語音助理 可能是這些很酷的，主要是女性的聲音，可以響應您尋找最近的餐廳或到購物中心的最短路線的請求。 然而，它們不僅僅是一種聲音。 具有 NLP、AI 和語音合成的高端語音識別技術可以理解您的語音請求並採取相應的行動。
通過充當您與設備之間的溝通橋樑，語音助手已成為我們用於滿足幾乎所有需求的工具。 它是傾聽、智能預測我們的需求並根據需要採取行動的工具。 但它是如何做到的呢？ 亞馬遜等熱門助手如何 Alexa的， 蘋果 Siri 和谷歌助手 了解我們嗎？ 讓我們來了解一下。
這裡有幾個 語音控制的個人助理 會讓你大吃一驚的統計數據。 2019 年，全球語音助手總數固定在 2.45十億. 屏住呼吸。 這個數字預計將達到 8.4十億 到 2024 年——超過世界人口。
什麼是語音助手？
語音助手是一種使用語音識別技術和自然語言處理來識別人類語音、翻譯單詞、準確響應並執行所需操作的應用程序或程序。 語音助手極大地改變了客戶搜索和發出在線命令的方式。 此外，語音助手技術已將我們的日常設備（例如智能手機、揚聲器和可穿戴設備）轉變為智能應用程序。
與數字助理交互時要記住的要點
語音助手的目的是讓您更輕鬆地與您的設備進行交互並喚起適當的響應。 但是，當這種情況沒有發生時，它可能會令人沮喪。
進行片面的對話並不好玩，在它變成與無響應的應用程序的大喊大叫之前，您可以做一些事情。
保持冷靜，給它時間
觀察你的語氣就能完成工作——即使在與人工智能語音助手交互時也是如此。 而不是尖叫，說， Google Home 當它沒有反應時，試著用中性的語氣說話。 然後，讓機器有時間處理您的命令。
為普通用戶創建配置文件
您可以通過為經常使用它的人（例如您的家人）創建配置文件來使語音助手更智能。 亞馬遜Alexa，例如，最多可以識別 6 個人的聲音。
保持請求簡單
你的語音助手，比如 谷歌助理，可能正在研究先進技術，但肯定不能指望它會保持幾乎像人類一樣的對話。 當語音助手無法理解上下文時，它通常無法做出準確的響應。
願意澄清請求
是的，如果您可以在第一時間引起響應，請準備好重複或 回應澄清. 嘗試改寫、簡化或改寫你的問題。
語音助手 (VA) 是如何訓練的？
開發和 訓練對話式 AI 模型 需要大量的訓練，以便機器能夠理解和復制人類的言語、思維和反應。 訓練語音助手是一個複雜的過程，包括語音收集、註釋、驗證和測試。
在進行任何這些過程之前，收集有關項目及其具體要求的廣泛信息至關重要。
需求收集
為了實現幾乎類似於人類的理解和交互，必須向 ASR 提供大量滿足特定項目要求的語音數據。 此外，不同的語音助手執行不同的任務，並且每個都需要特定類型的培訓。
例如，智能家居揚聲器，如 亞馬遜迴聲 旨在識別和響應指令的設計必須從其他聲音中辨別出聲音，例如攪拌機、真空吸塵器、割草機等。 因此，模型必須在類似環境下模擬的語音數據上進行訓練。
語音採集
語音收集是必不可少的，因為語音助手應該接受與其服務的行業和業務相關的數據的培訓。 除此之外 語音數據 應有相關場景和客戶意圖的示例，以確保命令和投訴易於理解。
要開發滿足客戶需求的高質量語音助手，您需要根據代表客戶的人員的語音樣本來訓練模型。 您獲取的語音數據類型應在語言和人口統計上與您的目標群體相似。
你應該考慮，
- 年齡
- 國家
- 性別
- 語言
語音數據的類型
可以根據項目要求和規範使用不同的語音數據類型。 一些語音數據示例包括
腳本演講
包含預先編寫和腳本化的問題或短語的語音數據用於訓練自動交互式語音響應系統。 預先編寫好的語音數據示例包括“我目前的銀行餘額是多少？” 或“我的信用卡付款的下一個到期日是什麼時候？”對話演講
在為客戶服務應用程序開發語音助手時，訓練模型進行客戶與企業之間的對話或對話至關重要。 公司使用他們的真實通話錄音通話數據庫來訓練模型。 如果通話錄音不可用或在新產品發布的情況下，可以使用模擬環境中的通話錄音來訓練模型。自發或即興演講
並非所有客戶都對他們的語音助手使用腳本格式的問題。 這就是為什麼特定的語音應用程序需要在自發語音數據上進行訓練，其中說話者使用他們的話語進行交談。不幸的是，語言的語音差異和多樣性更多，訓練識別自發語音的模型需要大量數據。 然而，當 技術記憶和適應，它創建了一個增強的語音驅動解決方案。
包含預先編寫和腳本化的問題或短語的語音數據用於訓練自動交互式語音響應系統。 預先編寫好的語音數據示例包括“我目前的銀行餘額是多少？” 或“我的信用卡付款的下一個到期日是什麼時候？”
在為客戶服務應用程序開發語音助手時，訓練模型進行客戶與企業之間的對話或對話至關重要。 公司使用他們的真實通話錄音通話數據庫來訓練模型。 如果通話錄音不可用或在新產品發布的情況下，可以使用模擬環境中的通話錄音來訓練模型。
並非所有客戶都對他們的語音助手使用腳本格式的問題。 這就是為什麼特定的語音應用程序需要在自發語音數據上進行訓練，其中說話者使用他們的話語進行交談。語音數據的轉錄和驗證
在收集了各種語音數據後，必須對其進行準確的轉錄。 模型訓練的準確性取決於轉錄的細緻程度。 第一輪轉錄完成後，必須由另一組轉錄專家進行驗證。 轉錄應包括停頓、重複和拼寫錯誤的單詞。
註解
在數據轉錄之後，是時候進行註釋和標記了。
語義註釋
一旦語音數據被轉錄和驗證； 它必須被註釋。 根據語音助手用例，應根據它可能必須支持的場景來定義類別。 轉錄數據的每個短語都將根據含義和意圖標記在一個類別下。
命名實體識別
作為數據預處理步驟，命名實體識別涉及從轉錄文本中識別基本信息並將其分類為預定義的類別。
NER 使用自然語言處理通過首先識別文本中的實體並將它們分為不同類別來進行 NER。 實體可以是文本中不斷討論或提及的任何事物。 例如，它可以是一個人、一個地方、一個組織或一個表達方式。
人性化人工智能
語音助手已經成為我們日常生活中不可或缺的一部分。 採用率顯著增加的原因是他們在銷售過程的每個階段都提供無縫的客戶體驗。 客戶需要一個直觀且易於理解的機器人，而企業則依靠不會損害其在互聯網上的形象的應用程序而蓬勃發展。
實現這一目標的唯一可能性是將人工智能驅動的語音助手人性化。 然而，訓練機器理解人類語音是一項挑戰。 然而，唯一的解決方案是獲取各種語音數據庫並對其進行註釋，以準確檢測人類情緒、語音細微差別和情緒。
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