Asystenci głosowi mogą to być te fajne, głównie kobiece głosy, które odpowiadają na Twoje prośby o znalezienie najbliższej restauracji lub najkrótszej drogi do centrum handlowego. Są jednak czymś więcej niż tylko głosem. Istnieje zaawansowana technologia rozpoznawania głosu z NLP, sztuczną inteligencją i syntezą mowy, która nadaje sens żądaniom głosowym i odpowiednio działa.
Działając jako pomost komunikacyjny między Tobą a urządzeniami, asystenci głosowi stali się narzędziem, którego używamy do prawie wszystkich naszych potrzeb. To narzędzie, które słucha, inteligentnie przewiduje nasze potrzeby i podejmuje odpowiednie działania. Ale jak to się robi? Jak popularni asystenci tacy jak Amazon Alexa, Apple Siri i Asystent Google rozumiesz nas? Dowiedzmy Się.
Tu jest kilka osobisty asystent sterowany głosem statystyki, które zdmuchną twój umysł. W 2019 r. łączna liczba asystentów głosowych na świecie została ustalona na 2.45 mld. Wstrzymaj oddech. Przewiduje się, że ta liczba osiągnie 8.4 mld do 2024 r. – więcej niż ludność świata.
Co to jest asystent głosowy?
Asystent głosowy to aplikacja lub program, który wykorzystuje technologię rozpoznawania głosu i przetwarzanie języka naturalnego do rozpoznawania ludzkiej mowy, tłumaczenia słów, dokładnego reagowania i wykonywania pożądanych działań. Asystenci głosowi radykalnie zmienili sposób, w jaki klienci wyszukują i wydają polecenia online. Ponadto technologia asystentów głosowych zmieniła nasze codzienne urządzenia, takie jak smartfony, głośniki i urządzenia do noszenia, w inteligentne aplikacje.
O czym należy pamiętać podczas interakcji z asystentami cyfrowymi
Celem asystentów głosowych jest ułatwienie interakcji z urządzeniem i wywołanie odpowiedniej reakcji. Jeśli jednak tak się nie stanie, może to być frustrujące.
Prowadzenie jednostronnej rozmowy nie jest zabawne, a zanim przerodzi się w mecz krzyków z nie odpowiadającą aplikacją, oto kilka rzeczy, które możesz zrobić.
Trzymaj to i daj mu czas
Obserwowanie Twojego tonu wykonuje swoją pracę – nawet podczas interakcji z asystentami głosowymi wspieranymi przez sztuczną inteligencję. Zamiast krzyczeć, powiedz, Strona główna Google jeśli nie odpowiada, spróbuj mówić neutralnym tonem. Następnie poczekaj, aż komputer przetworzy Twoje polecenia.
Twórz profile dla zwykłych użytkowników
Możesz ulepszyć asystenta głosowego, tworząc profile dla osób, które regularnie z niego korzystają, na przykład członków Twojej rodziny. Amazon Alexa, na przykład, może rozpoznać głos do 6 osób.
Utrzymuj proste prośby
Twój asystent głosowy, jak Google Assistant, być może pracuje nad zaawansowaną technologią, ale z pewnością nie można oczekiwać, że będzie prowadzić rozmowę niemal ludzką. Gdy asystent głosowy nie jest w stanie zrozumieć kontekstu, na ogół nie będzie w stanie podać dokładnej odpowiedzi.
Bądź gotów wyjaśnić prośby
Tak, jeśli możesz wywołać odpowiedź za pierwszym razem, przygotuj się na powtórzenie lub odpowiedz na wyjaśnienie. Spróbuj przeredagować, uprościć lub przeformułować swoje pytania.
Jak szkoli się asystentów głosowych (VA)?
Rozwój i szkolenie konwersacyjnego modelu AI wymaga wielu szkoleń, aby maszyna mogła zrozumieć i odtworzyć ludzką mowę, myślenie i reakcje. Szkolenie asystenta głosowego to złożony proces, który obejmuje gromadzenie mowy, adnotacje, weryfikację i testowanie.
Przed podjęciem któregokolwiek z tych procesów kluczowe jest zebranie obszernych informacji o projekcie i jego specyficznych wymaganiach.
Zbieranie wymagań
Aby umożliwić niemal ludzkie rozumienie i interakcję, ASR musi być zasilany dużymi ilościami danych mowy, które spełniają określone wymagania projektu. Ponadto różni asystenci głosowi wykonują różne zadania, a każdy wymaga określonego rodzaju szkolenia.
Na przykład inteligentny głośnik domowy, taki jak Amazon Echo zaprojektowany do rozpoznawania i reagowania na instrukcje, musi odróżniać głosy od innych dźwięków, takich jak miksery, odkurzacze, kosiarki i inne. Dlatego model musi być wytrenowany na danych mowy symulowanych w podobnym środowisku.
Kolekcja mowy
Gromadzenie mowy jest niezbędne, ponieważ asystent głosowy powinien być przeszkolony w zakresie danych związanych z branżą i biznesem, który obsługuje. Ponadto dane mowy powinien mieć przykłady odpowiednich scenariuszy i intencji klienta, aby zapewnić, że polecenia i skargi są łatwo zrozumiałe.
Aby opracować wysokiej jakości asystenta głosowego obsługującego klientów, warto przeszkolić model na próbkach mowy osób reprezentujących klientów. Rodzaj pozyskiwanych danych mowy powinien być podobny pod względem językowym i demograficznym do Twojej grupy docelowej.
Powinieneś to rozważyć,
- Wiek
- Państwo
- Płeć
- Wybierz język
Rodzaje danych mowy
W zależności od wymagań i specyfikacji projektu można używać różnych typów danych mowy. Niektóre przykłady danych mowy obejmują
Mowa Skryptowa
Dane mowy zawierające wstępnie napisane i zapisane w skryptach pytania lub frazy są wykorzystywane do trenowania automatycznego interaktywnego systemu odpowiedzi głosowych. Przykłady wstępnie zapisanych danych mowy to: „Jakie jest moje obecne saldo bankowe?” lub „Kiedy jest następny termin płatności kartą kredytową?”Mowa dialogowa
Przy tworzeniu asystenta głosowego do aplikacji obsługi klienta niezbędne jest przeszkolenie modelu w zakresie dialogu lub rozmowy między klientem a biznesem. Firmy wykorzystują swoją bazę danych rozmów z nagraniami rozmów rzeczywistych do trenowania modeli. Jeśli nagrania rozmów są niedostępne lub w przypadku wprowadzenia nowych produktów, nagrania rozmów w symulowanym środowisku mogą zostać wykorzystane do trenowania modelu.Spontaniczna lub nieskryptowana mowa
Nie wszyscy klienci używają skryptowego formatu pytań do swoich asystentów głosowych. Dlatego konkretne aplikacje głosowe muszą być wytrenowane na spontanicznych danych mowy, w których mówca używa swoich wypowiedzi do konwersacji.Niestety, istnieje większa zmienność mowy i różnorodność języka, a uczenie modelu rozpoznawania mowy spontanicznej wymaga ogromnych ilości danych. Jednak kiedy technologia pamięta i dostosowuje się, tworzy ulepszone rozwiązanie głosowe.
Dane mowy zawierające wstępnie napisane i zapisane w skryptach pytania lub frazy są wykorzystywane do trenowania automatycznego interaktywnego systemu odpowiedzi głosowych. Przykłady wstępnie zapisanych danych mowy to: „Jakie jest moje obecne saldo bankowe?” lub „Kiedy jest następny termin płatności kartą kredytową?”
Przy tworzeniu asystenta głosowego do aplikacji obsługi klienta niezbędne jest przeszkolenie modelu w zakresie dialogu lub rozmowy między klientem a biznesem. Firmy wykorzystują swoją bazę danych rozmów z nagraniami rozmów rzeczywistych do trenowania modeli. Jeśli nagrania rozmów są niedostępne lub w przypadku wprowadzenia nowych produktów, nagrania rozmów w symulowanym środowisku mogą zostać wykorzystane do trenowania modelu.
Nie wszyscy klienci używają skryptowego formatu pytań do swoich asystentów głosowych. Dlatego konkretne aplikacje głosowe muszą być wytrenowane na spontanicznych danych mowy, w których mówca używa swoich wypowiedzi do konwersacji.Transkrypcja i walidacja danych mowy
Po zebraniu różnych danych mowy należy je dokładnie przepisać. Dokładność szkolenia modelu zależy od dokładności transkrypcji. Po zakończeniu pierwszej rundy transkrypcji musi ona zostać zweryfikowana przez inną grupę ekspertów ds. transkrypcji. Transkrypcja powinna zawierać pauzy, powtórzenia i błędnie napisane słowa.
Adnotacja
Po transkrypcji danych czas na adnotacje i tagowanie.
Adnotacja semantyczna
Po przepisaniu i walidacji danych mowy; musi być opatrzony adnotacjami. Na podstawie przypadku użycia asystenta głosowego kategorie powinny być zdefiniowane w zależności od scenariuszy, które może on obsługiwać. Każda fraza transkrybowanych danych zostanie oznaczona pod kategorią opartą na znaczeniu i intencji.
Rozpoznawanie nazwanych jednostek
Będąc etapem wstępnego przetwarzania danych, rozpoznawanie nazwanych jednostek obejmuje rozpoznawanie istotnych informacji z transkrybowanego tekstu i klasyfikowanie ich do predefiniowanych kategorii.
NER wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego w celu wykonania NER, najpierw identyfikując jednostki w tekście i umieszczając je w różnych kategoriach. Podmiotami może być wszystko, co jest stale omawiane lub przywoływane w tekście. Może to być na przykład osoba, miejsce, organizacja lub wyrażenie.
Humanizowanie sztucznej inteligencji
Asystenci głosowi stali się integralną częścią naszego codziennego życia. Powodem tego fenomenalnego wzrostu popularności jest to, że oferują one bezproblemową obsługę klienta na każdym etapie podróży sprzedażowej. Klient wymaga intuicyjnego i zrozumiałego robota, a firma rozwija się dzięki aplikacji, która nie niszczy swojego wizerunku w Internecie.
Jedyną możliwością osiągnięcia tego byłoby uczłowieczenie asystenta głosowego opartego na sztucznej inteligencji. Jednak wyszkolenie maszyny do rozumienia ludzkiej mowy jest trudne. Jednak jedynym rozwiązaniem jest zakup różnych baz danych mowy i opisywanie ich w celu dokładnego wykrywania ludzkich emocji, niuansów mowy i sentymentu.
Firmom pomagającym w opracowaniu wysokiej klasy asystenta głosowego dla różnych potrzeb jest Shaip – poszukiwany dostawca usług adnotacji. Zawsze lepiej wybrać kogoś z doświadczeniem i solidną bazą wiedzy. Shaip ma wieloletnie doświadczenie w obsłudze różnych branż, aby poprawić ich inteligentny asystent możliwości. Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się, jak możemy poprawić Twoje kompetencje asystenta głosowego.
[Przeczytaj także: Kompletny przewodnik po konwersacyjnej sztucznej inteligencji]
