Wake Word træningsdataindsamling

Byg stemme-apps, der altid lytter, med tilpassede træningsdata for vågne ord.
Wake Word træningsdataindsamling

Fremhævede klienter

Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.

Amazon
Google
microsoft
Cogknit

Byg en gateway mellem dig og dine stemmeprodukter med nøjagtige og tilpassede vækkeord og forbedring af stemmeassistenternes ordgenkendelsesfunktioner for at hjælpe dig med at være foran konkurrenterne.

Stemmeassistenter har dramatisk ændret den måde, kunderne interagerer med deres enheder på. De har gjort det nemmere for brugerne at udforske produkter og tjenester – hurtigt og effektivt. Men lytter stemmeapplikationen? For at sætte disse applikationer i høj drift, skal de vækkes og gå fra passiv til aktiv lytning ved hjælp af WAKE WORDS. 'Alexa' og "Hey Siri" er to af de mest populære vågne ord i verden.

Statista

I 2024 forventes antallet af digitale stemmeassistenter at nå 8.4 milliarder enheder – mere end verdens befolkning. 

Markeder og markeder

Størrelsen på taleassistent-app-markedet forventes at stige fra 2.8 milliarder USD i 2021 til 11.2 milliarder USD i 2026 ved en CAGR på 32.4 %. 

Hvad er et Wake Word og dets eksempler 

Et vågent ord er et specifikt ord eller en sætning, såsom 'Hey Siri', 'Ok Google' og 'Alexa'; designet til at aktivere en stemmeaktiveret enhed til at reagere, når den ytres. Et altid lyttende wake-ord, der er lokalt integreret med enheden, reducerer responstiden drastisk og øger identifikationen og behandlingsnøjagtigheden af ​​wake-ordet selv uden internetforbindelse.

Hvordan kan Shaip hjælpe?

Med Shaip's tilbyder altid lyttende wake word-træning, er dine stemmeassistentmodeller altid indstillet til at lytte efter wake-ordet, men uden egentlig at optage eller overføre data til skyen. Partnerskab med Shaip giver dig fordelen ved at arbejde med eksperter. Med vores omfattende erfaring med at bruge AI- og ML-teknologi til udvikling af stemmeassistenttræning hjælper vi dig med at eliminere privatlivsrisici, forbedre brugeroplevelsen, reducere udviklingsomkostninger og forbedre skalerbarheden.

Samling af tekstytringer

Værdifulde tips til, hvordan du vælger de rigtige Wake Up-ord / Trigger-ord

Vælg ord med forskellige lyde

Forskellige fonemer skaber generelt en mere tydelig signatur og sikrer bedre nøjagtighed i resultaterne. Vælg derfor sætninger i dine data, der producerer forskellige lyde.

Udnyt et passende præfiks med dine ord

Gør vækkeord mere effektive ved at sætte præfikser på dem som "Hej", "Hej", "Hej" eller "OK". Det vil holde det vågne ord utvetydigt og sikre, at der ikke sker utilsigtet matchning, når du bruger triggerord i almindelig tale.

Brug fonemer til at bygge dine triggerord

Gør dine vågne ord til en kombination af mindst seks fonemer, der let kan skelnes af en maskine og lette at sige af mennesker. For eksempel har "Alexa" seks fænomer, mens "Ok Google" har otte fænomer.

Undgå at bruge et enkelt ord

Begå ikke den fejl at bruge et enkelt ord som dit vågne ord. Wake-ord skal være lange nok til at være forskellige.

Enkle og unikke ord

Sørg for, at de udløsende ord, du opretter, skal være enkle og unikke, så de let kan huskes.

Undgå lange sætninger

Længere flerords wake-sætninger er svære at udtale og gør processen unødigt sværere.

Begrænsninger for Wake Word træningsdata

Forvirring på grund af brug af flere ytringer

En wake word-model er generelt trænet til at genkende et nej. af forskellige ytringer, så den kan reagere på forskellige påkaldelser. Men at have for mange distinkte vågne ord kan simpelthen aktivere talepipelinen, uden at du ved, hvilken ytring brugeren talte.

Mindre nøjagtige resultater på grund af eksterne omgivelser

Faktorer som støj, afstand og variationer i accenter og sprog gør nøjagtig hotword-detektion sværere og kompleks for din AI-model.

Byg nøjagtige Wake Words til dit brand

Tog Tog

Vores erfaring inden for stemmeteknologi hjælper os med at udvikle altid-lyttende skræddersyede wake-ord og brandede wake-sætninger hurtigt. Med stemmegenkendelse sammen med naturlig sprogbehandlingsforståelse hjælper ML-algoritmer med at transskribere tale og udføre stemmekommandoer effektivt.

Udvikle
Udvikle

Vi fokuserer på hurtigt at udvikle wake word prototyping for at sikre tilpasning af det brandede ord. En prototype fungerer som et proof of concept og hjælper med præcis træning, hurtigere time to market, accelereret test og eliminering af risici.

Grow Grow

Oplev uafbrudt vækst og uhindret kundeengagement med en enestående stemmeassistent. Vi leverer flersprogede talegenkendelsesfunktioner, så applikationen nøjagtigt kan spotte ord og sætninger selv i miljøer med høj støj.

Hurtigt design, udvikling og implementering

Træning, udvikling og implementering af altid lyttende brugerdefinerede vågne ord behøver ikke være kedeligt og tidskrævende. Med den rette assistance fra Shaips ekspertteknologieksperter kan du forenkle og reducere tiden til markedet effektivt. Derudover fungerer vores dataindsamling, mærkning og annoteringserfaring til din fordel for at levere vågne ord inden for få uger.

Funktioner i Wake Words træning og implementering 

Tilpassede Brand Wake Words

Tilpassede Brand Wake Words

Et branded wake word er ofte forbundet med værdi og ydeevne. Det er på tide, at du udnytter de enorme fordele ved at få tilpassede mærkevarer til at virke til din fordel. Ejer dit brand og udvikle et skræddersyet wake word eller en sætning, der projicerer dit brand i det bedste lys. Hos Shaip kan vi hjælpe dine kunder med at bruge dit varemærke ved enhver interaktion med brandet besværgelse med deres stemmeassistenter.

Kommando eller sætninger Spotting

At gå ud over wake word er sætningsspotting, hvilket giver brugerne mulighed for at bruge naturligt sprog til at styre deres stemmeaktiverede enheder. Shaip har stor erfaring med at hjælpe små til store virksomheder med at udvikle applikationer, der kan behandle lange sætninger med nul latens og øget nøjagtighed.

Spotting af kommandoer eller sætninger
Indlejret sætningsdetektion

Indlejret ord- eller sætningsregistrering

Shaips udviklere hjælper brands med at give deres kunder en forbedret stemmeoplevelse ved at levere indlejret søgeords- eller sætningsdetektion. Vi sikrer privatliv, nul-latens og høj nøjagtighed ved at lade wake word-motorteknologien behandle de flere wake-ord i browseren og ikke i skyen.

Forståelse af begrebet datadiversitet

Hvad er datadiversitet?

Det er en måde at indsamle vigtige brugerdata på såsom deres identitet, oprindelsesland, alder, køn, sprog, accenter osv. Datadiversitet bruges til at forbedre brugerorienterede algoritmer for at opnå mere præcise resultater.

Data har normalt en tendens til at generere indbyggede skævheder. Derfor, når vi indsamler data fra forskellige kilder, reduceres skævheden i resultaterne betydeligt. 

Her er et par parametre for datadiversitet, som Shaip adresserer, mens han bygger vågne ord og andre samtalekommandoer.

Datadiversitet
Race og etnicitethinduer, muslimer, kristne, afrikanere, europæere
UddannelsesniveauBachelor, Graduate, Ph.D., Masters
LandKina, Japan, Indien, Korea, Dubai, Nigeria, USA, Canada
KønMand kvinde
Aldermindre end 10 år, 10-15, 15-25, 25-45, 45 år og derover
SprogEngelsk, japansk, tyrkisk, kinesisk, thai, hindi
MiljøLydløs, Støjende, Baggrundsmusik, Baggrundslyd eller tale, Indendørs, Udendørs, Teater, Stadion, Cafeteria, I bilen, Kontor, Indkøbscenter, Støj fra hjemmet, Trappe, Gade/vej, Havside (Blæst)
Accenter (engelsk)Skotsk engelsk, walisisk engelsk, hiberno-engelsk, canadisk engelsk, australsk engelsk, newzealandsk engelsk.
Talestilhurtig/normal/langsom hastighed, høj/normal/blød lydstyrke, formel/afslappet osv.
EnhedspositionerHåndholdt, Desktop

Nøglebrugssager

Voice Search

Føj stemmesøgning til mobilapps, websteder og enheder. Find søgeord og sætninger i lyd, video og streams.

Håndfri søgning

Giv din software mulighed for at levere håndfri søgeresultater ved at udnytte stemmekommandoer til at fuldføre den tilsigtede handling.

Stemmekommandoer

Tilføj stemmekommandoer til enheder, mobil- eller webapplikationer for at højne kundeoplevelsen.

Taleanalyse

End-to-end Voice AI-platformen driver softwaren med intelligente værktøjer til at give en enestående kundeoplevelse.

Hvorfor Shaip

For effektivt at implementere dit AI -initiativ har du brug for store mængder specialiserede træningsdatasæt. Shaip er en af ​​de meget få virksomheder på markedet, der sikrer pålidelige træningsdata i verdensklasse i stor skala, der overholder lovgivningsmæssige/ GDPR-krav.

Dataindsamlingsfunktioner

Opret, sammensæt og saml specialbyggede datasæt (tekst, tale, billede, video) fra mere end 100 nationer over hele kloden baseret på brugerdefinerede retningslinjer.

Fleksibel arbejdsstyrke

Udnyt vores globale arbejdsstyrke på mere end 30,000 erfarne og anerkendte bidragsydere. Fleksibel opgavetildeling og realtidsovervågning af arbejdsstyrkens kapacitet, effektivitet og fremskridt.

Kvalitet

Vores proprietære platform og dygtige medarbejdere bruger flere metoder til kvalitetskontrol til at opfylde eller overgå kvalitetsstandarder, der er indstillet til indsamling af AI-træningsdatasæt.

Diverse, nøjagtige og hurtige

Vores proces effektiviserer, indsamlingsprocessen gennem lettere opgavefordeling, styring og datafangst direkte fra app- og webgrænsefladen.

Datasikkerhed

Oprethold fuldstændig datahemmeligholdelse ved at gøre fortrolighed til vores prioritet. Vi sikrer, at dataformater er politikstyrede og bevarede.

Domænespecificitet

Curated domænespecifikke data indsamlet fra branchespecifikke kilder baseret på retningslinjer for indsamling af kundedata.

Brug af AI til at forbedre virksomhedens præstationer gennem kundeoplevelse

De vågne ord er de sætninger, der aktiverer dine stemmeaktiverede systemer og sætter dem i lyttetilstand for at modtage instruktioner fra brugere.

Invokationsnavn er nøgleordet, der bruges til at udløse en specifik "færdighed" i softwaren. Påkaldelsesnavnet kan også være navne på personer eller steder og kan kombineres med en handling, kommando eller spørgsmål. Alle de tilpassede færdigheder skal have et invokationsnavn for at starte det.

Ytringer er sætninger, der bruges af brugerne til at sende anmodninger til din stemmekommandosoftware. Softwaren identificerer brugerens hensigt ud fra den givne ytring og reagerer yderligere i overensstemmelse hermed.

Naturlig sprogbehandling eller NLP er en konvergens af kunstig intelligens og computerlingvistik, der er ansvarlig for interaktioner mellem maskiner og menneskers naturlige sprog. Ved at udnytte NLP-algoritmer analyserer, forstår, ændrer eller genererer softwaren naturligt sprog til din AI-model.

Wake up word, Ytringer, Trigger Words, Hot Words, Invocation Words

 En sætning er en gruppe ord, der udtrykker fuldstændig mening eller formidler en hel idé. En sætning kan være enkel, kompleks eller sammensat af natur, og den kan udtrykkes i skriftlig eller talt form. 

En ytring er på den anden side en taleenhed, der normalt ikke formidler hele meningen eller tanken, og som er fyldt med pauser og stilheder.

Eksempler på ytringer: 

  1. "Lad mig præsentere for dig .... dette er statistikken i regionen"
  2. 'Vis mig den seneste film...den, der blev udgivet i sidste uge.'
  3. "Er butikken på 22nd Street åben nu...den ved siden af ​​banken."

Alexa kommer med flere indbyggede mikrofoner, der registrerer og genkender vågneordet ved at ignorere baggrundsstøjen. For at forhindre falske negativer og falske positiver er Alexa programmeret til kun at tænde for hørelsen efter at have registreret det vågne ord 'Alexa'.

Et vågenord er enhver programmeret sætning, der får taleassistenten til at begynde at lytte og behandle brugerens anmodninger. Enhver taleassistent er trænet i interaktioner i den virkelige verden ved hjælp af kunstig intelligens og naturlig sprogbehandling, hvor tale omdannes til sætninger, ord og lyde.