Den komplette guide til Conversational AI

Den ultimative køberguide 2022

Introduktion

Ingen man i disse dage stopper op for at spørge, hvornår sidste gang du talte med en chatbot eller en virtuel assistent var? I stedet har maskiner spillet vores yndlingssang, der hurtigt identificerer et lokalt kinesisk sted, der leverer til din adresse og håndterer forespørgsler midt om natten – med lethed.

Ai træningsdata
Conversational Ai Buyers Guide
Læs Købervejledningen, eller download en PDF-version.

Det globale konversations-AI-marked blev vurderet til 6.8 milliarder dollars i 2021. Det forventes at vokse til $ 18.4 mia 2026 ved en CAGR på 21.8 %. Oprindeligt udviklet som et underholdende kæledyr, samtale AI er vokset fænomenalt gennem årene.

Selvom konversations-AI er blevet en del af det digitale økosystem, er der en mangel på bevidsthed blandt brugerne – 63 % af brugerne er uvidende om, at de allerede bruger kunstig intelligens i deres dagligdag. Den manglende forståelse har dog ikke afholdt folk fra at bruge disse Conversational AI-systemer. Chatbots er nok de mest populære eksempler på konversations-AI, og de forventes at være vidne til en 100% stigning ved adoption i løbet af de næste 2 – 5 år.

I en Gartner undersøgelse, identificerede mange virksomheder chatbots som den primære AI-applikation, der bruges af deres organisation. Og at i 2022 vil næsten 70 % af funktionærerne interagere med virtuelle samtaleplatforme til deres daglige arbejde.

Lad os se på typerne af konversations-AI, og hvorfor den får enorm betydning i det større teknologiske spektrum.

Hvad er Conversational Ai

Hvem er denne vejledning til?

Denne omfattende guide er til:

  • Alle jer iværksættere og soloprenører, som jævnligt maser enorme mængder data
  • AI og maskinindlæring eller fagfolk, der kommer i gang med procesoptimeringsteknikker
  • Projektledere, der har til hensigt at implementere en hurtigere time-to-market for deres AI-modeller eller AI-drevne produkter
  • Og tech-entusiaster, der kan lide at komme ind i detaljerne i de lag, der er involveret i AI-processer.
Indsamling af taledata

Hvad er Conversational AI

En programmatisk og intelligent måde at tilbyde en samtaleoplevelse for at efterligne samtaler med rigtige mennesker gennem digitale og telekommunikationsteknologier.

kilde: Deloitte: Digital Age Conversational AI

Konversationskunstig intelligens (AI) eller chatbots eller virtuelle assistenter eller digitale assistenter er teknologier, der gør det muligt for mennesker og computere at kommunikere effektivt gennem tekst eller tale. Store mængder lyd- og tekstdata bruges til at træne ML- og NLP-modeller, der hjælper med at efterligne menneskelige samtaler, mens de genkender menneskelig tale eller tekstmønstre, identificerer deres hensigt og betydning på tværs af forskellige sprog.

Typer af Conversational AI

Conversational AI'er leverer forskellige fordele til virksomheder afhængigt af behov og design. Derfor, før du udvikler en bestemt type chatbot eller virtuel assistent, er det vigtigt at forstå den slags Conversational AI, der er i brug i øjeblikket.

Typer af samtale Ai Valget af den passende model afhænger hovedsageligt af dine forretningsmål. Antag for eksempel, at du udvikler en detailchatbot. I så fald kan du gøre det godt med en AI eller hybrid type, da chatbots skal interagere med brugere, identificere hensigter og give vejledning til deres indkøb.

På den anden side, hvis du udvikler FAQ-chatbots, kan en regelbaseret algoritme fungere godt. De tre hovedtyper af Conversational AI er regelbaseret, kunstig intelligens og hybrider. Lad os se på hver enkelt i detaljer.

Regelbaseret

Også kaldet beslutningstræ-bots følger de regelbaserede chatbots en foruddefineret regel. Efter en samtalestruktur af en beslutningstræ-type kortlægger chatbotten hele samtalen i et flowchart ved hjælp af en række regler, der hjælper chatbotten med at løse specifikke problemer. Da reglerne danner grundlaget for de problemer og løsninger, chatbotten er bekendt med, foregriber den spørgsmålene og giver forudindstillede svar.

Rækken af ​​regler kan være enkle eller komplicerede. Chatbotten er dog ikke udstyret til at besvare forespørgsler ud over reglernes rammer. Disse chatbots kan kun besvare spørgsmål, der passer ind i de trænede scenarier.
At træne en regelbaseret chatbot er nemmere, hurtigere og enklere at integrere med ældre systemer. Disse chatbots kan dog ikke lære gennem interaktioner, hvilket begrænser deres muligheder for personalisering og fleksibilitet.

AI/NLP

Som navnet antyder, bruger AI chatbots maskinlæring og naturlig sprogbehandling at forstå konteksten og hensigten med brugeren, før du svarer. AI-drevne chatbots kan formulere selv komplekse naturlige sprogsvar baseret på brugerspørgsmål.

Med deres hensigts- og kontekstforståelsesevner kan AI-chatbots imødekomme brugernes komplekse spørgsmål og tilpasse samtalen baseret på brugernes behov.

Det kan tage længere tid at træne AI-chatbots end regelbaserede chatbots, men de leverer yderst pålidelige og tilpassede svar, når de først er trænet.

AI-chatbots giver en forbedret brugeroplevelse ved at lære af tidligere interaktioner, forstå brugeradfærd og tegne mønstre og forstå forskellige sprog ved hjælp af avancerede beslutningstagningsfærdigheder.

Forskellen mellem AI og regelbaseret chatbot

AI/NLP ChatbotRegelbaseret chatbot
Forstår og interagerer med stemme- og tekstkommandoerForstår og interagerer kun med tekstkommandoer
Kan forstå sammenhængen og fortolke hensigten i en samtaleKan følge forudbestemt chatflow, den er blevet trænet i
Designet til at have samtale dialogerDesignet til rent navigation
Fungerer på flere grænseflader såsom blogs og virtuelle assistenterFungerer kun som en chat-supportgrænseflade
Kan lære af interaktioner, samtalerDet følger et foruddesignet sæt regler og skal konfigureres med nye opdateringer
Kræver masser af tid, data og ressourcer at træneHurtigere og billigere at træne
Kan give tilpassede svar baseret på interaktionerneUdfører forudsigelige opgaver
Ideel til komplekse projekter, der kræver avanceret beslutningstagningIdeel til mere ligetil og veldefinerede brugssager


Hybrid

De hybride chatbots bruger NLP og regelbaserede algoritmer til at give specifikke svar på brugerforespørgsler ved hjælp af den regelbaserede algoritme og bruger NLP til at forstå hensigten.

I stedet for at sætte regelbaseret mod AI-chatbots, er det lettere at tage det bedste fra begge for at give en forbedret brugeroplevelse. Hybridmodellen er perfekt til at udvikle opgavebaserede projekter og samtaleoplevelser.

Fordele ved Conversational AI

Det globale chatbot-marked forventes at vokse fra $190.8 millioner i 2016 til 1.25 milliarder dollars i 2025. Denne statistik viser, hvordan virksomheder investerer kraftigt i chatbot-teknologi og markedet.

Den dramatiske indførelse af denne teknologi kan tilskrives, at de er blevet avancerede og intuitive og reducerer udviklings- og implementeringsomkostninger.

Først skal du se nærmere på denne innovative teknologis væsentlige fordele.

Fordele ved Conversational Ai i Machine Learning

Giver personlige samtaler på tværs af flere kanaler

Nutidens bemyndigede kunder forventer fejlfri kundeservice fra organisationer uanset deres størrelse og muligheder. Conversational AI hjælper disse organisationer med at levere førsteklasses kundeservice gennem personlige samtaler på tværs af flere kanaler.

Kunder kan nyde en problemfri personlig rejse, selv når de går fra en samtale på sociale medier til en live webchat.

Skaler problemfrit for at imødekomme høje opkaldsvolumener

Kunde support En pludselig stigning i opkaldsvolumen forventes, og en Conversational AI kan hjælpe kundeserviceteams med at håndtere sådanne spidser. En samtale-AI kan adskille interaktioner baseret på kundens hensigt, krav, tidligere opkaldshistorik, følelser og følelser. En chatbot kan hjælpe med at kategorisere opkald med lav værdi fra opkald med høj værdi, dirigere dem med lav værdi til virtuelle assistenter og sikre, at live-agenter håndterer de mere kritiske opkald.

Chatbots kan hjælpe virksomheder med at reducere kundeserviceforespørgslers interaktion og responstid. Ved dramatisk at reducere tiden brugt på supportopkald forventes det, at virksomheder i 2023 kan spare mere end $2.5 milliarder timer i detail-, bank- og sundhedssektoren.

Bring kundeservicen et hak højere

Kundeoplevelse er blevet en af ​​de største differentiatorer inden for brands. Så det er ikke et under, hvorfor mærker støder mod hinanden for at levere en mindeværdig oplevelse til brugerne. Conversational AI hjælper brands med at levere en positiv oplevelse.

Ud over personlige samtaler nyder kunderne også øjeblikkelige, troværdige svar på deres forespørgsler til enhver tid. Virksomheder kan udvikle kundecentrerede svar på brugerforespørgsler ved hjælp af talegenkendelsesteknologi. Chatbots kan hjælpe ved at analysere følelser, følelser og hensigter, reducere live-agent assistance og øge første kontakt opløsning.

Hjælp til markedsføring og salg

Markedsføring af et brand til et publikum er en udfordrende opgave. Alligevel bruger virksomheder Conversational AI til at skabe en unik identitet for brands og udvikle en konkurrencefordel i forhold til markedet. Virksomheder leverer også målrettede markedsførings- og konverteringsteknikker.

Når du bringer en AI-baseret chatbot til marketingmixet, kan du udvikle en omfattende køberprofil, få adgang til deres købspræferencer og designe personligt indhold, der er skræddersyet til deres behov.

Automatiser kundepleje (omkostningsbesparelse)

En anden fordel ved at bruge chatbots er omkostningseffektivitet. I 2022 blev det forudsagt, at chatbots kunne hjælpe virksomheder med at reducere deres omkostninger med $ 8 mia. Om året. Virksomheder kan udvikle chatbots til at håndtere mere ligetil og komplekse forespørgsler i stedet for løbende at træne grupper af kundeservicemedarbejdere for at imødekomme kundernes skiftende behov. Selvom de indledende implementeringsomkostninger kan være høje, opvejer fordelene enhver implementeringshikke.

Afbød almindelige dataudfordringer i Conversational AI

Conversational AI transformerer dynamisk kommunikation mellem mennesker og computere. Og mange virksomheder er ivrige efter at udvikle avancerede AI-værktøjer og applikationer til samtale, der kan ændre, hvordan forretninger foregår. Men før du udvikler en chatbot, der kan facilitere en bedre kommunikation mellem dig og dine kunder, skal du se på de mange udviklingsmæssige faldgruber, du kan komme ud for.

Sprogmangfoldighed

Sprogmangfoldighed Det er udfordrende at udvikle en chatassistent, der kan henvende sig til flere sprog. Derudover gør den store mangfoldighed af globale sprog det til en udfordring at udvikle en chatbot, der problemfrit yder kundeservice til alle kunder.

I 2022, blev omkring 1.5 mia mennesker talte engelsk på verdensplan, efterfulgt af kinesisk mandarin med 1.1 milliarder talere. Selvom engelsk er det mest talte og studerede fremmedsprog globalt, kun ca 20 % af verdens befolkning taler det. Det får resten af ​​den globale befolkning – 80 % – til at tale andre sprog end engelsk. Så når du udvikler en chatbot, skal du også overveje sproglig mangfoldighed.

Sprogvariabilitet

Mennesker taler forskellige sprog og det samme sprog forskelligt. Desværre er det stadig umuligt for en maskine fuldt ud at forstå talesprogsvariabilitet, idet der tages hensyn til følelser, dialekter, udtale, accenter og nuancer.

Vores ord og sprogvalg afspejles også i, hvordan vi skriver. En maskine kan kun forventes at forstå og værdsætte sprogets variation, når en gruppe annotatorer træner den på forskellige taledatasæt.

Dynamik i tale

En anden stor udfordring i at udvikle en konversations-AI bringer taledynamik ind i kampen. For eksempel bruger vi flere fyldstoffer, pauser, sætningsfragmenter og ukodelige lyde, når vi taler. Derudover er tale meget mere kompleks end det skrevne ord, da vi normalt ikke holder pause mellem hvert ord og understreger den rigtige stavelse.

Når vi lytter til andre, har vi en tendens til at udlede hensigten og meningen med deres samtale ved at bruge vores livserfaringer. Som et resultat heraf kontekstualiserer og forstår vi deres ord, selv når det er tvetydigt. Men en maskine er ude af stand til denne kvalitet.

Støjende data

Støjende data eller baggrundsstøj er data, der ikke giver værdi til samtalerne, såsom dørklokker, hunde, børn og andre baggrundslyde. Derfor er det vigtigt at skrubbe eller filtrere lydfiler af disse lyde og træne AI-systemet til at identificere de lyde, der betyder noget, og dem, der ikke gør.

Fordele og ulemper ved forskellige taledatatyper

Fordele &Amp; Ulemper ved forskellige taledatasæt Opbygning af et AI-drevet stemmegenkendelsessystem eller en konversations-AI kræver tonsvis af trænings- og testdatasæt. Det er dog ikke let at have adgang til sådanne kvalitetsdatasæt – pålidelige og opfylder dine specifikke projektbehov. Alligevel er der muligheder for virksomheder, der leder efter træningsdatasæt, og hver mulighed har fordele og ulemper.

Hvis du leder efter en generisk datasættype, har du masser af offentlige talemuligheder tilgængelige. Men for noget mere specifikt og relevant for dit projektkrav, skal du muligvis indsamle og tilpasse det på egen hånd.

Brugerdefinerede stemmedatasæt

  1. Proprietære taledata

    Det første sted at søge ville være din virksomheds proprietære data. Men da du har den juridiske ret og samtykke til at bruge dine kundetaledata, kan du være i stand til at bruge dette massive datasæt til træning og afprøvning af dine projekter.

    Fordele:

    • Ingen yderligere omkostninger til indsamling af træningsdata
    • Træningsdataene er sandsynligvis relevante for din virksomhed
    • Taledata har også naturlig baggrundsakustik, dynamiske brugere og enheder.

    Ulemper:

    • Brug af sådanne data kan koste dig et væld af penge på tilladelse til at optage og bruge.
    • Taledataene kan have sproglige, demografiske eller kundebasebegrænsninger
    • Data er muligvis gratis, men du betaler stadig for behandlingen, transskriptionen, tagging og mere.
  2. Offentlige datasæt

    Offentlige taledatasæt er en anden mulighed, hvis du ikke har til hensigt at bruge dit. Disse datasæt er en del af det offentlige domæne og kunne indsamles til open source-projekter.

    FORDELE:

    • Offentlige datasæt er gratis og ideelle til lavbudgetprojekter
    • De er tilgængelige til download med det samme
    • Offentlige datasæt kommer i en række scriptede og unscripted prøvesæt.

    ULEMPER:

    • Omkostningerne til behandling og kvalitetssikring kan være høje
    • Kvaliteten af ​​offentlige taledatasæt varierer i betydelig grad
    • De tilbudte taleeksempler er normalt generiske, hvilket gør dem uegnede til at udvikle specifikke taleprojekter
    • Datasættene er typisk skæve til det engelske sprog
  3. Forpakkede/hyldevaredatasæt

    Udforsk færdigpakkede datasæt er en anden mulighed, hvis offentlige data eller proprietære indsamling af taledata passer ikke til dine behov.

    Sælgeren har indsamlet færdigpakkede taledatasæt med det specifikke formål at videresælge til kunder. Denne type datasæt kan bruges til at udvikle generiske applikationer eller specifikke formål.

    FORDELE:

    • Du får muligvis adgang til et datasæt, der passer til dit specifikke behov for taledata
    • Det er mere overkommeligt at bruge et færdigpakket datasæt end at samle dit eget
    • Du kan muligvis hurtigt få adgang til datasættet

    ULEMPER:

    • Da datasættet er færdigpakket, er det ikke tilpasset dit projektbehov.
    • Desuden er datasættet ikke unikt for din virksomhed, da enhver anden virksomhed kan købe det.
  4. Vælg brugerdefinerede indsamlede datasæt

    Når du bygger en taleapplikation, vil du kræve et træningsdatasæt, der opfylder alle dine specifikke krav. Det er dog højst usandsynligt, at du får adgang til et færdigpakket datasæt, der imødekommer de unikke krav til dit projekt. Den eneste tilgængelige mulighed ville være at oprette dit datasæt eller anskaffe datasættet gennem tredjepartsløsningsudbydere.

    Datasættene til dine trænings- og testbehov kan tilpasses fuldstændigt. Du kan inkludere sprogdynamik, taledatavariation og adgang til forskellige deltagere. Derudover kan datasættet skaleres til at opfylde dine projektkrav til tiden.

    FORDELE:

    • Datasæt indsamles til din specifikke brugssag. Chancen for, at AI-algoritmer afviger fra de tilsigtede resultater, er minimeret.
    • Styr og reducer bias i AI-data

    ULEMPER:

    • Datasættene kan være dyre og tidskrævende; dog opvejer fordelene altid omkostningerne.

Conversational AI brugssager

En verden af ​​muligheder for taledatagenkendelse og stemmeapplikationer er enorm, og de bliver brugt i flere industrier til et væld af applikationer.

Smarte husholdningsapparater/-enheder

I Voice Consumer Index 2021 blev det rapporteret, at tæt på 66 % af brugerne fra USA, Storbritannien og Tyskland interagerede med smarte højttalere, og 31 % brugte en eller anden form for stemmeteknologi hver dag. Derudover reagerer smarte enheder som fjernsyn, lys, sikkerhedssystemer og andre på stemmekommandoer takket være stemmegenkendelsesteknologi.

Stemmesøgningsapplikation

Stemmesøgning er en af ​​de mest almindelige anvendelser inden for konversations-AI-udvikling. Omkring 20 % af alle søgninger udført på Google kommer fra deres stemmeassistentteknologi. 74 % af respondenterne i en undersøgelse sagde, at de brugte stemmesøgning i den sidste måned.

Forbrugere er i stigende grad afhængige af stemmesøgning til deres indkøb, kundesupport, lokalisering af virksomheder eller adresser og udførelse af forespørgsler.

Kunde support

Kundesupport er en af ​​de mest fremtrædende brugssager af talegenkendelsesteknologi, da den hjælper med at forbedre kundens indkøbsoplevelse til en overkommelig og effektiv måde.

Healthcare

Den seneste udvikling inden for konversations-AI-produkter ser en betydelig fordel for sundhedsplejen. Det bliver flittigt brugt af læger og andre medicinske fagfolk til at fange stemmenotater, forbedre diagnose, give konsultation og opretholde patient-læge-kommunikation.

Sikkerhedsapplikationer

Stemmegenkendelse ser endnu en brugssag i form af sikkerhedsapplikationer, hvor softwaren bestemmer enkeltpersoners unikke stemmeegenskaber. Det giver adgang til eller adgang til applikationer eller lokaler baseret på stemmematchet. Stemmebiometri eliminerer identitetstyveri, duplikering af legitimationsoplysninger og misbrug af data.

Stemmekommandoer til køretøjer

Køretøjer, for det meste biler, har stemmegenkendelsessoftware, der reagerer på stemmekommandoer, der forbedrer køretøjets sikkerhed. Disse konversations-AI-værktøjer accepterer enkle kommandoer som at justere lydstyrken, foretage opkald og vælge radiostationer.

Infotainment i bilen

Effektiviteten og nøjagtigheden af ​​et stemmeaktiveret bilinstrumentbræt afhænger af, hvordan det er blevet trænet til at høre brugerens stemme i så mange støjende omgivelser som muligt. Stemmesystemet i bilens instrumentbræt skal kunne konstatere førerens stemme nøjagtigt og reagere på instruktioner gennem ukendte baggrundsstøj såsom trafiklyde, regn, torden, andre passagerstemmer med mere.

Smart højttaler til hjemmet

Stemmeassistenter bør trænes grundigt i adskillige stemmedatasæt for at identificere højttaleren og forstå instruktionerne ved at skelne højttalerens stemme fra baggrundsstøj såsom køkkenblenderen, børn, der leger, svag trafik eller en plæneklipper. Det er vigtigt at træne modellen på datasæt, der har simuleret sådanne akustiske miljøer for bedre ydeevne.

Modellen skal også være i stand til at bestemme ordfyldere eller pauser og andre lyde såsom hoste for at bestemme faktiske ord. Endelig er det afgørende at parre sprogmodellen med den akustiske model, så systemet kan omsætte ordene og lydene til meningsfulde sætninger.

Industrier, der bruger Conversational AI

I øjeblikket bliver konversations-AI overvejende brugt som Chatbots. Men flere industrier implementerer denne teknologi for at opnå enorme fordele. Nogle af de industrier, der bruger konversations-AI er:

Healthcare

Healthcare Conversational Ai Conversational AI har en enorm indflydelse på sundhedssektoren. Conversational AI har vist sig at være gavnlig for patienter, læger, personale, sygeplejersker og andet medicinsk personale.

Nogle af fordelene er

  • Patientinddragelse i efterbehandlingsfasen
  • Chatbots til planlægning af aftaler
  • Besvarelse af ofte stillede spørgsmål og generelle henvendelser
  • Symptomvurdering
  • Identificer kritiske patienter
  • Eskalering af akutte tilfælde

ecommerce

ecommerce Conversational AI hjælper e-handelsvirksomheder med at engagere sig med deres kunder, give tilpassede anbefalinger og sælge produkter.

E-handelsindustrien udnytter fordelene ved denne bedste teknologi i klassen.

  • Indsamling af kundeoplysninger
  • Giv relevant produktinformation og anbefalinger
  • Forbedring af kundetilfredsheden
  • Hjælpe med at afgive ordrer og returnere
  • Svar på ofte stillede spørgsmål
  • Kryds- og mersalg af produkter

Bank

Banksamtale Ai Banksektoren implementerer samtale-AI-værktøjer for at forbedre kundeinteraktioner, behandle anmodninger i realtid og give en forenklet og samlet kundeoplevelse på tværs af flere kanaler.

  • Giv kunderne mulighed for at tjekke deres saldi i realtid
  • Hjælp med indskud
  • Hjælpe med at indgive skat og ansøge om lån
  • Strømlin bankprocessen ved at sende fakturapåmindelser, notifikationer og advarsler

Forsikring

Forsikring Samtale Ai I lighed med banksektoren bliver forsikringsindustrien også digitalt drevet af konversations-AI og høster fordelene heraf. For eksempel hjælper samtale-AI forsikringsbranchen med at levere hurtigere og mere pålidelige midler til at løse konflikter og krav.

  • Giv politiske anbefalinger
  • Hurtigere skadeafvikling
  • Fjern ventetider
  • Indsaml feedback og anmeldelser fra kunder
  • Skab kundebevidsthed om politikker
  • Administrer hurtigere krav og fornyelse

Industrier, der bruger Conversational Ai

Shaip Offer

Når det kommer til at levere kvalitets- og pålidelige datasæt til udvikling af avancerede menneske-maskine-interaktionstaleapplikationer, har Shaip været førende på markedet med sine vellykkede implementeringer. Men med en akut mangel på chatbots og taleassistenter søger virksomheder i stigende grad ydelser fra Shaip – ​​markedslederen – til at levere tilpassede, nøjagtige og kvalitetsdatasæt til træning og test til AI-projekter.

Hos Shaip tilbyder vi dig et bredt sæt af diversificeret lyddatasæt til Natural Language Processing (NLP), der efterligner samtaler med rigtige mennesker for at bringe din kunstige intelligens (AI) til live. Med vores dybe forståelse af Multilingual Conversational AI-platformen hjælper vi dig med at bygge AI-aktiverede talemodeller med den største præcision med strukturerede datasæt på flere sprog fra hele kloden. Vi tilbyder flersproget lydindsamling, lydtransskription og lydannoteringstjenester baseret på dine krav, mens vi fuldt ud tilpasser ønsket hensigt, ytringer og demografisk distribution.

Ved at kombinere naturlig sprogbehandling kan vi give personlige oplevelser ved at hjælpe med at udvikle nøjagtige taleapplikationer, der efterligner menneskelige samtaler effektivt. Vi bruger en række avancerede teknologier til at levere kundeoplevelser af høj kvalitet. NLP lærer maskiner at fortolke menneskelige sprog og interagere med mennesker.

Shaip Use Cases

Lydtranskription

Shaip er en førende udbyder af lydtransskriptionstjenester, der tilbyder en række forskellige tale-/lydfiler til alle typer projekter. Derudover tilbyder Shaip en 100 % menneskeskabt transskriptionstjeneste til at konvertere lyd- og videofiler – interviews, seminarer, foredrag, podcasts osv. til letlæselig tekst.

Talemærkning

Shaip tilbyder omfattende talemærkningstjenester ved kyndigt at adskille lyde og tale i en lydfil og mærke hver fil. Ved nøjagtigt at adskille lignende lydlyde og annotere dem,

Højttaler-diarisering

Shaips ekspertise strækker sig til at tilbyde fremragende højttalerdiariseringsløsninger ved at segmentere lydoptagelsen baseret på deres kilde. Ydermere er højttalergrænserne nøjagtigt identificeret og klassificeret, såsom højttaler 1, højttaler 2, musik, baggrundsstøj, køretøjslyde, stilhed og mere for at bestemme antallet af højttalere.

Audio Klassificering

Annotering begynder med at klassificere lydfiler i forudbestemte kategorier. Kategorierne afhænger primært af projektets krav, og de omfatter typisk brugerhensigt, sprog, semantisk segmentering, baggrundsstøj, det samlede antal talere med mere.

Natural Language Ytring Collection/ Wake-up Words

Det er svært at forudsige, at klienten altid vil vælge lignende ord, når han stiller et spørgsmål eller indleder en anmodning. F.eks. "Hvor er den nærmeste restaurant?" "Find restauranter i nærheden af ​​mig" eller "Er der en restaurant i nærheden?"

Alle tre ytringer har samme hensigt, men er formuleret forskelligt. Gennem permutation og kombination vil de eksperter til samtale-ai-specialister hos Shaip identificere alle de mulige kombinationer, der er mulige for at formulere den samme anmodning. Shaip indsamler og kommenterer ytringer og vækkeord med fokus på semantik, kontekst, tone, diktion, timing, stress og dialekter.

Flersprogede lyddatatjenester

Flersproget lyddatatjenester er et andet meget foretrukket tilbud fra Shaip, da vi har et team af dataindsamlere, der indsamler lyddata på over 150 sprog og dialekter over hele kloden.

Intentionsdetektion

Menneskelig interaktion og kommunikation er ofte mere kompliceret, end vi giver dem æren for. Og denne medfødte komplikation gør det svært at træne en ML-model til at forstå menneskelig tale nøjagtigt.
Desuden kan forskellige mennesker fra den samme demografiske eller forskellige demografiske grupper udtrykke den samme hensigt eller følelse forskelligt. Så talegenkendelsessystemet skal trænes til at genkende fælles hensigter uanset demografi.

For at sikre, at du kan træne og udvikle en førsteklasses ML-model, leverer vores logopæder omfattende og forskelligartede datasæt for at hjælpe systemet med at identificere de forskellige måder, mennesker udtrykker den samme hensigt på.

Hensigtsklassifikation

I lighed med at identificere den samme hensigt fra forskellige mennesker, bør dine chatbots også trænes til at kategorisere kundekommentarer i forskellige kategorier - forudbestemt af dig. Hver chatbot eller virtuel assistent er designet og udviklet med et specifikt formål. Shaip kan klassificere brugerhensigt i foruddefinerede kategorier efter behov.

Automatisk talegenkendelse eller ASR

Talegenkendelse” refererer til at konvertere talte ord til teksten; dog sigter stemmegenkendelse og højttaleridentifikation på at identificere både talt indhold og højttalerens identitet. ASR's nøjagtighed bestemmes af forskellige parametre, dvs. højttalervolumen, baggrundsstøj, optageudstyr mv.

Toneregistrering

En anden interessant facet af menneskelig interaktion er tone - vi genkender iboende betydningen af ​​ord afhængigt af den tone, som de udtales med. Selvom det, vi siger, er vigtigt, giver den måde, vi siger disse ord, også mening på.

For eksempel en simpel sætning som "Sikke en glæde!" kunne være et udråb om lykke og kunne også have til hensigt at være sarkastisk. Det afhænger af tonen og stress.

'Hvad laver du?'
'Hvad laver du?'

Begge disse sætninger har de nøjagtige ord, men belastningen på ordene er forskellig, hvilket ændrer hele betydningen af ​​sætningerne. Chatbotten er trænet til at identificere lykke, sarkasme, vrede, irritation og flere udtryk. Det er her ekspertisen hos Shaips talesprogpatologer og annotatorer kommer i spil.

Indsamling af lyd-/taledata

Når der er mangel på kvalitetstaledatasæt, kan den resulterende taleløsning være fyldt med problemer og mangle pålidelighed. Shaip er en af ​​de få udbydere, der leverer flersprogede lydsamlinger, lydtransskription og annotationsværktøjer og tjenester, der kan tilpasses fuldt ud til projektet.

Taledata kan ses som et spektrum, der går fra naturlig tale i den ene ende til unaturlig tale i den anden. I naturlig tale har du taleren til at tale på en spontan samtalemåde. På den anden side lyder unaturlig tale begrænset, når taleren læser et manuskript. Til sidst bliver talerne bedt om at udtale ord eller sætninger på en kontrolleret måde midt i spektret.

Shaips ekspertise strækker sig til at levere forskellige typer taledatasæt på over 150 sprog

Scriptet tale
Samling

Spontan tale
Samling

Ytringssamling/ Wake-up Words

Automatiseret talegenkendelse (Asr)

Automatiseret talegenkendelse (ASR)

Transcreation
Services

Tekst-til-tale
(TTS)

Scriptede data

Talerne bliver bedt om at udtale specifikke ord eller sætninger fra et script i et scriptet taledataformat. Dette kontrollerede dataformat inkluderer typisk stemmekommandoer, hvor højttaleren læser fra et forudforberedt script.

Hos Shaip leverer vi et scriptet datasæt til at udvikle værktøjer til mange udtaler og tonalitet. Gode ​​taledata bør omfatte prøver fra mange talere med forskellige accentgrupper.

Spontane data

Som i scenarier i den virkelige verden er spontane eller samtaledata den mest naturlige form for tale. Dataene kan være eksempler på telefonsamtaler eller interviews.

Shaip giver et spontant taleformat til at udvikle chatbots eller virtuelle assistenter, der skal forstå kontekstuelle samtaler. Derfor er datasættet afgørende for at udvikle avancerede og realistiske AI-baserede chatbots.

Ytringsdata

Ytringstaledatasættet leveret af Shaip er et af de mest eftertragtede på markedet. Det er fordi ytringer/wake-ord udløser stemmeassistenter og får dem til at svare intelligent på menneskelige forespørgsler.

Transcreation

Vores flersprogede færdigheder hjælper os med at tilbyde transcreation-datasæt med omfattende stemmeeksempler, der oversætter en sætning fra et sprog til et andet, mens tonaliteten, konteksten, hensigten og stilen nøje opretholdes.

Tekst-til-tale (TTS) data

Vi leverer meget nøjagtige taleeksempler, der hjælper med at skabe autentiske og flersprogede tekst-til-tale-produkter. Derudover leverer vi lydfiler med deres nøjagtigt kommenterede baggrundsstøjfrie transskriptioner.

Tale-til-tekst

Shaip tilbyder eksklusive tale-til-tekst-tjenester ved at konvertere optaget tale til pålidelig tekst. Da det er en del af NLP-teknologien og afgørende for at udvikle avancerede taleassistenter, er fokus på ord, sætninger, udtale og dialekter.

Tilpasning af taledataindsamling

Taledatasæt spiller en afgørende rolle i udvikling og implementering af avancerede samtale-AI-modeller. Men uanset formålet med at udvikle taleløsninger, afhænger slutproduktets nøjagtighed, effektivitet og kvalitet af typen og kvaliteten af ​​dets trænede data.

Nogle organisationer har en klar idé om, hvilken type data de har brug for. De fleste er dog ikke helt klar over deres projektbehov og krav. Derfor skal vi give dem en konkret idé om lyddataindsamlingen metoder brugt af Shaip.

Demografi

Målsprog og demografi kan bestemmes ud fra projektet. Derudover kan taledata tilpasses baseret på demografien, såsom alder, uddannelsesmæssige kvalifikationer osv. Lande er en anden tilpasningsfaktor i stikprøvedataindsamlingen, da de kan påvirke projektets resultat.

Med det nødvendige sprog og dialekt i tankerne, indsamles lydeksempler for det angivne sprog og tilpasses baseret på de nødvendige færdigheder – med eller uden modersmål.

Samlingsstørrelse

Størrelsen af ​​lydeksemplet spiller en afgørende rolle for at bestemme projektets ydeevne. Derfor er det samlede antal respondenter bør overvejes til dataindsamling. Det det samlede antal ytringer eller talegentagelser pr. deltager eller det samlede antal deltagere bør også overvejes.

Data Script

Scriptet er et af de mest afgørende elementer i en dataindsamlingsstrategi. Derfor er det vigtigt at bestemme det datascript, der er nødvendigt for projektet – scripted, unscripted, ytringer eller vågne ord.

Lydformater

Lyd af taledata spiller en afgørende rolle i udviklingen af ​​stemme- og lydgenkendelsesløsninger. Det lydkvalitet og baggrundsstøj kan påvirke resultatet af modeltræning.

Indsamling af taledata bør sikre filformat, komprimering, indholdsstruktur, og krav til forbehandling kan tilpasses til at imødekomme projektkrav.

Levering af lydfiler

En yderst kritisk komponent i indsamling af taledata er leveringen af ​​lydfiler i henhold til kundens krav. Som et resultat heraf er datasegmentering, transskription og mærkningstjenester leveret af Shaip nogle af de mest efterspurgte af virksomheder for deres benchmarked kvalitet og skalerbarhed.

Desuden følger vi også med filnavnekonventioner til øjeblikkelig brug og nøje overholde leveringstidslinjerne for hurtig implementering.

Lyd-/taledatalicens

Shaip tilbyder uovertrufne taledatasæt af hyldekvalitet, der kan tilpasses, så de passer til dit projekts specifikke behov. De fleste af vores datasæt kan passe ind i ethvert budget, og dataene er skalerbare til at imødekomme alle fremtidige projektkrav. Vi tilbyder mere end 40 timers hyldedatasæt på mere end 100 dialekter på over 50 sprog. Vi tilbyder også en række lydtyper, herunder spontane, monologe, scriptede ord og vækkeord. Se det hele Datakatalog.

Vores ekspertise

0 +
Timer af tale indsamlet
0 +
Dataindsamlere
0 %
PII-kompatibel
0 +
Understøttede sprog
> 0
Dataaccept
0 +
Fortune 500 kundekreds

Understøttede sprog

Succeshistorier

Succeshistorier

Vi har arbejdet med nogle af de bedste virksomheder og brands og har forsynet dem med samtale-AI-løsninger af højeste orden.

Nogle af vores succeshistorier inkluderer,

  • Vi havde udviklet et talegenkendelsesdatasæt med mere end 10,000 timers flersprogede transskriptioner, samtaler og lydfiler til at træne og bygge en live chatbot.
  • Vi byggede et datasæt af høj kvalitet med 1000-vis af samtaler på 6 omgange pr. samtale, der bruges til forsikrings-chatbot-træning. 
  • Vores team på 3000 plus sprogeksperter leverede mere end 1000 timers lydfiler og transskriptioner på 27 modersmål til træning og test af en digital assistent.
  • Vores team af annotatorer og sprogeksperter indsamlede og leverede også 20,000 og flere timers ytringer på mere end 27 globale sprog hurtigt. 
  • Vores automatiske talegenkendelsestjenester er en af ​​de mest foretrukne af branchen. Vi leverede pålideligt mærkede lydfiler, der sikrede specifik opmærksomhed på udtale, tone og hensigt ved at bruge en bred vifte af transskriptioner og leksikon fra forskellige højttalersæt for at forbedre pålideligheden af ​​ASR-modeller. 

Vores succeshistorier stammer fra vores teams forpligtelse til altid at levere den bedste service ved hjælp af de nyeste teknologier til vores kunder. Det, der gør os anderledes, er, at vores arbejde understøttes af ekspertannotatorer, som leverer upartiske og nøjagtige datasæt af guldstandard-annoteringer.

Vores dataindsamlingsteam på over 30,000 bidragydere kan hente, skalere og levere datasæt af høj kvalitet, der hjælper med hurtig implementering af ML-modeller. Derudover arbejder vi på den nyeste AI-baserede platform og har mulighed for at levere accelererede taledataløsninger til virksomheder meget hurtigere end vores nærmeste konkurrenter.

Konklusion

Vi mener ærligt, at denne guide var ressourcefuld for dig, og at du har de fleste af dine spørgsmål besvaret. Men hvis du stadig ikke er overbevist om en pålidelig leverandør, skal du ikke lede længere.

Vi, hos Shaip, er et førende dataanmærkningsfirma. Vi har eksperter inden for området, der forstår data og dets allierede bekymringer som ingen andre. Vi kan være dine ideelle partnere, når vi bringer kompetencer som engagement, fortrolighed, fleksibilitet og ejerskab til hvert projekt eller samarbejde.

Så uanset hvilken type data du vil få kommentarer til, kan du finde det veteranhold i os til at imødekomme dine krav og mål. Få dine AI-modeller optimeret til læring hos os.

Lad os tale

  • Ved tilmelding er jeg enig med Shaip Privatlivspolitik og Servicevilkår og give mit samtykke til at modtage B2B marketingkommunikation fra Shaip.