser seg, skaper den en forbedret stemmedrevet løsning.
Taledata som inneholder forhåndsskrevne og skriptede spørsmål eller fraser brukes til å trene opp et automatisk interaktivt stemmeresponssystem. Eksempler på forhåndsdefinerte taledata inkluderer "Hva er min nåværende banksaldo?" eller "Når er neste forfallsdato for kredittkortbetalingen min?"
Mens du utvikler en stemmeassistent for en kundeserviceapplikasjon, er det viktig å trene modellen på en dialog eller samtale mellom en kunde og en bedrift. Bedrifter bruker anropsdatabasen deres med opptak av ekte anrop for å trene modellene. Hvis samtaleopptak ikke er tilgjengelig eller i tilfelle nye produktlanseringer, kan samtaleopptak i et simulert miljø brukes til å trene modellen.
Ikke alle kunder bruker det skriptede formatet med spørsmål til stemmeassistentene sine. Det er derfor spesifikke stemmeapplikasjoner må trenes på spontane taledata der høyttaleren bruker sine ytringer til å konversere.Transkripsjon og validering av taledata
Etter at en rekke taledata er samlet inn, må de transkriberes nøyaktig. Nøyaktigheten av modellopplæringen avhenger av nøyaktigheten til transkripsjonen. Når den første runden med transkripsjon er ferdig, må den valideres av en annen gruppe transkripsjonseksperter. Transkripsjonen skal inneholde pauser, repetisjoner og feilstavede ord.
merknad
Etter transkripsjon av data er det tid for merknader og tagging.
Semantisk kommentar
Når taledataene er transkribert og validert; det må kommenteres. Basert på brukssaken for taleassistenten, bør kategorier defineres avhengig av scenariene den måtte støtte. Hver setning i de transkriberte dataene vil bli merket under en kategori basert på mening og hensikt.
Navngitt enhetsgjenkjenning
Som et dataforbehandlingstrinn, innebærer navngitt enhetsgjenkjenning å gjenkjenne viktig informasjon fra den transkriberte teksten og klassifisere dem i forhåndsdefinerte kategorier.
NER bruker naturlig språkbehandling for å gjennomføre NER ved først å identifisere enheter i teksten og sette disse inn i ulike kategorier. Entitetene kan være alt som hele tiden diskuteres eller refereres til i teksten. Det kan for eksempel være en person, sted, organisasjon eller uttrykk.
Humanisering av kunstig intelligens
Stemmeassistenter har blitt en integrert del av hverdagen vår. Grunnen til denne fenomenale økningen i adopsjon er at de tilbyr en sømløs kundeopplevelse på alle stadier av salgsreisen. En kunde krever en intuitiv og forståelsesfull robot, og en bedrift trives med en applikasjon som ikke svekker bildet på internett.
Den eneste muligheten for å oppnå dette ville være å humanisere en AI-drevet stemmeassistent. Det er imidlertid utfordrende å trene en maskin til å forstå menneskelig tale. Den eneste løsningen er imidlertid å anskaffe en rekke taledatabaser og kommentere dem for å oppdage menneskelige følelser nøyaktig, talenyanser og følelser.
Shaip hjelper bedrifter med å utvikle en avansert stemmeassistent for ulike behov – den ettertraktede leverandøren av kommentartjenester. Å velge noen med erfaring og en solid kunnskapsbase er alltid bedre. Shaip har mange års dedikert erfaring med catering til ulike bransjer for å forbedre deres intelligent assistent evner. Ta kontakt med oss for å vite hvordan vi kan forbedre din stemmeassistentkompetanse.
[Les også: Den komplette guiden til Conversational AI]
