Stemassistente kan hierdie koel, oorwegend vroulike stemme wees wat reageer op jou versoeke om die naaste restaurant of die kortste roete na die winkelsentrum te vind. Hulle is egter meer as net 'n stem. Daar is 'n hoë-end stemherkenningstegnologie met NLP, KI en spraaksintese wat sin maak van jou stemversoeke en daarvolgens optree.
Deur as 'n kommunikasiebrug tussen jou en die toestelle op te tree, het stemassistente die hulpmiddel geword wat ons vir byna al ons behoeftes gebruik. Dit is die instrument wat luister, ons behoeftes intelligent voorspel en aksie neem soos vereis word. Maar hoe doen dit dit? Hoe hou gewilde assistente van Amazon Alexa, Apple Siri en Google Assistant ons verstaan? Kom ons vind uit.
Hier is 'n paar stembeheerde persoonlike assistent statistieke wat jou kop sal blaas. In 2019 is die totale aantal stemassistente wêreldwyd vasgepen 2.45 miljard. Hou jou asem op. Hierdie getal word voorspel om te bereik 8.4 miljard teen 2024 – meer as die wêreldbevolking.
Wat is 'n stemassistent?
'n Stemassistent is 'n toepassing of program wat stemherkenningstegnologie en natuurlike taalverwerking gebruik om menslike spraak te herken, woorde te vertaal, akkuraat te reageer en die verlangde aksies uit te voer. Stemassistente het dramaties verander hoe kliënte soek en aanlyn opdragte gee. Boonop het stemassistenttegnologie ons alledaagse toestelle soos slimfone, luidsprekers en draagbare toestelle in intelligente toepassings verander.
Punte om in gedagte te hou tydens interaksie met digitale assistente
Die doel van stemassistente is om dit vir jou makliker te maak om met jou toestel te kommunikeer en die toepaslike reaksie te ontlok. Wanneer dit egter nie gebeur nie, kan dit frustrerend raak.
Om 'n eensydige gesprek te voer is nie pret nie, en voordat dit in 'n skree-wedstryd kan verander met 'n nie-reageerende toepassing, is hier 'n paar dinge wat jy kan doen.
Hou dit af en gee dit tyd
As jy jou toon dophou, word die werk gedoen – selfs wanneer jy met kunsmatige intelligensie-aangedrewe stemassistente in wisselwerking verkeer. In plaas daarvan om te skree, sê, Google Tuisblad wanneer dit nie reageer nie, probeer om in 'n neutrale toon te praat. Laat dan tyd toe vir die masjien om jou opdragte te verwerk.
Skep profiele vir gereelde gebruikers
Jy kan die stemassistent slimmer maak deur profiele te skep vir diegene wat dit gereeld gebruik, soos jou familielede. Amazon Alexa, byvoorbeeld, kan die stem van tot 6 mense herken.
Hou die versoeke eenvoudig
Jou stemassistent, soos Google Assistent, werk dalk aan gevorderde tegnologie, maar dit kan beslis nie verwag word om 'n amper-menslike gesprek aan te hou nie. Wanneer die stemassistent nie konteks kan verstaan nie, sal dit gewoonlik nie 'n akkurate antwoord kan kry nie.
Wees bereid om versoeke uit te klaar
Ja, as jy 'n reaksie met die eerste keer kan ontlok, wees gereed om te herhaal of reageer om te verduidelik. Probeer jou vrae herbewoord, vereenvoudig of herformuleer.
Hoe word stemassistente (VA's) opgelei?
Ontwikkel en opleiding van 'n gespreks-KI-model vereis baie opleiding sodat die masjien menslike spraak, denke en reaksies kan verstaan en herhaal. Opleiding van 'n stemassistent is 'n komplekse proses wat voortvloei uit spraakversameling, annotasie, validering en toetsing.
Voordat enige van hierdie prosesse onderneem word, is die insameling van uitgebreide inligting oor die projek en sy spesifieke vereistes van kardinale belang.
Vereiste versameling
Om 'n byna mensagtige begrip en interaksie moontlik te maak, moet die ASR groot hoeveelhede spraakdata gevoer word wat aan die spesifieke projekvereistes voldoen. Daarbenewens verrig verskillende stemassistente verskillende take, en elkeen het 'n spesifieke soort opleiding nodig.
Byvoorbeeld, 'n slimhuisluidspreker soos Amazon Echo ontwerp om instruksies te herken en daarop te reageer, moet stemme van ander klanke soos blenders, stofsuiers, grassnyers en meer onderskei. Daarom moet die model opgelei word op spraakdata wat onder 'n soortgelyke omgewing gesimuleer word.
Toespraakversameling
Spraakversameling is noodsaaklik aangesien die stemassistent opgelei moet word oor data wat verband hou met die bedryf en besigheid wat dit bedien. Daarbenewens het die spraak data moet voorbeelde hê van relevante scenario's en kliëntvoorneme om te verseker dat die opdragte en klagtes maklik verstaan word.
Om 'n hoë-gehalte stemassistent te ontwikkel wat spyseniering aan jou kliënte bied, wil jy die model oplei op spraakmonsters van die mense wat jou kliënte verteenwoordig. Die tipe spraakdata wat jy verkry, moet taalkundig en demografies soortgelyk wees aan jou teikengroep.
Jy moet oorweeg,
- ouderdom
- Land
- geslag
- Taalvoorkeur
Tipes spraakdata
Verskillende spraakdatatipes kan gebruik word op grond van die projekvereistes en spesifikasies. Sommige van die voorbeelde van spraakdata sluit in
Geskrewe toespraak
Spraakdata wat voorafgeskrewe en geskrewe vrae of frases bevat, word gebruik om 'n outomatiese interaktiewe stemresponsstelsel op te lei. Voorbeelde van voorafgeskrewe toespraakdata sluit in: 'Wat is my huidige banksaldo?' of 'Wanneer is die volgende sperdatum vir my kredietkaartbetaling?'Dialoogrede
Terwyl 'n stemassistent vir 'n kliëntedienstoepassing ontwikkel word, is opleiding van die model op 'n dialoog of gesprek tussen 'n kliënt en 'n besigheid noodsaaklik. Maatskappye gebruik hul oproepdatabasis van werklike oproepopnames om die modelle op te lei. As oproepopnames nie beskikbaar is nie of in die geval van nuwe produkbekendstellings, kan oproepopnames in 'n gesimuleerde omgewing gebruik word om die model op te lei.Spontane of ongeskrewe toespraak
Nie alle kliënte gebruik die geskrewe formaat van vrae aan hul stemassistente nie. Dit is hoekom spesifieke stemtoepassings opgelei moet word op spontane spraakdata waarin die spreker hul uitsprake gebruik om te gesels.Ongelukkig is daar meer spraakafwyking en taaldiversiteit, en die opleiding van 'n model oor die identifisering van spontane spraak verg massiewe hoeveelhede data. Tog, wanneer tegnologie onthou en pas aan, skep dit 'n verbeterde stem-aangedrewe oplossing.
Spraakdata wat voorafgeskrewe en geskrewe vrae of frases bevat, word gebruik om 'n outomatiese interaktiewe stemresponsstelsel op te lei. Voorbeelde van voorafgeskrewe toespraakdata sluit in: 'Wat is my huidige banksaldo?' of 'Wanneer is die volgende sperdatum vir my kredietkaartbetaling?'
Terwyl 'n stemassistent vir 'n kliëntedienstoepassing ontwikkel word, is opleiding van die model op 'n dialoog of gesprek tussen 'n kliënt en 'n besigheid noodsaaklik. Maatskappye gebruik hul oproepdatabasis van werklike oproepopnames om die modelle op te lei. As oproepopnames nie beskikbaar is nie of in die geval van nuwe produkbekendstellings, kan oproepopnames in 'n gesimuleerde omgewing gebruik word om die model op te lei.
Nie alle kliënte gebruik die geskrewe formaat van vrae aan hul stemassistente nie. Dit is hoekom spesifieke stemtoepassings opgelei moet word op spontane spraakdata waarin die spreker hul uitsprake gebruik om te gesels.Transkripsie en validering van spraakdata
Nadat 'n verskeidenheid spraakdata ingesamel is, moet dit akkuraat getranskribeer word. Die akkuraatheid van die modelopleiding hang af van die noukeurigheid van die transkripsie. Sodra die eerste rondte van transkripsie gedoen is, moet dit deur 'n ander groep transkripsiekundiges bekragtig word. Die transkripsie moet pouses, herhalings en verkeerd gespelde woorde insluit.
Body
Na die transkripsie van data, is dit tyd vir annotasie en tagging.
Semantiese aantekening
Sodra die spraakdata getranskribeer en bekragtig is; dit moet geannoteer word. Gebaseer op die stemassistent-gebruiksgeval, moet kategorieë gedefinieer word na gelang van die scenario's wat dit dalk moet ondersteun. Elke frase van die getranskribeerde data sal gemerk word onder 'n kategorie gebaseer op betekenis en bedoeling.
Benoemde entiteitsherkenning
Om 'n data-voorverwerkingstap te wees, behels benoemde entiteitsherkenning die herkenning van noodsaaklike inligting uit die getranskribeerde teks en klassifikasie daarvan in voorafbepaalde kategorieë.
NER gebruik natuurlike taalverwerking om NER te onderneem deur eers entiteite in die teks te identifiseer en dit in verskeie kategorieë te plaas. Die entiteite kan enigiets wees wat voortdurend in die teks bespreek of na verwys word. Dit kan byvoorbeeld 'n persoon, plek, organisasie of uitdrukking wees.
Humanisering van Kunsmatige Intelligensie
Stemassistente het 'n integrale deel van ons alledaagse lewens geword. Die rede vir hierdie fenomenale toename in aanneming is dat hulle 'n naatlose klantervaring in elke stadium van die verkoopsreis bied. 'n Kliënt eis 'n intuïtiewe en verstaanbare robot, en 'n besigheid floreer op 'n toepassing wat nie sy beeld op die internet aantas nie.
Die enigste moontlikheid om dit te bereik, sou wees om 'n KI-aangedrewe stemassistent te vermenslik. Dit is egter uitdagend om 'n masjien op te lei om menslike spraak te verstaan. Die enigste oplossing is egter om 'n verskeidenheid spraakdatabasisse aan te skaf en dit te annoteer om menslike emosies, spraaknuanses en sentiment akkuraat op te spoor.
Shaip – die gesogte annotasiediensverskaffer – wat besighede bystaan om 'n hoë-end stemassistent vir verskeie behoeftes te ontwikkel. Om iemand met ervaring en 'n stewige kennisbasis te kies, is altyd beter. Shaip het jare se toegewyde ervaring wat spyseniering aan verskeie industrieë bied om hul te verbeter intelligente assistent vermoëns. Kontak ons om te weet hoe ons jou stemassistent-vaardighede kan verbeter.
[Lees ook: Die volledige gids tot gespreks-KI]
