對話式 AI 完整指南
2024 年終極買家指南
介紹
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。
本指南適用於誰？
這份詳盡的指南適用於：
- 所有正在處理大量數據的企業家和個人企業家
- AI/ML 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
對話式 AI 是人工智能的一種高級形式，它使機器能夠與用戶進行類似人類的交互式對話。 該技術理解和解釋人類語言以模擬自然對話。 隨著時間的推移，它可以從交互中學習以根據上下文做出響應。
對話式 AI 系統廣泛用於跨數字和電信渠道的聊天機器人、語音助手和客戶支持平台等應用程序。 以下是一些關鍵統計數據來說明其影響：
- 6.8 年，全球對話式 AI 市場價值 2021 億美元，預計到 18.4 年將增長到 2026 億美元，複合年增長率為 22.6%。 到2028年，市場規模有望達到 的美元29.8億元.
- 儘管流行， 63% 的用戶不知道他們在日常生活中使用人工智能。
- A Gartner調查 發現許多企業將聊天機器人確定為他們的主要 AI 應用程序，預計到 70 年將有近 2022% 的白領每天與對話平台進行交互。
- 自大流行以來，會話代理處理的交互量增加了 250% 跨越多個行業。
- 在2022， 91% 的成人語音助手用戶在他們的智能手機上使用對話式 AI 技術。
- 瀏覽和搜索產品是 熱門購物活動 在 2021 年的一項調查中使用語音助手技術在美國用戶中進行。
- 在全世界的技術專業人士中，近 80% 使用虛擬助理進行客戶服務。
- 到 2024 年，73% 的北美客戶服務決策者認為在線聊天、視頻聊天、聊天機器人或社交媒體將成為 最常用的客戶服務渠道.
- 截至2022年XNUMX月， 53% 的美國成年人在去年與 AI 聊天機器人進行過客戶服務交流。
- 在2022， 3.5十億 聊天機器人應用程序在全球範圍內被訪問。
- 三大原因 美國消費者使用聊天機器人是為了工作時間 (18%)、產品信息 (17%) 和客戶服務請求 (16%)。
這些統計數據突顯了對話式人工智能在各個行業和消費者行為中的日益普及和影響。
對話式人工智能是如何工作的
對話式人工智慧使用自然語言處理 (NLP) 和其他複雜的演算法來進行上下文豐富的對話。隨著人工智慧遇到更廣泛的用戶輸入，它會提高其模式識別和預測能力。對話式人工智慧與使用者互動的過程可分為四個關鍵步驟。
對話式人工智慧從輸入收集開始，使用者透過文字或語音提供輸入。對於文字輸入，自然語言理解（NLU）用於提取含義，而語音輸入首先使用自動語音識別（ASR）轉換為文字。然後系統使用自然語言生成技術來產生回應。隨著時間的推移，對話式人工智慧透過分析用戶互動、完善其回應以確保它們的準確性和相關性來不斷改進。
對話式人工智慧就像與一台超級智慧型電腦聊天，它能理解你所說的內容並像真人一樣回應。以下是它的簡單工作原理：
- 理解你所說的話： 無論您在說話還是打字，人工智慧都會仔細聆聽。它會分解你的話語來理解你的意思，甚至捕捉你的語氣或情緒。
- 理解它： 理解你的話後，人工智慧會試著了解更大的圖像。它會尋找模式和上下文來掌握您真正要問或說的內容。
- 回覆您： 一旦理解了你的意思，人工智慧很快就會想到最好的反應。它可能會問更多問題或為您提供所需的信息，同時聽起來自然且友好。
- 聽起來像人類： 人工智慧努力讓對話感覺順暢，就像你在與人交談，而不是與機器交談。
- 隨著時間的推移變得更加聰明： 你和它聊天越多，它就越好。它從每次互動中學習，提高對不同口音、語言甚至俚語的理解。
- 處理語音和追蹤： 如果您說話而不是打字，人工智慧會使用語音識別將您的聲音轉換為文字。它還會記住您之前說過的話，以確保對話順利進行。
- 不斷改進： 隨著時間的推移，人工智慧會完善其回應，使每次對話變得更加準確和有幫助。
對話式人工智能的類型
對話式 AI 可以通過滿足不同的需求並提供量身定制的解決方案來極大地造福於企業。 對話式 AI 主要分為三種類型：聊天機器人、語音助手和交互式語音響應。 選擇正確的模型取決於您的業務目標和用例。
聊天機器人
聊天機器人是基於文本的人工智能工具，可通過消息或網站吸引用戶。 它們可以是基於規則的、AI/NLP 驅動的或混合的。 聊天機器人可自動執行客戶支持、銷售和潛在客戶生成任務，同時提供個性化幫助。
語音助理
語音助理 (VA) 或語音機器人可以透過語音命令進行互動。它們處理口語以實現免持參與，並存在於智慧型手機和揚聲器中。 VA 協助提供客戶支援、預約安排、指導和常見問題解答。
IVR
IVR 是基於規則的電話系統，允許通過語音命令或按鍵輸入進行交互。 它們使呼叫路由、信息收集和自助服務選項自動化。 IVR 可有效處理客戶和銷售中的大量呼叫。
人工智能和基於規則的聊天機器人之間的區別
| 獨特之處 | 傳統/基於規則的聊天機器人 | AI/NLP 聊天機器人（對話式 AI） |
|---|---|---|
| 自然語言處理（NLP）能力 | 依賴具有預定義回應的基於規則的系統，限制了對複雜查詢的理解。 | 使用高階 NLP 來理解和解釋自然語言，提供更聰明、情境感知的回應。 |
| 上下文理解 | 常常難以維持對話脈絡和記住過去的互動。 | 追蹤對話歷史記錄和用戶偏好，以實現個人化和連貫的互動。 |
| 機器學習與自學習 | 在預定義腳本上運行，需要手動更新才能改進。 | 利用機器學習不斷從互動中學習並自動改進。 |
| 多通路、全通路和多模式功能 | 通常僅限於特定平台，例如網站或訊息應用程序，並且基於文字。 | 跨多個管道的功能，包括語音助理、行動應用程式和社交媒體，具有文字和語音功能。 |
| 互動方式 | 僅理解文字命令並與之互動。 | 理解語音和文字命令並與之互動。 |
| 上下文和意圖理解 | 可以遵循經過訓練的預定聊天流程。 | 能夠理解上下文並解釋對話中的意圖。 |
| 對話風格 | 設計為純粹的導航。 | 旨在進行對話。 |
| 接口 | 僅用作聊天支援介面。 | 適用於部落格和虛擬助理等多種介面。 |
| 學習與更新 | 遵循一組預先設計的規則，並且必須使用新的更新進行配置。 | 可以從互動和對話中學習。 |
| 培訓要求 | 訓練速度更快、成本更低。 | 需要大量的時間、數據和資源來進行培訓。 |
| 響應客製化 | 執行可預測的任務。 | 可以根據互動提供客製化的回應。 |
| 用例 | 非常適合更簡單和定義明確的用例。 | 非常適合需要高階決策的複雜專案。 |
對話式人工智能的好處
會話式 AI 變得越來越先進、直觀且具有成本效益，從而在各行各業得到廣泛採用。 讓我們更詳細地探討這項創新技術的顯著優勢：
跨多個渠道的個性化對話
對話式 AI 使組織能夠通過各種渠道的個性化交互提供一流的客戶服務，提供從社交媒體到實時網絡聊天的無縫客戶之旅。
輕鬆擴展以管理高呼叫量
對話式 AI 可以根據客戶意圖、要求、通話歷史記錄和情緒對交互進行分類，從而幫助客戶服務團隊應對通話量的突然激增。 這可以實現呼叫的高效路由，確保現場代理處理高價值的交互，而聊天機器人則管理低價值的交互。
提升客戶服務
客戶體驗已成為重要的品牌差異化因素。 對話式人工智能幫助企業提供積極的體驗。 它提供即時、準確的查詢響應，並使用語音識別技術、情緒分析和意圖識別來開發以客戶為中心的響應。
支持營銷和銷售計劃
對話式 AI 允許企業創建獨特的品牌標識並在市場上獲得競爭優勢。 企業可以將 AI 聊天機器人集成到營銷組合中，以開發全面的買家檔案，了解購買偏好，並根據客戶需求設計個性化內容。
通過自動化客戶服務更好地節省成本
聊天機器人可以提高成本效益，預計到 8 年，聊天機器人每年將為企業節省 2022 億美元。開發聊天機器人來處理簡單和複雜的查詢可以減少對客戶服務代理進行持續培訓的需要。儘管初始實施成本可能很高，但長期效益將超過初始投資。
全球影響力的多語言支持
可以對對話式 AI 進行編程以支持多種語言，從而使企業能夠滿足全球客戶群的需求。 這種能力有助於公司為非英語客戶提供無縫支持，打破語言障礙並提高整體客戶滿意度。
改進數據收集和分析
對話式 AI 平台可以收集和分析大量客戶數據，提供有關客戶行為、偏好和關注點的寶貴見解。 這種數據驅動的方法可幫助企業做出明智的決策、改進營銷策略並開發更好的產品和服務。 此外，這種連續的數據流增強了 AI 的學習能力，隨著時間的推移會導致更準確、更高效的響應。
24 / 7可用性
對話式人工智能可以提供全天候支持，確保客戶在需要時獲得幫助，無論時區或公共假期如何。 這種連續可用性對於擁有全球業務的企業或需要在傳統工作時間以外提供支持的客戶尤為重要。
對話式 AI 示例
許多大大小小的公司都在社交媒體上使用人工智能驅動的聊天機器人和虛擬助手。 這些工具可幫助企業與客戶互動、回答問題并快速輕鬆地提供支持。 這裡有些例子：
多米諾骨牌——訂單、查詢、狀態聊天機器人
Domino 的聊天機器人“Dom”可在多個平台上使用，包括 Facebook Messenger、Twitter 和公司網站。
Dom 使客戶能夠根據自己的喜好下訂單、跟踪交貨情況並接收定制的比薩餅推薦。 這種人工智能驅動的方法增強了整體客戶體驗，並使訂購流程更加高效。
Spotify – 音樂搜索聊天機器人
Spotify 在 Facebook Messenger 上的聊天機器人幫助用戶查找、收聽和分享音樂。 聊天機器人可以根據用戶偏好、心情或活動推薦播放列表，甚至可以根據要求提供定制的播放列表。
人工智能驅動的聊天機器人讓用戶可以直接通過 Messenger 應用程序發現新音樂並分享他們最喜歡的曲目，從而提升整體音樂體驗。
eBay – 直觀的 ShopBot
eBay 的 ShopBot，可在 Facebook Messenger 上使用，幫助用戶在 eBay 的平台上尋找產品和交易。 聊天機器人可以根據用戶偏好、價格範圍和興趣提供個性化的購物建議。
用戶還可以上傳他們正在尋找的物品的照片，聊天機器人將使用圖像識別技術在 eBay 上尋找相似的物品。 這種基於人工智能的解決方案簡化了購物流程，並幫助用戶發現獨特的商品和便宜貨。
文字轉語音 (TTS) 軟體
- 有聲書： 將書面書籍變成音頻，供喜歡聽的人使用。公司：亞馬遜（Audible）、Google Play 圖書
- GPS 路線：透過語音路線指示幫助駕駛員。公司：Google地圖、Waze、蘋果地圖
- 輔助技術： 為視力障礙人士提供文字語音服務。公司：JAWS、NVDA、微軟講述人
- 在線學習： 將課程轉換為音頻，以便您可以隨時隨地學習。公司：Coursera、Udemy（將 TTS 整合到課程內容中）
- 語音助理：為 Alexa、Siri 和 Google Assistant 背後的聲音提供支援。公司：亞馬遜、蘋果、谷歌
語音識別軟件
- 講義： 自動將口頭講座轉化為書面筆記。公司：Otter.ai、微軟 OneNote、Rev
- 病歷： 醫生使用語音快速記錄病患資訊。公司：Nuance（龍醫療）、M*Modal
- 客戶來電： 轉錄電話以提供更好的服務和培訓。公司：IBM Watson、Google雲端語音轉文字、Verint
- 標題：為視訊和直播創建即時字幕。公司：Google 即時字幕、YouTube、Zoom
- 智能家居： 讓您透過簡單的語音命令控制您的家。公司：亞馬遜（Alexa）、Google（Assistant）、蘋果（HomeKit）
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
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
開發對話式人工智能的另一個主要挑戰是將語音活力帶入競爭中。 例如，我們在說話時會使用一些填充詞、停頓、句子片段和難以辨認的聲音。 此外，言語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重讀正確的音節。
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
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。
1. 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。
2. 公共資料集
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
3. 預先打包/現成的資料集
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。
4. 選擇自訂收集的資料集
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，好處總是大於成本。
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
據報導，2021 年語音消費者指數接近 66% 來自美國、英國和德國的用戶與智能音箱互動，其中 31% 的用戶每天使用某種形式的語音技術。 此外，由於語音識別技術，電視、燈光、安全系統等智能設備可以響應語音命令。
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。
醫療保健
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。
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：
醫療保健
- 治療後階段的患者參與
- 約會安排聊天機器人
- 回答常見問題和一般詢問
- 症狀評估
- 識別重症監護患者
- 緊急情況升級
電子商務
- 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
- 即時餘額查詢
- 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
- 提供政策建議
- 更快的理賠
- 消除等待時間
- 收集客戶回饋和評論
- 建立客戶對政策的認識
- 管理更快的索賠和更新
夏普祭
在為開發先進的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處於市場領先地位。 然而，由於聊天機器人和語音助手嚴重短缺，企業越來越多地尋求市場領導者 Shaip 的服務，為人工智能項目的培訓和測試提供定制、準確和高質量的數據集。
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 通過專業地分離音頻文件中的聲音和語音並標記每個文件來提供廣泛的語音標記服務。 通過準確分離相似的音頻聲音並對其進行註釋，
說話人分類
夏普的專業知識擴展到通過根據源對音頻錄音進行分段來提供出色的揚聲器分類解決方案。 此外，還可以準確識別和分類說話人邊界，例如說話人1、說話人2、音樂、背景噪聲、車聲、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
多語言音頻數據服務是 Shaip 的另一個備受青睞的產品，因為我們擁有一個數據收集團隊，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。
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 (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的方面是語氣——我們本質上根據說話的語氣來識別單字的含義。雖然我們說的話很重要，但我們說這些話的方式也傳達了意義。例如，一個簡單的短語，如“What Joy！”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？'
這兩個句子都有準確的單詞，但單詞的重音不同，改變了句子的整體含義。 聊天機器人經過訓練可以識別快樂、諷刺、憤怒、惱怒和更多表情。 這正是夏普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。
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。
Sharp 的專業知識擴展到提供 150 多種語言的不同類型的語音數據集
腳本數據
請發言者以腳本語音資料格式說出腳本中的特定單字或短語。這種受控資料格式通常包括語音命令，其中揚聲器從預先準備好的腳本中讀取。在 Shaip，我們提供腳本化資料集來開發多種發音和音調的工具。好的語音資料應該包括來自不同口音組的許多說話者的樣本。
自發數據
與現實世界中的場景一樣，自發性或會話資料是最自然的語音形式。這些數據可以是電話交談或訪談的樣本。 Shaip 提供了一種自發性語音格式來開發需要理解情境對話的聊天機器人或虛擬助理。因此，該數據集對於開發先進且現實的基於人工智慧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資料。此外，語音資料可以根據人口統計特徵（例如年齡、教育資格等）進行客製化。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使用者）收集和定制指定語言的音頻樣本。
收藏尺寸
音訊樣本的大小對於確定項目的性能起著至關重要的作用。因此，資料收集時應考慮受訪者總數。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。
我們的專長
語言支持
成功案例
我們與一些業界知名企業合作，提供一流的對話式人工智慧解決方案。以下是我們所取得的成就：
- 我們創建了一個全面的語音辨識資料集 10,000 數小時的多語言轉錄和音訊檔案。這有助於訓練和開發即時聊天機器人。
- 對於保險聊天機器人項目，我們建立了一個高品質的數據集 數千 對話，每個對話 六 原來，加強其訓練。
- 我們的團隊 3,000+ 語言專家提供超過 1,000 數小時的音訊檔案和文字記錄 27 不同的語言來訓練和測試數位助理。
- 我們迅速收集並交付 20,000 超過小時的發言時間 27 語言，感謝我們熟練的註釋者和語言專家。
- 我們的自動語音辨識 (ASR) 服務在業界備受推崇。我們提供精確標記的音訊文件，密切注意發音、語氣和意圖，使用各種轉錄來提高 ASR 模型的準確性。
我們的成功源自於我們對卓越的承諾和對尖端科技的使用。讓我們與眾不同的是我們的專家註釋團隊，他們確保我們的資料集公正且具有最高品質。
擁有超過 30,000 透過我們資料收集團隊的貢獻者，我們可以快速取得並提供高品質的資料集，從而加速機器學習模型的部署。此外，我們先進的人工智慧平台使我們能夠提供快速的語音數據解決方案，在競爭中保持領先地位。
結論
總之，對話式人工智慧代表了企業和個人與科技互動方式的變革性進步。透過利用複雜的自然語言處理和機器學習演算法，對話式人工智慧系統可以提供更個人化、高效和有吸引力的使用者體驗。隨著這些技術的不斷發展，它們有望增強各行業的溝通、簡化營運並推動創新。採用對話式人工智慧不僅可以提供競爭優勢，而且還為數位時代更直觀、響應更靈敏的互動開闢了新的可能性。
Shaip 是一家一流的數據公司。我們擁有該領域的專家，他們對數據及其相關問題有著無與倫比的理解。我們可以成為您理想的合作夥伴，因為我們為每個專案或協作提供承諾、保密、靈活性和所有權等能力。
我們聊聊吧
常見問題
聊天機器人是簡單的、基於規則的程序，可以響應特定的輸入。 同時，對話式 AI 使用機器學習和自然語言理解來生成更像人類的上下文響應，從而實現與用戶的自然交互。
Alexa（亞馬遜）和 Siri（蘋果）是對話式 AI 的例子，因為它們可以理解用戶意圖、處理口語並根據上下文和用戶歷史提供個性化響應。
沒有明確的“最佳”對話式 AI，因為不同的平台迎合了獨特的用例和行業。 一些流行的對話式 AI 平台包括 Google Assistant、Amazon Alexa、IBM Watson、OpenAI 的 GPT-3 和 Rasa。
對話式人工智能應用程序包括客戶支持聊天機器人、虛擬個人助理、語言學習工具、醫療保健建議、電子商務建議、人力資源入職培訓和活動管理等。
對話式人工智能工具是支持開發、部署和管理人工智能聊天機器人和虛擬助手的平台和軟件。 示例包括 Dialogflow (Google)、Amazon Lex、IBM Watson Assistant、Microsoft Bot 框架和 Oracle 數字助理。
聊天機器人是一個虛擬助手，您可以與之聊天，就像與真人聊天一樣。您可以透過文字或語音向其提問、獲取訊息，甚至完成任務。
對話式人工智慧從大量文字和語音數據中學習，就像真實的對話一樣。這有助於它學習俚語和不同的說話風格等內容，使其能夠更好地理解和自然地聊天。
對話式人工智慧就是要進行像人類一樣的聊天。另一方面，生成式人工智慧根據所學到的知識創造新的東西，例如文字或圖像。生成式人工智慧還可以透過即時產生回應或摘要來增強對話式人工智慧。
設定對話式人工智慧可能很困難。它可能很昂貴，需要很長時間才能構建，並且並不總是滿足您的特定需求。有些系統被設計為可以立即使用並且易於調整，使其成為更快、更簡單的選擇。