Голосовые помощники могут быть эти прохладные, преимущественно женские голоса, которые отвечают на ваши просьбы найти ближайший ресторан или кратчайший путь до торгового центра. Однако они больше, чем просто голос. Существует передовая технология распознавания голоса с NLP, AI и синтезом речи, которая понимает ваши голосовые запросы и действует соответственно.
Выступая в качестве коммуникационного моста между вами и устройствами, голосовые помощники стали инструментом, который мы используем практически для всех наших нужд. Это инструмент, который слушает, разумно предсказывает наши потребности и предпринимает необходимые действия. Но как это сделать? Чем популярные помощники любят Amazon Alexa, Apple Siri и Google Ассистент понять нас? Давай выясним.
Вот несколько персональный помощник с голосовым управлением статистика, которая поразит вас. В 2019 году общее количество голосовых помощников в мире было ограничено 2.45 млрд штук. . Задержи дыхание. Прогнозируется, что это число достигнет 8.4 млрд штук. к 2024 г. – больше, чем население мира.
Что такое голосовой помощник?
Голосовой помощник — это приложение или программа, использующая технологию распознавания голоса и обработку естественного языка для распознавания человеческой речи, перевода слов, точного ответа и выполнения нужных действий. Голосовые помощники кардинально изменили то, как клиенты ищут и отдают онлайн-команды. Кроме того, технология голосового помощника превратила наши повседневные устройства, такие как смартфоны, динамики и носимые устройства, в интеллектуальные приложения.
О чем следует помнить при взаимодействии с цифровыми помощниками
Цель голосовых помощников — облегчить вам взаимодействие с вашим устройством и вызвать соответствующий ответ. Однако, когда этого не происходит, это может разочаровать.
Односторонняя беседа — это не весело, и прежде чем она превратится в перепалку с приложением, которое не отвечает, вот несколько вещей, которые вы можете сделать.
Держите его и дайте ему время
Наблюдение за вашим тоном делает работу — даже при взаимодействии с голосовыми помощниками на основе искусственного интеллекта. Вместо того, чтобы кричать, скажем, Google Главная когда он не отвечает, попробуйте говорить нейтральным тоном. Затем дайте машине время обработать ваши команды.
Создание профилей для обычных пользователей
Вы можете сделать голосового помощника умнее, создав профили для тех, кто регулярно его использует, например для членов вашей семьи. Амазонки Alexa, например, может распознавать голос до 6 человек.
Делайте запросы простыми
Ваш голосовой помощник, как Google Assistant, возможно, работает над передовыми технологиями, но, конечно же, нельзя ожидать, что он будет поддерживать почти человеческий разговор. Когда голосовой помощник не может понять контекст, он, как правило, не сможет дать точный ответ.
Будьте готовы уточнить запросы
Да, если вы можете получить ответ с первого раза, будьте готовы повторить или ответить, чтобы уточнить. Попробуйте переформулировать, упростить или перефразировать свои вопросы.
Как обучаются голосовые помощники (VA)?
Разработка и обучение модели разговорного ИИ требуется много тренировок, чтобы машина могла понимать и воспроизводить человеческую речь, мышление и ответы. Обучение голосового помощника — это сложный процесс, состоящий из сбора речи, комментирования, проверки и тестирования.
Прежде чем приступить к любому из этих процессов, крайне важно собрать обширную информацию о проекте и его конкретных требованиях.
Сбор требований
Чтобы обеспечить почти человеческое понимание и взаимодействие, ASR должен передавать большое количество речевых данных, которые удовлетворяют конкретным требованиям проекта. Кроме того, разные голосовые помощники выполняют разные задачи, и каждому требуется определенный тип обучения.
Например, умный домашний динамик, такой как Amazon Echo предназначенный для распознавания и реагирования на команды, должен отличать голоса от других звуков, таких как блендеры, пылесосы, газонокосилки и т. д. Следовательно, модель должна быть обучена на речевых данных, смоделированных в аналогичной среде.
Сбор речи
Сбор речи имеет важное значение, поскольку голосовой помощник должен быть обучен данным, относящимся к отрасли и бизнесу, который он обслуживает. В дополнение речевые данные должны иметь примеры соответствующих сценариев и намерений клиентов, чтобы обеспечить легкость понимания команд и жалоб.
Чтобы разработать высококачественный голосовой помощник для ваших клиентов, вы должны обучить модель на образцах речи людей, представляющих ваших клиентов. Тип получаемых вами речевых данных должен быть лингвистически и демографически похож на вашу целевую группу.
Вы должны рассмотреть,
- Возраст
- Страна
- пол
- Язык
Типы речевых данных
В зависимости от требований и спецификаций проекта могут использоваться различные типы речевых данных. Некоторые из примеров речевых данных включают
Сценарная речь
Речевые данные, содержащие предварительно написанные и подготовленные вопросы или фразы, используются для обучения автоматической интерактивной системы голосового ответа. Примеры предварительно подготовленных речевых данных включают: «Каков мой текущий баланс в банке?» или «Когда следующий срок платежа по моей кредитной карте?»Диалог Речь
При разработке голосового помощника для приложения обслуживания клиентов важно обучить модель диалогу или разговору между клиентом и бизнесом. Компании используют свою базу данных звонков с записями реальных звонков для обучения моделей. Если записи звонков недоступны или в случае запуска новых продуктов, для обучения модели можно использовать записи звонков в смоделированной среде.Спонтанная или незаписанная речь
Не все клиенты используют скриптовый формат вопросов к своим голосовым помощникам. Вот почему определенные голосовые приложения необходимо обучать на данных спонтанной речи, в которых говорящий использует свои высказывания для разговора.К сожалению, существует больше речевой вариативности и разнообразия языков, а для обучения модели идентификации спонтанной речи требуется огромное количество данных. Тем не менее, когда технология запоминает и адаптируется, он создает улучшенное решение на основе голоса.
Речевые данные, содержащие предварительно написанные и подготовленные вопросы или фразы, используются для обучения автоматической интерактивной системы голосового ответа. Примеры предварительно подготовленных речевых данных включают: «Каков мой текущий баланс в банке?» или «Когда следующий срок платежа по моей кредитной карте?»
При разработке голосового помощника для приложения обслуживания клиентов важно обучить модель диалогу или разговору между клиентом и бизнесом. Компании используют свою базу данных звонков с записями реальных звонков для обучения моделей. Если записи звонков недоступны или в случае запуска новых продуктов, для обучения модели можно использовать записи звонков в смоделированной среде.
Не все клиенты используют скриптовый формат вопросов к своим голосовым помощникам. Вот почему определенные голосовые приложения необходимо обучать на данных спонтанной речи, в которых говорящий использует свои высказывания для разговора.Транскрипция и проверка речевых данных
После сбора различных речевых данных их необходимо точно расшифровать. Точность обучения модели зависит от тщательности транскрипции. После того, как первый раунд транскрипции завершен, он должен быть подтвержден другой группой экспертов по транскрипции. Транскрипция должна включать паузы, повторы и слова с ошибками.
аннотирование
После транскрипции данных наступает время аннотирования и тегирования.
Семантическая аннотация
После того, как речевые данные были расшифрованы и проверены; это должно быть аннотировано. На основе варианта использования голосового помощника следует определить категории в зависимости от сценариев, которые он может поддерживать. Каждая фраза расшифрованных данных будет помечена категорией в зависимости от значения и намерения.
Признание названного лица
Будучи этапом предварительной обработки данных, распознавание именованных объектов включает в себя распознавание важной информации из расшифрованного текста и классификацию их по заранее определенным категориям.
ЧПО использует обработку естественного языка для выполнения NER, сначала идентифицируя объекты в тексте и помещая их в различные категории. Сущности могут быть чем угодно, что постоянно обсуждается или упоминается в тексте. Например, это может быть человек, место, организация или выражение.
Очеловечивание искусственного интеллекта
Голосовые помощники прочно вошли в нашу повседневную жизнь. Причина такого феноменального роста популярности заключается в том, что они предлагают беспрепятственный клиентский опыт на каждом этапе пути продаж. Клиенту нужен интуитивно понятный и понимающий робот, а бизнес процветает благодаря приложению, которое не бросает тень на его имидж в Интернете.
Единственная возможность добиться этого — очеловечить голосового помощника на базе ИИ. Однако научить машину понимать человеческую речь сложно. Тем не менее, единственным решением является приобретение различных речевых баз данных и аннотирование их для точного определения человеческих эмоций, речевых нюансов и настроений.
Shaip, востребованный поставщик услуг аннотирования, помогает предприятиям в разработке высококачественного голосового помощника для различных нужд. Всегда лучше выбрать кого-то с опытом и солидной базой знаний. Shaip имеет многолетний опыт работы в различных отраслях промышленности, чтобы улучшить их интеллектуальный помощник возможности. Свяжитесь с нами, чтобы узнать, как мы можем улучшить ваши навыки голосового помощника.
[Также Читайте: Полное руководство по диалоговому ИИ]
