Spraakassistent

Hoe begrijpen Siri en Alexa wat je zegt?

Stem assistenten misschien zijn het deze coole, overwegend vrouwelijke stemmen die reageren op uw verzoeken om het dichtstbijzijnde restaurant of de kortste route naar het winkelcentrum te vinden. Ze zijn echter meer dan alleen een stem. Er is een hoogwaardige spraakherkenningstechnologie met NLP, AI en spraaksynthese die uw stemverzoeken begrijpt en dienovereenkomstig handelt.

Door te fungeren als een communicatiebrug tussen u en de apparaten, zijn spraakassistenten de tool geworden die we gebruiken voor bijna al onze behoeften. Het is de tool die luistert, op intelligente wijze onze behoeften voorspelt en indien nodig actie onderneemt. Maar hoe doet het dit? Hoe doen populaire assistenten zoals Amazon Alexa, Apple Siri en Google Assistent begrijp ons? Laten we het uitzoeken.

Hier zijn een paar spraakgestuurde persoonlijke assistent statistieken die je versteld zullen doen staan. In 2019 was het totale aantal stemassistenten wereldwijd gekoppeld aan 2.45 miljard. Adem inhouden. Dit aantal zal naar verwachting bereiken 8.4 miljard tegen 2024 – meer dan de wereldbevolking.

Wat is een spraakassistent?

Een stemassistent is een applicatie of programma dat spraakherkenningstechnologie en natuurlijke taalverwerking gebruikt om menselijke spraak te herkennen, de woorden te vertalen, nauwkeurig te reageren en de gewenste acties uit te voeren. Spraakassistenten hebben de manier waarop klanten online zoeken en opdrachten geven drastisch veranderd. Bovendien heeft spraakassistenttechnologie onze alledaagse apparaten zoals smartphones, luidsprekers en wearables veranderd in intelligente toepassingen.

Aandachtspunten bij interactie met digitale assistenten

Het doel van stemassistenten is om het voor u gemakkelijker te maken om met uw apparaat te communiceren en de juiste reactie uit te lokken. Als dit echter niet gebeurt, kan het frustrerend worden.

Een eenzijdig gesprek voeren is niet leuk, en voordat het een schreeuwpartij kan worden met een niet-reagerende applicatie, zijn hier enkele dingen die je kunt doen.

  • Houd het laag en geef het tijd

    Door naar uw toon te kijken, wordt het werk gedaan, zelfs bij interactie met door kunstmatige intelligentie aangedreven spraakassistenten. In plaats van te schreeuwen tegen, zeg maar, Google Startpagina als het niet reageert, probeer dan op een neutrale toon te praten. Geef de machine vervolgens de tijd om uw opdrachten te verwerken.

  • Maak profielen voor gewone gebruikers

    Je kunt de stemassistent slimmer maken door profielen aan te maken voor degenen die hem regelmatig gebruiken, zoals je gezinsleden. Amazon's Alexakan bijvoorbeeld de stem van maximaal 6 personen herkennen.

  • Houd de verzoeken eenvoudig

    Je stemassistent, zoals Google Assistant, werkt misschien aan geavanceerde technologie, maar het kan zeker niet worden verwacht dat het een bijna mensachtig gesprek zal voeren. Wanneer de stemassistent de context niet kan begrijpen, zal hij over het algemeen geen nauwkeurig antwoord kunnen geven.

  • Wees bereid om verzoeken te verduidelijken

    Ja, als u bij de eerste keer een reactie kunt uitlokken, wees dan klaar om te herhalen of reageren om te verduidelijken. Probeer uw vragen te herformuleren, te vereenvoudigen of te herformuleren.

Hoe worden spraakassistenten (VA's) opgeleid?

Stemassistent trainen Ontwikkelen en trainen van een conversatie AI model vereist veel training, zodat de machine menselijke spraak, denken en reacties kan begrijpen en repliceren. Het trainen van een stemassistent is een complex proces dat voortkomt uit het verzamelen, annoteren, valideren en testen van spraak.

Voordat u een van deze processen uitvoert, is het van cruciaal belang om uitgebreide informatie over het project en de specifieke vereisten te verzamelen.

Vereisten verzamelen:

Om een ​​bijna mensachtig begrip en interactie mogelijk te maken, moet de ASR grote hoeveelheden spraakgegevens krijgen die voldoen aan de specifieke projectvereisten. Bovendien voeren verschillende stemassistenten verschillende taken uit en hebben ze elk een specifiek type training nodig.

Bijvoorbeeld een slimme luidspreker voor thuis, zoals Amazon Echo ontworpen om instructies te herkennen en erop te reageren, moet stemmen onderscheiden van andere geluiden, zoals blenders, stofzuigers, grasmaaiers en meer. Daarom moet het model worden getraind op spraakgegevens die in een vergelijkbare omgeving zijn gesimuleerd.

Laten we vandaag uw behoefte aan Conversational AI-trainingsgegevens bespreken.

Spraakverzameling

Spraakverzameling is essentieel omdat de stemassistent moet worden getraind in gegevens met betrekking tot de branche en het bedrijf dat hij bedient. tevens de spraakgegevens moeten voorbeelden hebben van relevante scenario's en de bedoeling van de klant om ervoor te zorgen dat de opdrachten en klachten gemakkelijk te begrijpen zijn.

Om een ​​spraakassistent van hoge kwaliteit voor uw klanten te ontwikkelen, zou u het model willen trainen op spraakvoorbeelden van de mensen die uw klanten vertegenwoordigen. Het type spraakgegevens dat u aanschaft, moet taalkundig en demografisch vergelijkbaar zijn met uw doelgroep.

Je zou moeten overwegen,

  • Leeftijd
  • Land
  • Geslacht
  • Kies 'n taal

Soorten spraakgegevens

Er kunnen verschillende soorten spraakgegevens worden gebruikt op basis van de projectvereisten en specificaties. Enkele voorbeelden van spraakgegevens zijn:

  • Gescripte spraak

    Gescripte spraak Spraakgegevens met vooraf geschreven en gescripte vragen of zinsdelen worden gebruikt om een ​​automatisch interactief stemresponssysteem te trainen. Voorbeelden van vooraf gescripte spraakgegevens zijn: 'Wat is mijn huidige banksaldo?' of 'Wanneer is de volgende vervaldatum voor mijn creditcardbetaling?'

  • Dialoogtoespraak

    Transcriptie van audio- en spraakgegevens Bij het ontwikkelen van een spraakassistent voor een klantenservicetoepassing is het essentieel om het model te trainen op een dialoog of gesprek tussen een klant en een bedrijf. Bedrijven gebruiken hun oproepdatabase met real-call-opnames om de modellen te trainen. Als gespreksopnames niet beschikbaar zijn of bij nieuwe productlanceringen, kunnen gespreksopnames in een gesimuleerde omgeving worden gebruikt om het model te trainen.

  • Spontane of niet-gescripte spraak

    Spontane spraak Niet alle klanten gebruiken het gescripte formaat van vragen aan hun stemassistenten. Daarom moeten specifieke spraaktoepassingen worden getraind op spontane spraakgegevens waarin de spreker zijn uitingen gebruikt om te converseren.

    Helaas is er meer spraakvariantie en taaldiversiteit, en het trainen van een model voor het identificeren van spontane spraak vereist enorme hoeveelheden gegevens. Maar wanneer? technologie onthoudt en past zich aan, het creëert een verbeterde spraakgestuurde oplossing.

Transcriptie en validatie van spraakgegevens

Nadat een verscheidenheid aan spraakgegevens is verzameld, moet deze nauwkeurig worden getranscribeerd. De nauwkeurigheid van de modeltraining hangt af van de nauwgezetheid van de transcriptie. Zodra de eerste transcriptieronde is voltooid, moet deze worden gevalideerd door een andere groep transcriptie-experts. De transcriptie moet pauzes, herhalingen en verkeerd gespelde woorden bevatten.

aantekening

Na de transcriptie van gegevens is het tijd voor annotatie en tagging.

Semantische annotatie

Zodra de spraakgegevens zijn getranscribeerd en gevalideerd; het moet worden geannoteerd. Op basis van het gebruik van de stemassistent moeten categorieën worden gedefinieerd, afhankelijk van de scenario's die mogelijk moeten worden ondersteund. Elke zin van de getranscribeerde gegevens wordt gelabeld onder een categorie op basis van betekenis en intentie.

Erkende entiteitsherkenning

Omdat het een stap voor de voorverwerking van gegevens is, houdt herkenning van entiteiten met een naam in dat essentiële informatie uit de getranscribeerde tekst wordt herkend en in vooraf gedefinieerde categorieën wordt ingedeeld.

NER gebruikt natuurlijke taalverwerking om NER uit te voeren door eerst entiteiten in de tekst te identificeren en deze in verschillende categorieën te plaatsen. De entiteiten kunnen alles zijn dat voortdurend wordt besproken of waarnaar in de tekst wordt verwezen. Het kan bijvoorbeeld een persoon, plaats, organisatie of uitdrukking zijn.

Humanisering van kunstmatige intelligentie

Spraakassistenten zijn niet meer weg te denken uit ons dagelijks leven. De reden voor deze fenomenale toename in acceptatie is dat ze een naadloze klantervaring bieden in elke fase van het verkooptraject. Een klant vraagt ​​om een ​​intuïtieve en begripvolle robot, en een bedrijf gedijt op een applicatie die zijn imago op internet niet aantast.

De enige mogelijkheid om dit te bereiken zou zijn om een ​​AI-aangedreven stemassistent te humaniseren. Het is echter een uitdaging om een ​​machine te trainen om menselijke spraak te begrijpen. De enige oplossing is echter om een ​​verscheidenheid aan spraakdatabases aan te schaffen en deze te annoteren om menselijke emoties, spraaknuances en sentiment nauwkeurig te detecteren.

Het assisteren van bedrijven bij het ontwikkelen van een hoogwaardige spraakassistent voor verschillende behoeften is Shaip - de veelgevraagde annotatieserviceprovider. Iemand kiezen met ervaring en een solide kennisbasis is altijd beter. Shaip heeft jarenlange toegewijde ervaring in verschillende industrieën om hun intelligente assistent mogelijkheden. Neem contact met ons op om te weten hoe we uw stemassistent-competenties kunnen verbeteren.

Sociale Share