對話式 AI 完整指南

2024 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。

人工智慧訓練數據

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。
語音數據採集

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。

近年來,對話式人工智能市場經歷了快速增長。 對話式 AI 最初是為娛樂目的而開發的,現已成為數字生態系統不可或缺的一部分。 以下是說明其影響的一些關鍵統計數據:

  • 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。
  • 全球使用 AI 進行數字營銷的營銷人員比例大幅上升,從 29 年的 2018% 增加到 在84 2020%.
  • 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.
  • 在 2021 年的一項調查中, 86% 的美國高管同意人工智能將成為他們公司的“主流技術”。
  • 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。
對話式人工智慧介紹

對話式人工智能是如何工作的

對話式 AI 使用自然語言處理 (NLP) 和其他復雜的算法來參與上下文豐富的對話。 當 AI 遇到更廣泛的用戶輸入時,它會提高其模式識別和預測能力。 對話式 AI 與用戶互動的過程可以分為四個關鍵步驟:

對話式人工智慧如何運作

第一步:輸入集合 – 用戶通過文本或語音提供輸入。

第二步:輸入處理 – 當輸入為文本形式時,自然語言理解 (NLU) 用於從單詞中提取含義。 對於語音輸入,首先採用自動語音識別 (ASR) 將音頻轉換為可以進一步分析的語言標記。

第 3 步:響應生成 – 自然語言生成技術用於適當地響應用戶的詢問。

第 4 步:持續改進 – 對話式人工智能係統隨著時間的推移分析用戶輸入,改進他們的響應以確保准確性和相關性。

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

語音助手 (VA) 通過語音命令實現交互。 它們處理口頭語言以實現免提參與,並且存在於智能手機和揚聲器中。 VA 在客戶支持、預約安排、指導和常見問題解答方面提供協助。

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

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

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

聊天機器人提供成本效益,並預測它們將拯救企業 到 8 年每年將達到 2022 億美元. 開發聊天機器人來處理簡單和復雜的查詢可以減少對客戶服務代理進行持續培訓的需要。 雖然初始實施成本可能很高,但長期收益超過初始投資。

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
Spotify
易趣

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。

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

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

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

不同語音資料類型的優缺點 構建人工智能驅動的語音識別系統或對話式人工智能需要大量的訓練和測試數據集。 然而,訪問如此高質量的數據集(可靠並滿足您的特定項目需求)並不容易。 然而,尋找訓練數據集的企業有多種選擇,每種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。

  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
  3. 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。
  4. 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,好處總是大於成本。

不同語音資料類型的優缺點

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。

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。 關於 20% 谷歌上進行的所有搜索都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。

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

醫療保健對話人工智慧 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

電子商務對話式人工智慧 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

銀行對話式人工智慧 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

医疗保险

保險對話AI 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

使用對話式人工智慧的行業

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。

夏普祭品

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。
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

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。

我們的專長

收集的演講時間
0 +
數據收集器
0 +
符合 PII 標準
0 %
語言支持
0 +
數據接受
> 0
財富 500 強客戶
0 +

語言支持

成功案例

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。

成功案例

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。

我們聊聊吧

  • 通過註冊,我同意 Shaip 隱私權政策服務條款 並同意接受來自 Shaip 的 B2B 營銷傳播。

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。