Гласови асистенти може да са тези готини, предимно женски гласове, които отговарят на молбите ви да намерят най-близкия ресторант или най-краткия път до мола. Те обаче са повече от просто глас. Има технология за гласово разпознаване от висок клас с NLP, AI и синтез на реч, която осмисля вашите гласови заявки и действа съответно.
Като действат като комуникационен мост между вас и устройствата, гласовите асистенти се превърнаха в инструмента, който използваме за почти всички наши нужди. Това е инструментът, който слуша, интелигентно предсказва нашите нужди и предприема необходимите действия. Но как прави това? Как популярни асистенти като Amazon Алекса, Apple Siri и Google Assistant разбираш ли ни? Нека разберем.
Ето няколко личен асистент с гласово управление статистики, които ще ви впечатлят. През 2019 г. общият брой гласови асистенти в световен мащаб беше фиксиран 2.45 милиарда. Задръжте дъха си. Предвижда се този брой да достигне 8.4 милиарда до 2024 г. – повече от световното население.
Какво е гласов асистент?
Гласовият асистент е приложение или програма, която използва технология за гласово разпознаване и обработка на естествен език, за да разпознава човешка реч, да превежда думи, да отговаря точно и да извършва желаните действия. Гласовите асистенти драматично промениха начина, по който клиентите търсят и дават онлайн команди. Освен това технологията за гласов асистент превърна ежедневните ни устройства като смартфони, високоговорители и носими устройства в интелигентни приложения.
Точки, които трябва да имате предвид, докато взаимодействате с цифрови асистенти
Целта на гласовите асистенти е да ви улеснят при взаимодействието с вашето устройство и да предизвикат правилния отговор. Когато обаче това не се случи, може да стане разочароващо.
Воденето на едностранен разговор не е забавно и преди да може да се превърне в крясък с неотговарящо приложение, ето някои неща, които можете да направите.
Стихнете и му дайте време
Наблюдаването на тона ви свършва работата – дори когато взаимодействате с гласови асистенти, захранвани с изкуствен интелект. Вместо да крещи, да речем, Начална страница на Google когато не отговаря, опитайте да говорите с неутрален тон. След това оставете време машината да обработи вашите команди.
Създайте профили за редовни потребители
Можете да направите гласовия асистент по-умен, като създадете профили за тези, които редовно го използват, като например членовете на вашето семейство. Амазон Алекса, например, може да разпознае гласа на до 6 души.
Поддържайте молбите прости
Вашият гласов асистент, например Google Assistant, може да работи върху напреднала технология, но със сигурност не може да се очаква да поддържа почти човешки разговор. Когато гласовият асистент не е в състояние да разбере контекста, той обикновено няма да може да излезе с точен отговор.
Бъдете готови да изясните заявките
Да, ако можете да предизвикате отговор при първото задействане, бъдете готови да повторите или отговорете, за да изясните. Опитайте да преформулирате, опростите или перифразирате въпросите си.
Как се обучават гласовите асистенти (VA)?
Преди да предприемете някой от тези процеси, събирането на обширна информация за проекта и неговите специфични изисквания е от решаващо значение.
Събиране на изисквания
За да се даде възможност за почти човешко разбиране и взаимодействие, ASR трябва да получи големи количества речеви данни, които отговарят на специфичните изисквания на проекта. Освен това различните гласови асистенти изпълняват различни задачи и всеки се нуждае от специфичен тип обучение.
Например интелигентен домашен високоговорител като напр Amazon Echo проектиран да разпознава и отговаря на инструкции, трябва да различава гласове от други звуци като блендери, прахосмукачки, косачки и др. Следователно моделът трябва да бъде обучен върху речеви данни, симулирани в подобна среда.
Сборник реч
Събирането на реч е от съществено значение, тъй като гласовият асистент трябва да бъде обучен на данни, свързани с индустрията и бизнеса, които обслужва. В допълнение, на речеви данни трябва да има примери за подходящи сценарии и намерения на клиента, за да гарантира, че командите и оплакванията са лесно разбрани.
За да разработите висококачествен гласов асистент, обслужващ вашите клиенти, бихте искали да обучите модела върху примери от речта на хората, представляващи вашите клиенти. Типът речеви данни, които осигурявате, трябва да бъде подобен езиково и демографски на вашата целева група.
Трябва да помислите,
- Възраст
- Държава
- Пол
- Език
Видове речеви данни
Могат да се използват различни типове речеви данни въз основа на изискванията и спецификациите на проекта. Някои от примерите за речеви данни включват
Сценарийна реч
Речеви данни, съдържащи предварително написани и скриптирани въпроси или фрази, се използват за обучение на автоматична интерактивна система за гласови отговори. Примерите за предварително написани речеви данни включват „Какво е текущото ми банково салдо?“ или „Кога е следващият падеж за плащане с моята кредитна карта?“Диалогова реч
Докато разработвате гласов асистент за приложение за обслужване на клиенти, обучението на модела за диалог или разговор между клиент и бизнес е от съществено значение. Компаниите използват своята база данни от записи на реални разговори, за да обучат моделите. Ако записите на разговори не са налични или в случай на пускане на нови продукти, записите на разговори в симулирана среда могат да се използват за обучение на модела.Спонтанна или ненаписана реч
Не всички клиенти използват скриптовия формат на въпросите към своите гласови асистенти. Ето защо специфичните гласови приложения трябва да бъдат обучени върху спонтанни речеви данни, в които говорещият използва своите изказвания, за да разговаря.За съжаление има повече речеви вариации и многообразие на езика и обучението на модел за идентифициране на спонтанна реч изисква огромни количества данни. И все пак кога технологията запомня и адаптира, то създава подобрено гласово решение.
Речеви данни, съдържащи предварително написани и скриптирани въпроси или фрази, се използват за обучение на автоматична интерактивна система за гласови отговори. Примерите за предварително написани речеви данни включват „Какво е текущото ми банково салдо?“ или „Кога е следващият падеж за плащане с моята кредитна карта?“
Докато разработвате гласов асистент за приложение за обслужване на клиенти, обучението на модела за диалог или разговор между клиент и бизнес е от съществено значение. Компаниите използват своята база данни от записи на реални разговори, за да обучат моделите. Ако записите на разговори не са налични или в случай на пускане на нови продукти, записите на разговори в симулирана среда могат да се използват за обучение на модела.
Не всички клиенти използват скриптовия формат на въпросите към своите гласови асистенти. Ето защо специфичните гласови приложения трябва да бъдат обучени върху спонтанни речеви данни, в които говорещият използва своите изказвания, за да разговаря.Транскрипция и валидиране на речеви данни
След като се съберат различни речеви данни, те трябва да бъдат точно транскрибирани. Точността на обучението на модела зависи от прецизността на транскрипцията. След като първият кръг на транскрипция е направен, той трябва да бъде валидиран от друга група експерти по транскрипция. Транскрипцията трябва да включва паузи, повторения и грешно изписани думи.
анотация
След транскрипцията на данните е време за анотация и маркиране.
Семантична анотация
След като данните за речта са транскрибирани и валидирани; трябва да се коментира. Въз основа на случая на използване на гласов асистент категориите трябва да бъдат дефинирани в зависимост от сценариите, които може да поддържа. Всяка фраза от транскрибираните данни ще бъде етикетирана в категория въз основа на значение и намерение.
Разпознаване на име на обект
Като стъпка за предварителна обработка на данни, разпознаването на именуван обект включва разпознаване на съществена информация от транскрибирания текст и класифицирането им в предварително дефинирани категории.
Нир използва обработка на естествен език, за да предприеме NER, като първо идентифицира обекти в текста и ги постави в различни категории. Обектите могат да бъдат всичко, което непрекъснато се обсъжда или споменава в текста. Например може да е човек, място, организация или израз.
Хуманизиране на изкуствения интелект
Гласовите асистенти са станали неразделна част от ежедневието ни. Причината за това феноменално увеличение на възприемането е, че те предлагат безпроблемно клиентско изживяване на всеки етап от пътуването на продажбите. Клиентът изисква интуитивен и разбиращ робот, а бизнесът процъфтява с приложение, което не влошава имиджа му в интернет.
Единствената възможност за постигане на това би била хуманизирането на гласов асистент, задвижван от AI. Въпреки това е предизвикателство да се обучи машина да разбира човешката реч. Въпреки това, единственото решение е да се набавят различни бази данни за реч и да се анотират, за да се открият точно човешките емоции, нюансите на речта и чувствата.
Shaip – търсеният доставчик на услуги за анотация, помага на бизнеса при разработването на гласов асистент от висок клас за различни нужди. Винаги е по-добре да изберете някой с опит и солидна база от знания. Shaip има дългогодишен опит в обслужването на различни индустрии, за да ги подобри интелигентен асистент възможности. Свържете се с нас, за да научите как можем да подобрим вашите компетенции за гласов асистент.
[Прочетете също: Пълното ръководство за разговорен AI]
