Den kompletta guiden till konversations-AI

Den ultimata köparguiden 2022

Beskrivning

Nej stannar man nu för tiden för att fråga när senast du pratade med en chatbot eller en virtuell assistent var? Istället har maskiner spelat vår favoritlåt och snabbt identifierat en lokal kinesisk plats som levererar till din adress och hanterar förfrågningar mitt i natten – med lätthet.

Ai träningsdata
Conversational Ai Köpguide
Läs Köpguiden, eller ladda ner en PDF-version.

Den globala konversations-AI-marknaden värderades till 6.8 miljarder USD 2021. Den förväntas växa till $ 18.4 miljard vid 2026 vid en CAGR på 21.8 %. Ursprungligen utvecklat som ett underhållande husdjur, konversations AI har vuxit fenomenalt genom åren.

Även om konversations-AI har blivit en del av det digitala ekosystemet, finns det en brist på medvetenhet bland användarna – 63% av användarna är omedvetna om att de redan använder AI i sina dagliga liv. Men bristen på förståelse har inte avskräckt människor från att använda dessa Conversational AI-system. Chatbots är förmodligen de mest populära exemplen på konversations-AI, och de förväntas bevittna en 100% ökning vid adoption under de kommande 2 – 5 åren.

I en Gartner undersökning, identifierade många företag chatbots som den primära AI-applikation som används av deras organisation. Och att år 2022 kommer nästan 70 % av tjänstemännen att interagera med virtuella konversationsplattformar för sitt dagliga arbete.

Låt oss titta på typerna av konversations-AI och varför den får enorm betydelse i det större tekniska spektrumet.

Vad är Conversational Ai

Vem är den här guiden för?

Denna omfattande guide är avsedd för:

  • Alla ni entreprenörer och soloprenörer som regelbundet knastrar enorma mängder data
  • AI och maskininlärning eller proffs som kommer igång med processoptimeringstekniker
  • Projektledare som har för avsikt att implementera en snabbare time-to-market för sina AI-modeller eller AI-drivna produkter
  • Och teknikentusiaster som gillar att komma in i detaljerna i de lager som är involverade i AI-processer.
Insamling av taldata

Vad är Conversational AI

Ett programmatiskt och intelligent sätt att erbjuda en konversationsupplevelse för att efterlikna konversationer med riktiga människor, genom digital och telekommunikationsteknik.

källa: Deloitte: Digital Age Conversational AI

Konversationell artificiell intelligens (AI) eller chatbots eller virtuella assistenter eller digitala assistenter är tekniker som gör det möjligt för människor och datorer att effektivt kommunicera genom text eller tal. Stora volymer ljud- och textdata används för att träna ML- och NLP-modeller som hjälper till att imitera mänskliga konversationer samtidigt som de känner igen mänskligt tal eller textmönster, identifierar deras avsikt och betydelse på olika språk.

Typer av konversations-AI

Konversations-AI:er ger olika fördelar för företag beroende på behov och design. Därför, innan du utvecklar en viss typ av chatbot eller virtuell assistent, är det viktigt att förstå vilka typer av Conversational AI som för närvarande används.

Typer av konversation Ai Att välja lämplig modell beror främst på dina affärsmål. Anta till exempel att du utvecklar en chatbot för detaljhandeln. I så fall kanske du klarar dig bra med en AI- eller hybridtyp eftersom chatbotarna måste interagera med användare, identifiera avsikter och ge vägledning för deras shopping.

Å andra sidan, om du utvecklar FAQ-chatbots kan en regelbaserad algoritm fungera bra. De tre huvudtyperna av Conversational AI är regelbaserad, artificiell intelligens och hybrider. Låt oss titta på var och en i detalj.

Regelbaserad

Även kallade beslutsträdsbotar, de regelbaserade chatbotarna följer en fördefinierad regel. Efter en konversationsstruktur av typen beslutsträd kartlägger chatboten hela konversationen i ett flödesschema med hjälp av en serie regler som hjälper chatboten att lösa specifika problem. Eftersom reglerna ligger till grund för de problem och lösningar chatboten är bekant med, förutser den frågorna och ger förinställda svar.

Serien av regler kan vara enkla eller komplicerade. Chatboten är dock inte utrustad för att svara på frågor utanför reglernas omfattning. Dessa chatbots kan bara svara på frågor som passar in i de tränade scenarierna.
Att träna en regelbaserad chatbot är enklare, snabbare och enklare att integrera med äldre system. Men dessa chatbots kan inte lära sig genom interaktioner, vilket begränsar deras utrymme för personalisering och flexibilitet.

AI/NLP

Som namnet antyder använder AI chatbots maskininlärning och naturlig språkbehandling att förstå användarens sammanhang och avsikt innan du svarar. AI-drivna chatbots kan formulera även komplexa naturliga språksvar baserat på användarfrågor.

Med sin förmåga att förstå avsikt och sammanhang kan AI-chatbots tillgodose användarnas komplexa frågor och anpassa konversationen utifrån användarnas behov.

Det kan ta längre tid att träna AI-chatbotar än regelbaserade chatbots, men de levererar mycket pålitliga och anpassade svar när de väl har tränats.

AI-chatbots ger en förbättrad användarupplevelse genom att lära sig av tidigare interaktioner, förstå användarbeteende och rita mönster och förstå olika språk med hjälp av avancerade beslutsfärdigheter.

Skillnad mellan AI och regelbaserad chatbot

AI/NLP ChatbotRegelbaserad chatbot
Förstår och interagerar med röst- och textkommandonFörstår och interagerar endast med textkommandon
Kan förstå sammanhanget och tolka avsikten i ett samtalKan följa förutbestämt chattflöde den har tränats på
Designad för att ha konversationsdialogerDesignad för att vara rent navigerande
Fungerar på flera gränssnitt som bloggar och virtuella assistenterFungerar endast som ett chattstödsgränssnitt
Kan lära av interaktioner, samtalDen följer en förutformad uppsättning regler och måste konfigureras med nya uppdateringar
Kräver massor av tid, data och resurser för att tränaSnabbare och billigare att träna
Kan ge anpassade svar baserat på interaktionernaUtför förutsägbara uppgifter
Idealisk för komplexa projekt som kräver avancerat beslutsfattandeIdealisk för mer enkla och väldefinierade användningsfall


Hybrid

Hybridchattbotarna använder NLP och regelbaserade algoritmer för att ge specifika svar på användarfrågor med den regelbaserade algoritmen och använder NLP för att förstå avsikt.

Istället för att ställa regelbaserad mot AI-chatbotar är det lättare att ta det bästa av båda för att ge en förbättrad användarupplevelse. Hybridmodellen är perfekt för att utveckla uppgiftsbaserade projekt och samtalsupplevelser.

Fördelar med Conversational AI

Den globala chatbotmarknaden förutspås växa från 190.8 miljoner dollar 2016 till 1.25 miljarder dollar till 2025. Den här statistiken visar hur företag investerar mycket i chatbotteknik och marknaden.

Den dramatiska användningen av denna teknik kan tillskrivas att de blivit avancerade och intuitiva och minskar utvecklings- och driftsättningskostnaderna.

Titta först på denna innovativa tekniks betydande fördelar i detalj.

Fördelar med Conversational Ai i maskininlärning

Ger personliga konversationer över flera kanaler

Dagens bemyndigade kunder förväntar sig problemfri kundservice från organisationer oavsett deras storlek och kapacitet. Conversational AI hjälper dessa organisationer att tillhandahålla kundservice i toppklass genom personliga samtal över flera kanaler.

Kunder kan njuta av en sömlös personlig resa även när de går från en social mediakonversation till en live webbchatt.

Skala sömlöst för att möta höga samtalsvolymer

Helpdesk En plötslig ökning av samtalsvolymen förväntas, och en Conversational AI kan hjälpa kundtjänstteam att hantera sådana toppar. En konversations-AI kan separera interaktioner baserat på kundens avsikt, krav, tidigare samtalshistorik, känslor och känslor. En chatbot kan hjälpa till att kategorisera samtal med lågt värde från samtal med högt värde, dirigera dem med lågt värde till virtuella assistenter och säkerställa att liveagenter hanterar de mer kritiska samtalen.

Chatbots kan hjälpa företag att minska kundtjänstförfrågningars interaktion och svarstid. Genom att dramatiskt minska tiden som läggs på supportsamtal, förutspås det att 2023 företag kan spara mer än 2.5 miljarder dollar timmar inom detaljhandeln, bank- och hälsovårdssektorerna.

Ge kundtjänst ett snäpp högre

Kundupplevelse har blivit en av de största skillnaderna inom varumärken. Så det är inte konstigt varför varumärken trängs mot varandra för att ge användarna en minnesvärd upplevelse. Conversational AI hjälper varumärken att leverera en positiv upplevelse.

Förutom personliga konversationer får kunderna också omedelbara, trovärdiga svar på sina frågor hela tiden. Företag kan utveckla kundcentrerade svar på användarfrågor med hjälp av taligenkänningsteknik. Chatbots kan hjälpa till genom att analysera sentiment, känslor och uppsåt, minska hjälpen med live-agenter och öka upplösningen vid första kontakten.

Hjälp med marknadsföring och försäljning

Att marknadsföra ett varumärke till en publik är en utmanande uppgift. Ändå använder företag Conversational AI för att skapa en unik identitet för varumärken och utveckla en konkurrensfördel över marknaden. Företag levererar också riktade marknadsförings- och konverteringstekniker.

När du tar med en AI-baserad chatbot till marknadsföringsmixen kan du utveckla en omfattande köparprofil, få tillgång till deras köppreferenser och designa personligt innehåll anpassat efter deras behov.

Automatisera kundvård (kostnadsbesparing)

En annan fördel med att använda chatbots är kostnadseffektivitet. År 2022 förutspåddes det att chatbots kunde hjälpa företag att minska sina kostnader med $ 8 miljarder per år. Företag kan utveckla chatbots för att hantera mer enkla och komplexa frågor istället för att kontinuerligt utbilda grupper av kundtjänstagenter för att möta kundernas föränderliga behov. Även om de initiala implementeringskostnaderna kan vara höga, uppväger fördelarna eventuella implementeringshickar.

Minska vanliga datautmaningar i konversations-AI

Conversational AI förvandlar dynamiskt kommunikation mellan människa och dator. Och många företag är angelägna om att utveckla avancerade konversations-AI-verktyg och applikationer som kan förändra hur affärer görs. Innan du utvecklar en chatbot som kan underlätta bättre kommunikation mellan dig och dina kunder måste du dock titta på de många utvecklingsfällor du kan möta.

Språkmångfald

Språkmångfald Att utveckla en chattassistent som kan tillgodose flera språk är utmanande. Dessutom gör den stora mångfalden av globala språk det till en utmaning att utveckla en chatbot som sömlöst ger kundservice till alla kunder.

2022, cirka 1.5 miljarder människor talade engelska över hela världen, följt av kinesisk mandarin med 1.1 miljarder talare. Även om engelska är det mest talade och studerade främmande språket globalt, bara ca 20% av världens befolkning talar det. Det gör att resten av världens befolkning – 80 % – talar andra språk än engelska. Så när du utvecklar en chatbot måste du också ta hänsyn till språklig mångfald.

Språkvariabilitet

Människor talar olika språk och samma språk olika. Tyvärr är det fortfarande omöjligt för en maskin att helt förstå talspråkets variation, med hänsyn till känslor, dialekter, uttal, accenter och nyanser.

Våra ord och språkval återspeglas också i hur vi skriver. En maskin kan förväntas förstå och uppskatta språkets variation endast när en grupp annotatorer tränar den på olika taldatauppsättningar.

Dynamik i tal

En annan stor utmaning i att utveckla en konversations-AI tar med taldynamiken i striden. Till exempel använder vi flera fillers, pauser, meningsfragment och otydliga ljud när vi pratar. Dessutom är tal mycket mer komplext än det skrivna ordet eftersom vi inte brukar pausa mellan varje ord och betona rätt stavelse.

När vi lyssnar på andra, tenderar vi att härleda avsikten och meningen med deras samtal med hjälp av vår livslängd av erfarenheter. Som ett resultat kontextualiserar och förstår vi deras ord även när det är tvetydigt. En maskin klarar dock inte av denna kvalitet.

Bullriga data

Bullriga data eller bakgrundsljud är data som inte ger värde till konversationerna, som dörrklockor, hundar, barn och andra bakgrundsljud. Därför är det viktigt att skrubba eller filtrera ljudfiler av dessa ljud och träna AI-systemet att identifiera de ljud som spelar roll och de som inte gör det.

För- och nackdelar med olika taldatatyper

Fördelar &Amp; Nackdelar med olika taldataset Att bygga ett AI-drivet röstigenkänningssystem eller en konversations-AI kräver massor av tränings- och testdatauppsättningar. Det är dock inte lätt att ha tillgång till sådana kvalitetsdatauppsättningar – pålitliga och uppfylla dina specifika projektbehov. Ändå finns det tillgängliga alternativ för företag som letar efter utbildningsdatauppsättningar, och varje alternativ har fördelar och nackdelar.

Om du letar efter en generisk datauppsättningstyp, har du många alternativ för offentligt tal tillgängliga. Men för något mer specifikt och relevant för ditt projektkrav kan du behöva samla in och anpassa det på egen hand.

Anpassade röstdataset

  1. Proprietära taldata

    Det första stället att leta är ditt företags egna data. Men eftersom du har den lagliga rätten och samtycket att använda dina kundtalsdata, skulle du kunna använda denna enorma datauppsättning för att träna och testa dina projekt.

    Fördelar:

    • Inga ytterligare kostnader för insamling av utbildningsdata
    • Utbildningsdata är sannolikt relevant för ditt företag
    • Taldata har också naturlig bakgrundsakustik, dynamiska användare och enheter.

    Nackdelar:

    • Att använda sådan data kan kosta dig massor av pengar på tillstånd att spela in och använda.
    • Taldata kan ha språkliga, demografiska eller kundbasbegränsningar
    • Data kan vara gratis, men du betalar fortfarande för bearbetning, transkription, taggning och mer.
  2. Offentliga datamängder

    Offentliga taldatauppsättningar är ett annat alternativ om du inte tänker använda din. Dessa datauppsättningar är en del av det offentliga och skulle kunna samlas in för projekt med öppen källkod.

    Fördelar:

    • Offentliga datauppsättningar är gratis och idealiska för lågbudgetprojekt
    • De är tillgängliga för omedelbar nedladdning
    • Offentliga datauppsättningar finns i en mängd olika skriptade och oskriptade exempeluppsättningar.

    Nackdelar:

    • Kostnaderna för bearbetning och kvalitetssäkring kan bli höga
    • Kvaliteten på datauppsättningar för offentligt tal varierar i betydande grad
    • De talprover som erbjuds är vanligtvis generiska, vilket gör dem olämpliga för att utveckla specifika talprojekt
    • Datauppsättningarna är vanligtvis partiska mot det engelska språket
  3. Färdigförpackade/av hyllan datamängder

    Utforska färdigförpackade datauppsättningar är ett annat alternativ om offentliga data eller proprietära insamling av taldata passar inte dina behov.

    Säljaren har samlat in färdigpaketerade taldatauppsättningar för det specifika syftet att sälja vidare till kunder. Denna typ av datauppsättning kan användas för att utveckla generiska applikationer eller specifika ändamål.

    Fördelar:

    • Du kan få tillgång till en datauppsättning som passar ditt specifika behov av taldata
    • Det är billigare att använda en färdigförpackad datauppsättning än att samla in din egen
    • Du kanske kan få tillgång till datasetet snabbt

    Nackdelar:

    • Eftersom datamängden är förpackad är den inte anpassad till dina projektbehov.
    • Dessutom är datasetet inte unikt för ditt företag eftersom alla andra företag kan köpa det.
  4. Välj anpassade insamlade datauppsättningar

    När du bygger en talapplikation skulle du behöva en utbildningsdatauppsättning som uppfyller alla dina specifika krav. Det är dock högst osannolikt att du får tillgång till en färdigförpackad datauppsättning som tillgodoser de unika kraven i ditt projekt. Det enda tillgängliga alternativet skulle vara att skapa din datauppsättning eller skaffa datauppsättningen genom tredjepartslösningsleverantörer.

    Datauppsättningarna för dina tränings- och testbehov är helt anpassningsbara. Du kan inkludera språkdynamik, taldatavariation och tillgång till olika deltagare. Dessutom kan datasetet skalas för att möta dina projektkrav i tid.

    Fördelar:

    • Datauppsättningar samlas in för ditt specifika användningsfall. Risken för att AI-algoritmer avviker från de avsedda resultaten minimeras.
    • Kontrollera och minska bias i AI-data

    Nackdelar:

    • Datauppsättningarna kan vara kostsamma och tidskrävande; men fördelarna överväger alltid kostnaderna.

Konversations AI-användningsfall

En värld av möjligheter för taldataigenkänning och röstapplikationer är enorm, och de används i flera branscher för en uppsjö av applikationer.

Smarta hushållsapparater/enheter

I Voice Consumer Index 2021 rapporterades det att nära 66 % av användarna från USA, Storbritannien och Tyskland interagerade med smarta högtalare, och 31 % använde någon form av röstteknik varje dag. Dessutom svarar smarta enheter som tv-apparater, lampor, säkerhetssystem och andra på röstkommandon tack vare röstigenkänningsteknik.

Röstsökningsapplikation

Röstsökning är en av de vanligaste tillämpningarna av konversations-AI-utveckling. Ungefär 20 % av alla sökningar som görs på Google kommer från dess teknik för röstassistent. 74% av de tillfrågade i en undersökning sa att de använde röstsökning under den senaste månaden.

Konsumenter förlitar sig i allt högre grad på röstsökning för sin shopping, kundsupport, lokalisering av företag eller adresser och att göra förfrågningar.

Helpdesk

Kundsupport är ett av de mest framträdande användningsfallen av taligenkänningsteknik eftersom det hjälper till att förbättra kundens shoppingupplevelse överkomligt och effektivt.

Sjukvård

Den senaste utvecklingen av konversationsbaserade AI-produkter ser en betydande fördel för vården. Det används flitigt av läkare och annan medicinsk personal för att fånga röstanteckningar, förbättra diagnoser, ge konsultation och upprätthålla kommunikation mellan patient och läkare.

Säkerhetsapplikationer

Röstigenkänning ser ytterligare ett användningsfall i form av säkerhetsapplikationer där programvaran bestämmer individers unika röstegenskaper. Det tillåter inträde eller åtkomst till applikationer eller lokaler baserat på röstmatchningen. Röstbiometri eliminerar identitetsstöld, dubbelarbete och datamissbruk.

Röstkommandon för fordon

Fordon, mestadels bilar, har röstigenkänningsprogram som svarar på röstkommandon som förbättrar fordonssäkerheten. Dessa konversations-AI-verktyg accepterar enkla kommandon som att justera volymen, ringa samtal och välja radiostationer.

Infotainment i bilen

Effektiviteten och noggrannheten hos en röstaktiverad bilinstrumentbräda beror på hur den har tränats för att höra användarens röst i så många bullriga miljöer som möjligt. Röstsystemet i bilens instrumentbräda ska kunna försäkra sig om förarens röst korrekt och svara på instruktioner genom okända bakgrundsljud som trafikljud, regn, åska, andra passagerarröster med mera.

Home Smart Speaker

Röstassistenter bör utbildas omfattande i flera röstdatauppsättningar för att identifiera talaren och förstå instruktionerna genom att urskilja talarens röst från bakgrundsljud som köksmixern, lekande barn, svag trafik eller en gräsklippare. Det är viktigt att träna modellen på datauppsättningar som har simulerat sådana akustiska miljöer för bättre prestanda.

Modellen ska också kunna bestämma ordfyllare eller pauser och andra ljud som hosta för att bestämma faktiska ord. Slutligen är det avgörande att para ihop språkmodellen med den akustiska modellen så att systemet kan omvandla orden och ljuden till meningsfulla meningar.

Branscher som använder Conversational AI

För närvarande används konversations-AI övervägande som chatbots. Men flera industrier implementerar denna teknik för att få enorma fördelar. Några av de branscher som använder konversations-AI är:

Sjukvård

Healthcare Conversational Ai Conversational AI har en enorm inverkan på sjukvårdssektorn. Conversational AI har visat sig vara fördelaktigt för patienter, läkare, personal, sjuksköterskor och annan medicinsk personal.

Några av fördelarna är

  • Patientengagemang i efterbehandlingsfasen
  • Mötesschemaläggning chatbots
  • Svara på vanliga frågor och allmänna frågor
  • Bedömning av symptom
  • Identifiera intensivvårdspatienter
  • Upptrappning av akuta fall

E-handel

E-handel Conversational AI hjälper e-handelsföretag att engagera sig med sina kunder, ge skräddarsydda rekommendationer och sälja produkter.

E-handelsbranschen drar nytta av fördelarna med denna klassens bästa teknik.

  • Samla in kundinformation
  • Ge relevant produktinformation och rekommendationer
  • Förbättra kundnöjdheten
  • Hjälper till med beställningar och returer
  • Svar på vanliga frågor
  • Korsförsäljning och merförsäljning av produkter

Banking

Banking Conversational Ai Banksektorn använder konversationsverktyg för AI för att förbättra kundinteraktioner, bearbeta förfrågningar i realtid och ge en förenklad och enhetlig kundupplevelse över flera kanaler.

  • Låt kunderna kontrollera sina saldon i realtid
  • Hjälp med insättningar
  • Hjälpa till med att lämna in skatter och ansöka om lån
  • Effektivisera bankprocessen genom att skicka räkningspåminnelser, aviseringar och varningar

Försäkring

Försäkring Conversational Ai I likhet med banksektorn drivs försäkringsbranschen också digitalt av konversations-AI och skördar dess fördelar. Till exempel hjälper konversations-AI försäkringsbranschen att tillhandahålla snabbare och mer pålitliga sätt att lösa konflikter och anspråk.

  • Ge policyrekommendationer
  • Snabbare skadereglering
  • Eliminera väntetider
  • Samla in feedback och recensioner från kunder
  • Skapa kundmedvetenhet om policyer
  • Hantera snabbare anspråk och förnyelse

Branscher som använder Conversational Ai

Shaip erbjudande

När det gäller att tillhandahålla kvalitativa och tillförlitliga datauppsättningar för utveckling av avancerade talapplikationer för interaktion mellan människa och maskin, har Shaip varit ledande på marknaden med sina framgångsrika implementeringar. Men med en akut brist på chatbotar och talassistenter söker företag i allt högre grad tjänster av Shaip – ​​marknadsledaren – för att tillhandahålla anpassade, exakta och kvalitetsdatauppsättningar för utbildning och testning för AI-projekt.

På Shaip erbjuder vi dig en bred uppsättning diversifierad ljuddataset för Natural Language Processing (NLP) som efterliknar konversationer med riktiga människor för att ge din artificiella intelligens (AI) liv. Med vår djupa förståelse av Multilingual Conversational AI-plattformen hjälper vi dig att bygga AI-aktiverade talmodeller, med yttersta precision med strukturerade datauppsättningar på flera språk från hela världen. Vi erbjuder flerspråkig ljudinsamling, ljudtranskription och ljudkommentarer baserat på dina krav, samtidigt som vi helt anpassar önskad avsikt, yttranden och demografisk distribution.

Genom att kombinera naturlig språkbehandling kan vi tillhandahålla personliga upplevelser genom att hjälpa till att utveckla korrekta talapplikationer som effektivt efterliknar mänskliga konversationer. Vi använder en mängd avancerade teknologier för att leverera högkvalitativa kundupplevelser. NLP lär maskiner att tolka mänskliga språk och interagera med människor.

Shaip Användningsfall

Ljudtranskription

Shaip är en ledande leverantör av ljudtransskriptionstjänster som erbjuder en mängd olika tal-/ljudfiler för alla typer av projekt. Dessutom erbjuder Shaip en 100 % mänskligt genererad transkriptionstjänst för att konvertera ljud- och videofiler – intervjuer, seminarier, föreläsningar, podcasts etc. till lättläslig text.

Talmärkning

Shaip erbjuder omfattande talmärkningstjänster genom att sakkunnigt separera ljud och tal i en ljudfil och märka varje fil. Genom att exakt separera liknande ljudljud och kommentera dem,

Speaker Diarization

Shaips expertis sträcker sig till att erbjuda utmärkta högtalardiariseringslösningar genom att segmentera ljudinspelningen baserat på deras källa. Dessutom identifieras och klassificeras högtalargränserna exakt, såsom högtalare 1, högtalare 2, musik, bakgrundsljud, fordonsljud, tystnad med mera, för att bestämma antalet högtalare.

Ljudklassificering

Anteckningar börjar med att klassificera ljudfiler i förutbestämda kategorier. Kategorierna beror främst på projektets krav, och de inkluderar vanligtvis användarens avsikt, språk, semantisk segmentering, bakgrundsljud, det totala antalet talare med mera.

Samling av naturliga språkyttringar/ uppvaknande ord

Det är svårt att förutse att klienten alltid kommer att välja liknande ord när han ställer en fråga eller initierar en förfrågan. T.ex. "Var är närmaste restaurang?" "Hitta restauranger nära mig" eller "Finns det en restaurang i närheten?"

Alla tre yttranden har samma avsikt men är olika formulerade. Genom permutation och kombination kommer experterna på Shaip att identifiera alla möjliga kombinationer för att formulera samma begäran. Shaip samlar in och kommenterar yttranden och väckande ord, med fokus på semantik, sammanhang, tonfall, diktion, timing, stress och dialekter.

Flerspråkiga ljuddatatjänster

Flerspråkig ljuddatatjänster är ett annat mycket föredraget erbjudande från Shaip, eftersom vi har ett team av datainsamlare som samlar in ljuddata på över 150 språk och dialekter över hela världen.

Avsiktsdetektering

Mänsklig interaktion och kommunikation är ofta mer komplicerad än vi ger dem kredit för. Och denna medfödda komplikation gör det svårt att träna en ML-modell för att förstå mänskligt tal korrekt.
Dessutom kan olika personer från samma demografiska eller olika demografiska grupper uttrycka samma avsikt eller känslor på olika sätt. Så, taligenkänningssystemet måste tränas för att känna igen gemensamma avsikter oavsett demografi.

För att säkerställa att du kan träna och utveckla en förstklassig ML-modell tillhandahåller våra logopeder omfattande och mångsidiga datauppsättningar för att hjälpa systemet att identifiera de olika sätt som människor uttrycker samma avsikter på.

Syfte Klassificering

På samma sätt som att identifiera samma avsikt från olika personer, bör dina chatbots också tränas för att kategorisera kundkommentarer i olika kategorier – förutbestämda av dig. Varje chatbot eller virtuell assistent är designad och utvecklad med ett specifikt syfte. Shaip kan klassificera användarens avsikt i fördefinierade kategorier efter behov.

Automatisk taligenkänning eller ASR

Taligenkänning” syftar på att konvertera talade ord till text; dock syftar röstigenkänning & talaridentifiering till att identifiera både talat innehåll och talarens identitet. ASR:s noggrannhet bestäms av olika parametrar, dvs högtalarvolym, bakgrundsljud, inspelningsutrustning etc.

Tondetektering

En annan intressant aspekt av mänsklig interaktion är ton – vi känner igen innebörden av ord beroende på vilken ton de uttalas med. Även om det vi säger är viktigt, förmedlar hur vi säger de orden också mening.

Till exempel en enkel fras som "Vilken glädje!" kan vara ett utrop av lycka och kan också vara tänkt att vara sarkastisk. Det beror på tonen och stressen.

'Vad gör du?'
'Vad gör du?'

Båda dessa meningar har de exakta orden, men betoningen på orden är annorlunda, vilket förändrar hela meningen med meningarna. Chatboten är tränad att identifiera lycka, sarkasm, ilska, irritation och fler uttryck. Det är där expertisen hos Shaips logopeder och annotatorer kommer in i bilden.

Insamling av ljud/tal

När det råder brist på högkvalitativa taluppsättningar kan den resulterande tallösningen vara full av problem och bristande tillförlitlighet. Shaip är en av få leverantörer som levererar flerspråkiga ljudsamlingar, ljudtranskription och anteckningsverktyg och tjänster som är helt anpassningsbara för projektet.

Taldata kan ses som ett spektrum, från naturligt tal i ena änden till onaturligt tal i den andra. I naturligt tal har du talaren som pratar på ett spontant konversationssätt. Å andra sidan låter onaturligt tal begränsat när talaren läser av ett manus. Slutligen uppmanas talare att uttala ord eller fraser på ett kontrollerat sätt mitt i spektrumet.

Shaips expertis sträcker sig till att tillhandahålla olika typer av taldatauppsättningar på över 150 språk

Skript tal

Skript tal
Samling

Spontan-tal

Spontant tal
Samling

Naturligt språkuttryck

Yttrandesamling/ Väckningsord

Automatiserad taligenkänning (Asr)

Automatiserad taligenkänning (ASR)

Transcreation

Transcreation
Tjänster

Text till tal

Text-till-tal
(TTS)

Skriptdata

Talarna uppmanas att uttala specifika ord eller fraser från ett manus i ett manusformat taldataformat. Detta kontrollerade dataformat inkluderar vanligtvis röstkommandon där talaren läser från ett förberett manus.

På Shaip tillhandahåller vi en skriptdatauppsättning för att utveckla verktyg för många uttal och tonalitet. Bra taldata bör innehålla prover från många talare med olika accentgrupper.

Spontana data

Precis som i verkliga scenarier är spontana eller konversationsdata den mest naturliga formen av tal. Uppgifterna kan vara exempel på telefonsamtal eller intervjuer.

Shaip tillhandahåller ett spontant talformat för att utveckla chatbotar eller virtuella assistenter som behöver förstå kontextuella konversationer. Därför är datasetet avgörande för att utveckla avancerade och realistiska AI-baserade chatbots.

Yttrandedata

Taldataset för yttranden som tillhandahålls av Shaip är en av de mest eftertraktade på marknaden. Det beror på att yttranden/vakna ord utlöser röstassistenter och uppmanar dem att svara intelligent på mänskliga frågor.

Transcreation

Vår flerspråkiga kunskaper hjälper oss att erbjuda transcreation datamängder med omfattande röstprover som översätter en fras från ett språk till ett annat samtidigt som tonaliteten, sammanhanget, avsikten och stilen strikt bibehålls.

Text-till-tal-data (TTS).

Vi tillhandahåller mycket exakta talexempel som hjälper till att skapa autentiska och flerspråkiga text-till-tal-produkter. Dessutom tillhandahåller vi ljudfiler med sina exakt kommenterade bakgrundsljudfria transkriptioner.

Tal-till-text

Shaip erbjuder exklusiva tal-till-text-tjänster genom att konvertera inspelat tal till pålitlig text. Eftersom det är en del av NLP-tekniken och avgörande för att utveckla avancerade talassistenter ligger fokus på ord, meningar, uttal och dialekter.

Anpassa insamling av taldata

Taldatauppsättningar spelar en avgörande roll för att utveckla och distribuera avancerade konversations-AI-modeller. Men oavsett syftet med att utveckla tallösningar beror slutproduktens noggrannhet, effektivitet och kvalitet på typen och kvaliteten på dess utbildade data.

Vissa organisationer har en klar uppfattning om vilken typ av data de behöver. De flesta är dock inte helt medvetna om sina projektbehov och krav. Därför måste vi ge dem en konkret idé om ljuddatainsamlingen metoder som används av Shaip.

Demografi

Målspråk och demografi kan bestämmas utifrån projektet. Dessutom kan taldata anpassas utifrån demografin, såsom ålder, utbildningsbevis etc. Länder är en annan anpassningsfaktor vid urvalsdatainsamling eftersom de kan påverka projektets resultat.

Med språket och dialekten som behövs i åtanke, samlas ljudprover för det angivna språket in och anpassas baserat på de färdigheter som krävs – med eller utan modersmål.

Samlingsstorlek

Storleken på ljudprovet spelar en avgörande roll för att bestämma projektets prestanda. Därför det totala antalet svarande bör övervägas för datainsamling. De totalt antal yttranden eller talupprepningar per deltagare eller totalt antal deltagare bör också övervägas.

Data Script

Skriptet är ett av de mest avgörande delarna i en datainsamlingsstrategi. Därför är det viktigt att bestämma det dataskript som behövs för projektet – skriptade, oskrivna, yttranden eller vakna ord.

ljudformat

Ljud av taldata spelar en viktig roll i utvecklingen av röst- och ljudigenkänningslösningar. De ljudkvalitet och bakgrundsljud kan påverka resultatet av modellträning.

Insamling av taldata bör säkerställa filformat, komprimering, innehållsstruktur, och förbehandlingskrav kan anpassas för att möta projektkrav.

Leverans av ljudfiler

En mycket kritisk komponent i insamling av taldata är leveransen av ljudfiler enligt kundens krav. Som ett resultat är datasegmentering, transkription och märkningstjänster som tillhandahålls av Shaip några av de mest eftertraktade av företag för deras benchmarkerade kvalitet och skalbarhet.

Dessutom följer vi också filnamnskonventioner för omedelbar användning och strikt följa leveranstidsplanerna för snabb implementering.

Licensiering av ljud/taldata

Shaip erbjuder oöverträffade standarduppsättningar av talkvalitet som kan anpassas för att passa ditt projekts specifika behov. De flesta av våra datauppsättningar kan passa in i varje budget, och data är skalbar för att möta alla framtida projektkrav. Vi erbjuder över 40 100 timmar av färdiga taluppsättningar på över 50 dialekter på över XNUMX språk. Vi tillhandahåller också en rad olika ljudtyper, inklusive spontana, monologer, manus och väckande ord. Se hela Datakatalog.

Vår expertis

0 +
Timmar av tal insamlat
0 +
Datainsamlare
0 %
PII-kompatibel
0 +
Språk som stöds
> 0
Dataacceptans
0 +
Fortune 500 kundkrets

Språk som stöds

Framgångsberättelser

Framgångsberättelser

Vi har arbetat med några av de främsta företagen och varumärkena och har försett dem med konversations-AI-lösningar av högsta klass.

Några av våra framgångshistorier inkluderar,

  • Vi hade utvecklat en taligenkänningsdatauppsättning med mer än 10,000 XNUMX timmars flerspråkiga transkriptioner, konversationer och ljudfiler för att träna och bygga en live chatbot.
  • Vi byggde en högkvalitativ datauppsättning av 1000-tals konversationer med 6 varv per konversation som används för försäkringschatbotträning. 
  • Vårt team på över 3000 1000 språkexperter tillhandahöll mer än 27 XNUMX timmar med ljudfiler och utskrifter på XNUMX modersmål för att träna och testa en digital assistent.
  • Vårt team av kommentatorer och språkexperter samlade också in och levererade 20,000 27 och fler timmar av yttranden på mer än XNUMX globala språk snabbt. 
  • Våra tjänster för automatisk taligenkänning är en av de mest föredragna av branschen. Vi tillhandahöll tillförlitligt märkta ljudfiler, vilket säkerställde specifik uppmärksamhet på uttal, ton och avsikt genom att använda ett brett utbud av transkriptioner och lexikon från olika högtalarset för att förbättra tillförlitligheten hos ASR-modeller. 

Våra framgångshistorier härrör från vårt teams engagemang att alltid tillhandahålla de bästa tjänsterna med den senaste tekniken till våra kunder. Det som gör oss annorlunda är att vårt arbete stöds av expertkommentarer som tillhandahåller opartiska och korrekta datauppsättningar med anteckningar i guldstandard.

Vårt datainsamlingsteam med över 30,000 XNUMX bidragsgivare kan hämta, skala och leverera högkvalitativa datauppsättningar som hjälper till med snabb implementering av ML-modeller. Dessutom arbetar vi på den senaste AI-baserade plattformen och har förmågan att tillhandahålla accelererade taldatalösningar till företag mycket snabbare än våra närmaste konkurrenter.

Slutsats

Vi tror ärligt att den här guiden var resursfull för dig och att du har svarat på de flesta av dina frågor. Men om du fortfarande inte är övertygad om en pålitlig leverantör, leta inte längre.

Vi på Shaip är ett ledande företag för dataanmärkningar. Vi har experter på området som förstår data och dess allierade problem som ingen annan. Vi kan vara dina perfekta partners när vi tar fram kompetenser som engagemang, konfidentialitet, flexibilitet och ägande till varje projekt eller samarbete.

Så, oavsett vilken typ av data du tänker få anteckningar för, kan du hitta det veteranlaget i oss för att möta dina krav och mål. Få dina AI-modeller optimerade för att lära dig hos oss.

Låt oss prata

  • Genom att registrera mig godkänner jag Shaip Integritetspolicy och Användarvillkor och ge mitt samtycke till att ta emot B2B marknadsföringskommunikation från Shaip.