Den komplette guiden til Conversational AI

Den ultimate kjøperveiledningen 2024

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.

Ai treningsdata

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.
Innsamling av taledata

Hva er Conversational AI

Conversational AI er en avansert form for kunstig intelligens som gjør det mulig for maskiner å delta i interaktive, menneskelignende dialoger med brukere. Denne teknologien forstår og tolker menneskelig språk for å simulere naturlige samtaler. Den kan lære av interaksjoner over tid for å reagere kontekstuelt.

Konversasjons-AI-systemer er mye brukt i applikasjoner som chatbots, taleassistenter og kundestøtteplattformer på tvers av digitale og telekommunikasjonskanaler.

Konversasjons-AI-markedet har opplevd rask vekst de siste årene. Opprinnelig utviklet for underholdningsformål, har konversasjons-AI blitt en integrert del av det digitale økosystemet. Her er noen nøkkelstatistikker for å illustrere virkningen:

  • Det globale konversasjons-AI-markedet ble verdsatt til 6.8 milliarder dollar i 2021 og forventes å vokse til 18.4 milliarder dollar innen 2026 med en CAGR på 22.6 %. Innen 2028 forventes markedsstørrelsen å nå $ 29.8 milliarder.
  • Til tross for utbredelsen, 63% av brukerne er uvitende om at de bruker kunstig intelligens i hverdagen.
  • A Gartner undersøkelse fant ut at mange virksomheter identifiserte chatboter som deres primære AI-applikasjon, med nesten 70 % av funksjonærene forventet å samhandle med samtaleplattformer daglig innen 2022.
  • Siden pandemien har volumet av interaksjoner håndtert av samtaleagenter økt med like mye som 250% på tvers av flere bransjer.
  • Andelen markedsførere som bruker AI for digital markedsføring over hele verden økte dramatisk, fra 29 % i 2018 til 84% i 2020.
  • I 2022, 91% av voksne stemmeassistentbrukere brukte konversasjons-AI-teknologi på smarttelefonene sine.
  • Bla gjennom og søke etter produkter var det topp shoppingaktiviteter utført ved bruk av stemmeassistentteknologi blant amerikanske brukere i en undersøkelse fra 2021.
  • Blant tekniske fagfolk over hele verden, nesten 80% bruke virtuelle assistenter for kundeservice.
  • Innen 2024 tror 73 % av beslutningstakere i nordamerikansk kundeservice at nettchat, videochat, chatbots eller sosiale medier vil være mest brukte kundeservicekanaler.
  • I en undersøkelse fra 2021, 86% av amerikanske ledere ble enige om at kunstig intelligens ville bli en "mainstream-teknologi" i selskapet deres.
  • Fra februar 2022 53% av amerikanske voksne hadde kommunisert med en AI chatbot for kundeservice det siste året.
  • I 2022, 3.5 milliarder chatbot-apper ble åpnet over hele verden.
  • De topp tre grunner Amerikanske forbrukere bruker en chatbot for åpningstider (18 %), produktinformasjon (17 %) og kundeserviceforespørsler (16 %).

Denne statistikken fremhever den økende bruken og innflytelsen av samtale-AI på tvers av ulike bransjer og forbrukeratferd.
Samtale ai introduksjon

Hvordan fungerer Conversational AI

Conversational AI bruker naturlig språkbehandling (NLP) og andre sofistikerte algoritmer for å delta i kontekstrike dialoger. Ettersom AI møter et bredere spekter av brukerinndata, forbedrer den mønstergjenkjenningen og prediktive evner. Prosessen med konversasjons-AI som engasjerer brukere kan deles inn i fire nøkkeltrinn:

Hvordan fungerer samtale-ai

Trinn 1: Innsamling av inndata – Brukere gir innspill enten gjennom tekst eller tale.

Trinn 2: Inndatabehandling – Når input er i tekstform, brukes naturlig språkforståelse (NLU) for å trekke ut mening fra ordene. For stemmeinndata blir automatisk talegjenkjenning (ASR) først brukt for å konvertere lyd til språktokens som kan analyseres videre.

Trinn 3: Responsgenerering – Naturlige språkgenereringsteknikker brukes for å svare på brukerens henvendelse på riktig måte.

Trinn 4: Kontinuerlig forbedring – Konversasjons-AI-systemer analyserer brukerinndata over tid, og avgrenser svarene deres for å sikre nøyaktighet og relevans.

Typer konversasjons-AI

Konversasjons-AI kan være til stor nytte for bedrifter ved å møte ulike behov og tilby skreddersydde løsninger. Det er tre hovedtyper av konversasjons-AI: chatbots, stemmeassistenter og interaktive stemmesvar. Valg av riktig modell avhenger av forretningsmålene dine og bruksområde.

Chatbots

Chatbots er tekstbaserte AI-verktøy som engasjerer brukere via meldinger eller nettsteder. De kan være regelbaserte, AI/NLP-drevne eller hybride. Chatbots automatiserer kundestøtte, salg og generering av potensielle kunder samtidig som de tilbyr personlig assistanse.

Stemmeassistenter

Stemmeassistenter (VA) muliggjør interaksjon gjennom talekommandoer. De behandler talespråk for håndfri engasjement og finnes i smarttelefoner og høyttalere. VA bistår med kundestøtte, avtaleplanlegging, veibeskrivelse og vanlige spørsmål.

IVR

IVR-er er regelbaserte telefonisystemer som tillater interaksjon via talekommandoer eller trykk-toneinnganger. De automatiserer anropsruting, informasjonsinnhenting og selvbetjeningsalternativer. IVR-er håndterer effektivt høye samtalevolumer i kunde og salg.

Forskjellen mellom AI og regelbasert chatbot

AI/NLP ChatbotRegelbasert chatbot
Forstår og samhandler med tale- og tekstkommandoerForstår og samhandler kun med tekstkommandoer
Kan forstå konteksten og tolke intensjonen i en samtaleKan følge forhåndsbestemt chat-flyt den har blitt trent på
Designet for å ha samtaledialogerDesignet for å være rent navigasjonsmessig
Fungerer på flere grensesnitt som blogger og virtuelle assistenterFungerer kun som et chat-støttegrensesnitt
Kan lære av interaksjoner, samtalerDen følger et forhåndsdesignet sett med regler og må konfigureres med nye oppdateringer
Krever tonnevis med tid, data og ressurser for å treneRaskere og rimeligere å trene
Kan gi tilpassede svar basert på interaksjoneneUtfører forutsigbare oppgaver
Ideell for komplekse prosjekter som krever avansert beslutningstakingIdeell for mer enkle og veldefinerte brukstilfeller

Fordeler med Conversational AI

Conversational AI har blitt stadig mer avansert, intuitiv og kostnadseffektiv, noe som har ført til utbredt bruk på tvers av bransjer. La oss utforske de betydelige fordelene med denne innovative teknologien mer detaljert:

Personlig tilpassede samtaler på tvers av flere kanaler

Conversational AI gjør det mulig for organisasjoner å levere førsteklasses kundeservice gjennom personlig tilpassede interaksjoner på tvers av ulike kanaler, og gir en sømløs kundereise fra sosiale medier til live netchatter.

Skaler enkelt for å administrere høye samtalevolumer

Konversasjons-AI kan hjelpe kundeserviceteam med å håndtere plutselige økninger i samtalevolum ved å kategorisere interaksjoner basert på kundens hensikt, krav, samtalehistorikk og følelser. Dette muliggjør effektiv ruting av samtaler, og sikrer at live-agenter håndterer interaksjoner med høy verdi mens chatbots administrerer lavverdi.

Hev kundeservice

Kundeopplevelsen har blitt en betydelig merkevaredifferensiator. Conversational AI hjelper bedrifter med å levere positive opplevelser. Den gir umiddelbare, nøyaktige svar på spørsmål og utvikler kundesentrerte svar ved hjelp av talegjenkjenningsteknologi, sentimentanalyse og intensjonsgjenkjenning.

Støtter markedsførings- og salgsinitiativer

Conversational AI lar bedrifter skape unike merkeidentiteter og få et konkurransefortrinn i markedet. Bedrifter kan integrere AI-chatbots i markedsføringsmiksen for å utvikle omfattende kjøperprofiler, forstå kjøpspreferanser og designe personlig tilpasset innhold tilpasset kundenes behov.

Bedre kostnadsbesparelser med automatisert kundebehandling

Chatbots gir kostnadseffektivitet, med spådommer om at de vil redde bedrifter 8 milliarder dollar årlig innen 2022. Å utvikle chatbots for å håndtere enkle og komplekse spørsmål reduserer behovet for kontinuerlig opplæring av kundeserviceagenter. Selv om de første implementeringskostnadene kan være høye, oppveier de langsiktige fordelene den første investeringen.

Flerspråklig støtte for global rekkevidde

Conversational AI kan programmeres til å støtte flere språk, noe som gjør det mulig for bedrifter å imøtekomme en global kundebase. Denne evnen hjelper bedrifter med å gi sømløs støtte til ikke-engelsktalende kunder, bryte språkbarrierer og forbedre den generelle kundetilfredsheten.

Forbedret datainnsamling og analyse

Konversasjons-AI-plattformer kan samle inn og analysere enorme mengder kundedata, og gir uvurderlig innsikt i kundeadferd, preferanser og bekymringer. Denne datadrevne tilnærmingen hjelper bedrifter med å ta informerte beslutninger, avgrense markedsføringsstrategier og utvikle bedre produkter og tjenester. Videre forbedrer denne kontinuerlige dataflyten AIs læringsevne, noe som fører til mer nøyaktige og effektive svar over tid.

24/7 tilgjengelighet

Conversational AI kan gi støtte hele døgnet, og sikre at kunder får assistanse når de trenger det, uavhengig av tidssoner eller helligdager. Denne kontinuerlige tilgjengeligheten er spesielt viktig for virksomheter med global virksomhet eller kunder som trenger støtte utenfor tradisjonelle arbeidstider.

 

Eksempel på Conversational AI

Mange store og små bedrifter bruker AI-drevne chatbots og virtuelle hjelpere på sosiale medier. Disse verktøyene hjelper bedrifter med å samhandle med kunder, svare på spørsmål og gi støtte raskt og enkelt. Her er noen eksempler:

Dominos
Spotify
Ebay

Dominos – Bestilling, forespørsler, status chatbot

Dominos chatbot, "Dom," er tilgjengelig på flere plattformer, inkludert Facebook Messenger, Twitter og selskapets nettside.

Dom gjør det mulig for kunder å legge inn bestillinger, spore leveranser og motta tilpassede pizzaanbefalinger basert på deres preferanser. Denne AI-drevne tilnærmingen har forbedret den generelle kundeopplevelsen og gjort bestillingsprosessen mer effektiv.

Spotify – Chatbot for å finne musikk

Spotifys chatbot på Facebook Messenger hjelper brukere med å finne, lytte til og dele musikk. Chatboten kan anbefale spillelister basert på brukerpreferanser, humør eller aktiviteter og til og med gi tilpassede spillelister på forespørsel.

Den AI-drevne chatboten lar brukere oppdage ny musikk og dele favorittlåtene sine direkte gjennom Messenger-appen, noe som forbedrer den generelle musikkopplevelsen.

eBay – Intuitiv ShopBot

eBays ShopBot, tilgjengelig på Facebook Messenger, hjelper brukere med å finne produkter og tilbud på eBays plattform. Chatboten kan gi personlige shoppingforslag basert på brukerpreferanser, prisklasser og interesser.

Brukere kan også laste opp et bilde av et element de leter etter, og chatboten vil bruke bildegjenkjenningsteknologi for å finne lignende varer på eBay. Denne AI-drevne løsningen effektiviserer shopping og hjelper brukere med å oppdage unike varer og gode kjøp.

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

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 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 samtale-AI er å bringe 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

Fordeler og ulemper med forskjellige taledatatyper Å bygge et AI-drevet stemmegjenkjenningssystem eller en samtale-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.

  1. 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.
  2. 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
  3. 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.
  4. 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.

Fordeler og ulemper med forskjellige taledatatyper

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 nærme 66% av brukere 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. Om 20% av alle søk utført på Google kommer fra taleassistentteknologien. 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.

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

Helsetjenester samtale ai 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

E-handel samtale ai 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

Banking samtale ai 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

Forsikring samtale ai 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

Industrier som bruker samtale-ai

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.

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.

Shaip-offer

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 ekspert måte i en lydfil og merke hver fil. Ved nøyaktig å skille lignende lydlyder og kommentere dem,

Diaarisering av høyttaler

Sharps 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

Flerspråklige 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 Sharps talespråklige patologer og annotatorer kommer inn i bildet.

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.

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.

Sharps ekspertise strekker seg til å tilby ulike typer taledatasett på over 150 språk

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.

Vår ekspertise

Timer med tale samlet
0 +
Datainnsamlere
0 +
PII-kompatibel
0 %
Språk støttes
0 +
Dataaksept
> 0
Fortune 500 klientell
0 +

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.

Suksesshistorier

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.

La oss snakke

  • Ved å registrere meg godtar jeg Shaip Personvernserklæring og Våre vilkår og gi mitt samtykke til å motta B2B-markedsføringskommunikasjon fra Shaip.

Ofte stilte spørsmål (FAQ)

Chatbots er enkle, regelbaserte programmer som reagerer på spesifikke inndata. Samtidig bruker konversasjons-AI maskinlæring og naturlig språkforståelse for å generere mer menneskelignende, kontekstuelle svar, noe som muliggjør naturlig interaksjon med brukere.

Alexa (Amazon) og Siri (Apple) er eksempler på konversasjons-AI, ettersom de kan forstå brukerintensjon, behandle talespråk og gi personlige svar basert på kontekst og brukerhistorie.

Det er ikke en definitivt "beste" konversasjons-AI, ettersom forskjellige plattformer henvender seg til unike brukstilfeller og bransjer. Noen populære samtale-AI-plattformer inkluderer Google Assistant, Amazon Alexa, IBM Watson, OpenAIs GPT-3 og Rasa.

Konversasjons-AI-applikasjoner inkluderer kundestøtte chatbots, virtuelle personlige assistenter, språklæringsverktøy, helserådgivning, e-handelsanbefalinger, HR onboarding og event management, blant andre.

Conversational AI-verktøy er plattformer og programvare som muliggjør utvikling, distribusjon og administrasjon av AI-drevne chatbots og virtuelle assistenter. Eksempler inkluderer Dialogflow (Google), Amazon Lex, IBM Watson Assistant, Microsoft Bot-rammeverket og Oracle digital assistent.