Trợ lý giọng nói là gì? & Làm thế nào để Siri và Alexa hiểu những gì bạn đang nói?

Bộ sưu tập bài phát biểu

Việc thu thập lời nói là điều cần thiết vì trợ lý giọng nói cần được đào tạo về dữ liệu liên quan đến ngành và doanh nghiệp mà trợ lý này phục vụ. Ngoài ra, dữ liệu lời nói nên có các ví dụ về các tình huống liên quan và ý định của khách hàng để đảm bảo rằng các lệnh và khiếu nại được hiểu dễ dàng.

Để phát triển trợ lý giọng nói chất lượng cao phục vụ khách hàng của mình, bạn sẽ muốn đào tạo mô hình về các mẫu giọng nói của những người đại diện cho khách hàng của bạn. Loại dữ liệu giọng nói bạn mua phải tương tự về mặt ngôn ngữ và nhân khẩu học với nhóm mục tiêu của bạn.

Bạn nên xem xét,

• Độ tuổi
• Quốc gia
• Giới Tính
• Ngôn ngữ

Các loại dữ liệu giọng nói

Các kiểu dữ liệu giọng nói khác nhau có thể được sử dụng dựa trên các yêu cầu và thông số kỹ thuật của dự án. Một số ví dụ về dữ liệu giọng nói bao gồm

• Bài phát biểu theo kịch bản

  Dữ liệu lời nói chứa các câu hỏi hoặc cụm từ viết sẵn và viết sẵn được sử dụng để đào tạo hệ thống trả lời bằng giọng nói tương tác tự động. Ví dụ về dữ liệu giọng nói được viết trước bao gồm, 'Số dư ngân hàng hiện tại của tôi là bao nhiêu?' hoặc 'Ngày đến hạn tiếp theo cho khoản thanh toán thẻ tín dụng của tôi là khi nào?'

• Bài phát biểu đối thoại

  Trong khi phát triển trợ lý giọng nói cho ứng dụng dịch vụ khách hàng, việc đào tạo mô hình về cuộc đối thoại hoặc hội thoại giữa khách hàng và doanh nghiệp là điều cần thiết. Các công ty sử dụng cơ sở dữ liệu cuộc gọi gồm các bản ghi âm cuộc gọi thực của họ để đào tạo các mô hình. Nếu không có ghi âm cuộc gọi hoặc trong trường hợp ra mắt sản phẩm mới, có thể sử dụng ghi âm cuộc gọi trong môi trường mô phỏng để huấn luyện mô hình.

• Bài phát biểu tự phát hoặc không có biên bản

  Không phải tất cả khách hàng đều sử dụng định dạng câu hỏi theo kịch bản cho trợ lý giọng nói của họ. Đó là lý do tại sao các ứng dụng giọng nói cụ thể cần được đào tạo dựa trên dữ liệu giọng nói tự phát trong đó người nói sử dụng cách nói của họ để trò chuyện.

  Thật không may, ngày càng có nhiều sự khác biệt trong giọng nói và sự đa dạng của ngôn ngữ và việc đào tạo một mô hình xác định giọng nói tự phát đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu. Tuy nhiên, khi công nghệ ghi nhớ và thích nghi, nó tạo ra một giải pháp hỗ trợ bằng giọng nói nâng cao.

Phiên âm và xác thực dữ liệu giọng nói

Sau khi thu thập nhiều dữ liệu giọng nói, nó phải được phiên âm chính xác. Độ chính xác của việc huấn luyện mô hình phụ thuộc vào sự tỉ mỉ của quá trình phiên mã. Khi vòng phiên mã đầu tiên được thực hiện, nó phải được xác nhận bởi một nhóm chuyên gia phiên mã khác. Bản phiên âm phải bao gồm các khoảng tạm dừng, lặp lại và các từ sai chính tả.

Chú thích

Sau khi phiên mã dữ liệu, đã đến lúc chú thích và gắn thẻ.

Chú thích ngữ nghĩa

Sau khi dữ liệu giọng nói đã được phiên âm và xác thực; nó phải được chú thích. Dựa trên trường hợp sử dụng trợ lý giọng nói, các danh mục phải được xác định tùy thuộc vào các tình huống mà nó có thể phải hỗ trợ. Mỗi cụm từ của dữ liệu được sao chép sẽ được gắn nhãn trong một danh mục dựa trên ý nghĩa và mục đích.

Nhận dạng đối tượng được đặt tên

Là một bước xử lý trước dữ liệu, nhận dạng thực thể được đặt tên bao gồm việc nhận ra thông tin thiết yếu từ văn bản được phiên âm và phân loại chúng thành các danh mục được xác định trước.

NER sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để thực hiện NER bằng cách xác định đầu tiên các thực thể trong văn bản và đưa chúng vào các danh mục khác nhau. Các thực thể có thể là bất cứ thứ gì liên tục được thảo luận hoặc đề cập đến trong văn bản. Ví dụ, nó có thể là một người, địa điểm, tổ chức hoặc biểu thức.

Nhân hóa trí tuệ nhân tạo

Trợ lý giọng nói đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Lý do cho sự gia tăng đáng kinh ngạc này là họ đang cung cấp trải nghiệm khách hàng liền mạch ở mọi giai đoạn của hành trình bán hàng. Một khách hàng yêu cầu một robot trực quan và hiểu biết, và một doanh nghiệp phát triển mạnh nhờ một ứng dụng không làm hoen ố hình ảnh của họ trên internet.

Khả năng duy nhất để đạt được điều này là nhân hóa một trợ lý giọng nói do AI hỗ trợ. Tuy nhiên, việc đào tạo một cỗ máy hiểu được lời nói của con người là một thách thức. Tuy nhiên, giải pháp duy nhất là mua nhiều cơ sở dữ liệu giọng nói và chú thích chúng để phát hiện chính xác cảm xúc của con người, sắc thái giọng nói và tình cảm.

Hỗ trợ các doanh nghiệp phát triển trợ lý giọng nói cao cấp cho nhiều nhu cầu khác nhau là Shaip - nhà cung cấp dịch vụ chú thích được săn đón. Chọn người có kinh nghiệm và nền tảng kiến ​​thức vững chắc luôn tốt hơn. Shaip có nhiều năm kinh nghiệm chuyên phục vụ cho các ngành công nghiệp khác nhau để nâng cao trợ lý thông minh các khả năng. Liên hệ với chúng tôi để biết cách chúng tôi có thể cải thiện năng lực của trợ lý giọng nói của bạn.

[Cũng đọc: Hướng dẫn đầy đủ về AI hội thoại]