Röstassistent

Hur förstår Siri och Alexa vad du säger?

Röstassistenter kan vara dessa coola, övervägande kvinnliga röster som svarar på dina önskemål om att hitta närmaste restaurang eller den kortaste vägen till köpcentret. Men de är mer än bara en röst. Det finns en avancerad röstigenkänningsteknik med NLP, AI och talsyntes som ger mening om dina röstförfrågningar och agerar därefter.

Genom att fungera som en kommunikationsbrygga mellan dig och enheterna har röstassistenter blivit det verktyg vi använder för nästan alla våra behov. Det är verktyget som lyssnar, intelligent förutsäger våra behov och vidtar åtgärder vid behov. Men hur gör den detta? Hur gillar populära assistenter Amazon Alexa Apple Siri och Google Assistant förstå oss? Låt oss ta reda på.

Här är några röststyrd personlig assistent statistik som kommer att förvirra dig. Under 2019 var det totala antalet röstassistenter globalt kopplat till 2.45 miljarder. Håll andan. Detta antal förutspås nå 8.4 miljarder år 2024 – mer än världens befolkning.

Vad är en röstassistent?

En röstassistent är en applikation eller ett program som använder röstigenkänningsteknik och naturligt språkbehandling för att känna igen mänskligt tal, översätta orden, svara korrekt och utföra önskade åtgärder. Röstassistenter har dramatiskt förändrat hur kunder söker och ger onlinekommandon. Dessutom har röstassistenttekniken förvandlat våra vardagliga enheter som smartphones, högtalare och bärbara enheter till intelligenta applikationer.

Punkter att tänka på när du interagerar med digitala assistenter

Syftet med röstassistenter är att göra det lättare för dig att interagera med din enhet och framkalla lämplig respons. Men när detta inte händer kan det bli frustrerande.

Att ha en ensidig konversation är inte kul, och innan det kan förvandlas till en ropande match med en applikation som inte svarar, här är några saker du kan göra.

  • Håll det nere och ge det tid

    Att titta på din ton får jobbet gjort – även när du interagerar med röstassistenter som drivs av artificiell intelligens. Istället för att skrika på, säg, Googles startsida När den inte svarar, försök att prata i en neutral ton. Ge sedan tid för maskinen att bearbeta dina kommandon.

  • Skapa profiler för vanliga användare

    Du kan göra röstassistenten smartare genom att skapa profiler för dem som regelbundet använder den, till exempel dina familjemedlemmar. Amazon Alexa, till exempel, kan känna igen rösten för upp till 6 personer.

  • Håll förfrågningarna enkla

    Din röstassistent, typ Google Assistant, kanske arbetar med avancerad teknik, men det kan absolut inte förväntas hålla igång en nästan mänsklig konversation. När röstassistenten inte kan förstå sammanhanget kommer den i allmänhet inte att kunna komma med ett korrekt svar.

  • Var villig att förtydliga önskemål

    Ja, om du kan få fram ett svar vid första gången, var redo att upprepa eller svara för att förtydliga. Försök omformulera, förenkla eller omformulera dina frågor.

Hur utbildas röstassistenter (VA)?

Utbildning röstassistent Utveckling och utbildning a konversations AI modellen kräver mycket träning så att maskinen kan förstå och replikera mänskligt tal, tänkande och svar. Att träna en röstassistent är en komplex process som flödar från talinsamling, anteckningar, validering och testning.

Innan någon av dessa processer påbörjas är det avgörande att samla in omfattande information om projektet och dess specifika krav.

Kravsamling

För att möjliggöra en nästan människoliknande förståelse och interaktion måste ASR matas med stora mängder taldata som tillgodoser de specifika projektkraven. Dessutom utför olika röstassistenter olika uppgifter, och var och en behöver en specifik typ av utbildning.

Till exempel en smart hemhögtalare som t.ex Amazon Echo designad för att känna igen och svara på instruktioner måste urskilja röster från andra ljud som blandare, dammsugare, gräsklippare och mer. Därför måste modellen tränas på taldata simulerad under en liknande miljö.

Låt oss diskutera dina Conversational AI Training Data-krav idag.

Talsamling

Talinsamling är viktigt eftersom röstassistenten bör utbildas i data relaterade till branschen och verksamheten den betjänar. Dessutom har taldata bör ha exempel på relevanta scenarier och kundens avsikt för att säkerställa att kommandon och klagomål är lätta att förstå.

För att utveckla en högkvalitativ röstassistent som serverar dina kunder, skulle du vilja träna modellen på talprover av personerna som representerar dina kunder. Den typ av taldata du skaffar bör likna din målgrupp språkligt och demografiskt.

Du bör överväga,

  • Ålder
  • Land
  • Kön
  • Språk

Typer av taldata

Olika taldatatyper kan användas baserat på projektets krav och specifikationer. Några av exemplen på taldata inkluderar

  • Skript tal

    Skript tal Taldata som innehåller förskrivna och skriptade frågor eller fraser används för att träna ett automatiskt interaktivt röstsvarssystem. Exempel på förskrivna taldata inkluderar "Vad är mitt nuvarande banksaldo?" eller "När är nästa förfallodatum för min kreditkortsbetalning?"

  • Dialogtal

    Ljud- och taldatatranskription När du utvecklar en röstassistent för en kundtjänstapplikation är det viktigt att träna modellen på en dialog eller konversation mellan en kund och ett företag. Företag använder sin samtalsdatabas med inspelningar av riktiga samtal för att träna modellerna. Om samtalsinspelningar inte är tillgängliga eller vid nya produktlanseringar kan samtalsinspelningar i en simulerad miljö användas för att träna modellen.

  • Spontant eller oskrivet tal

    Spontan-tal Alla kunder använder inte det skriptade formatet med frågor till sina röstassistenter. Det är därför som specifika röstapplikationer behöver tränas på spontan taldata där talaren använder sina yttranden för att konversera.

    Tyvärr finns det mer talvariationer och mångfald av språk, och att träna en modell för att identifiera spontant tal kräver enorma mängder data. Ändå, när tekniken minns och anpassar sigskapar den en förbättrad röstdriven lösning.

Transkription och validering av taldata

Efter att en mängd olika taldata har samlats in måste de transkriberas korrekt. Modellträningens noggrannhet beror på transkriptionens noggrannhet. När den första omgången av transkription är klar måste den valideras av en annan grupp av transkriptionsexperter. Transkriptionen ska innehålla pauser, upprepningar och felstavade ord.

anteckning

Efter transkriptionen av data är det dags för anteckning och taggning.

Semantisk kommentar

När taldata har transkriberats och validerats; det måste kommenteras. Baserat på användningsfallet för röstassistenten bör kategorier definieras beroende på de scenarier som den kan behöva stödja. Varje fras i de transkriberade data kommer att märkas under en kategori baserad på mening och avsikt.

Namngivet enhet erkännande

Eftersom det är ett dataförbearbetningssteg innebär namngiven enhetsigenkänning att känna igen väsentlig information från den transkriberade texten och klassificera dem i fördefinierade kategorier.

NER använder naturlig språkbehandling för att genomföra NER genom att först identifiera enheter i texten och dela in dessa i olika kategorier. Entiteterna kan vara vad som helst som ständigt diskuteras eller hänvisas till i texten. Det kan till exempel vara en person, plats, organisation eller uttryck.

Humanisering av artificiell intelligens

Röstassistenter har blivit en del av vår vardag. Anledningen till denna fenomenala ökning av användningen är att de erbjuder en sömlös kundupplevelse i varje steg av försäljningsresan. En kund kräver en intuitiv och förstående robot, och ett företag frodas på en applikation som inte försämrar sin image på internet.

Den enda möjligheten att uppnå detta skulle vara att humanisera en AI-driven röstassistent. Det är dock utmanande att träna en maskin att förstå mänskligt tal. Den enda lösningen är dock att skaffa en mängd olika taldatabaser och kommentera dem för att detektera mänskliga känslor exakt, talnyanser och känslor.

Att hjälpa företag att utveckla en avancerad röstassistent för olika behov är Shaip – ​​den eftertraktade leverantören av annoteringstjänster. Att välja någon med erfarenhet och en gedigen kunskapsbas är alltid bättre. Shaip har år av dedikerad erfarenhet catering till olika branscher för att förbättra deras intelligent assistent Förmågor. Kontakta oss för att veta hur vi kan förbättra dina röstassistentkompetenser.

Social Dela