Den komplette guiden til Conversational AI
Den ultimate kjøperveiledningen 2023
Introduksjon
Nei en i disse dager stopper for å spørre når siste gang du snakket med en chatbot eller en virtuell assistent var? I stedet har maskiner spilt favorittsangen vår, og identifiserer raskt et lokalt kinesisk sted som leverer til adressen din og håndterer forespørsler midt på natten – med letthet.
Les kjøperveiledningen, eller last ned en PDF-versjon.
Det globale konversasjons-AI-markedet ble verdsatt til 6.8 milliarder dollar i 2021. Det er anslått å vokse til $ 18.4 milliarder 2026 med en CAGR på 21.8 %. Opprinnelig utviklet som et underholdende kjæledyr, samtale AI har vokst fenomenalt med årene.
Selv om konversasjons-AI har blitt en del av det digitale økosystemet, er det en mangel på bevissthet blant brukere – Driftet i over to tiår; 63% av brukerne er uvitende om at de allerede bruker AI i hverdagen. Mangelen på forståelse har imidlertid ikke avskrekket folk fra å bruke disse Conversational AI-systemene. Chatbots er sannsynligvis de mest populære eksemplene på konversasjons-AI, og de forventes å være vitne til en 100% økning i adopsjon i løpet av de neste 2 – 5 årene.
I en Gartner undersøkelsen identifiserte mange bedrifter chatbots som den primære AI-applikasjonen som brukes av organisasjonen deres. Og at innen 2022 vil nesten 70 % av funksjonærene samhandle med virtuelle samtaleplattformer for sitt daglige arbeid.
La oss se på typene konversasjons-AI og hvorfor den får enorm betydning i det større teknologiske spekteret.
Hvem er denne veiledningen for?
Denne omfattende veiledningen er for:
- Alle dere entreprenører og soloprenører som knuser enorme mengder data regelmessig
- AI og maskinlæring eller fagfolk som kommer i gang med prosessoptimaliseringsteknikker
- Prosjektledere som har til hensikt å implementere en raskere time-to-market for sine AI-modeller eller AI-drevne produkter
- Og teknologientusiaster som liker å komme inn på detaljene i lagene som er involvert i AI-prosesser.
Hva er Conversational AI
En programmatisk og intelligent måte å tilby en samtaleopplevelse for å etterligne samtaler med ekte mennesker, gjennom digitale og telekommunikasjonsteknologier.
kilde: Deloitte: Digital Age Conversational AI
Konversasjonskunstig intelligens (AI) eller chatbots eller virtuelle assistenter eller digitale assistenter er teknologier som gjør det mulig for mennesker og datamaskiner å kommunisere effektivt gjennom tekst eller tale. Store volumer av lyd- og tekstdata brukes til å trene ML- og NLP-modeller som hjelper til med å imitere menneskelige samtaler mens de gjenkjenner menneskelig tale eller tekstmønstre, identifiserer deres hensikt og mening på tvers av forskjellige språk.
Typer konversasjons-AI
Konversasjons-AIer gir ulike fordeler til virksomheter avhengig av behov og design. Derfor, før du utvikler en bestemt type chatbot eller virtuell assistent, er det viktig å forstå hva slags Conversational AI som er i bruk.
Valg av passende modell avhenger hovedsakelig av forretningsmålene dine. Anta for eksempel at du utvikler en chatbot for detaljhandel. I så fall kan du gjøre det bra med en AI eller Hybrid-type siden chatbotene må samhandle med brukere, identifisere hensikter og gi veiledning for shopping.
På den annen side, hvis du utvikler FAQ-chatbots, kan en regelbasert algoritme fungere bra. De tre hovedtypene av Conversational AI er regelbasert, kunstig intelligens og hybrider. La oss se på hver enkelt i detalj.
Regelbasert
Også referert til som beslutningstreroboter, følger de regelbaserte chatbotene en forhåndsdefinert regel. Etter en samtalestruktur med beslutningstre, kartlegger chatboten hele samtalen i et flytskjema ved hjelp av en rekke regler som hjelper chatboten med å løse spesifikke problemer. Siden reglene danner grunnlaget for problemene og løsningene chatboten er kjent med, forutser den spørsmålene og gir forhåndsinnstilte svar.
Rekken av regler kan være enkle eller kompliserte. Chatboten er imidlertid ikke utstyrt for å svare på spørsmål utenfor reglenes rammer. Disse chatbotene kan bare svare på spørsmål som passer inn i de trente scenariene.
Å trene opp en regelbasert chatbot er enklere, raskere og enklere å integrere med eldre systemer. Disse chatbotene kan imidlertid ikke lære gjennom interaksjoner, noe som begrenser deres muligheter for personalisering og fleksibilitet.
AI/NLP
Som navnet antyder, bruker AI chatbots maskinlæring og naturlig språkbehandling å forstå konteksten og intensjonen til brukeren før du svarer. AI-drevne chatbots kan formulere selv komplekse naturlige språksvar basert på brukerspørsmål.
Med sine intensjoner og kontekstforståelsesevner kan AI chatbots imøtekomme de komplekse spørsmålene til brukere og tilpasse samtalen basert på brukerbehov.
Det kan ta lengre tid å trene AI-chatboter enn regelbaserte chatboter, men de leverer svært pålitelige og tilpassede svar når de er trent.
AI-chatbots gir forbedret brukeropplevelse ved å lære av tidligere interaksjoner, forstå brukeratferd og tegne mønstre, og forstå forskjellige språk ved å bruke avanserte beslutningsferdigheter.
Forskjellen mellom AI og regelbasert chatbot
| AI/NLP Chatbot | Regelbasert chatbot |
| Forstår og samhandler med tale- og tekstkommandoer | Forstår og samhandler kun med tekstkommandoer |
| Kan forstå konteksten og tolke intensjonen i en samtale | Kan følge forhåndsbestemt chat-flyt den har blitt trent på |
| Designet for å ha samtaledialoger | Designet for å være rent navigasjonsmessig |
| Fungerer på flere grensesnitt som blogger og virtuelle assistenter | Fungerer kun som et chat-støttegrensesnitt |
| Kan lære av interaksjoner, samtaler | Den følger et forhåndsdesignet sett med regler og må konfigureres med nye oppdateringer |
| Krever tonnevis med tid, data og ressurser for å trene | Raskere og rimeligere å trene |
| Kan gi tilpassede svar basert på interaksjonene | Utfører forutsigbare oppgaver |
| Ideell for komplekse prosjekter som krever avansert beslutningstaking | Ideell for mer enkle og veldefinerte brukstilfeller |
Hybrid
De hybride chatbotene bruker NLP og regelbaserte algoritmer for å gi spesifikke svar på brukerforespørsler ved å bruke den regelbaserte algoritmen og bruker NLP for å forstå hensikt.
I stedet for å sette regelbasert mot AI-chatboter, er det lettere å ta det beste fra begge for å gi en forbedret brukeropplevelse. Hybridmodellen er perfekt for å utvikle oppgavebaserte prosjekter og samtaleopplevelser.
Fordeler med Conversational AI
Det globale chatbot-markedet er spådd å vokse fra 190.8 millioner dollar i 2016 til 1.25 milliarder dollar innen 2025. Denne statistikken viser hvordan bedrifter investerer tungt i chatbot-teknologi og markedet.
Den dramatiske bruken av denne teknologien kan tilskrives at de har blitt avanserte og intuitive og reduserte utviklings- og distribusjonskostnader.
Se først på denne innovative teknologiens betydelige fordeler i detalj.
Gir personlig tilpassede samtaler på tvers av flere kanaler
Dagens bemyndigede kunder forventer feilfri kundeservice fra organisasjoner uavhengig av deres størrelse og evner. Conversational AI hjelper disse organisasjonene med å tilby førsteklasses kundeservice gjennom personlige samtaler på tvers av flere kanaler.
Kunder kan nyte en sømløs personlig reise selv når de går fra en samtale på sosiale medier til en live nettchat.
Skaler sømløst for å møte høye samtalevolum
En plutselig økning i samtalevolum er forventet, og en Conversational AI kan hjelpe kundeserviceteam med å håndtere slike topper. En samtale-AI kan skille interaksjoner basert på kundens hensikt, krav, tidligere samtalehistorikk, følelser og følelser. En chatbot kan hjelpe med å kategorisere anrop med lav verdi fra anrop med høy verdi, rute de med lav verdi til virtuelle assistenter og sikre at direkteagenter håndterer de mer kritiske anropene.
Chatbots kan hjelpe bedrifter med å redusere kundeservicehenvendelsers interaksjon og responstid. Ved å dramatisk kutte tiden brukt på supportsamtaler, er det anslått at innen 2023 kan bedrifter spare mer enn 2.5 milliarder dollar timer innen detaljhandel, bank og helsevesen.
Få kundeservicen et hakk høyere
Kundeopplevelse har blitt en av de største forskjellene innen merkevarer. Så det er ikke så rart hvorfor merker maser mot hverandre for å levere en minneverdig opplevelse til brukerne. Conversational AI hjelper merkevarer med å levere en positiv opplevelse.
I tillegg til personlig tilpassede samtaler, nyter kundene også umiddelbare, troverdige svar på spørsmålene deres til enhver tid. Bedrifter kan utvikle kundesentrerte svar på brukerforespørsler ved hjelp av talegjenkjenningsteknologi. Chatbots kan hjelpe ved å analysere følelser, følelser og hensikter, redusere live-agent assistanse og øke førstekontaktoppløsningen.
Hjelp til markedsføring og salg
Markedsføring av en merkevare til et publikum er en utfordrende oppgave. Fortsatt bruker bedrifter Conversational AI for å skape en unik identitet for merkevarer og utvikle et konkurransefortrinn over markedet. Bedrifter leverer også målrettet markedsføring og konverteringsteknikker.
Når du tar med en AI-basert chatbot til markedsføringsmiksen, kan du utvikle en omfattende kjøperprofil, få tilgang til deres kjøpspreferanser og designe personlig tilpasset innhold tilpasset deres behov.
Automatiser kundebehandling (kostnadsbesparende)
En annen fordel med å bruke chatbots er kostnadseffektivitet. Innen 2022 ble det spådd at chatbots kunne hjelpe bedrifter med å redusere kostnadene sine $ 8 milliarder per år. Bedrifter kan utvikle chatbots for å håndtere mer enkle og komplekse forespørsler i stedet for kontinuerlig å trene grupper av kundeserviceagenter for å møte kundenes skiftende behov. Selv om de innledende implementeringskostnadene kan være høye, oppveier fordelene eventuelle implementeringshikke.
Redusere vanlige datautfordringer i Conversational AI
Conversational AI transformerer dynamisk kommunikasjon mellom mennesker og datamaskiner. Og mange virksomheter er opptatt av å utvikle avanserte AI-verktøy og applikasjoner for samtale som kan endre hvordan virksomheten gjøres. Men før du utvikler en chatbot som kan legge til rette for bedre kommunikasjon mellom deg og kundene dine, må du se på de mange utviklingsfellene du kan møte.
Språkmangfold
Det er utfordrende å utvikle en chat-assistent som kan betjene flere språk. I tillegg gjør det store mangfoldet av globale språk det til en utfordring å utvikle en chatbot som sømløst gir kundeservice til alle kunder.
I 2022, rundt 1.5 milliarder folk snakket engelsk over hele verden, etterfulgt av kinesisk mandarin med 1.1 milliarder høyttalere. Selv om engelsk er det mest talte og studerte fremmedspråket globalt, bare ca Driftet i over to tiår; 20% av verdens befolkning snakker det. Det gjør at resten av verdens befolkning – 80 % – snakker andre språk enn engelsk. Så når du utvikler en chatbot, må du også vurdere språklig mangfold.
Språkvariabilitet
Mennesker snakker forskjellige språk og samme språk forskjellig. Dessverre er det fortsatt umulig for en maskin å fullt ut forstå talespråkets variasjon, med tanke på følelser, dialekter, uttale, aksenter og nyanser.
Våre ord og språkvalg gjenspeiles også i hvordan vi skriver. En maskin kan forventes å forstå og verdsette språkets variasjon bare når en gruppe annotatører trener den på forskjellige taledatasett.
Dynamisme i tale
En annen stor utfordring med å utvikle en konversasjons-AI bringer taledynamikk inn i kampen. For eksempel bruker vi flere fillers, pauser, setningsfragmenter og utydelige lyder når vi snakker. I tillegg er tale mye mer komplisert enn det skrevne ord, siden vi vanligvis ikke pauser mellom hvert ord og legger vekt på riktig stavelse.
Når vi lytter til andre, har vi en tendens til å utlede hensikten og meningen med samtalen deres ved å bruke våre livserfaringer. Som et resultat kontekstualiserer og forstår vi ordene deres selv når de er tvetydige. En maskin er imidlertid ikke i stand til denne kvaliteten.
Støyende data
Støyende data eller bakgrunnsstøy er data som ikke gir verdi til samtalene, for eksempel ringeklokker, hunder, barn og andre bakgrunnslyder. Derfor er det viktig å skrubbe eller filtrere lydfiler av disse lydene og trene AI-systemet til å identifisere lydene som betyr noe og de som ikke gjør det.
Fordeler og ulemper med forskjellige taledatatyper
Bygge et AI-drevet stemmegjenkjenningssystem eller en konversasjons-AI krever tonnevis med opplæring og testing av datasett. Det er imidlertid ikke lett å ha tilgang til slike kvalitetsdatasett – pålitelig og dekker dine spesifikke prosjektbehov. Likevel er det tilgjengelige alternativer for bedrifter som leter etter opplæringsdatasett, og hvert alternativ har fordeler og ulemper.
I tilfelle du leter etter en generisk datasetttype, har du mange offentlige talealternativer tilgjengelig. Men for noe mer spesifikt og relevant for prosjektkravet ditt, må du kanskje samle og tilpasse det på egen hånd.
Proprietære taledata
Det første stedet å lete ville være bedriftens proprietære data. Men siden du har den juridiske rettigheten og samtykket til å bruke kundetaledataene dine, kan du være i stand til å bruke dette enorme datasettet for opplæring og testing av prosjektene dine.
Pros:
- Ingen ekstra kostnader for innsamling av opplæringsdata
- Opplæringsdataene er sannsynligvis relevante for virksomheten din
- Taledata har også naturlig bakgrunnsakustikk, dynamiske brukere og enheter.
Cons:
- Bruk av slike data kan koste deg massevis av penger på tillatelse til å registrere og bruke.
- Taledataene kan ha språklige, demografiske eller kundebasebegrensninger
- Data kan være gratis, men du betaler fortsatt for behandlingen, transkripsjonen, merkingen og mer.
Offentlige datasett
Offentlige taledatasett er et annet alternativ hvis du ikke har tenkt å bruke ditt. Disse datasettene er en del av det offentlige domene og kan samles for åpen kildekode-prosjekter.
Pros:
- Offentlige datasett er gratis og ideelle for lavbudsjettprosjekter
- De er tilgjengelige for umiddelbar nedlasting
- Offentlige datasett kommer i en rekke skriptede og uskriptede eksempelsett.
Ulemper:
- Behandlings- og kvalitetssikringskostnadene kan være høye
- Kvaliteten på offentlige taledatasett varierer i betydelig grad
- Taleeksemplene som tilbys er vanligvis generiske, noe som gjør dem uegnet for å utvikle spesifikke taleprosjekter
- Datasettene er vanligvis partiske mot det engelske språket
Ferdigpakket/hyllevaredatasett
Utforsk ferdigpakkede datasett er et annet alternativ hvis offentlige data eller proprietære innsamling av taledata passer ikke dine behov.
Leverandøren har samlet ferdigpakkede taledatasett for det spesifikke formålet å videreselge til kunder. Denne typen datasett kan brukes til å utvikle generiske applikasjoner eller spesifikke formål.
Pros:
- Du kan få tilgang til et datasett som passer ditt spesifikke taledatabehov
- Det er rimeligere å bruke et ferdigpakket datasett enn å samle inn ditt eget
- Du kan kanskje få tilgang til datasettet raskt
Ulemper:
- Siden datasettet er ferdigpakket, er det ikke tilpasset prosjektbehovene dine.
- Dessuten er datasettet ikke unikt for din bedrift, da alle andre bedrifter kan kjøpe det.
Velg tilpassede innsamlede datasett
Når du bygger en taleapplikasjon, vil du kreve et opplæringsdatasett som oppfyller alle dine spesifikke krav. Det er imidlertid svært usannsynlig at du får tilgang til et ferdigpakket datasett som tilfredsstiller de unike kravene til prosjektet ditt. Det eneste tilgjengelige alternativet ville være å opprette datasettet ditt eller skaffe datasettet gjennom tredjepartsløsningsleverandører.
Datasettene for dine trenings- og testbehov kan tilpasses fullstendig. Du kan inkludere språkdynamikk, taledatavariasjon og tilgang til ulike deltakere. I tillegg kan datasettet skaleres for å møte prosjektkravene dine i tide.
Pros:
- Datasett samles inn for din spesifikke brukssituasjon. Sjansen for at AI-algoritmer avviker fra de tiltenkte resultatene er minimert.
- Kontroller og reduser skjevhet i AI-data
Ulemper:
- Datasettene kan være kostbare og tidkrevende; men fordelene oppveier alltid kostnadene.
Brukstilfeller for samtale AI
En verden av muligheter for taledatagjenkjenning og taleapplikasjoner er enorm, og de brukes i flere bransjer for en mengde applikasjoner.
Smarte hvitevarer/enheter
I Voice Consumer Index 2021 ble det rapportert at nærmere 66 % av brukerne fra USA, Storbritannia og Tyskland samhandlet med smarthøyttalere, og 31 % brukte en eller annen form for stemmeteknologi hver dag. I tillegg reagerer smarte enheter som fjernsyn, lys, sikkerhetssystemer og andre på talekommandoer takket være stemmegjenkjenningsteknologi.
Applikasjon for talesøk
Stemmesøk er en av de vanligste applikasjonene for utvikling av konversasjons-AI. Omtrent 20 % av alle søk utført på Google kommer fra taleassistentteknologien. Driftet i over to tiår; 74% av respondentene i en undersøkelse sa at de brukte talesøk den siste måneden.
Forbrukere stoler i økende grad på stemmesøk for shopping, kundestøtte, lokalisering av bedrifter eller adresser og forespørsler.
Kundeservice
Kundestøtte er en av de mest fremtredende brukssakene av talegjenkjenningsteknologi, da den bidrar til å forbedre kundenes handleopplevelse rimelig og effektivt.
Helsevesen
Den siste utviklingen innen konversasjons-AI-produkter ser en betydelig fordel for helsevesenet. Den brukes mye av leger og annet medisinsk fagpersonell for å fange talenotater, forbedre diagnose, gi konsultasjon og opprettholde pasient-lege-kommunikasjon.
Sikkerhetsapplikasjoner
Stemmegjenkjenning ser en annen brukssak i form av sikkerhetsapplikasjoner der programvaren bestemmer de unike stemmeegenskapene til enkeltpersoner. Den gir adgang til eller tilgang til applikasjoner eller lokaler basert på stemmetreffet. Stemmebiometri eliminerer identitetstyveri, legitimasjonsduplisering og datamisbruk.
Talekommandoer for kjøretøy
Kjøretøy, for det meste biler, har stemmegjenkjenningsprogramvare som reagerer på talekommandoer som forbedrer kjøretøysikkerheten. Disse samtale-AI-verktøyene aksepterer enkle kommandoer som å justere volumet, ringe og velge radiostasjoner.
Infotainment i bilen
Effektiviteten og nøyaktigheten til et stemmeaktivert bildashbord avhenger av hvordan det har blitt opplært til å høre brukerens stemme i så mange støyende miljøer som mulig. Stemmesystemet i bilens dashbord skal kunne fastslå førerens stemme nøyaktig og svare på instruksjoner gjennom ukjente bakgrunnslyder som trafikklyder, regn, torden, andre passasjerstemmer med mer.
Hjemme smarthøyttaler
Stemmeassistenter bør være grundig opplært på flere stemmedatasett for å identifisere høyttaleren og forstå instruksjonene ved å skjelne høyttalerens stemme fra bakgrunnsstøy som kjøkkenmikseren, barn som leker, svak trafikk eller en gressklipper. Det er viktig å trene modellen på datasett som har simulert slike akustiske miljøer for bedre ytelse.
Modellen skal også kunne bestemme ordfyllere eller pauser og andre lyder som hoste for å bestemme faktiske ord. Til slutt er det avgjørende å pare språkmodellen med den akustiske modellen slik at systemet kan konvertere ordene og lydene til meningsfulle setninger.
Bransjer som bruker Conversational AI
For øyeblikket brukes konversasjons-AI hovedsakelig som Chatbots. Imidlertid implementerer flere bransjer denne teknologien for å oppnå store fordeler. Noen av bransjene som bruker konversasjons-AI er:
Helsevesen
Conversational AI har en enorm innvirkning på helsesektoren. Conversational AI har vist seg å være gunstig for pasienter, leger, ansatte, sykepleiere og annet medisinsk personell.
Noen av fordelene er
- Pasientengasjement i etterbehandlingsfasen
- Chatboter for avtaleplanlegging
- Svare på vanlige spørsmål og generelle henvendelser
- Symptomvurdering
- Identifiser kritiske pasienter
- Opptrapping av akutte tilfeller
E-handel
Conversational AI hjelper e-handelsbedrifter med å engasjere seg med kundene sine, gi tilpassede anbefalinger og selge produkter.
E-handelsbransjen utnytter fordelene med denne klassens beste teknologi til det ytterste.
- Innhenting av kundeinformasjon
- Gi relevant produktinformasjon og anbefalinger
- Forbedring av kundetilfredshet
- Hjelper med å legge inn bestillinger og returer
- Svar på vanlige spørsmål
- Kryss- og mersalgsprodukter
Banking
Banksektoren tar i bruk AI-verktøy for samtale for å forbedre kundeinteraksjoner, behandle forespørsler i sanntid og gi en forenklet og enhetlig kundeopplevelse på tvers av flere kanaler.
- Tillat kunder å sjekke saldoene sine i sanntid
- Hjelp med innskudd
- Bistå med å inngi skatt og søke om lån
- Strømlinjeform bankprosessen ved å sende regningspåminnelser, varsler og varsler
Forsikring
I likhet med banksektoren, blir forsikringsbransjen også digitalt drevet av konversasjons-AI og høster fordelene. For eksempel hjelper samtale-AI forsikringsbransjen med raskere og mer pålitelige måter å løse konflikter og krav på.
- Gi retningslinjer for retningslinjer
- Raskere skadeoppgjør
- Eliminer ventetider
- Samle tilbakemeldinger og anmeldelser fra kunder
- Skap kundebevissthet om retningslinjer
- Administrer raskere krav og fornyelse
Shaip Offer
Når det gjelder å tilby kvalitets og pålitelige datasett for utvikling av avanserte taleapplikasjoner for menneske-maskin-interaksjon, har Shaip vært markedsledende med sine vellykkede distribusjoner. Men med en akutt mangel på chatbots og taleassistenter, søker bedrifter i økende grad tjenestene til Shaip – markedslederen – for å tilby tilpassede, nøyaktige og kvalitetsdatasett for opplæring og testing for AI-prosjekter.
Hos Shaip tilbyr vi deg et bredt sett med diversifisert lyddatasett for Natural Language Processing (NLP) som etterligner samtaler med ekte mennesker for å bringe din kunstige intelligens (AI) til live. Med vår dype forståelse av Multilingual Conversational AI-plattformen hjelper vi deg med å bygge AI-aktiverte talemodeller, med ytterste presisjon med strukturerte datasett på flere språk fra hele verden. Vi tilbyr flerspråklig lydinnsamling, lydtranskripsjon og lydkommentartjenester basert på dine krav, mens vi fullt ut tilpasser ønsket hensikt, ytringer og demografisk distribusjon.
Ved å kombinere naturlig språkbehandling kan vi gi personlige opplevelser ved å hjelpe til med å utvikle nøyaktige taleapplikasjoner som etterligner menneskelige samtaler effektivt. Vi bruker en rekke avanserte teknologier for å levere høykvalitets kundeopplevelser. NLP lærer maskiner å tolke menneskelige språk og samhandle med mennesker.
Lydtranskripsjon
Shaip er en ledende leverandør av lydtranskripsjonstjenester som tilbyr en rekke tale-/lydfiler for alle typer prosjekter. I tillegg tilbyr Shaip en 100 % menneskeskapt transkripsjonstjeneste for å konvertere lyd- og videofiler – intervjuer, seminarer, forelesninger, podcaster osv. til lett lesbar tekst.
Talemerking
Shaip tilbyr omfattende talemerkingstjenester ved å skille lydene og talen på en dyktig måte i en lydfil og merke hver fil. Ved nøyaktig å skille lignende lydlyder og kommentere dem,
Diaarisering av høyttaler
Shaips ekspertise strekker seg til å tilby utmerkede høyttalerdiariseringsløsninger ved å segmentere lydopptaket basert på deres kilde. Videre er høyttalergrensene nøyaktig identifisert og klassifisert, slik som høyttaler 1, høyttaler 2, musikk, bakgrunnsstøy, kjøretøylyder, stillhet og mer, for å bestemme antall høyttalere.
Lydklassifisering
Annotering begynner med å klassifisere lydfiler i forhåndsbestemte kategorier. Kategoriene avhenger først og fremst av prosjektets krav, og de inkluderer vanligvis brukerintensjon, språk, semantisk segmentering, bakgrunnsstøy, totalt antall høyttalere og mer.
Naturlig språk ytringssamling/ vekkeord
Det er vanskelig å forutsi at klienten alltid vil velge lignende ord når han stiller et spørsmål eller starter en forespørsel. For eksempel "Hvor er nærmeste restaurant?" "Finn restauranter i nærheten av meg" eller "Er det en restaurant i nærheten?"
Alle tre ytringene har samme hensikt, men er formulert forskjellig. Gjennom permutasjon og kombinasjon vil ekspertene for samtale-ai-spesialister hos Shaip identifisere alle mulige kombinasjoner som er mulige for å artikulere den samme forespørselen. Shaip samler inn og kommenterer ytringer og vekkeord, med fokus på semantikk, kontekst, tone, diksjon, timing, stress og dialekter.
Flerspråklige lyddatatjenester
Flerspråklig lyddatatjenester er et annet svært foretrukket tilbud fra Shaip, siden vi har et team av datainnsamlere som samler inn lyddata på over 150 språk og dialekter over hele verden.
Intensjonsdeteksjon
Menneskelig interaksjon og kommunikasjon er ofte mer komplisert enn vi gir dem æren for. Og denne medfødte komplikasjonen gjør det vanskelig å trene en ML-modell til å forstå menneskelig tale nøyaktig.
Dessuten kan forskjellige personer fra samme demografiske eller forskjellige demografiske grupper uttrykke den samme hensikten eller følelsen forskjellig. Så talegjenkjenningssystemet må trenes til å gjenkjenne felles hensikt uavhengig av demografi.
For å sikre at du kan trene og utvikle en førsteklasses ML-modell, tilbyr logopedene våre omfattende og varierte datasett for å hjelpe systemet med å identifisere de mange måtene mennesker uttrykker samme hensikt på.
Intens klassifisering
I likhet med å identifisere den samme hensikten fra forskjellige personer, bør chatbotene dine også trenes til å kategorisere kundekommentarer i ulike kategorier – forhåndsbestemt av deg. Hver chatbot eller virtuell assistent er designet og utviklet med et bestemt formål. Shaip kan klassifisere brukerintensjon i forhåndsdefinerte kategorier etter behov.
Automatisk talegjenkjenning eller ASR
Talegjenkjenning" refererer til å konvertere talte ord til teksten; imidlertid har stemmegjenkjenning og høyttaleridentifikasjon som mål å identifisere både talt innhold og høyttalerens identitet. ASRs nøyaktighet bestemmes av ulike parametere, dvs. høyttalervolum, bakgrunnsstøy, opptaksutstyr, etc.
Tonegjenkjenning
En annen interessant fasett av menneskelig interaksjon er tone - vi gjenkjenner i seg selv betydningen av ord avhengig av tonen de uttales med. Mens det vi sier er viktig, formidler hvordan vi sier disse ordene også mening.
For eksempel en enkel setning som "Hvilken glede!" kan være et utrop av lykke og kan også være ment å være sarkastisk. Det avhenger av tonen og stress.
'Hva gjør du?'
'Hva gjør du?'
Begge disse setningene har de nøyaktige ordene, men stresset på ordene er forskjellig, noe som endrer hele betydningen av setningene. Chatboten er opplært til å identifisere lykke, sarkasme, sinne, irritasjon og flere uttrykk. Det er her ekspertisen til Shaips talespråklige patologer og annotatorer kommer inn i bildet.
Lyd / tale datainnsamling
Når det er mangel på kvalitetstaledatasett, kan den resulterende taleløsningen være full av problemer og mangle pålitelighet. Shaip er en av de få leverandørene som leverer flerspråklige lydsamlinger, lydtranskripsjon og merknadsverktøy og tjenester som er fullt tilpassbare for prosjektet.
Taledata kan sees på som et spektrum, fra naturlig tale i den ene enden til unaturlig tale i den andre. I naturlig tale har du taleren som snakker på en spontan samtalemåte. På den annen side høres unaturlig tale begrenset ut når høyttaleren leser av et manus. Til slutt blir høyttalere bedt om å si ord eller setninger på en kontrollert måte midt i spekteret.
Shaips ekspertise strekker seg til å tilby ulike typer taledatasett på over 150 språk
Skriftlig tale
Samling
Spontan tale
Samling
Ytringssamling/ Wake-up Words
Automatisert talegjenkjenning (ASR)
Transcreation
Tjenester
Tekst-til-tale
(TTS)
Skriptdata
Foredragsholderne blir bedt om å si spesifikke ord eller setninger fra et skript i et skriptet taledataformat. Dette kontrollerte dataformatet inkluderer vanligvis talekommandoer der høyttaleren leser fra et forhåndsforberedt skript.
Hos Shaip tilbyr vi et skriptbasert datasett for å utvikle verktøy for mange uttaler og tonalitet. Gode taledata bør inkludere prøver fra mange høyttalere med forskjellige aksentgrupper.
Spontane data
Som i virkelige scenarier, er spontane eller samtaledata den mest naturlige formen for tale. Dataene kan være eksempler på telefonsamtaler eller intervjuer.
Shaip tilbyr et spontant taleformat for å utvikle chatbots eller virtuelle assistenter som trenger å forstå kontekstuelle samtaler. Derfor er datasettet avgjørende for å utvikle avanserte og realistiske AI-baserte chatbots.
Ytringsdata
Taledatasettet for ytringer levert av Shaip er et av de mest ettertraktede på markedet. Det er fordi ytringer / vekkeord utløser stemmeassistenter og ber dem om å svare på menneskelige spørsmål intelligent.
Transcreation
Våre flerspråklige ferdigheter hjelper oss med å tilby transkreasjonsdatasett med omfattende stemmeprøver som oversetter en setning fra ett språk til et annet, samtidig som tonalitet, kontekst, hensikt og stil opprettholdes.
Tekst-til-tale (TTS) data
Vi tilbyr svært nøyaktige taleeksempler som bidrar til å lage autentiske og flerspråklige tekst-til-tale-produkter. I tillegg tilbyr vi lydfiler med nøyaktig annoterte bakgrunnsstøyfrie transkripsjoner.
Tale-til-tekst
Shaip tilbyr eksklusive tale-til-tekst-tjenester ved å konvertere innspilt tale til pålitelig tekst. Siden det er en del av NLP-teknologien og avgjørende for å utvikle avanserte taleassistenter, er fokuset på ord, setninger, uttale og dialekter.
Tilpasse taledatainnsamling
Taledatasett spiller en avgjørende rolle i utvikling og distribusjon av avanserte AI-modeller for samtale. Uansett formålet med å utvikle taleløsninger, avhenger imidlertid sluttproduktets nøyaktighet, effektivitet og kvalitet av typen og kvaliteten på de trente dataene.
Noen organisasjoner har en klar idé om hvilken type data de trenger. De fleste er imidlertid ikke helt klar over prosjektbehovene og -kravene deres. Derfor må vi gi dem en konkret idé om lyddatainnsamlingen metoder brukt av Shaip.
Demografi
Målspråk og demografi kan bestemmes basert på prosjektet. I tillegg kan taledata tilpasses basert på demografien, som alder, utdanningskompetanse osv. Land er en annen tilpasningsfaktor i prøvetaking av datainnsamling da de kan påvirke prosjektets utfall.
Med språket og dialekten som trengs i tankene, samles lydprøver for det angitte språket inn og tilpasses basert på ferdighetene som kreves – med eller uten morsmål.
Samlingsstørrelse
Størrelsen på lydeksemplet spiller en avgjørende rolle for å bestemme prosjektets ytelse. Derfor er det totale antallet respondenter bør vurderes for datainnsamling. De totalt antall ytringer eller talerepetisjoner per deltaker eller totalt antall deltakere bør også vurderes.
Data Script
Skriptet er et av de mest avgjørende elementene i en datainnsamlingsstrategi. Derfor er det viktig å bestemme dataskriptet som trengs for prosjektet – skriptede, uskriptede, ytringer eller våkne ord.
Lydformater
Lyd av taledataene spiller en viktig rolle i utviklingen av tale- og lydgjenkjenningsløsninger. De lydkvalitet og bakgrunnsstøy kan påvirke resultatet av modelltrening.
Innsamling av taledata bør sikre filformat, komprimering, innholdsstruktur, og krav til forbehandling kan tilpasses for å møte prosjektkrav.
Levering av lydfiler
En svært kritisk komponent ved innsamling av taledata er levering av lydfiler i henhold til kundens krav. Som et resultat er datasegmentering, transkripsjon og merking levert av Shaip noen av de mest ettertraktede av bedrifter for deres standardkvalitet og skalerbarhet.
Dessuten følger vi også med konvensjoner for filnavn for umiddelbar bruk og overholde leveringstidslinjene for rask distribusjon.
Lyd-/taledatalisensiering
Shaip tilbyr uovertruffen taledatasett av hyllekvalitet som kan tilpasses for å passe ditt prosjekts spesifikke behov. De fleste av våre datasett kan passe inn i ethvert budsjett, og dataene er skalerbare for å møte alle fremtidige prosjektkrav. Vi tilbyr mer enn 40 100 timer med hyllevare for taledatasett på over 50 dialekter på over XNUMX språk. Vi tilbyr også en rekke lydtyper, inkludert spontane ord, monologer, skriptede ord og vekkeord. Se hele Datakatalog.
Vår ekspertise
Språk støttes
Suksesshistorier
Vi har jobbet med noen av de beste virksomhetene og merkene og har gitt dem samtale-AI-løsninger av høyeste orden.
Noen av suksesshistoriene våre inkluderer,
- Vi hadde utviklet et talegjenkjenningsdatasett med mer enn 10,000 XNUMX timer med flerspråklige transkripsjoner, samtaler og lydfiler for å trene og bygge en live chatbot.
- Vi bygde et høykvalitets datasett med 1000-vis av samtaler på 6 svinger per samtale brukt til forsikrings chatbot-opplæring.
- Vårt team på 3000 pluss språkeksperter ga mer enn 1000 timer med lydfiler og transkripsjoner på 27 morsmål for opplæring og testing av en digital assistent.
- Vårt team av kommentatorer og språkeksperter samlet og leverte også 20,000 27 og flere timer med ytringer på mer enn XNUMX globale språk raskt.
- Våre automatiske talegjenkjenningstjenester er en av de mest foretrukne av bransjen. Vi leverte pålitelig merkede lydfiler, og sikret spesifikk oppmerksomhet til uttale, tone og hensikt ved å bruke et bredt spekter av transkripsjoner og leksikon fra forskjellige høyttalersett for å forbedre påliteligheten til ASR-modeller.
Våre suksesshistorier stammer fra teamets forpliktelse til å alltid tilby de beste tjenestene ved å bruke den nyeste teknologien til våre kunder. Det som gjør oss annerledes er at arbeidet vårt støttes av ekspertkommentarer som gir objektive og nøyaktige datasett med annoteringer av gullstandard.
Datainnsamlingsteamet vårt på over 30,000 XNUMX bidragsytere kan hente, skalere og levere datasett av høy kvalitet som hjelper til med rask distribusjon av ML-modeller. I tillegg jobber vi på den nyeste AI-baserte plattformen og har muligheten til å tilby akselererte taledataløsninger til bedrifter mye raskere enn våre nærmeste konkurrenter.
konklusjonen
Vi tror ærlig talt at denne veiledningen var ressurssterk for deg, og at du har de fleste spørsmålene dine besvart. Men hvis du fortsatt ikke er overbevist om en pålitelig leverandør, trenger du ikke lete lenger.
Vi i Shaip er et ledende selskap for datakommentarer. Vi har eksperter på feltet som forstår data og dets allierte bekymringer som ingen andre. Vi kan være dine ideelle partnere når vi tilfører kompetanse som engasjement, konfidensialitet, fleksibilitet og eierskap til hvert prosjekt eller samarbeid.
Så uansett hvilken type data du har tenkt å få kommentarer til, kan du finne det veteranteamet i oss for å møte dine krav og mål. Få AI-modellene dine optimalisert for læring med oss.