Kompletní průvodce konverzační umělou inteligencí

Průvodce konečnými kupujícími 2022

Úvod

Ne člověk se v těchto dnech zastaví a zeptá se, kdy jste naposledy mluvili s chatbotem nebo virtuálním asistentem? Místo toho automaty přehrávaly naši oblíbenou písničku a rychle identifikovaly místní čínské místo, které doručuje na vaši adresu a vyřizuje požadavky uprostřed noci – s lehkostí.

AI tréninková data
Konverzační průvodce Ai Buyers
Přečtěte si Průvodce kupujícími, popř stáhnout verzi PDF.

Globální konverzační trh s umělou inteligencí byl v roce 6.8 oceněn na 2021 miliardy USD. Předpokládá se, že poroste na $ 18.4 miliard 2026 při CAGR 21.8 %. Původně se vyvinul jako zábavný mazlíček, konverzační AI v průběhu let fenomenálně vzrostl.

Přestože se konverzační umělá inteligence stala součástí digitálního ekosystému, mezi uživateli chybí povědomí – 63% Uživatelé si neuvědomují, že již používají AI ve svém každodenním životě. Nedostatek porozumění však neodradilo lidi od používání těchto systémů konverzační umělé inteligence. Chatboti jsou pravděpodobně nejoblíbenějšími příklady konverzační umělé inteligence a předpokládá se, že budou svědky a 100% nárůst v adopci během následujících 2 – 5 let.

V Gartner Podle průzkumu mnoho firem označilo chatboty za primární aplikaci umělé inteligence, kterou jejich organizace používá. A že do roku 2022 bude téměř 70 % bílých límečků při své každodenní práci komunikovat s konverzačními virtuálními platformami.

Podívejme se na typy konverzační umělé inteligence a na to, proč získává obrovský význam v širším technologickém spektru.

Co je konverzační Ai

Pro koho je tato příručka určena?

Tento rozsáhlý průvodce je určen pro:

  • Vy všichni podnikatelé a sólopodnikatelé, kteří pravidelně shromažďujete obrovské množství dat
  • AI a strojové učení nebo profesionálové, kteří začínají s technikami optimalizace procesů
  • Projektoví manažeři, kteří mají v úmyslu zavést rychlejší uvedení svých modelů AI nebo produktů řízených AI na trh
  • A technologičtí nadšenci, kteří se rádi dostanou do detailů vrstev zapojených do procesů AI.
Sběr dat řeči

Co je konverzační AI

Programový a inteligentní způsob, jak nabídnout konverzační zážitek, který napodobuje rozhovory se skutečnými lidmi, prostřednictvím digitálních a telekomunikačních technologií.

Zdroj: Deloitte: Konverzační AI v digitálním věku

Konverzační umělá inteligence (AI) nebo chatboti nebo virtuální asistenti nebo digitální asistenti jsou technologie, které umožňují lidem a počítačům efektivně komunikovat prostřednictvím textu nebo řeči. Velké objemy zvukových a textových dat se používají k trénování modelů ML a NLP, které pomáhají napodobovat lidskou konverzaci a zároveň rozpoznávat lidskou řeč nebo textové vzorce, identifikovat jejich záměr a význam v různých jazycích.

Typy konverzační umělé inteligence

Konverzační umělá inteligence přináší podnikům různé výhody v závislosti na potřebě a designu. Proto je před vývojem konkrétního typu chatbota nebo virtuálního asistenta nezbytné porozumět druhům konverzační umělé inteligence, které se v současnosti používají.

Typy konverzační Ai Výběr vhodného modelu závisí především na vašich obchodních cílech. Předpokládejme například, že vyvíjíte maloobchodního chatbota. V takovém případě byste mohli udělat dobře s typem AI nebo Hybrid, protože chatboti musí komunikovat s uživateli, identifikovat záměry a poskytovat rady pro jejich nakupování.

Na druhou stranu, pokud vyvíjíte chatboty s FAQ, algoritmus založený na pravidlech může fungovat dobře. Tři hlavní typy konverzační umělé inteligence jsou založené na pravidlech, umělá inteligence a hybridy. Podívejme se na každý detailně.

Na základě pravidel

Chatboti založené na pravidlech, označovaní také jako roboti rozhodovacího stromu, se řídí předdefinovaným pravidlem. Podle struktury konverzace typu rozhodovacího stromu chatbot zmapuje celou konverzaci ve vývojovém diagramu pomocí řady pravidel, která chatbotu pomáhají řešit konkrétní problémy. Protože pravidla tvoří základ pro problémy a řešení, se kterými je chatbot obeznámen, předvídá otázky a poskytuje přednastavené odpovědi.

Série pravidel může být jednoduchá nebo složitá. Chatbot však není vybaven k tomu, aby odpovídal na dotazy nad rámec pravidel. Tito chatboti mohou odpovídat pouze na otázky, které zapadají do trénovaných scénářů.
Školení chatbota založeného na pravidlech je snazší, rychlejší a snáze se integruje se staršími systémy. Tito chatboti se však nemohou učit prostřednictvím interakcí, což omezuje jejich možnosti personalizace a flexibility.

AI/NLP

Jak název napovídá, AI chatboti využívají strojové učení a zpracování přirozeného jazyka abyste porozuměli kontextu a záměru uživatele, než odpovíte. Chatboti s umělou inteligencí dokážou na základě uživatelských dotazů formulovat i složité odpovědi v přirozeném jazyce.

Chatboti s umělou inteligencí se svými schopnostmi porozumět záměru a kontextu mohou uspokojit složité otázky uživatelů a přizpůsobit konverzaci podle potřeb uživatelů.

Trénink chatbotů s umělou inteligencí může trvat déle než chatbotů založených na pravidlech, ale jakmile jsou vyškoleni, poskytují vysoce spolehlivé a přizpůsobené odpovědi.

Chatboti s umělou inteligencí poskytují vylepšenou uživatelskou zkušenost tím, že se učí z předchozích interakcí, rozumí chování uživatelů a vzorcům kreslení a rozumí různým jazykům pomocí pokročilých rozhodovacích dovedností.

Rozdíl mezi AI a Chatbotem založeným na pravidlech

Chatbot AI/NLPChatbot založený na pravidlech
Rozumí hlasovým a textovým příkazům a komunikuje s nimiRozumí a komunikuje pouze s textovými příkazy
Dokáže porozumět kontextu a interpretovat záměr v konverzaciMůže sledovat předem stanovený tok chatu, na který byl vyškolen
Navrženo pro konverzační dialogyNavrženo tak, aby bylo čistě navigační
Funguje na více rozhraních, jako jsou blogy a virtuální asistentiFunguje pouze jako rozhraní podpory chatu
Dokáže se poučit z interakcí, rozhovorůŘídí se předem navrženou sadou pravidel a musí být nakonfigurován s novými aktualizacemi
Trénink vyžaduje spoustu času, dat a zdrojůRychlejší a levnější trénovat
Může poskytovat přizpůsobené odpovědi na základě interakcíProvádí předvídatelné úkoly
Ideální pro složité projekty, které vyžadují pokročilé rozhodováníIdeální pro přímočařejší a dobře definované případy použití


Hybridní

Hybridní chatboti používají NLP a algoritmy založené na pravidlech k poskytování konkrétních odpovědí na uživatelské dotazy pomocí algoritmu založeného na pravidlech a používají NLP k pochopení záměru.

Místo toho, abychom postavili chatboty založené na pravidlech proti AI chatbotům, je snazší využít to nejlepší z obou a poskytnout lepší uživatelský zážitek. Hybridní model je ideální pro vývoj projektů založených na úkolech a konverzačních zkušeností.

Výhody konverzační umělé inteligence

Očekává se, že celosvětový trh chatbotů poroste z 190.8 milionů dolarů v roce 2016 na 1.25 miliardy dolarů do roku 2025. Tato statistika ukazuje, jak podniky výrazně investují do technologie chatbotů a trhu.

Dramatické přijetí této technologie lze přičíst tomu, že se stávají pokročilými a intuitivními a snižují náklady na vývoj a nasazení.

Nejprve se podrobně podívejte na významné výhody této inovativní technologie.

Výhody konverzační Ai ve strojovém učení

Poskytuje personalizované konverzace přes více kanálů

Dnešní kompetentní zákazníci očekávají bezporuchový zákaznický servis od organizací bez ohledu na jejich velikost a schopnosti. Konverzační umělá inteligence pomáhá těmto organizacím poskytovat prvotřídní zákaznické služby prostřednictvím personalizovaných konverzací napříč různými kanály.

Zákazníci si mohou užít bezproblémovou osobní cestu, i když přejdou z konverzace na sociálních sítích k živému webovému chatu.

Bezproblémové škálování, abyste splnili vysoké objemy hovorů

Zákaznická podpora Očekává se náhlý nárůst objemu hovorů a konverzační umělá inteligence může týmům zákaznických služeb pomoci takovéto výkyvy zvládnout. Konverzační umělá inteligence může oddělit interakce na základě záměru zákazníka, jeho požadavků, historie minulých hovorů, pocitů a emocí. Chatbot může pomoci kategorizovat hovory s nízkou hodnotou od hovorů s vysokou hodnotou, nasměrovat hovory s nízkou hodnotou k virtuálním asistentům a zajistit, aby živí agenti zvládli kritičtější hovory.

Chatboti mohou firmám pomoci zkrátit interakci a dobu odezvy na dotazy zákaznických služeb. Dramatickým zkrácením času stráveného hovory podpory se předpokládá, že do roku 2023 mohou podniky ušetřit více než 2.5 miliardy hodin hodin v maloobchodě, bankovnictví a zdravotnictví.

Posuňte služby zákazníkům o stupeň výš

Zákaznická zkušenost se stala jedním z největších rozdílů mezi značkami. Není tedy divu, proč proti sobě značky bojují, aby uživatelům poskytly nezapomenutelný zážitek. Konverzační umělá inteligence pomáhá značkám poskytovat pozitivní zkušenosti.

Kromě personalizovaných konverzací si zákazníci také vždy užívají okamžité, důvěryhodné odpovědi na jejich dotazy. Podniky mohou vyvíjet odpovědi zaměřené na zákazníky na uživatelské dotazy pomocí technologie rozpoznávání řeči. Chatboti mohou pomoci analyzováním sentimentu, emocí a záměru, snížením pomoci živého agenta a zvýšením rozlišení prvního kontaktu.

Podpora v marketingu a prodeji

Marketing značky publiku je náročný úkol. Firmy přesto používají konverzační umělou inteligenci k vytvoření jedinečné identity značek a vytvoření konkurenční výhody nad trhem. Firmy také dodávají cílený marketing a konverzní techniky.

Když do marketingového mixu přivedete chatbota založeného na umělé inteligenci, můžete vytvořit rozsáhlý profil kupujícího, získat přístup k jejich nákupním preferencím a navrhnout personalizovaný obsah přizpůsobený jejich potřebám.

Automatizace péče o zákazníky (úspora nákladů)

Další výhodou používání chatbotů je nákladová efektivita. Do roku 2022 se předpovídalo, že chatboti by mohli pomoci firmám snížit náklady $ 8 miliarda ročně. Podniky mohou vyvíjet chatboty, které jim umožní zpracovávat přímočařejší a složitější dotazy, namísto neustálého školení skupin agentů zákaznických služeb, aby vyhověli měnícím se potřebám zákazníků. Přestože počáteční náklady na implementaci mohou být vysoké, přínosy převažují nad případnými problémy s implementací.

Zmírněte běžné problémy s daty v konverzační umělé inteligenci

Konverzační umělá inteligence dynamicky mění komunikaci mezi člověkem a počítačem. A mnoho podniků má zájem o vývoj pokročilých konverzačních nástrojů a aplikací AI, které mohou změnit způsob podnikání. Než však vyvinete chatbota, který může usnadnit lepší komunikaci mezi vámi a vašimi zákazníky, musíte se podívat na mnoho vývojových úskalí, kterým můžete čelit.

Jazyková rozmanitost

Jazyková rozmanitost Vyvinout chatovacího asistenta, který umí pracovat v několika jazycích, je náročné. Kromě toho naprostá rozmanitost globálních jazyků dělá problém vyvinout chatbota, který bez problémů poskytuje zákaznický servis všem zákazníkům.

V 2022, asi 1.5 miliard lidé po celém světě mluvili anglicky, následovala mandarínská čínština s 1.1 miliardou mluvčích. Přestože angličtina je celosvětově nejrozšířenějším a nejstudovanějším cizím jazykem, jen asi 20% mluví tím světová populace. Díky tomu zbytek světové populace – 80 % – mluví jinými jazyky než anglicky. Takže při vývoji chatbota musíte vzít v úvahu také jazykovou rozmanitost.

Jazyková variabilita

Lidské bytosti mluví různými jazyky a stejnou řečí odlišně. Pro stroj je bohužel stále nemožné plně porozumět variabilitě mluvené řeči, zohledňující emoce, dialekty, výslovnost, přízvuky a nuance.

Naše slova a výběr jazyka se také odráží v tom, jak píšeme. Lze očekávat, že stroj pochopí a ocení variabilitu jazyka pouze tehdy, když jej skupina anotátorů trénuje na různých sadách řečových dat.

Dynamika v řeči

Další hlavní výzvou při vývoji konverzační umělé inteligence vnáší do boje dynamiku řeči. Například při mluvení používáme několik výplní, pauz, fragmentů vět a nerozluštitelných zvuků. Řeč je navíc mnohem složitější než psané slovo, protože mezi každým slovem obvykle neděláme pauzy a nezdůrazňujeme správnou slabiku.

Když nasloucháme druhým, máme tendenci odvodit záměr a význam jejich rozhovoru pomocí našich celoživotních zkušeností. Výsledkem je, že jejich slova dáváme do kontextu a chápeme je, i když jsou nejednoznačná. Stroj však této kvality není schopen.

Hlučná data

Hlučná data nebo hluk na pozadí jsou data, která nemají hodnotu pro konverzace, jako jsou zvonky, psi, děti a další zvuky na pozadí. Proto je nezbytné čistit nebo filtrovat audio soubory těchto zvuků a trénujte systém umělé inteligence, aby identifikoval zvuky, na kterých záleží, a na kterých ne.

Klady a zápory různých typů dat řeči

Pros &Amp; Nevýhody různých datových sad řeči Vytvoření systému rozpoznávání hlasu s umělou inteligencí nebo a konverzační AI vyžaduje spoustu tréninkových a testovacích datových sad. Mít přístup k takto kvalitním datovým sadám – spolehlivým a splňujícím vaše specifické projektové potřeby – však není snadné. Přesto existují možnosti pro podniky, které hledají školicí datové sady, a každá možnost má své výhody a nevýhody.

V případě, že hledáte obecný typ datové sady, máte k dispozici spoustu možností veřejné řeči. Chcete-li však něco konkrétnějšího a relevantního pro váš projektový požadavek, možná jej budete muset shromáždit a upravit sami.

Vlastní hlasové datové sady

  1. Proprietární data řeči

    Prvním místem, kam byste se měli podívat, by byla vlastnická data vaší společnosti. Protože však máte zákonné právo a souhlas s používáním dat řeči zákazníků, můžete být schopni použít tento rozsáhlý soubor dat pro školení a testování svých projektů.

    Klady:

    • Žádné další náklady na sběr dat na školení
    • Údaje o školení jsou pravděpodobně relevantní pro vaši firmu
    • Data řeči mají také přirozenou akustiku prostředí, dynamické uživatele a zařízení.

    Nevýhody:

    • Použití takových dat vás může stát spoustu peněz na povolení k záznamu a použití.
    • Data řeči mohou mít jazyková, demografická nebo zákaznická omezení
    • Data mohou být zdarma, ale stále budete platit za zpracování, přepis, označování a další.
  2. Veřejné datové sady

    Veřejné datové sady řeči jsou další možností, pokud nehodláte používat ty své. Tyto datové sady jsou součástí veřejné domény a lze je shromažďovat pro projekty s otevřeným zdrojovým kódem.

    Klady:

    • Veřejné datové sady jsou zdarma a ideální pro nízkorozpočtové projekty
    • Jsou k dispozici k okamžitému stažení
    • Veřejné datové sady přicházejí v různých skriptovaných a neskriptovaných vzorových sadách.

    Nevýhody:

    • Náklady na zpracování a zajištění kvality mohou být vysoké
    • Kvalita datových sad veřejné řeči se do značné míry liší
    • Nabízené ukázky řeči jsou obvykle obecné, takže nejsou vhodné pro vývoj konkrétních řečových projektů
    • Datové sady jsou obvykle zaměřeny na anglický jazyk
  3. Předem zabalené/běžné datové sady

    Prozkoumat předem zabalené datové sady je další možností, pokud jsou veřejná data nebo proprietární sběr dat řeči nevyhovuje vašim potřebám.

    Prodejce shromáždil předem zabalené datové sady řeči pro konkrétní účel dalšího prodeje klientům. Tento typ datové sady by mohl být použit k vývoji obecných aplikací nebo specifických účelů.

    Klady:

    • Můžete získat přístup k datové sadě, která vyhovuje vašim konkrétním potřebám řečových dat
    • Je cenově dostupnější použít předem zabalenou datovou sadu než shromažďovat vlastní
    • Možná budete moci rychle získat přístup k datové sadě

    Nevýhody:

    • Protože je datová sada předem zabalena, není přizpůsobena potřebám vašeho projektu.
    • Navíc tato datová sada není jedinečná pro vaši společnost, protože ji může zakoupit jakýkoli jiný podnik.
  4. Vyberte Vlastní shromážděné datové sady

    Při vytváření řečové aplikace byste potřebovali trénovací datovou sadu, která splňuje všechny vaše specifické požadavky. Je však vysoce nepravděpodobné, že získáte přístup k předem zabalené datové sadě, která vyhovuje jedinečným požadavkům vašeho projektu. Jedinou dostupnou možností by bylo vytvořit svůj datový soubor nebo obstarat datový soubor prostřednictvím poskytovatelů řešení třetích stran.

    Datové sady pro vaše potřeby školení a testování jsou zcela přizpůsobitelné. Můžete zahrnout jazykovou dynamiku, rozmanitost řečových dat a přístup k různým účastníkům. Kromě toho lze datovou sadu škálovat tak, aby včas vyhovovala požadavkům vašeho projektu.

    Klady:

    • Datové sady se shromažďují pro váš konkrétní případ použití. Možnost, že se algoritmy AI odchýlí od zamýšlených výsledků, je minimalizována.
    • Kontrolujte a omezujte zkreslení dat AI

    Nevýhody:

    • Soubory dat mohou být nákladné a časově náročné; přínosy však vždy převažují nad náklady.

Konverzační případy použití AI

Svět možností pro rozpoznávání řečových dat a hlasové aplikace je obrovský a jsou využívány v několika průmyslových odvětvích pro nepřeberné množství aplikací.

Inteligentní domácí spotřebiče/zařízení

V indexu Voice Consumer Index 2021 bylo hlášeno, že téměř 66 % uživatelů z USA, Velké Británie a Německa interagovalo s chytrými reproduktory a 31 % používalo každý den nějakou formu hlasové technologie. Chytrá zařízení, jako jsou televize, světla, bezpečnostní systémy a další, navíc reagují na hlasové příkazy díky technologii rozpoznávání hlasu.

Aplikace Hlasové vyhledávání

Hlasové vyhledávání je jednou z nejběžnějších aplikací vývoje konverzační umělé inteligence. Přibližně 20 % všech vyhledávání prováděných na Googlu pochází z jeho technologie hlasového asistenta. 74% respondentů v průzkumu uvedlo, že v posledním měsíci použili hlasové vyhledávání.

Spotřebitelé stále více spoléhají na hlasové vyhledávání při svých nákupech, zákaznickou podporu, vyhledávání firem nebo adres a provádění dotazů.

Zákaznická podpora

Zákaznická podpora je jedním z nejvýznamnějších případů použití technologie rozpoznávání řeči, protože pomáhá zlepšit zákaznickou zkušenost s nakupováním za dostupnou cenu a efektivně.

Zdravotní péče

Nejnovější vývoj v konverzačních produktech umělé inteligence vidí významný přínos pro zdravotnictví. Je široce používán lékaři a dalšími lékařskými profesionály k zachycení hlasových poznámek, zlepšení diagnózy, poskytování konzultací a udržování komunikace mezi pacientem a lékařem.

Bezpečnostní aplikace

Rozpoznávání hlasu vidí další případ použití v podobě bezpečnostních aplikací, kde software určuje jedinečné vlastnosti hlasu jednotlivců. Umožňuje vstup nebo přístup do aplikací nebo prostor na základě hlasové shody. Hlasová biometrie eliminuje krádeže identity, duplikaci přihlašovacích údajů a zneužití dat.

Automobilové hlasové příkazy

Vozidla, většinou automobily, mají software pro rozpoznávání hlasu, který reaguje na hlasové příkazy, které zvyšují bezpečnost vozidel. Tyto konverzační nástroje umělé inteligence přijímají jednoduché příkazy, jako je nastavení hlasitosti, volání a výběr rozhlasových stanic.

Infotainment do auta

Efektivita a přesnost palubní desky automobilu s podporou hlasu závisí na tom, jak byla natrénována, aby slyšela hlas uživatele v co největším množství hlučných prostředí. Hlasový systém v palubní desce automobilu by měl být schopen přesně určit hlas řidiče a reagovat na pokyny prostřednictvím neznámých zvuků v pozadí, jako jsou dopravní zvuky, déšť, hromy, jiné hlasy cestujících a další.

Domácí chytrý reproduktor

Hlasoví asistenti by měli být důkladně vyškoleni v několika sadách hlasových dat, aby identifikovali mluvčího a porozuměli pokynům tím, že rozeznali hlas mluvčího od zvuků na pozadí, jako je kuchyňský mixér, hrající si děti, slabý provoz nebo sekačka na trávu. Pro lepší výkon je důležité model trénovat na souborech dat, které simulovaly taková akustická prostředí.

Model by měl být také schopen určit výplň slov nebo pauzy a další zvuky, jako je kašel, aby se určila skutečná slova. Nakonec je klíčové spárovat jazykový model s akustickým modelem, aby systém dokázal převést slova a zvuky do smysluplných vět.

Odvětví využívající konverzační umělou inteligenci

V současné době se konverzační AI používá převážně jako Chatboti. Několik průmyslových odvětví však zavádí tuto technologii, aby získala obrovské výhody. Některá odvětví využívající konverzační AI jsou:

Zdravotní péče

Zdravotní konverzační Ai Konverzační umělá inteligence má obrovský dopad na sektor zdravotnictví. Konverzační umělá inteligence se ukázala jako přínosná pro pacienty, lékaře, personál, sestry a další zdravotnický personál.

Některé z výhod jsou

  • Zapojení pacienta ve fázi po léčbě
  • Chatboti pro plánování schůzek
  • Zodpovídání často kladených otázek a obecných dotazů
  • Hodnocení symptomů
  • Identifikujte pacienty kritické péče
  • Eskalace mimořádných případů

elektronický obchod

elektronický obchod Konverzační umělá inteligence pomáhá podnikům elektronického obchodování oslovit jejich zákazníky, poskytovat přizpůsobená doporučení a prodávat produkty.

Odvětví elektronického obchodování využívá výhod této technologie, která je nejlepší ve své třídě.

  • Shromažďování informací o zákaznících
  • Poskytněte relevantní informace o produktu a doporučení
  • Zlepšení spokojenosti zákazníků
  • Pomoc při zadávání objednávek a vracení zboží
  • Odpovězte na časté dotazy
  • Cross-sell a upsell produkty

Bankovnictví

Bankovní konverzační Ai Bankovní sektor nasazuje konverzační nástroje umělé inteligence ke zlepšení interakce se zákazníky, zpracování požadavků v reálném čase a poskytování zjednodušené a jednotné zákaznické zkušenosti napříč různými kanály.

  • Umožněte zákazníkům kontrolovat své zůstatky v reálném čase
  • Pomoc s vklady
  • Pomoc s podáním daňového přiznání a žádostí o úvěr
  • Zjednodušte bankovní proces zasíláním upomínek, upozornění a upozornění

Pojištění

Pojištění konverzační Ai Podobně jako bankovní sektor je i pojišťovnictví digitálně řízeno konverzační umělou inteligencí a sklízí její výhody. Například konverzační umělá inteligence pomáhá pojišťovnictví poskytovat rychlejší a spolehlivější prostředky pro řešení konfliktů a nároků.

  • Poskytujte doporučení týkající se zásad
  • Rychlejší vyřízení škod
  • Eliminujte čekací doby
  • Získejte zpětnou vazbu a recenze od zákazníků
  • Vytvořte povědomí zákazníků o zásadách
  • Spravujte rychlejší nároky a obnovení

Odvětví využívající konverzační Ai

Nabídka Shaip

Pokud jde o poskytování kvalitních a spolehlivých datových sad pro vývoj pokročilých řečových aplikací pro interakci mezi člověkem a strojem, Shaip zaujímá vedoucí postavení na trhu se svými úspěšnými nasazeními. S akutním nedostatkem chatbotů a řečových asistentů však společnosti stále více vyhledávají služby Shaip – ​​lídr na trhu – poskytuje přizpůsobené, přesné a kvalitní datové sady pro školení a testování pro projekty AI.

Ve společnosti Shaip vám nabízíme širokou sadu diverzifikovaných zvukových datových souborů pro zpracování přirozeného jazyka (NLP), které napodobují konverzace se skutečnými lidmi, aby oživily vaši umělou inteligenci (AI). Díky našemu hlubokému porozumění platformě Multilingual Conversational AI vám pomůžeme vytvořit modely řeči s podporou AI s maximální přesností se strukturovanými datovými sadami ve více jazycích z celého světa. Nabízíme vícejazyčné shromažďování zvuku, přepis zvuku a služby zvukových anotací na základě vašeho požadavku, přičemž plně přizpůsobíme požadovaný záměr, výroky a demografickou distribuci.

Kombinací zpracování přirozeného jazyka můžeme poskytovat personalizované zážitky tím, že pomáháme vyvíjet přesné řečové aplikace, které efektivně napodobují lidské konverzace. K poskytování vysoce kvalitních zákaznických zkušeností používáme spoustu špičkových technologií. NLP učí stroje interpretovat lidské jazyky a komunikovat s lidmi.

Případy použití Shaip

Přepis zvuku

Shaip je přední poskytovatel služeb přepisu zvuku, který nabízí různé řečové/audio soubory pro všechny typy projektů. Kromě toho Shaip nabízí 100% přepisovou službu vytvořenou lidmi pro převod audio a video souborů – rozhovorů, seminářů, přednášek, podcastů atd. do snadno čitelného textu.

Označování řeči

Shaip nabízí rozsáhlé služby označování řeči odborným oddělením zvuků a řeči ve zvukovém souboru a označením každého souboru. Přesným oddělením podobných zvukových zvuků a jejich anotací

Diarizace reproduktorů

Odbornost společnosti Shaip se rozšiřuje na nabídku vynikajících řešení diarizace reproduktorů segmentováním zvukové nahrávky na základě jejich zdroje. Kromě toho jsou přesně identifikovány a klasifikovány hranice reproduktorů, jako je reproduktor 1, reproduktor 2, hudba, hluk na pozadí, zvuky vozidel, ticho a další, aby se určil počet reproduktorů.

Klasifikace zvuku

Anotace začíná klasifikací zvukových souborů do předem určených kategorií. Kategorie závisí především na požadavcích projektu a obvykle zahrnují záměr uživatele, jazyk, sémantickou segmentaci, hluk na pozadí, celkový počet mluvčích a další.

Sbírka promluvy v přirozeném jazyce / probuzení slov

Těžko předvídat, že klient bude vždy volit podobná slova při pokládání dotazu nebo iniciování požadavku. Např. "Kde je nejbližší restaurace?" „Najít restaurace v okolí“ nebo „Je v okolí restaurace?“

Všechny tři výroky mají stejný záměr, ale jsou jinak formulovány. Prostřednictvím permutace a kombinace odborníci na konverzační ai specialisty ze společnosti Shaip identifikují všechny možné kombinace pro vyjádření stejného požadavku. Shaip shromažďuje a anotuje výroky a probouzecí slova se zaměřením na sémantiku, kontext, tón, dikci, načasování, přízvuk a dialekty.

Vícejazyčné zvukové datové služby

Vícejazyčný audio datové služby jsou další vysoce preferovanou nabídkou od společnosti Shaip, protože máme tým sběratelů dat, kteří shromažďují zvuková data ve více než 150 jazycích a dialektech po celém světě.

Detekce záměru

Lidské interakce a komunikace jsou často komplikovanější, než jim přiznáváme. A tato vrozená komplikace ztěžuje trénování modelu ML, aby přesně porozuměl lidské řeči.
Kromě toho mohou různí lidé ze stejné demografické nebo různých demografických skupin vyjadřovat stejný záměr nebo sentiment odlišně. Systém rozpoznávání řeči tedy musí být trénován, aby rozpoznal společný záměr bez ohledu na demografickou skupinu.

Aby bylo zajištěno, že můžete trénovat a rozvíjet špičkový model ML, naši logopedi poskytují rozsáhlé a různorodé soubory dat, které pomáhají systému identifikovat několik způsobů, jak lidské bytosti vyjadřují stejný záměr.

Klasifikace záměru

Podobně jako při identifikaci stejného záměru od různých lidí by vaši chatboti měli být také vyškoleni, aby kategorizovali komentáře zákazníků do různých kategorií – předem určených vámi. Každý chatbot nebo virtuální asistent je navržen a vyvinut se specifickým účelem. Shaip může podle potřeby klasifikovat záměr uživatele do předem definovaných kategorií.

Automatické rozpoznávání řeči nebo ASR

Rozpoznávání řeči“ označuje převod mluvených slov na text; nicméně rozpoznávání hlasu a identifikace mluvčího mají za cíl identifikovat jak mluvený obsah, tak identitu mluvčího. Přesnost ASR je dána různými parametry, tj. hlasitostí reproduktoru, hlukem na pozadí, nahrávacím zařízením atd.

Detekce tónů

Dalším zajímavým aspektem lidské interakce je tón – vnitřně rozpoznáváme význam slov v závislosti na tónu, s nímž jsou vyslovena. I když to, co říkáme, je důležité, jak tato slova říkáme, také vyjadřují význam.

Například jednoduchá fráze jako „Jaká radost!“ může být zvoláním štěstí a může být také zamýšleno jako sarkastické. Záleží na tónu a stresu.

'Co to děláš?'
'Co to děláš?'

Obě tyto věty mají přesná slova, ale důraz na slova je jiný a mění celý význam vět. Chatbot je trénován, aby identifikoval štěstí, sarkasmus, hněv, podrážděnost a další výrazy. Zde vstupuje do hry odbornost Shaipových řečových patologů a anotátorů.

Sběr dat zvuku / řeči

Pokud je nedostatek kvalitních datových sad řeči, výsledné řešení řeči může být plné problémů a postrádá spolehlivost. Shaip je jedním z mála poskytovatelů, kteří dodávají vícejazyčné zvukové sbírky, přepisy zvuku a anotační nástroje a služby, které jsou plně přizpůsobitelné pro daný projekt.

Na data řeči lze nahlížet jako na spektrum, od přirozené řeči na jednom konci k nepřirozené řeči na straně druhé. V přirozené řeči máte mluvčího mluvit spontánně konverzačním způsobem. Na druhou stranu je zvuk nepřirozené řeči omezen, když mluvčí čte scénář. Nakonec jsou mluvčí vyzváni, aby vyslovovali slova nebo fráze kontrolovaným způsobem uprostřed spektra.

Odbornost společnosti Shaip se rozšiřuje na poskytování různých typů datových sad řeči ve více než 150 jazycích

Skriptovaná řeč

Skriptovaná řeč
Sbírka

Spontánní řeč

Spontánní řeč
Sbírka

Přirozený jazyk

Sbírka promluvy/ Slova probuzení

Automatické rozpoznávání řeči (Asr)

Automatické rozpoznávání řeči (ASR)

Přetvoření

Přetvoření
Služby

Text na řeč

Převod textu na řeč
(TTS)

Skriptovaná data

Řečníci jsou požádáni, aby vyslovili konkrétní slova nebo fráze ze skriptu ve formátu skriptovaných řečových dat. Tento formát řízených dat obvykle zahrnuje hlasové příkazy, kde reproduktor čte z předem připraveného skriptu.

Ve společnosti Shaip poskytujeme skriptovanou datovou sadu pro vývoj nástrojů pro mnoho výslovností a tonality. Dobrá data řeči by měla obsahovat vzorky od mnoha mluvčích různých přízvukových skupin.

Spontánní data

Stejně jako ve scénářích ze skutečného světa jsou spontánní nebo konverzační data nejpřirozenější formou řeči. Data mohou být vzorky telefonických rozhovorů nebo rozhovorů.

Shaip poskytuje formát spontánní řeči pro vývoj chatbotů nebo virtuálních asistentů, kteří potřebují rozumět kontextovým konverzacím. Proto je datový soubor zásadní pro vývoj pokročilých a realistických chatbotů založených na umělé inteligenci.

Údaje o promluvách

Datová sada řečových projevů poskytovaná společností Shaip je jednou z nejžádanějších na trhu. Je to proto, že promluvy/probuzení spouští hlasové asistenty a vybízejí je, aby inteligentně reagovali na lidské dotazy.

Přetvoření

Naše znalost více jazyků nám pomáhá nabízet transkreační datové sady s rozsáhlými hlasovými ukázkami, které překládají frázi z jednoho jazyka do druhého při přísném zachování tonality, kontextu, záměru a stylu.

Data převodu textu na řeč (TTS).

Poskytujeme vysoce přesné vzorky řeči, které pomáhají vytvářet autentické a vícejazyčné produkty převodu textu na řeč. Kromě toho poskytujeme zvukové soubory s jejich přesně anotovanými přepisy bez šumu na pozadí.

Převod řeči na text

Shaip nabízí exkluzivní služby převodu řeči na text převodem nahrané řeči na spolehlivý text. Protože jde o součást technologie NLP a zásadní pro vývoj pokročilých řečových asistentů, zaměřuje se na slova, věty, výslovnost a dialekty.

Přizpůsobení sběru dat řeči

Řečové datové sady hrají klíčovou roli při vývoji a nasazení pokročilých konverzačních modelů umělé inteligence. Bez ohledu na účel vývoje řečových řešení však přesnost, účinnost a kvalita konečného produktu závisí na typu a kvalitě natrénovaných dat.

Některé organizace mají jasnou představu o typu dat, které potřebují. Většina si však plně neuvědomuje potřeby a požadavky svých projektů. Proto jim musíme poskytnout konkrétní představu o sběru zvukových dat metodologie používané Shaipem.

Demografie

Cílové jazyky a demografické údaje lze určit na základě projektu. Kromě toho lze data o řeči přizpůsobit na základě demografie, jako je věk, dosažené vzdělání atd. Země jsou dalším faktorem přizpůsobení při sběru dat vzorkování, protože mohou ovlivnit výsledek projektu.

S ohledem na požadovaný jazyk a dialekt se shromažďují zvukové ukázky pro daný jazyk a upravují se na základě požadované odbornosti – rodilí mluvčí nebo nerodilí mluvčí.

Velikost sbírky

Velikost zvukového vzorku hraje zásadní roli při určování výkonu projektu. Tedy celkový počet respondentů je třeba vzít v úvahu při sběru dat. The celkový počet výpovědí nebo je třeba vzít v úvahu i opakování řeči na účastníka nebo celkový počet účastníků.

Datový skript

Skript je jedním z nejdůležitějších prvků ve strategii sběru dat. Proto je nezbytné určit datový skript potřebný pro projekt – skriptovaná, nespisovaná, promluvy nebo slova probuzení.

Zvukové formáty

Zvuk řečových dat hraje zásadní roli při vývoji řešení pro rozpoznávání hlasu a zvuku. The kvalita zvuku a hluk na pozadí může ovlivnit výsledek modelového školení.

Sběr dat řeči by měl zajistit formát souboru, komprese, struktura obsahua požadavky na předběžné zpracování lze upravit tak, aby vyhovovaly požadavkům projektu.

Doručování zvukových souborů

Vysoce kritickou součástí sběru dat řeči je doručování zvukových souborů podle požadavků klienta. V důsledku toho jsou služby segmentace, přepisu a označování dat poskytované společností Shaip jedny z nejvyhledávanějších ze strany podniků pro jejich srovnávací kvalitu a škálovatelnost.

Navíc také sledujeme konvence pojmenovávání souborů pro okamžité použití a přísně dodržujte dodací lhůty pro rychlé nasazení.

Licencování dat zvuku / řeči

Shaip nabízí nepřekonatelné standardní datové sady řeči, které lze upravit tak, aby vyhovovaly specifickým potřebám vašeho projektu. Většina našich datových sad se vejde do každého rozpočtu a data jsou škálovatelná, aby splnila všechny budoucí požadavky projektu. Nabízíme přes 40 100 hodin standardních datových sad řeči ve více než 50 dialektech ve více než XNUMX jazycích. Poskytujeme také řadu typů zvuku, včetně spontánních, monologových, skriptovaných a probouzecích slov. Zobrazit celý Katalog dat.

Naše odbornost

0 +
Hodiny řeči shromážděny
0 +
Sběratelé dat
0 %
Vyhovuje PII
0 +
Podporované jazyky
> 0
Přijímání dat
0 +
Klientela Fortune 500

Podporované jazyky

Příběhy o úspěchu

Příběhy o úspěchu

Spolupracovali jsme s některými špičkovými podniky a značkami a poskytli jsme jim konverzační řešení AI nejvyšší úrovně.

Některé z našich úspěšných příběhů zahrnují např.

  • Vyvinuli jsme datovou sadu pro rozpoznávání řeči s více než 10,000 XNUMX hodinami vícejazyčných přepisů, konverzací a zvukových souborů, abychom mohli trénovat a budovat živého chatbota.
  • Vytvořili jsme vysoce kvalitní datovou sadu 1000 konverzací o 6 otáčkách na konverzaci použitou pro školení pojišťovacích chatbotů. 
  • Náš tým více než 3000 lingvistických odborníků poskytl více než 1000 hodin zvukových souborů a přepisů ve 27 rodných jazycích pro školení a testování digitálního asistenta.
  • Náš tým anotátorů a lingvistických odborníků také rychle shromáždil a dodal 20,000 27 a více hodin promluv ve více než XNUMX světových jazycích. 
  • Naše služby automatického rozpoznávání řeči jsou jednou z nejpreferovanějších v tomto odvětví. Poskytli jsme spolehlivě označené zvukové soubory, abychom zajistili zvláštní pozornost věnovanou výslovnosti, tónu a záměru pomocí široké škály přepisů a lexikonů z různých sad reproduktorů, abychom zlepšili spolehlivost modelů ASR. 

Naše úspěšné příběhy vycházejí z odhodlání našeho týmu poskytovat našim klientům vždy ty nejlepší služby s využitím nejnovějších technologií. To, co nás odlišuje, je to, že naše práce je podporována odbornými anotátory, kteří poskytují nezaujaté a přesné datové sady anotací zlatého standardu.

Náš tým pro shromažďování dat složený z více než 30,000 XNUMX přispěvatelů může získávat, škálovat a poskytovat vysoce kvalitní datové sady, které napomáhají rychlému nasazení modelů ML. Kromě toho pracujeme na nejnovější platformě založené na umělé inteligenci a jsme schopni poskytovat firmám zrychlená řešení řečových dat mnohem rychleji než naši nejbližší konkurenti.

závěr

Upřímně věříme, že tento průvodce byl pro vás vynalézavý a že jste na většinu svých otázek odpověděli. Pokud však stále nejste přesvědčeni o spolehlivém dodavateli, nehledejte dále.

My v Shaipu jsme přední společností s anotací dat. Máme odborníky v oboru, kteří rozumí datům a jejich spojeneckým obavám jako nikdo jiný. Mohli bychom být vašimi ideálními partnery, protože přinášíme kompetence, jako je závazek, důvěrnost, flexibilita a vlastnictví každého projektu nebo spolupráce.

Takže bez ohledu na typ dat, pro který chcete získat poznámky, můžete v našem týmu najít veteránský tým, který splní vaše požadavky a cíle. Získejte své modely AI optimalizované pro učení s námi.

Promluvme si

  • Registrací souhlasím se Shaipem Ochrana osobních údajů a Obchodní podmínky a poskytnout svůj souhlas s přijímáním B2B marketingové komunikace od společnosti Shaip.