Asistent de voce

Ce este un asistent vocal? & Cum înțeleg Siri și Alexa ceea ce spui?

Asistenți vocali ar putea fi aceste voci cool, predominant feminine, care răspund solicitărilor dvs. de a găsi cel mai apropiat restaurant sau cea mai scurtă rută către mall. Cu toate acestea, ele sunt mai mult decât o simplă voce. Există o tehnologie de recunoaștere a vocii de ultimă generație, cu NLP, AI și sinteză a vorbirii, care dă sens solicitărilor tale vocale și acționează în consecință.

Acționând ca o punte de comunicare între dvs. și dispozitive, asistenții vocali au devenit instrumentul pe care îl folosim pentru aproape toate nevoile noastre. Este instrumentul care ne ascultă, ne prezice în mod inteligent nevoile și ia măsuri după cum este necesar. Dar cum face asta? Cum fac asistenții populari precum Amazon Alexa, Apple Siri și Google Assistant ne intelegi? Să aflăm.

Iată câteva asistent personal controlat vocal statistici care vă vor uimi mintea. În 2019, a fost evaluat numărul total de asistenți vocali la nivel global 2.45 miliarde. Tine-ti respiratia. Se preconizează că acest număr va ajunge 8.4 miliarde până în 2024 – mai mult decât populația mondială.

Ce este un asistent vocal?

Un asistent vocal este o aplicație sau un program care utilizează tehnologia de recunoaștere a vocii și procesarea limbajului natural pentru a recunoaște vorbirea umană, a traduce cuvinte, a răspunde cu precizie și a efectua acțiunile dorite. Asistenții vocali au transformat dramatic modul în care clienții caută și dau comenzi online. În plus, tehnologia asistentului vocal a transformat dispozitivele noastre de zi cu zi, cum ar fi smartphone-urile, difuzoarele și dispozitivele purtabile, în aplicații inteligente.

Puncte de reținut atunci când interacționați cu asistenții digitali

Scopul asistenților vocali este de a vă facilita interacțiunea cu dispozitivul și de a evoca răspunsul corespunzător. Cu toate acestea, atunci când acest lucru nu se întâmplă, poate deveni frustrant.

A avea o conversație unilaterală nu este distractiv și înainte de a se putea transforma într-un meci de strigăte cu o aplicație care nu răspunde, iată câteva lucruri pe care le poți face.

  • Ține-l jos și dă-i timp

    Urmărirea tonului duce la bun sfârșit, chiar și atunci când interacționați cu asistenți vocali bazați pe inteligență artificială. În loc să țipi la, să zicem, Pagina de pornire Google când nu răspunde, încercați să vorbiți pe un ton neutru. Apoi, acordați timp aparatului să vă proceseze comenzile.

  • Creați profiluri pentru utilizatorii obișnuiți

    Puteți face asistentul vocal mai inteligent creând profiluri pentru cei care îl folosesc în mod regulat, cum ar fi membrii familiei dvs. Amazon Alexa, de exemplu, poate recunoaște vocea a până la 6 persoane.

  • Păstrați cererile simple

    Asistentul dvs. vocal, de exemplu Asistent Google, s-ar putea să lucreze la tehnologie avansată, dar cu siguranță nu se poate aștepta să mențină o conversație aproape umană. Când asistentul vocal nu poate înțelege contextul, în general, nu va putea veni cu un răspuns precis.

  • Fiți dispus să clarificați cererile

    Da, dacă puteți obține un răspuns la prima încercare, fiți gata să repetați sau răspunde pentru a clarifica. Încercați să reformulați, să simplificați sau să reformulați întrebările.

Cum sunt instruiți asistenții vocali (VA)?

Antrenamentul asistent vocal În curs de dezvoltare și antrenarea unui model AI conversațional necesită multă pregătire, astfel încât mașina să poată înțelege și reproduce vorbirea, gândirea și răspunsurile umane. Formarea unui asistent vocal este un proces complex care decurge din colectarea vorbirii, adnotare, validare și testare.

Înainte de a întreprinde oricare dintre aceste procese, este crucială colectarea de informații extinse despre proiect și cerințele sale specifice.

Colectarea cerințelor

Pentru a permite o înțelegere și o interacțiune aproape umană, ASR trebuie să fie alimentat cu cantități mari de date de vorbire care să răspundă cerințelor specifice ale proiectului. În plus, diferiți asistenți vocali îndeplinesc sarcini diferite și fiecare are nevoie de un anumit tip de pregătire.

De exemplu, un difuzor inteligent de acasă, cum ar fi Amazon Echo conceput pentru a recunoaște și a răspunde la instrucțiuni, trebuie să discearnă vocile din alte sunete, cum ar fi blendere, aspiratoare, mașini de tuns iarba și multe altele. Prin urmare, modelul trebuie antrenat pe date de vorbire simulate într-un mediu similar.

Culegere de vorbire

Colectarea vorbirii este esențială, deoarece asistentul vocal ar trebui să fie instruit cu privire la datele legate de industria și afacerea pe care o deservește. In plus date de vorbire ar trebui să aibă exemple de scenarii relevante și intenția clientului pentru a se asigura că comenzile și reclamațiile sunt ușor de înțeles.

Pentru a dezvolta un asistent vocal de înaltă calitate pentru clienții dvs., ați dori să instruiți modelul pe mostre de vorbire ale persoanelor care vă reprezintă clienții. Tipul de date de vorbire pe care le obțineți ar trebui să fie similar din punct de vedere lingvistic și demografic cu grupul dvs. țintă.

Ar trebui să luați în considerare,

  • Vârstă
  • Țară
  • Gen
  • Limbă

Tipuri de date de vorbire

Pot fi utilizate diferite tipuri de date de vorbire în funcție de cerințele și specificațiile proiectului. Unele dintre exemplele de date de vorbire includ

  • Discurs scriptat

    Discurs scriptat Datele de vorbire care conțin întrebări sau fraze pre-scrise și scriptate sunt folosite pentru a antrena un sistem automat de răspuns vocal interactiv. Exemple de date de vorbire pre-scriptate includ „Care este soldul meu bancar curent?” sau „Când este următoarea dată scadentă pentru plata cu cardul meu de credit?”

  • Discurs de dialog

    Transcrierea datelor audio și vocale În timpul dezvoltării unui asistent vocal pentru o aplicație de servicii pentru clienți, instruirea modelului pe un dialog sau conversație între un client și o companie este esențială. Companiile își folosesc baza de date de apeluri cu înregistrări de apeluri reale pentru a instrui modelele. Dacă înregistrările apelurilor nu sunt disponibile sau în cazul lansărilor de noi produse, înregistrările apelurilor într-un mediu simulat pot fi folosite pentru a antrena modelul.

  • Discurs spontan sau nescenizat

    Spontană-Vorbire Nu toți clienții folosesc formatul de script al întrebărilor adresate asistenților lor vocali. De aceea, aplicațiile vocale specifice trebuie să fie antrenate pe date spontane de vorbire în care vorbitorul își folosește enunțurile pentru a conversa.

    Din păcate, există mai multe variații de vorbire și diversitate de limbaj, iar formarea unui model de identificare a vorbirii spontane necesită cantități masive de date. Totuși, când tehnologia își amintește și se adaptează, creează o soluție îmbunătățită bazată pe voce.

Transcrierea și validarea datelor de vorbire

După ce sunt colectate o varietate de date de vorbire, acestea trebuie transcrise cu acuratețe. Precizia antrenamentului modelului depinde de meticulozitatea transcripției. Odată terminată prima rundă de transcriere, aceasta trebuie validată de un alt grup de experți în transcriere. Transcrierea ar trebui să includă pauze, repetări și cuvinte scrise greșit.

adnotare

După transcrierea datelor, este timpul pentru adnotare și etichetare.

Adnotare semantică

Odată ce datele de vorbire au fost transcrise și validate; trebuie adnotat. Pe baza cazului de utilizare al asistentului vocal, categoriile ar trebui definite în funcție de scenariile pe care ar trebui să le suporte. Fiecare frază a datelor transcrise va fi etichetată într-o categorie bazată pe semnificație și intenție.

Recunoașterea entității denumită

Fiind o etapă de preprocesare a datelor, recunoașterea entității numite presupune recunoașterea informațiilor esențiale din textul transcris și clasificarea acestora în categorii predefinite.

NER folosește procesarea limbajului natural pentru a realiza NER prin identificarea mai întâi a entităților din text și punerea acestora în diferite categorii. Entitățile ar putea fi orice despre care se discută sau se face referire în mod constant în text. De exemplu, ar putea fi o persoană, un loc, o organizație sau o expresie.

Umanizarea inteligenței artificiale

Asistenții vocali au devenit parte integrantă a vieții noastre de zi cu zi. Motivul acestei creșteri fenomenale a adoptării este că acestea oferă o experiență perfectă pentru clienți în fiecare etapă a călătoriei de vânzări. Un client cere un robot intuitiv și înțelegător, iar o afacere prosperă cu o aplicație care nu își pătește imaginea pe internet.

Singura posibilitate de a realiza acest lucru ar fi umanizarea unui asistent vocal alimentat de AI. Cu toate acestea, este o provocare să antrenezi o mașină pentru a înțelege vorbirea umană. Cu toate acestea, singura soluție este să procurați o varietate de baze de date de vorbire și să le adnotăți pentru a detecta cu exactitate emoțiile umane, nuanțele de vorbire și sentimentele.

Shaip – ​​furnizorul de servicii de adnotare căutat, ajută companiile în dezvoltarea unui asistent vocal de ultimă generație pentru diverse nevoi. Este întotdeauna mai bine să alegi pe cineva cu experiență și o bază solidă de cunoștințe. Shaip are ani de experiență dedicată în diverse industrii pentru a le îmbunătăți asistent inteligent capabilități. Luați legătura cu noi pentru a afla cum vă putem îmbunătăți competențele asistentului vocal.

[Citește și: Ghidul complet pentru IA conversațională]

Partajare socială