對話式 AI 完整指南
2023 年終極買家指南
簡介
沒有 這幾天有人停下來問你上次與聊天機器人或虛擬助手交談是什麼時候？ 取而代之的是，機器一直在播放我們最喜歡的歌曲，快速識別當地的中國地點，該地點可以送貨到您的地址並在半夜輕鬆處理請求。
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6.8 年，全球對話式人工智能市場價值 2021 億美元。預計將增長至 由18.4支付$ 2026十億 複合年增長率為 21.8%。 最初是作為娛樂寵物開發的， 對話式人工智能 多年來已經顯著增長。
儘管對話式 AI 已成為數字生態系統的一部分，但用戶缺乏意識—— 63％ 的用戶不知道他們已經在日常生活中使用人工智能。 然而，缺乏理解並沒有阻止人們使用這些對話式人工智能係統。 聊天機器人可能是對話式人工智能中最受歡迎的例子，預計它們將見證一個 100％增加 在接下來的 2 到 5 年內採用。
在 Gartner公司 調查顯示，許多企業將聊天機器人視為其組織使用的主要人工智能應用程序。 到 2022 年，近 70% 的白領將在日常工作中與會話虛擬平台進行交互。
讓我們看看對話式人工智能的類型，以及為什麼它在更大的技術範圍內變得越來越重要。
本指南適用於誰？
這份詳盡的指南適用於：
- 所有經常處理大量數據的企業家和個體企業家
- 人工智能和機器學習或開始使用流程優化技術的專業人士
- 打算加快其 AI 模型或 AI 驅動產品上市時間的項目經理
- 以及喜歡深入了解 AI 流程中涉及的層的細節的技術愛好者。
什麼是對話式人工智能
通過數字和電信技術提供對話體驗以模擬與真人對話的程序化和智能方式。
資源： 德勤：數字時代對話式人工智能
對話式人工智能 (AI) 或聊天機器人或虛擬助理或數字助理是使人和計算機能夠通過文本或語音進行有效交流的技術。 大量音頻和文本數據用於訓練 ML 和 NLP 模型，這些模型有助於模仿人類對話，同時識別人類語音或文本模式，識別它們在不同語言中的意圖和含義。
對話式人工智能的類型
根據需求和設計，對話式 AI 可為企業帶來不同的好處。 因此，在開發特定類型的聊天機器人或虛擬助手之前，了解當前使用的會話 AI 類型至關重要。
選擇合適的模型主要取決於您的業務目標。 例如，假設您正在開發零售聊天機器人。 在這種情況下，您可能會使用 AI 或混合類型做得很好，因為聊天機器人必須與用戶交互、識別意圖並為他們的購物提供指導。
另一方面，如果您正在開發常見問題解答聊天機器人，則基於規則的算法可以很好地工作。 對話式 AI 的三種主要類型是基於規則的、人工智能和混合型。 讓我們詳細看看每一個。
基於規則
基於規則的聊天機器人也稱為決策樹機器人，遵循預定義的規則。 遵循決策樹類型的對話結構，聊天機器人使用一系列幫助聊天機器人解決特定問題的規則在流程圖中繪製整個對話。 由於規則構成了聊天機器人熟悉的問題和解決方案的基礎，因此它可以預測問題並提供預設的響應。
這一系列規則可以簡單也可以復雜。 但是，聊天機器人無法回答超出規則範圍的查詢。 這些聊天機器人只能回答適合訓練場景的問題。
訓練基於規則的聊天機器人更容易、更快、更容易與遺留系統集成。 然而，這些聊天機器人無法通過交互進行學習，從而限制了它們的個性化和靈活性範圍。
人工智能/自然語言處理
顧名思義，人工智能聊天機器人使用機器學習和 自然語言處理 在響應之前了解用戶的上下文和意圖。 人工智能驅動的聊天機器人可以根據用戶問題制定甚至複雜的自然語言響應。
憑藉其意圖和上下文理解能力，人工智能聊天機器人可以迎合用戶的複雜問題，並根據用戶需求定制對話。
與基於規則的聊天機器人相比，訓練 AI 聊天機器人可能需要更長的時間，但它們在訓練後會提供高度可靠和定制的響應。
AI 聊天機器人通過從以前的交互中學習、理解用戶行為和繪製模式以及使用高級決策技能理解不同的語言來提供增強的用戶體驗。
人工智能和基於規則的聊天機器人之間的區別
| AI/NLP 聊天機器人 | 基於規則的聊天機器人 |
| 理解語音和文本命令並與之交互 | 僅理解文本命令並與之交互 |
| 可以理解上下文並解釋對話中的意圖 | 可以遵循經過培訓的預定聊天流程 |
| 旨在進行對話對話 | 設計為純粹的導航 |
| 適用於多個界面，例如博客和虛擬助手 | 僅用作聊天支持界面 |
| 可以從互動、對話中學習 | 它遵循一組預先設計的規則，並且必須配置新的更新 |
| 需要大量時間、數據和資源來訓練 | 訓練更快、成本更低 |
| 可以根據交互提供定制的響應 | 執行可預測的任務 |
| 非常適合需要高級決策的複雜項目 | 更直接和定義明確的用例的理想選擇 |
雜交種
混合聊天機器人使用 NLP 和基於規則的算法為使用基於規則的算法的用戶查詢提供特定響應，並使用 NLP 來理解意圖。
與其將基於規則的人工智能聊天機器人進行比較，不如更容易地利用兩者的優勢來提供增強的用戶體驗。 混合模型非常適合開發基於任務的項目和對話體驗。
對話式人工智能的優勢
全球聊天機器人市場預計將從 190.8 年的 2016 億美元增長到 到 1.25 年達到 2025 億美元. 該統計數據顯示了企業如何在聊天機器人技術和市場上進行大量投資。
這項技術的廣泛採用可歸因於它們變得先進和直觀，並降低了開發和部署成本。
首先，詳細了解這項創新技術的顯著優勢。
提供跨多個渠道的個性化對話
今天的授權客戶期望組織提供無故障的客戶服務，無論其規模和能力如何。 對話式人工智能通過跨多個渠道的個性化對話幫助這些組織提供一流的客戶服務。
客戶即使從社交媒體對話轉移到實時網絡聊天，也可以享受無縫的個人旅程。
無縫擴展以滿足高呼叫量
預計通話量會突然增加，對話式 AI 可以幫助客戶服務團隊處理此類高峰。 對話式 AI 可以根據客戶的意圖、要求、過去的通話記錄、情緒和情緒來隔離交互。 聊天機器人可以幫助將低價值呼叫與高價值呼叫分類，將低價值呼叫路由到虛擬助理，並確保現場座席處理更關鍵的呼叫。
聊天機器人可以幫助企業減少客戶服務查詢的交互和響應時間。 通過大幅減少支持電話所花費的時間，預計到 2023 年企業可以節省超過 2.5 億美元小時 在零售、銀行和醫療保健領域。
讓客戶服務更上一層樓
客戶體驗已成為品牌最大的差異化因素之一。 因此，為什麼品牌相互競爭以向用戶提供難忘的體驗也就不足為奇了。 對話式人工智能正在幫助品牌提供積極的體驗。
除了個性化的對話之外，客戶還可以隨時享受對其查詢的即時、可靠的響應。 企業可以使用語音識別技術開發以客戶為中心的對用戶查詢的響應。 聊天機器人可以通過分析情緒、情緒和意圖、減少現場座席協助以及提高首次聯繫解決率來提供幫助。
協助營銷和銷售
向受眾營銷品牌是一項具有挑戰性的任務。 儘管如此，企業仍在使用對話式人工智能為品牌創建獨特的身份，並在市場上形成競爭優勢。 企業還提供有針對性的營銷和轉換技術。
當您將基於 AI 的聊天機器人引入營銷組合時，您可以開發廣泛的買家資料，訪問他們的購買偏好，並根據他們的需求設計個性化的內容。
自動化客戶服務（節省成本）
使用聊天機器人的另一個好處是成本效益。 據預測，到 2022 年，聊天機器人可以幫助企業降低成本 每年$ 8億. 企業可以開發聊天機器人來處理更直接和復雜的查詢，而不是不斷培訓客戶服務代理組來滿足客戶不斷變化的需求。 儘管最初的實施成本可能很高，但收益超過了任何實施問題。
緩解會話 AI 中的常見數據挑戰
對話式人工智能正在動態地改變人機通信。 許多企業熱衷於開發先進的對話式人工智能工具和應用程序，以改變業務的開展方式。 但是，在開發可以促進您與客戶之間更好溝通的聊天機器人之前，您必須了解您可能面臨的許多發展陷阱。
語言多樣性
開發可以滿足多種語言的聊天助手具有挑戰性。 此外，全球語言的多樣性使得開發一個可以無縫地為所有客戶提供客戶服務的聊天機器人成為一項挑戰。
在2022， 約1.5億 全球有 1.1 億人說英語，其次是中文普通話。 儘管英語是全球使用和學習最多的外語，但只有大約 20％ 世界人口說它。 它使全球其他人口（80%）說英語以外的語言。 因此，在開發聊天機器人時，還必須考慮語言的多樣性。
語言可變性
人類說不同的語言和不同的語言。 不幸的是，機器仍然不可能完全理解口語的可變性，包括情緒、方言、發音、口音和細微差別。
我們的文字和語言選擇也反映在我們的打字方式上。 只有當一組註釋者在各種語音數據集上訓練機器時，機器才能理解和欣賞語言的可變性。
演講中的活力
另一個專業 開發對話式人工智能的挑戰 正在將演講的活力帶入戰鬥。 例如，我們在說話時使用了幾個填充詞、停頓、句子片段和無法辨認的聲音。 此外，語音比書面文字複雜得多，因為我們通常不會在每個單詞之間停頓並強調正確的音節。
當我們傾聽他人的聲音時，我們傾向於利用我們一生的經歷來推斷他們談話的意圖和意義。 因此，即使在模棱兩可的情況下，我們也會將其語境化並理解。 然而，一台機器無法達到這種品質。
嘈雜的數據
嘈雜的數據或背景噪音是不會為對話提供價值的數據，例如門鈴、狗、孩子和其他背景聲音。 因此，必須擦洗或過濾 音頻文件 並訓練 AI 系統識別重要的聲音和不重要的聲音。
不同語音數據類型的優缺點
構建一個人工智能驅動的語音識別系統或 對話式 AI 需要大量的訓練和測試數據集. 然而，訪問這些質量可靠且滿足您特定項目需求的數據集並非易事。 然而，對於尋找訓練數據集的企業來說，有一些選擇，每個選擇都有優點和缺點。
如果您正在尋找通用數據集類型，則有大量可用的公共演講選項。 但是，對於更具體且與您的項目要求相關的內容，您可能必須自己收集和自定義它。
專有語音數據
首先要看的是貴公司的專有數據。 但是，由於您擁有使用客戶語音數據的合法權利和同意，因此您可以使用這個龐大的數據集來訓練和測試您的項目。
優點：
- 沒有額外的訓練數據收集成本
- 訓練數據可能與您的業務相關
- 語音數據還具有自然環境背景聲學、動態用戶和設備。
缺點：
- 使用此類數據可能會花費您大量的資金來獲得記錄和使用的許可。
- 語音數據可能有語言、人口統計或客戶群限制
- 數據可能是免費的，但您仍需為處理、轉錄、標記等付費。
公共數據集
如果您不打算使用公共語音數據集，則是另一種選擇。 這些數據集是公共領域的一部分，可以為開源項目收集。
優點:
- 公共數據集是免費的，非常適合低預算項目
- 它們可以立即下載
- 公共數據集有各種腳本和非腳本樣本集。
缺點:
- 加工和質量保證成本可能很高
- 公共語音數據集的質量差異很大
- 提供的語音樣本通常是通用的，因此不適合開發特定的語音項目
- 數據集通常偏向於英語
預打包/現成的數據集
如果公共數據或專有數據，探索預先打包的數據集是另一種選擇 語音數據採集 不適合您的需求。
供應商收集了預先打包的語音數據集，用於轉售給客戶的特定目的。 這種類型的數據集可用於開發通用應用程序或特定目的。
優點:
- 您可以訪問適合您特定語音數據需求的數據集
- 使用預先打包的數據集比收集自己的數據集更實惠
- 您可能能夠快速訪問數據集
缺點:
- 由於數據集是預先打包的，因此不會根據您的項目需求進行定制。
- 此外，該數據集並不是您公司獨有的，因為任何其他企業都可以購買它。
選擇自定義收集的數據集
在構建語音應用程序時，您需要一個滿足您所有特定要求的訓練數據集。 但是，您極不可能訪問滿足項目獨特要求的預打包數據集。 唯一可用的選項是創建您的數據集或通過第三方解決方案提供商購買數據集。
您的訓練和測試需求的數據集是完全可定制的。 您可以包括語言動態、語音數據多樣性以及對各種參與者的訪問。 此外，數據集可以擴展以滿足您的項目需求。
優點:
- 為您的特定用例收集數據集。 人工智能算法偏離預期結果的機會被最小化。
- 控制和減少 AI 數據中的偏差
缺點:
- 數據集可能既昂貴又耗時； 然而，收益總是大於成本。
對話式 AI 用例
語音數據識別和語音應用的可能性是巨大的，它們正被用於多個行業的大量應用。
智能家電/設備
在 2021 年語音消費者指數中，據報導，來自美國、英國和德國的近 66% 的用戶與智能揚聲器互動，31% 的用戶每天使用某種形式的語音技術。 此外，電視、燈光、安全系統等智能設備通過語音識別技術響應語音命令。
語音搜索應用程序
語音搜索是對話式人工智能開發最常見的應用之一。 在 Google 上進行的所有搜索中，約有 20% 來自其語音助手技術。 74％ 的受訪者表示他們在上個月使用過語音搜索。
消費者越來越依賴語音搜索來進行購物、客戶支持、定位企業或地址以及進行查詢。
客戶服務
客戶支持是語音識別技術最突出的用例之一，因為它有助於以經濟實惠且有效的方式改善客戶購物體驗。
醫療
對話式 AI 產品的最新發展為醫療保健帶來了巨大的好處。 它被醫生和其他醫療專業人員廣泛用於捕獲語音記錄、改進診斷、提供諮詢和保持醫患溝通。
安全應用
語音識別正在以安全應用程序的形式出現另一個用例，其中軟件確定個人獨特的語音特徵。 它允許基於語音匹配進入或訪問應用程序或場所。 語音生物識別技術消除了身份盜用、憑證複製和數據濫用。
車載語音指令
車輛，主要是汽車，都有語音識別軟件，可以響應語音命令，提高車輛的安全性。 這些對話式 AI 工具接受簡單的命令，例如調節音量、撥打電話和選擇電台。
車載信息娛樂系統
支持語音的汽車儀表板的效率和準確性取決於如何訓練它在盡可能多的嘈雜環境中聽到用戶的聲音。 汽車儀表板中的語音系統應該能夠準確地確定駕駛員的聲音，並通過交通聲音、雨聲、雷聲、其他乘客聲音等不熟悉的背景噪音來響應指令。
家用智能音箱
語音助手應在多個語音數據集上進行廣泛培訓，以識別說話者並通過從廚房攪拌器、兒童玩耍、微弱交通或割草機等背景噪音中辨別說話者的聲音來理解指令。 在模擬此類聲學環境的數據集上訓練模型以獲得更好的性能非常重要。
該模型還應該能夠確定填詞或停頓以及其他聲音（例如咳嗽）來確定實際單詞。 最後，將語言模型與聲學模型配對至關重要，這樣系統才能將單詞和聲音轉換為有意義的句子。
使用對話式 AI 的行業
目前，對話式人工智能主要用作聊天機器人。 然而，一些行業正在實施這項技術以獲得巨大的利益。 一些使用對話式人工智能的行業是：
醫療
對話式人工智能正在對醫療保健行業產生巨大影響。 對話式人工智能已被證明對患者、醫生、工作人員、護士和其他醫務人員有益。
一些好處是
- 患者參與治療後階段
- 約會安排聊天機器人
- 回答常見問題和一般查詢
- 症狀評估
- 識別重症監護患者
- 緊急情況升級
電子商務
對話式人工智能正在幫助電子商務企業與客戶互動、提供定制化推薦和銷售產品。
電子商務行業正在充分利用這種一流技術的優勢。
- 收集客戶信息
- 提供相關的產品信息和建議
- 提高客戶滿意度
- 幫助下訂單和退貨
- 回答常見問題
- 交叉銷售和追加銷售產品
銀行業
銀行業正在部署對話式人工智能工具，以增強客戶互動、實時處理請求，並跨多個渠道提供簡化和統一的客戶體驗。
- 允許客戶實時查看餘額
- 幫助存款
- 協助報稅和申請貸款
- 通過發送賬單提醒、通知和警報來簡化銀行流程
保險
與銀行業類似，保險業也受到對話式人工智能的數字化驅動並從中受益。 例如，對話式人工智能正在幫助保險業提供更快、更可靠的解決衝突和索賠的方法。
- 提供政策建議
- 更快的理賠
- 消除等待時間
- 收集客戶的反饋和評論
- 建立客戶對政策的認識
- 管理更快的索賠和更新
夏普祭
在為開發高級人機交互語音應用程序提供優質可靠的數據集方面，Shaip 憑藉其成功的部署一直引領市場。 然而，由於聊天機器人和語音助手的嚴重短缺，公司越來越多地尋求 市場領導者 Shaip 為 AI 項目的培訓和測試提供定制的、準確的和高質量的數據集。
在 Shaip，我們為您提供用於自然語言處理 (NLP) 的廣泛多樣化的音頻數據集，這些數據集模仿與真人的對話，讓您的人工智能 (AI) 栩栩如生。 憑藉我們對多語言對話式 AI 平台的深入了解，我們可以幫助您構建支持 AI 的語音模型，並使用來自全球的多種語言的結構化數據集進行最精確的構建。 我們根據您的要求提供多語言音頻收集、音頻轉錄和音頻註釋服務，同時完全定制所需的意圖、話語和人口分佈。
通過結合自然語言處理，我們可以幫助開發能夠有效模仿人類對話的準確語音應用程序，從而提供個性化體驗。 我們使用一系列高端技術來提供高質量的客戶體驗。 NLP 教機器解釋人類語言並與人類互動。
音頻轉錄
Shaip 是領先的音頻轉錄服務提供商，為所有類型的項目提供各種語音/音頻文件。 此外，Shaip 提供 100% 人工生成的轉錄服務，可將音頻和視頻文件（訪談、研討會、講座、播客等）轉換為易於閱讀的文本。
語音標籤
Shaip提供廣泛的 語音標註服務 通過熟練地分離音頻文件中的聲音和語音並標記每個文件。 通過準確地分離相似的音頻聲音並對其進行註釋，
說話人分類
Shaip 的專長延伸到提供出色的揚聲器分類解決方案，方法是根據其來源對錄音進行分段。 此外，準確識別和分類說話人邊界，例如說話人 1、說話人 2、音樂、背景噪音、車輛聲音、靜音等，以確定說話人的數量。
音頻分類
註釋從將音頻文件分類為預定類別開始。 這些類別主要取決於項目的要求，它們通常包括用戶意圖、語言、語義分割、背景噪音、發言者總數等。
自然語言話語收集/喚醒詞
很難預測客戶端在提出問題或發起請求時總是會選擇相似的詞。 例如，“最近的餐廳在哪裡？” “查找我附近的餐廳”或“附近有餐廳嗎？”
這三個話語的意圖相同，但措辭不同。 通過排列和組合，Shaip 的專家對話 AI 專家將識別所有可能的組合來表達相同的請求。 Shaip 收集和註釋話語和喚醒詞，重點關注語義、上下文、語氣、措辭、時機、壓力和方言。
多語言音頻數據服務
多语言 音頻數據服務 是 Shaip 的另一個非常受歡迎的產品，因為我們擁有一支數據收集器團隊，收集全球 150 多種語言和方言的音頻數據。
意圖檢測
人際互動和溝通通常比我們想像的要復雜得多。 這種與生俱來的複雜性使得訓練 ML 模型以準確理解人類語音變得困難。
此外，來自相同人口或不同人口群體的不同人可以不同地表達相同的意圖或情緒。 因此，必須訓練語音識別系統以識別共同意圖，而不管人口統計如何。
為確保您可以訓練和開發一流的 ML 模型，我們的言語治療師提供了廣泛而多樣的數據集，以幫助系統識別人類表達相同意圖的多種方式。
意圖分類
類似於從不同的人那裡識別相同的意圖，您的聊天機器人也應該接受培訓，以將客戶評論分類為各種類別——由您預先確定。 每個聊天機器人或虛擬助手都是為特定目的而設計和開發的。 Shaip 可以根據需要將用戶意圖分類為預定義的類別。
自動語音識別或 ASR
“語音識別”是指將口語單詞轉換為文本； 但是，語音識別和說話人識別旨在識別語音內容和說話人的身份。 ASR 的準確性取決於不同的參數，即揚聲器音量、背景噪音、錄音設備等。
音調檢測
人類互動的另一個有趣方面是語氣——我們本質上是根據發音的語氣識別單詞的含義。 雖然我們所說的很重要，但我們如何說這些話也傳達了意義。
例如，一個簡單的短語，如“多麼快樂！” 可以是幸福的感嘆，也可以是諷刺的意思。 這取決於語氣和壓力。
'你在幹什麼？'
'你在幹什麼？'
這兩個句子都有確切的單詞，但是單詞的重音不同，從而改變了句子的整個含義。 聊天機器人經過訓練可以識別快樂、諷刺、憤怒、惱怒和更多的表達方式。 這就是 Shaip 的語言病理學家和註釋者的專業知識發揮作用的地方。
音頻/語音數據收集
當缺乏高質量的語音數據集時，最終的語音解決方案可能會出現問題並且缺乏可靠性。 Shaip 是為數不多的提供多語言音頻集、音頻轉錄和 註釋工具 以及為項目完全可定制的服務。
語音數據可以被視為一個頻譜，從一端的自然語音到另一端的非自然語音。 在自然語音中，您讓說話者以自發的會話方式說話。 另一方面，當說話者朗讀劇本時，不自然的語音聽起來會受到限制。 最後，提示說話者在頻譜中間以受控方式說出單詞或短語。
Shaip 的專業知識擴展到提供超過 150 種語言的不同類型的語音數據集
腳本演講
系列
即興演講
系列
話語收集/喚醒詞
自動語音識別 (ASR)
創譯
服務項目
文字轉語音
(語音合成)
腳本數據
要求說話者以腳本語音數據格式說出腳本中的特定單詞或短語。 這種受控數據格式通常包括說話者從預先準備好的腳本中讀取的語音命令。
在 Shaip，我們提供了一個腳本數據集來開髮用於多種發音和音調的工具。 好的語音數據應該包括來自不同口音群體的許多說話者的樣本。
自發數據
與現實世界的場景一樣，自發或會話數據是最自然的語音形式。 數據可以是電話交談或採訪的樣本。
Shaip 提供了一種自發的語音格式來開發需要理解上下文對話的聊天機器人或虛擬助手。 因此，該數據集對於開發先進且逼真的基於 AI 的聊天機器人至關重要。
話語數據
Shaip 提供的 utterances 語音數據集是市場上最受歡迎的數據集之一。 這是因為話語/喚醒詞會觸發語音助手並提示他們智能地響應人類查詢。
創譯
我們的多語言能力幫助我們提供包含大量語音樣本的創譯數據集，將短語從一種語言翻譯成另一種語言，同時嚴格保持音調、上下文、意圖和風格。
文字轉語音 (TTS) 數據
我們提供高度準確的語音樣本，幫助創建真實的多語言文本轉語音產品。 此外，我們還提供帶有準確註釋的無背景噪音的音頻文件。
語音轉文本
Shaip 通過將錄製的語音轉換為可靠的文本來提供獨家的語音到文本服務。 由於它是 NLP 技術的一部分，對於開發高級語音助手至關重要，因此重點是單詞、句子、發音和方言。
自定義語音數據收集
語音數據集在開發和部署高級會話 AI 模型中發揮著至關重要的作用。 然而，無論開發語音解決方案的目的是什麼，最終產品的準確性、效率和質量都取決於其訓練數據的類型和質量。
一些組織對他們需要的數據類型有一個明確的想法。 然而，大多數人並沒有完全了解他們的項目需求和要求。 因此，我們必須為他們提供有關音頻數據收集的具體想法 Shaip 使用的方法。
人口統計
可以根據項目確定目標語言和人口統計數據。 此外，語音數據可以根據人口特徵進行定制，例如年齡、教育資格等。國家是抽樣數據收集的另一個定制因素，因為它們會影響項目的結果。
考慮到所需的語言和方言，根據所需的熟練程度（母語或非母語水平的揚聲器）收集和定制指定語言的音頻樣本。
收藏尺寸
音頻樣本的大小在確定項目的性能方面起著至關重要的作用。 因此，受訪者總數 應考慮用於數據收集。 這 話語總數 還應考慮每個參與者或所有參與者的語音重複次數。
數據腳本
腳本是數據收集策略中最關鍵的元素之一。 因此，確定項目所需的數據腳本至關重要—— 腳本、非腳本、話語或喚醒詞。
音頻格式
語音數據的音頻在開發語音和聲音識別解決方案中起著至關重要的作用。 這 音質 背景噪聲會影響模型訓練的結果。
語音數據收集應確保 文件格式、壓縮、內容結構，並且可以定制預處理要求以滿足項目需求。
音頻文件的交付
語音數據收集的一個非常關鍵的組成部分是根據客戶要求交付音頻文件。 因此，Shaip 提供的數據分割、轉錄和標籤服務因其基準質量和可擴展性而成為企業最搶手的一些服務。
此外，我們還遵循 文件命名約定 立即使用，並嚴格遵守交付時間表以實現快速部署。
音頻/語音數據許可
Shaip 提供無與倫比的現成質量語音數據集，可以根據您的項目的特定需求進行定制。 我們的大多數數據集都可以適應每個預算，並且數據可擴展以滿足所有未來的項目需求。 我們提供超過 40k 小時的現成語音數據集，涵蓋 100 多種語言的 50 多種方言。 我們還提供一系列音頻類型，包括自發、獨白、腳本和喚醒詞。 查看整個 數據目錄。
我們的專長
語言支持
成功的故事
我們與一些頂級企業和品牌合作，並為他們提供了最高級別的對話式人工智能解決方案。
我們的一些成功案例包括：
- 我們開發了一個語音識別數據集，其中包含超過 10,000 小時的多語言轉錄、對話和音頻文件，用於訓練和構建實時聊天機器人。
- 我們構建了一個高質量的數據集，包含 1000 個對話，每個對話 6 輪，用於保險聊天機器人培訓。
- 我們的 3000 多名語言專家團隊以 1000 種母語提供了超過 27 小時的音頻文件和成績單，用於培訓和測試數字助理。
- 我們的註釋者和語言專家團隊還以超過 20,000 種全球語言快速收集並交付了 27 多個小時的話語。
- 我們的自動語音識別服務是業內最受歡迎的服務之一。 我們提供了可靠標記的音頻文件，使用來自不同揚聲器組的各種轉錄和詞典確保對發音、語調和意圖的特別關注，以提高 ASR 模型的可靠性。
我們的成功故事源於我們團隊的承諾，即始終使用最新技術為客戶提供最佳服務。 讓我們與眾不同的是，我們的工作得到了專家註釋者的支持，他們提供了無偏見且準確的黃金標準註釋數據集。
我們由 30,000 多名貢獻者組成的數據收集團隊可以獲取、擴展和交付有助於快速部署 ML 模型的高質量數據集。 此外，我們在最新的基於人工智能的平台上工作，並有能力比最接近的競爭對手更快地為企業提供加速語音數據解決方案。
結論
老實說，我們相信本指南對您很有幫助，並且您已經回答了大部分問題。 但是，如果您仍然不相信可靠的供應商，請不要再猶豫了。
我們在 Shaip，是一家一流的數據註釋公司。 我們擁有該領域的專家，他們以獨一無二的方式了解數據及其相關問題。 我們可以成為您理想的合作夥伴，因為我們為每個項目或合作帶來了承諾、保密性、靈活性和所有權等能力。
因此，無論您打算獲得何種類型的數據註釋，您都可以在我們中找到滿足您需求和目標的資深團隊。 優化您的 AI 模型，以便與我們一起學習。