- Hvad vi gør
-
-
-
Specialiseret
-
-
-
- Off-the-shelf Data
-
- Solutions
- perron
- Om os
Indsaml, kommenter og transkriber timers lyddata på flere sprog for at træne virtuelle / digitale assistenter.
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
Manglen på nøjagtighed i samtale-AI-chatbots og virtuelle assistenter er en stor udfordring, der påvirker brugeroplevelsen på det konverserende AI-marked. Løsningen? Data. Ikke bare nogen data. Men meget nøjagtige og kvalitetsdata, som Shaip leverer for at skabe succes for AI-projekter.
Healthcare:
Ifølge en undersøgelse kunne chatbots i 2026 hjælpe den amerikanske sundhedsøkonomi med at spare ca 150 milliarder dollars årligt.
Forsikring:
32 % af forbrugerne har brug for hjælp til at vælge en forsikring, da online købsprocessen kan være meget vanskelig og forvirrende.
Det globale konversations -AI -marked forventes at vokse fra 4.8 mia. USD i 2020 til 13.9 mia. USD i 2025 med en CAGR på 21.9% i prognoseperioden
Konversationskunstig intelligens eller chatbots eller virtuelle assistenter er kun så smarte som teknologien og dataene bag dem. Manglen på nøjagtighed i chatbots / virtuelle assistenter er en stor udfordring i dag. Løsningen? Meget nøjagtige og kvalitetsdata, som Shaip leverer for at skabe succes for dine AI-projekter.
Hos Shaip tilbyder vi dig et bredt sæt 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 der forstår hensigten, fastholder konteksten og automatiserer simple opgaver på tværs af mange sprog. Vi tilbyder flersproget lydindsamling, lydtransskription og lydannoteringstjenester baseret på dine krav, mens vi fuldt ud tilpasser ønsket hensigt, ytringer og demografisk distribution
Indsamling af scriptet tale
Spontan taleindsamling
Ytringssamling/ Wake-up Words
Automatiseret talegenkendelse (ASR)
Transcreation
Tekst-til-tale (TTS)
Timer med lyddata på mere end 150 sprog - hentet, transskriberet og kommenteret
40k+ timers taledata på over 50+ sprog og dialekter fra 55+ branchedomæner som BFSI, Retail, Telecom osv.
Indsaml tilpassede lyd- og taledata (vågne-ord, ytringer, samtale med flere højttalere, Call Center-samtale, IVR-data) på mere end 150 sprog
Omkostningseffektiv lydtransskription / lydannotering gennem en stærk arbejdsstyrke på 30,000 samarbejdspartnere med garanteret TAT, nøjagtighed og besparelser
Uddanner stemmeassistenter i mere end 40 sprog til global rækkevidde
Shaip leverede digital assistentuddannelse på mere end 40 sprog for en større cloud-baseret taletjenesteudbyder, der bruges sammen med stemmeassistenter. De krævede en naturlig stemmeoplevelse, så brugere i forskellige lande rundt om i verden ville have intuitive, naturlige interaktioner med denne teknologi.
problem: Få 20,000+ timers upartisk data på tværs af 40 sprog
Opløsning: 3,000+ lingvister leverede kvalitetslyd / udskrifter inden for 30 uger
Resultat: Højt trænede digitale assistentmodeller, der er i stand til at forstå flere sprog
Ytringer til at bygge flersprogede digitale assistenter
Ikke alle kunder bruger de samme ord, mens de interagerer med stemmeassistenter. Stemmeapplikationer skal trænes i spontane taledata. F.eks. "Hvor er det nærmeste hospital placeret?" "Find et hospital i nærheden af mig" eller "Er der et hospital i nærheden?" alle angiver den samme søgehensigt, men er formuleret forskelligt.
problem: Få 22,250+ timers upartisk data på tværs af 13 sprog
Opløsning: 7M+ lydytringer indsamlet, transskriberet og leveret inden for 28 uger
Resultat: Højt trænet talegenkendelsesmodel, der er i stand til at forstå flere sprog
Klar til at begynde at indsamle Conversational AI Data? Fortæl os mere. Vi kan hjælpe dine ML-modeller med Multilingual Audio Collection & Annotation Services
Personlige assistenter tager diktat, transskriberer møder og e-mailer noter til deltagere, booker mødelokale osv.
Support til indkøb i butikken for kunder til at finde produkter giver information såsom pris, produkttilgængelighed osv.
Concierge-tjenester på hoteller for at muliggøre check-in eller for andre oplysninger og tjenester
Automatiser kundeopkald
aktivere udgående opkald til
kunder.
Integration af stemme i mobilapps for at give 'Voice + Visuals', reducere klik og sidebesøg til sidst en bedre oplevelse
Støtte kirurger i operation
rum ved at tage noter, vedligeholde og hente patientens kliniske data
Vi tilbyder AI-træningstaldata på flere modersmål. Vi har over ti års erfaring med sourcing, transkribering og kommentering af tilpassede datasæt af høj kvalitet til Fortune 500-virksomheder.
Vi kan kilde, skalere og levere lyddata fra hele verden på flere sprog og dialekter baseret på dine krav.
Vi har den rigtige ekspertise med hensyn til nøjagtig og upartisk dataindsamling, transkription og guldstandard-kommentar.
Et netværk af mere end 30,000 kvalificerede bidragsydere, som hurtigt kan tildeles dataindsamlingsopgaver til at opbygge AI-træningsmodel og opskaleringstjenester.
Vi har en fuldt AI-baseret platform med proprietære værktøjer og processer til at udnytte arbejdsflowstyringen 24 * 7 døgnet rundt.
Vi tilpasser os hurtigt til ændringer i kundernes krav og hjælper med at accelerere AI-udvikling med taledata af høj kvalitet 5-10 gange hurtigere end konkurrencen.
Vi lægger stor vægt på datasikkerhed og privatliv og er også certificeret til at håndtere meget regulerede følsomme data.
Vi tilbyder forskellige konversations-AI-datasæt som nedenfor:
Vi har arbejdet med verdens førende brands for at bygge deres avancerede samtale-AI-løsninger for at forbedre kundeservicen
Genereret Chatbot -datasæt bestående af mere end 10,000 timers lydsamtale og transskription på flere sprog for at bygge 24*7 live chatbot
Forbedret nøjagtighed ved automatisk talegenkendelse ved hjælp af mærkede lyddata, transkription, udtale, leksikoner fra et varieret sæt højttalere.
Den chatbot, du har talt med, kører på et avanceret konversations-AI-system, der er trænet, testet og bygget ved hjælp af tonsvis af talegenkendelsesdatasæt.
Conversational AI 2022-infografikken taler om, hvad der er Conversational AI, dets udvikling, typer, Conversational AI Market efter region, brugssager, udfordringer osv.
Stemmeassistenter kan være disse seje, overvejende kvindestemmer, der reagerer på dine anmodninger om at finde den nærmeste restaurant eller den korteste vej til indkøbscentret.
Kontakt os nu for at lære, hvordan vi kan indsamle et tilpasset datasæt til din unikke AI-løsning.
Konversationel kunstig intelligens (AI) driver interaktioner mellem mennesker og maskiner, og simulerer menneskelig samtale med bemærkelsesværdig nøjagtighed. Ved at bruge store datasæt, maskinlæring (ML) og naturlig sprogbehandling (NLP) kan samtale-AI efterligne menneskelige interaktioner, genkende og fortolke tale- og tekstinput og endda oversætte betydninger på tværs af sprog. Denne teknologi er rygraden i chatbots, virtuelle assistenter og andre interaktive applikationer, der letter menneskelignende samtaler. Eksempler på disse er Amazon Alexa, Apples Siri og Google Home.
Samtaler AI forstår, reagerer og lærer af ethvert møde ved hjælp af en række forskellige teknologier såsom Automatic Speech Recognition (ASR), Natural Language Processing (NLP) og Machine Learning (ML).
Conversational AI blander NLP med ML på en synergistisk måde. NLP-processer er integreret i en kontinuerlig feedback-loop med ML-processer, hvilket forbedrer AI-algoritmerne. Dette gør det i stand til at forstå, behandle og reagere på menneskeligt sprog på en naturlig og intuitiv måde.
NLP involverer fire kritiske trin:
Forhindringerne for udviklingen af Conversational AI drejer sig om 1) Detektering af menneskelige følelser 2) At lære nye sprog og dialekter 3) At identificere den rigtige stemme i et overfyldt miljø og 4) Sikkerhed og privatliv for at skjule følsomme personlige oplysninger.
Det reducerer omkostningerne betydeligt og øger driftseffektiviteten ved at automatisere opgaver, der traditionelt blev håndteret af mennesker. Det minimerer ikke kun menneskelige fejl, men øger også produktiviteten. Det forbedrer også kundeoplevelsen ved at tilbyde personaliserede, engagerende interaktioner døgnet rundt 24*7, hvilket fører til højere kundetilfredshed og engagement.
Kundeoplevelsen kan forbedres ved at indstille en digital/virtuel assistent, der automatisk håndterer grundlæggende indgående forespørgsler. Fysiske agenter kan fokusere på mere udfordrende opgaver.
