以多種語言收集、註釋和轉錄數小時的音頻數據，以訓練虛擬/數字助理。
賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。
對話式 AI 聊天機器人和虛擬助手缺乏準確性是影響對話式 AI 市場用戶體驗的主要挑戰。 解決方案？ 數據。 不僅僅是任何數據。 但 Shaip 提供的高度準確和高質量的數據可推動 AI 項目取得成功。
衛生保健：
一項研究表明，到 2026 年，聊天機器人可以幫助美國醫療保健經濟節省約 每年150億美元。
保險：
32% 的消費者在選擇保險單時需要幫助，因為在線購買過程可能非常困難且令人困惑。
全球對話式人工智能市場預計將從 4.8 年的 2020 億美元增長到 13.9 年的 2025 億美元，預測期內復合年增長率為 21.9%
對話式人工智慧、聊天機器人或虛擬助理的智慧程度取決於背後的技術和數據。聊天機器人/虛擬助理缺乏準確性是當今的一個主要挑戰。解決方案？ Shaip 提供高度準確和高品質的數據，以推動您的人工智慧專案取得成功。
在 Shaip，我們為您提供一系列用於自然語言處理 (NLP) 的多樣化音訊資料集，這些資料集模仿與真人的對話，讓您的人工智慧 (AI) 栩栩如生。憑藉我們對多語言對話 AI 平台的深入了解，我們可以幫助您利用全球多種語言的結構化資料集以最高精度建立支援 AI 的語音模型 理解意圖、維護情境並跨多種語言自動執行簡單任務。我們根據您的需求提供多語言音訊擷取、音訊轉錄和音訊註釋服務，同時完全客製化所需的意圖、話語和人口統計分佈
腳本語音集合
自發語音採集
話語收集/喚醒詞
自動語音識別 (ASR)
創譯
文字轉語音 (TTS)
150 多種語言的數小時音頻數據 – 來源、轉錄和註釋
來自 BFSI、零售、電信等 40 多個行業領域的 50 多種語言和方言的 55k+ 小時語音數據。
收集 150 多種語言的自定義音頻和語音數據（喚醒詞、話語、多說話者對話、呼叫中心對話、IVR 數據）
由 30,000 名合作者組成的強大員工隊伍，具有成本效益的音頻轉錄/音頻註釋，保證 TAT、準確性和節省
培訓 40 多種語言的語音助理以實現全球影響力
Shaip 為一家使用語音助手的主要基於雲的語音服務提供商提供了 40 多種語言的數字助手培訓。 他們需要自然的語音體驗，以便全球不同國家/地區的用戶能夠與這項技術進行直觀、自然的交互。
問題： 跨 20,000 種語言獲取 40 多個小時的無偏見數據
解決方案： 3,000 多名語言學家在 30 週內提供了高質量的音頻/成績單
結果： 訓練有素的數字助理模型，能夠理解多種語言
構建多語言數字助理的話語
並非所有客戶在與語音助手交互時都使用相同的詞。 語音應用程序必須在自發語音數據上進行訓練。 例如，“最近的醫院在哪裡？” “找我附近的醫院”或“附近有醫院嗎？” 都表示相同的搜索意圖，但措辭不同。
問題： 跨 22,250 種語言獲取 13 多個小時的無偏見數據
解決方案： 在 7 週內收集、轉錄和交付超過 28 萬條音頻
結果： 訓練有素的語音識別模型，能夠理解多種語言
準備好開始收集對話式 AI 數據了嗎？ 跟我們多說些。 我們可以通過多語言音頻收集和註釋服務幫助您的 ML 模型
私人助理聽寫、轉錄會議和通過電子郵件向參與者發送筆記、預訂會議室等。
支持客戶定位產品的店內購物支持提供價格、產品可用性等信息。
酒店禮賓服務，以便辦理入住手續或其他信息和服務
自動化客戶呼叫
啟用撥出電話
客戶。
將語音整合到行動應用程式中，提供“語音+視覺”，減少點擊和頁面訪問，最終獲得更好的體驗
支持外科醫師手術
透過記筆記、維護和獲取患者的臨床數據來查看房間
我們提供多種母語的 AI 訓練語音數據。 我們在為財富 500 強公司採購、轉錄和註釋定制的高質量數據集方面擁有十多年的經驗。
我們可以根據您的要求以多種語言和方言從世界各地獲取、擴展和交付音頻數據。
我們在準確和無偏見的數據收集、轉錄和黃金標準註釋方面擁有正確的專業知識。
由 30,000 多名合格貢獻者組成的網絡，可以快速分配數據收集任務以構建 AI 訓練模型和擴展服務。
我們擁有一個完全基於 AI 的平台，其中包含專有工具和流程，可全天候 24*7 地利用工作流管理。
我們快速適應客戶需求的變化，以比競爭對手快 5-10 倍的高質量語音數據幫助加速人工智能開發。
我們非常重視數據安全和隱私，並且還獲得了處理高度監管敏感數據的認證。
我們與世界領先品牌合作，構建他們先進的對話式人工智能解決方案，以增強客戶服務
生成的聊天機器人數據集由 10,000 多個小時的多語言音頻對話和轉錄組成，以構建 24*7 實時聊天機器人
使用來自不同說話者的標記音頻數據、轉錄、發音、詞典提高自動語音識別的準確性。
立即聯繫我們，了解我們如何為您的獨特 AI 解決方案收集自定義數據集。
對話式人工智慧 (AI) 為人類與機器之間的互動提供動力，以極高的準確性模擬人類對話。利用大量資料集、機器學習 (ML) 和自然語言處理 (NLP)，對話式 AI 可以模仿人類互動、識別和解釋語音和文字輸入，甚至跨語言翻譯意義。這項技術是聊天機器人、虛擬助理和其他促進類人對話的互動式應用程式的支柱。例如 Amazon Alexa、Apple 的 Siri 和 Google Home。
會話式人工智能使用各種技術，例如自動語音識別 (ASR)、自然語言處理 (NLP) 和機器學習 (ML)，從每次遭遇中理解、做出反應並從中學習。
對話式 AI 以協同方式將 NLP 與 ML 融合在一起。 NLP 流程與 ML 流程整合到連續回饋循環中，從而增強了 AI 演算法。這使其能夠以自然、直觀的方式理解、處理和回應人類語言。
NLP 涉及四個關鍵步驟：
對話式人工智能發展的障礙圍繞著 1) 檢測人類情感 2) 學習新的語言和方言 3) 在擁擠的環境中識別正確的聲音 4) 隱藏敏感個人信息的安全和隱私。
它透過自動化傳統上由人類處理的任務來顯著降低成本並提高營運效率。它不僅可以最大限度地減少人為錯誤，還可以提高生產力。它還透過提供 24*7 小時個人化、有吸引力的互動來改善客戶體驗，從而提高客戶滿意度和參與度。
可以通過設置自動處理基本入站查詢的數字/虛擬助手來改善客戶體驗。 物理代理可以專注於更具挑戰性的任務。
