Hướng dẫn đầy đủ về AI hội thoại

Hướng dẫn người mua cuối cùng năm 2023

Giới thiệu

Không Một ngày này dừng lại để hỏi lần cuối cùng bạn nói chuyện với một chatbot hoặc một trợ lý ảo là khi nào? Thay vào đó, máy đã phát bài hát yêu thích của chúng tôi, nhanh chóng xác định một địa điểm địa phương của Trung Quốc để giao hàng đến địa chỉ của bạn và xử lý các yêu cầu vào nửa đêm - một cách dễ dàng.

Dữ liệu đào tạo Ai

Hướng dẫn này dành cho ai?

Hướng dẫn mở rộng này dành cho:

  • Tất cả các bạn là các doanh nhân và những người làm việc đơn độc, những người đang thu thập một lượng lớn dữ liệu thường xuyên
  • AI và học máy hoặc các chuyên gia đang bắt đầu với các kỹ thuật tối ưu hóa quy trình
  • Các nhà quản lý dự án có ý định triển khai thời gian đưa ra thị trường nhanh hơn cho các mô hình AI hoặc sản phẩm dựa trên AI của họ
  • Và những người đam mê công nghệ thích tìm hiểu chi tiết về các lớp liên quan đến quy trình AI.
Thu thập dữ liệu lời nói

AI hội thoại là gì

AI đàm thoại là một dạng trí tuệ nhân tạo tiên tiến cho phép máy móc tham gia vào các cuộc đối thoại tương tác, giống như con người với người dùng. Công nghệ này hiểu và giải thích ngôn ngữ của con người để mô phỏng các cuộc hội thoại tự nhiên. Nó có thể học hỏi từ các tương tác theo thời gian để phản hồi theo ngữ cảnh.

Các hệ thống AI đàm thoại được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như chatbot, trợ lý giọng nói và nền tảng hỗ trợ khách hàng trên các kênh kỹ thuật số và viễn thông.

Thị trường AI đàm thoại đã có sự tăng trưởng nhanh chóng trong những năm gần đây. Ban đầu được phát triển cho mục đích giải trí, AI đàm thoại đã trở thành một phần không thể thiếu của hệ sinh thái kỹ thuật số. Dưới đây là một số thống kê chính để minh họa tác động của nó:

  • Thị trường AI đàm thoại toàn cầu được định giá 6.8 tỷ đô la vào năm 2021 và dự kiến ​​sẽ tăng lên 18.4 tỷ đô la vào năm 2026 với tốc độ CAGR là 22.6%. Đến năm 2028, quy mô thị trường dự kiến ​​sẽ đạt 29.8 tỷ USD.
  • Mặc dù phổ biến của nó, 63% người dùng không biết rằng họ sử dụng AI trong cuộc sống hàng ngày.
  • A Khảo sát của Gartner nhận thấy rằng nhiều doanh nghiệp đã xác định chatbot là ứng dụng AI chính của họ, với gần 70% nhân viên văn phòng dự kiến ​​sẽ tương tác với các nền tảng đàm thoại hàng ngày vào năm 2022.
  • Kể từ sau đại dịch, khối lượng tương tác được xử lý bởi các tác nhân đàm thoại đã tăng lên nhiều như 250% trên nhiều ngành công nghiệp.
  • Tỷ lệ các nhà tiếp thị sử dụng AI cho tiếp thị kỹ thuật số trên toàn thế giới đã tăng đáng kể, từ 29% năm 2018 lên 84% trong 2020.
  • Trong 2022, 91% người lớn sử dụng trợ lý giọng nói đã sử dụng công nghệ AI đàm thoại trên điện thoại thông minh của họ.
  • Duyệt và tìm kiếm sản phẩm là hoạt động mua sắm hàng đầu được thực hiện bằng công nghệ trợ lý giọng nói giữa những người dùng ở Hoa Kỳ trong một cuộc khảo sát năm 2021.
  • Trong số các chuyên gia công nghệ trên toàn thế giới, gần như 80% sử dụng trợ lý ảo cho dịch vụ khách hàng.
  • Đến năm 2024, 73% những người ra quyết định về dịch vụ khách hàng ở Bắc Mỹ tin rằng trò chuyện trực tuyến, trò chuyện video, chatbot hoặc phương tiện truyền thông xã hội sẽ là kênh dịch vụ khách hàng được sử dụng nhiều nhất.
  • Trong một cuộc khảo sát năm 2021, 86% giám đốc điều hành của Hoa Kỳ đã đồng ý rằng AI sẽ trở thành một “công nghệ chủ đạo” trong công ty của họ.
  • Kể từ tháng 2022 năm XNUMX, 53% số người trưởng thành ở Hoa Kỳ đã giao tiếp với một chatbot AI để phục vụ khách hàng trong năm ngoái.
  • Trong 2022, 3.5 tỷ ứng dụng chatbot đã được truy cập trên toàn thế giới.
  • Sản phẩm ba lý do hàng đầu Người tiêu dùng Hoa Kỳ sử dụng chatbot trong giờ làm việc (18%), thông tin sản phẩm (17%) và yêu cầu dịch vụ khách hàng (16%).

Những số liệu thống kê này nêu bật việc áp dụng và ảnh hưởng ngày càng tăng của AI đàm thoại trong các ngành công nghiệp và hành vi của người tiêu dùng.
Conversational ai introduction

AI đàm thoại hoạt động như thế nào

AI đàm thoại sử dụng quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và các thuật toán tinh vi khác để tham gia vào các cuộc đối thoại giàu ngữ cảnh. Khi AI gặp phải nhiều loại đầu vào của người dùng hơn, nó sẽ cải thiện khả năng nhận dạng và dự đoán mẫu. Quá trình AI đàm thoại tương tác với người dùng có thể được chia thành bốn bước chính:

How does conversational ai work

Bước 1: Thu thập đầu vào – Người dùng cung cấp đầu vào của họ thông qua văn bản hoặc giọng nói.

Bước 2: Xử lý đầu vào – Khi đầu vào ở dạng văn bản, hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) được sử dụng để trích xuất ý nghĩa từ các từ. Đối với đầu vào bằng giọng nói, tính năng nhận dạng giọng nói tự động (ASR) trước tiên được sử dụng để chuyển đổi âm thanh thành mã thông báo ngôn ngữ có thể được phân tích thêm.

Bước 3: Tạo phản hồi – Các kỹ thuật tạo ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng để đáp ứng thích hợp yêu cầu của người dùng.

Bước 4: Cải tiến liên tục – Hệ thống AI đàm thoại phân tích đầu vào của người dùng theo thời gian, tinh chỉnh phản hồi của họ để đảm bảo độ chính xác và mức độ phù hợp.

Các loại AI hội thoại

AI đàm thoại có thể mang lại lợi ích to lớn cho các doanh nghiệp bằng cách giải quyết các nhu cầu khác nhau và cung cấp các giải pháp phù hợp. Có ba loại AI đàm thoại chính: chatbot, trợ lý giọng nói và phản hồi bằng giọng nói tương tác. Việc chọn mô hình phù hợp tùy thuộc vào mục tiêu kinh doanh và trường hợp sử dụng của bạn.

Chatbots

Chatbots là công cụ AI dựa trên văn bản thu hút người dùng thông qua tin nhắn hoặc trang web. Chúng có thể dựa trên quy tắc, dựa trên AI/NLP hoặc kết hợp. Chatbot tự động hóa các nhiệm vụ hỗ trợ khách hàng, bán hàng và tạo khách hàng tiềm năng đồng thời cung cấp hỗ trợ được cá nhân hóa.

Trợ lý giọng nói

Trợ lý giọng nói (VA) cho phép tương tác thông qua khẩu lệnh. Chúng xử lý ngôn ngữ nói để tương tác rảnh tay và được tìm thấy trong điện thoại và loa thông minh. VA hỗ trợ hỗ trợ khách hàng, đặt lịch hẹn, chỉ đường và Câu hỏi thường gặp.

IVR

IVR là hệ thống điện thoại dựa trên quy tắc cho phép tương tác thông qua lệnh thoại hoặc đầu vào âm báo cảm ứng. Chúng tự động hóa các tùy chọn định tuyến cuộc gọi, thu thập thông tin và tự phục vụ. IVR xử lý hiệu quả số lượng cuộc gọi cao trong khách hàng và bán hàng.

Sự khác biệt giữa AI và Chatbot dựa trên quy tắc

AI / NLP ChatbotChatbot dựa trên quy tắc
Hiểu và tương tác với các lệnh Thoại và Văn bảnChỉ hiểu và tương tác với các lệnh văn bản
Có thể hiểu ngữ cảnh và diễn giải ý định trong một cuộc trò chuyệnCó thể thực hiện theo quy trình trò chuyện định trước mà nó đã được đào tạo
Được thiết kế để có các cuộc đối thoại trò chuyệnĐược thiết kế để điều hướng hoàn toàn
Hoạt động trên nhiều giao diện như blog và trợ lý ảoChỉ hoạt động như một giao diện hỗ trợ trò chuyện
Có thể học hỏi từ những lần tương tác, trò chuyệnNó tuân theo một bộ quy tắc được thiết kế trước và phải được định cấu hình với các bản cập nhật mới
Cần rất nhiều thời gian, dữ liệu và tài nguyên để đào tạoĐào tạo nhanh hơn và ít tốn kém hơn
Có thể cung cấp các phản hồi tùy chỉnh dựa trên các tương tácThực hiện các nhiệm vụ có thể dự đoán được
Lý tưởng cho các dự án phức tạp cần ra quyết định nâng caoLý tưởng cho các trường hợp sử dụng đơn giản và được xác định rõ ràng hơn

Lợi ích của AI hội thoại

AI đàm thoại ngày càng trở nên tiên tiến, trực quan và tiết kiệm chi phí, dẫn đến việc áp dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp. Hãy khám phá những lợi ích đáng kể của công nghệ tiên tiến này một cách chi tiết hơn:

Cuộc trò chuyện được cá nhân hóa trên nhiều kênh

AI đàm thoại cho phép các tổ chức cung cấp dịch vụ khách hàng hàng đầu thông qua các tương tác được cá nhân hóa trên nhiều kênh khác nhau, mang đến hành trình khách hàng liền mạch từ phương tiện truyền thông xã hội đến các cuộc trò chuyện trực tiếp trên web.

Dễ dàng mở rộng quy mô để quản lý số lượng cuộc gọi cao

AI đàm thoại có thể giúp các nhóm dịch vụ khách hàng xử lý lượng cuộc gọi tăng đột biến bằng cách phân loại các tương tác dựa trên mục đích, yêu cầu, lịch sử cuộc gọi và cảm tính của khách hàng. Điều này cho phép định tuyến cuộc gọi hiệu quả, đảm bảo các tổng đài viên trực tiếp xử lý các tương tác có giá trị cao trong khi chatbot quản lý các tương tác có giá trị thấp.

Nâng cao dịch vụ khách hàng

Trải nghiệm của khách hàng đã trở thành một điểm khác biệt quan trọng của thương hiệu. AI đàm thoại giúp các doanh nghiệp mang lại trải nghiệm tích cực. Nó cung cấp phản hồi tức thì, chính xác cho các truy vấn và phát triển các phản hồi lấy khách hàng làm trung tâm bằng cách sử dụng công nghệ nhận dạng giọng nói, phân tích tình cảm và nhận dạng ý định.

Hỗ trợ các sáng kiến ​​​​tiếp thị và bán hàng

AI đàm thoại cho phép các doanh nghiệp tạo ra các bản sắc thương hiệu độc đáo và đạt được lợi thế cạnh tranh trên thị trường. Các doanh nghiệp có thể tích hợp các chatbot AI vào hỗn hợp tiếp thị để phát triển hồ sơ người mua toàn diện, hiểu sở thích mua hàng và thiết kế nội dung được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu của khách hàng.

Tiết kiệm chi phí tốt hơn với dịch vụ chăm sóc khách hàng tự động

Chatbots mang lại hiệu quả về chi phí, với dự đoán rằng chúng sẽ tiết kiệm cho doanh nghiệp 8 tỷ đô la hàng năm vào năm 2022. Phát triển chatbot để xử lý các truy vấn đơn giản và phức tạp giúp giảm nhu cầu đào tạo liên tục cho các đại lý dịch vụ khách hàng. Mặc dù chi phí thực hiện ban đầu có thể cao, nhưng lợi ích lâu dài lớn hơn khoản đầu tư ban đầu.

Hỗ trợ đa ngôn ngữ để tiếp cận toàn cầu

AI đàm thoại có thể được lập trình để hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, cho phép các doanh nghiệp phục vụ cơ sở khách hàng toàn cầu. Khả năng này giúp các công ty cung cấp hỗ trợ liền mạch cho khách hàng không nói tiếng Anh, phá vỡ rào cản ngôn ngữ và cải thiện sự hài lòng chung của khách hàng.

Thu thập và phân tích dữ liệu được cải thiện

Các nền tảng AI đàm thoại có thể thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu khách hàng, cung cấp thông tin chi tiết vô giá về hành vi, sở thích và mối quan tâm của khách hàng. Phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu này giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt, tinh chỉnh các chiến lược tiếp thị và phát triển các sản phẩm và dịch vụ tốt hơn. Hơn nữa, luồng dữ liệu liên tục này giúp tăng cường khả năng học tập của AI, dẫn đến các phản hồi chính xác và hiệu quả hơn theo thời gian.

24/7 Sẵn có

AI đàm thoại có thể cung cấp hỗ trợ suốt ngày đêm, đảm bảo rằng khách hàng nhận được hỗ trợ bất cứ khi nào cần, bất kể múi giờ hay ngày nghỉ lễ. Tính khả dụng liên tục này đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp có hoạt động toàn cầu hoặc khách hàng cần hỗ trợ ngoài giờ làm việc truyền thống.

 

Ví dụ về AI đàm thoại

Nhiều công ty lớn và nhỏ sử dụng chatbot do AI điều khiển và người trợ giúp ảo trên mạng xã hội. Những công cụ này giúp doanh nghiệp tương tác với khách hàng, trả lời câu hỏi và cung cấp hỗ trợ một cách nhanh chóng và dễ dàng. Dưới đây là một số ví dụ:

Dominos
Spotify
Ebay

Dominos – Đặt hàng, truy vấn, chatbot trạng thái

Chatbot của Domino, “Dom,” có sẵn trên nhiều nền tảng, bao gồm Facebook Messenger, Twitter và trang web của công ty.

Dom cho phép khách hàng đặt hàng, theo dõi việc giao hàng và nhận các đề xuất bánh pizza tùy chỉnh dựa trên sở thích của họ. Cách tiếp cận dựa trên AI này đã nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng và làm cho quy trình đặt hàng hiệu quả hơn.

Spotify – Chatbot tìm nhạc

Chatbot của Spotify trên Facebook Messenger giúp người dùng tìm, nghe và chia sẻ nhạc. Chatbot có thể đề xuất danh sách phát dựa trên sở thích, tâm trạng hoặc hoạt động của người dùng và thậm chí cung cấp danh sách phát tùy chỉnh theo yêu cầu.

Chatbot điều khiển bằng AI cho phép người dùng khám phá âm nhạc mới và chia sẻ các bản nhạc yêu thích của họ trực tiếp thông qua ứng dụng Messenger, nâng cao trải nghiệm âm nhạc tổng thể.

eBay – ShopBot trực quan

ShopBot của eBay, có sẵn trên Facebook Messenger, hỗ trợ người dùng tìm sản phẩm và giao dịch trên nền tảng của eBay. Chatbot có thể cung cấp các đề xuất mua sắm được cá nhân hóa dựa trên sở thích, phạm vi giá và sở thích của người dùng.

Người dùng cũng có thể tải lên ảnh của một mặt hàng mà họ đang tìm kiếm và chatbot sẽ sử dụng công nghệ nhận dạng hình ảnh để tìm các mặt hàng tương tự trên eBay. Giải pháp do AI cung cấp này hợp lý hóa việc mua sắm và giúp người dùng khám phá các mặt hàng và món hời độc đáo.

Giảm thiểu các thách thức về dữ liệu phổ biến trong AI hội thoại

AI hội thoại đang chuyển đổi linh hoạt giao tiếp giữa con người và máy tính. Và nhiều doanh nghiệp đang quan tâm đến việc phát triển các công cụ và ứng dụng AI đàm thoại tiên tiến có thể thay đổi cách thức hoạt động kinh doanh. Tuy nhiên, trước khi phát triển một chatbot có thể tạo điều kiện giao tiếp tốt hơn giữa bạn và khách hàng, bạn phải xem xét nhiều cạm bẫy phát triển mà bạn có thể gặp phải.

Đa dạng ngôn ngữ

Đa dạng ngôn ngữ Việc phát triển một trợ lý trò chuyện có thể đáp ứng một số ngôn ngữ là một thách thức. Ngoài ra, sự đa dạng tuyệt đối của các ngôn ngữ toàn cầu khiến việc phát triển một chatbot cung cấp dịch vụ khách hàng một cách liền mạch cho tất cả khách hàng là một thách thức.

Trong 2022, khoảng 1.5 tỷ mọi người nói tiếng Anh trên toàn thế giới, tiếp theo là tiếng Quan Thoại Trung Quốc với 1.1 tỷ người nói. Mặc dù tiếng Anh là ngoại ngữ được nói và học nhiều nhất trên toàn cầu, nhưng chỉ khoảng 20% của dân số thế giới nói lên điều đó. Nó làm cho phần còn lại của dân số toàn cầu - 80% - nói các ngôn ngữ khác ngoài tiếng Anh. Vì vậy, khi phát triển một chatbot, bạn cũng phải tính đến sự đa dạng về ngôn ngữ.

Sự thay đổi ngôn ngữ

Con người nói các ngôn ngữ khác nhau và cùng một ngôn ngữ khác nhau. Thật không may, một cỗ máy vẫn không thể hiểu được đầy đủ sự biến đổi của ngôn ngữ nói, tính toán trong cảm xúc, phương ngữ, cách phát âm, trọng âm và sắc thái.

Từ ngữ và lựa chọn ngôn ngữ của chúng ta cũng được phản ánh trong cách chúng ta nhập. Một cỗ máy có thể hiểu và đánh giá cao sự biến đổi của ngôn ngữ chỉ khi một nhóm người chú thích đào tạo nó trên các bộ dữ liệu giọng nói khác nhau.

Tính năng động trong lời nói

Một thách thức lớn khác trong việc phát triển AI đàm thoại là đưa tính năng động của giọng nói vào cuộc cạnh tranh. Ví dụ: chúng tôi sử dụng một số phần bổ sung, tạm dừng, các đoạn câu và âm thanh không thể giải mã được khi nói chuyện. Ngoài ra, lời nói phức tạp hơn nhiều so với từ viết vì chúng ta thường không ngắt giữa mỗi từ và nhấn trọng âm ở âm tiết bên phải.

Khi chúng ta lắng nghe người khác, chúng ta có xu hướng tìm ra mục đích và ý nghĩa của cuộc trò chuyện của họ bằng cách sử dụng kinh nghiệm cả đời của chúng ta. Kết quả là, chúng tôi ngữ cảnh hóa và hiểu các từ của họ ngay cả khi nó không rõ ràng. Tuy nhiên, một máy không có khả năng này chất lượng.

Dữ liệu ồn ào

Dữ liệu nhiễu hoặc tiếng ồn xung quanh là dữ liệu không cung cấp giá trị cho các cuộc trò chuyện, chẳng hạn như chuông cửa, tiếng chó, trẻ em và các âm thanh nền khác. Do đó, điều cần thiết là phải chà hoặc lọc tập tin âm thanh những âm thanh này và đào tạo hệ thống AI để xác định những âm thanh quan trọng và những âm thanh không quan trọng.

Ưu và nhược điểm của các loại dữ liệu giọng nói khác nhau

Pros & cons of different speech data types Việc xây dựng hệ thống nhận dạng giọng nói hỗ trợ bởi AI hoặc AI đàm thoại đòi hỏi rất nhiều tập dữ liệu đào tạo và thử nghiệm. Tuy nhiên, có quyền truy cập vào các bộ dữ liệu chất lượng như vậy - đáng tin cậy và đáp ứng nhu cầu dự án cụ thể của bạn - không phải là dễ dàng. Tuy nhiên, có các tùy chọn có sẵn cho các doanh nghiệp đang tìm kiếm bộ dữ liệu đào tạo, và mỗi tùy chọn đều có ưu và nhược điểm.

Trong trường hợp bạn đang tìm kiếm một loại tập dữ liệu chung, bạn có rất nhiều tùy chọn phát biểu trước công chúng. Tuy nhiên, đối với một cái gì đó cụ thể hơn và có liên quan đến yêu cầu dự án của bạn, bạn có thể phải tự mình thu thập và tùy chỉnh nó.

  1. Dữ liệu giọng nói độc quyền

    Nơi đầu tiên cần xem sẽ là dữ liệu độc quyền của công ty bạn. Tuy nhiên, vì bạn có quyền hợp pháp và đồng ý sử dụng dữ liệu lời nói của khách hàng, bạn có thể sử dụng bộ dữ liệu khổng lồ này để đào tạo và thử nghiệm các dự án của mình.

    Ưu điểm:

    • Không có thêm chi phí thu thập dữ liệu đào tạo
    • Dữ liệu đào tạo có thể liên quan đến doanh nghiệp của bạn
    • Dữ liệu lời nói cũng có âm học nền môi trường tự nhiên, người dùng động và thiết bị.

    Nhược điểm:

    • Việc sử dụng dữ liệu như vậy có thể khiến bạn tốn rất nhiều tiền khi được phép ghi lại và sử dụng.
    • Dữ liệu giọng nói có thể có giới hạn về ngôn ngữ, nhân khẩu học hoặc cơ sở khách hàng
    • Dữ liệu có thể miễn phí, nhưng bạn vẫn sẽ trả tiền cho quá trình xử lý, phiên âm, gắn thẻ và hơn thế nữa.
  2. Tập dữ liệu công khai

    Bộ dữ liệu lời nói công khai là một tùy chọn khác nếu bạn không có ý định sử dụng bộ dữ liệu của mình. Các tập dữ liệu này là một phần của miền công cộng và có thể được thu thập cho các dự án nguồn mở.

    Ưu điểm:

    • Bộ dữ liệu công cộng miễn phí và lý tưởng cho các dự án ngân sách thấp
    • Chúng có sẵn để tải xuống ngay lập tức
    • Các tập dữ liệu công khai có nhiều loại tập hợp mẫu có tập lệnh và không có tập lệnh.

    Nhược điểm:

    • Chi phí xử lý và đảm bảo chất lượng có thể cao
    • Chất lượng của bộ dữ liệu lời nói trước công chúng khác nhau ở một mức độ đáng kể
    • Các mẫu bài phát biểu được cung cấp thường chung chung, khiến chúng không phù hợp để phát triển các dự án bài phát biểu cụ thể
    • Các bộ dữ liệu thường thiên về ngôn ngữ tiếng Anh
  3. Bộ dữ liệu được đóng gói sẵn / có sẵn

    Khám phá tập dữ liệu đóng gói sẵn là một tùy chọn khác nếu dữ liệu công khai hoặc độc quyền thu thập dữ liệu lời nói không phù hợp với nhu cầu của bạn.

    Nhà cung cấp đã thu thập bộ dữ liệu giọng nói được đóng gói sẵn cho mục đích cụ thể là bán lại cho khách hàng. Loại tập dữ liệu này có thể được sử dụng để phát triển các ứng dụng chung hoặc các mục đích cụ thể.

    Ưu điểm:

    • Bạn có thể có quyền truy cập vào tập dữ liệu phù hợp với nhu cầu dữ liệu giọng nói cụ thể của bạn
    • Sử dụng bộ dữ liệu đóng gói sẵn sẽ hợp lý hơn là thu thập bộ dữ liệu của riêng bạn
    • Bạn có thể truy cập vào tập dữ liệu một cách nhanh chóng

    Nhược điểm:

    • Vì tập dữ liệu được đóng gói sẵn nên nó không được tùy chỉnh theo nhu cầu dự án của bạn.
    • Hơn nữa, tập dữ liệu không phải là duy nhất cho công ty của bạn vì bất kỳ doanh nghiệp nào khác cũng có thể mua nó.
  4. Chọn tập dữ liệu được thu thập tùy chỉnh

    Khi xây dựng một ứng dụng giọng nói, bạn sẽ yêu cầu một tập dữ liệu đào tạo đáp ứng tất cả các yêu cầu cụ thể của bạn. Tuy nhiên, rất ít khả năng bạn có quyền truy cập vào tập dữ liệu đóng gói sẵn phục vụ cho các yêu cầu riêng của dự án của bạn. Tùy chọn duy nhất có sẵn sẽ là tạo tập dữ liệu của bạn hoặc mua tập dữ liệu thông qua các nhà cung cấp giải pháp bên thứ ba.

    Các bộ dữ liệu cho nhu cầu đào tạo và kiểm tra của bạn hoàn toàn có thể tùy chỉnh. Bạn có thể bao gồm tính năng động của ngôn ngữ, đa dạng dữ liệu giọng nói và quyền truy cập vào những người tham gia khác nhau. Ngoài ra, tập dữ liệu có thể được mở rộng để đáp ứng nhu cầu dự án của bạn về thời gian.

    Ưu điểm:

    • Tập dữ liệu được thu thập cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Khả năng các thuật toán AI đi chệch khỏi kết quả dự kiến ​​sẽ được giảm thiểu.
    • Kiểm soát và giảm sự thiên vị trong Dữ liệu AI

    Nhược điểm:

    • Các bộ dữ liệu có thể tốn kém và tốn thời gian; tuy nhiên lợi ích luôn lớn hơn chi phí.

Pros & cons of different speech data types

Các trường hợp sử dụng AI hội thoại

Thế giới của khả năng nhận dạng dữ liệu giọng nói và các ứng dụng giọng nói là vô cùng lớn, và chúng đang được sử dụng trong một số ngành công nghiệp với rất nhiều ứng dụng.

Thiết bị / Thiết bị Gia dụng Thông minh

Trong Chỉ số người tiêu dùng bằng giọng nói năm 2021, nó được báo cáo rằng gần với 66% người dùng từ Hoa Kỳ, Vương quốc Anh và Đức đã tương tác với loa thông minh và 31% đã sử dụng một số hình thức công nghệ giọng nói mỗi ngày. Ngoài ra, các thiết bị thông minh như TV, đèn chiếu sáng, hệ thống an ninh và các thiết bị khác phản hồi lệnh thoại nhờ công nghệ nhận dạng giọng nói.

Ứng dụng Tìm kiếm bằng giọng nói

Tìm kiếm bằng giọng nói là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của sự phát triển AI trong đàm thoại. Về 20% tất cả các tìm kiếm được thực hiện trên Google đều đến từ công nghệ trợ lý giọng nói của nó. 74% những người trả lời một cuộc khảo sát nói rằng họ đã sử dụng tìm kiếm bằng giọng nói trong tháng trước.

Người tiêu dùng ngày càng tin tưởng vào tìm kiếm bằng giọng nói để mua sắm, hỗ trợ khách hàng, xác định vị trí doanh nghiệp hoặc địa chỉ và thực hiện các yêu cầu.

Hỗ trợ khách hàng

Hỗ trợ khách hàng là một trong những trường hợp sử dụng nổi bật nhất của công nghệ nhận dạng giọng nói vì nó giúp cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng một cách hợp lý và hiệu quả.

Chăm sóc sức khỏe

Những phát triển mới nhất trong các sản phẩm AI đàm thoại đang mang lại lợi ích đáng kể cho việc chăm sóc sức khỏe. Nó đang được sử dụng rộng rãi bởi các bác sĩ và các chuyên gia y tế khác để ghi lại các ghi chú bằng giọng nói, cải thiện chẩn đoán, cung cấp tư vấn và duy trì giao tiếp giữa bệnh nhân và bác sĩ.

Ứng dụng bảo mật

Nhận dạng giọng nói đang xem một trường hợp sử dụng khác ở dạng ứng dụng bảo mật trong đó phần mềm xác định các đặc điểm giọng nói duy nhất của các cá nhân. Nó cho phép nhập hoặc truy cập vào các ứng dụng hoặc cơ sở dựa trên khớp giọng nói. Sinh trắc học giọng nói giúp loại bỏ hành vi trộm cắp danh tính, sao chép thông tin xác thực và sử dụng sai dữ liệu.

Lệnh thoại trên xe cộ

Các phương tiện, chủ yếu là ô tô, có phần mềm nhận dạng giọng nói để phản hồi lại các khẩu lệnh nhằm nâng cao độ an toàn cho phương tiện. Các công cụ AI đàm thoại này chấp nhận các lệnh đơn giản như điều chỉnh âm lượng, thực hiện cuộc gọi và chọn đài phát thanh.

Các ngành sử dụng AI hội thoại

Hiện tại, AI đàm thoại chủ yếu được sử dụng làm Chatbots. Tuy nhiên, một số ngành công nghiệp đang triển khai công nghệ này để thu được những lợi ích to lớn. Một số ngành sử dụng AI đàm thoại là:

Chăm sóc sức khỏe

Healthcare conversational ai AI hội thoại đang có tác động rất lớn đến lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. AI hội thoại đã được chứng minh là có lợi cho bệnh nhân, bác sĩ, nhân viên, y tá và các nhân viên y tế khác.

Một số lợi ích là

  • Sự tham gia của bệnh nhân trong giai đoạn sau điều trị
  • Chatbots lên lịch cuộc hẹn
  • Trả lời các câu hỏi thường gặp và các câu hỏi chung
  • Đánh giá triệu chứng
  • Xác định bệnh nhân chăm sóc quan trọng
  • Chuyển trường hợp khẩn cấp

Thương mại điện tử

Ecommerce conversational ai AI hội thoại đang giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử tương tác với khách hàng của họ, cung cấp các đề xuất tùy chỉnh và bán sản phẩm.

Ngành thương mại điện tử đang tận dụng những lợi ích của công nghệ tốt nhất trong lớp này cho chuôi kiếm.

  • Thu thập thông tin khách hàng
  • Cung cấp thông tin và khuyến nghị về sản phẩm có liên quan
  • Cải thiện sự hài lòng của khách hàng
  • Giúp đặt hàng và trả hàng
  • Trả lời các câu hỏi thường gặp
  • Bán kèm và bán thêm sản phẩm

Ngân hàng

Banking conversational ai Lĩnh vực ngân hàng đang triển khai các công cụ AI đàm thoại để tăng cường tương tác với khách hàng, xử lý yêu cầu trong thời gian thực và cung cấp trải nghiệm khách hàng đơn giản và thống nhất trên nhiều kênh.

  • Cho phép khách hàng kiểm tra số dư của họ trong thời gian thực
  • Trợ giúp về tiền gửi
  • Hỗ trợ khai thuế và đăng ký vay
  • Hợp lý hóa quy trình ngân hàng bằng cách gửi lời nhắc hóa đơn, thông báo và cảnh báo

Bảo hiểm

Insurance conversational ai Tương tự như lĩnh vực ngân hàng, ngành bảo hiểm cũng đang được thúc đẩy kỹ thuật số nhờ AI đàm thoại và gặt hái những lợi ích từ nó. Ví dụ: AI đàm thoại đang giúp ngành bảo hiểm cung cấp các phương tiện giải quyết xung đột và khiếu nại nhanh hơn và đáng tin cậy hơn.

  • Đưa ra các khuyến nghị về chính sách
  • Giải quyết yêu cầu bồi thường nhanh hơn
  • Loại bỏ thời gian chờ đợi
  • Thu thập phản hồi và đánh giá từ khách hàng
  • Tạo nhận thức của khách hàng về các chính sách
  • Quản lý xác nhận quyền sở hữu và gia hạn nhanh hơn

Industries using conversational ai

Cung cấp Shaip

Khi nói đến việc cung cấp các bộ dữ liệu chất lượng và đáng tin cậy để phát triển các ứng dụng giọng nói tương tác giữa người và máy tiên tiến, Shaip đã và đang dẫn đầu thị trường với những triển khai thành công của mình. Tuy nhiên, với sự thiếu hụt nghiêm trọng về chatbot và trợ lý giọng nói, các công ty đang ngày càng tìm kiếm các dịch vụ của Shaip - công ty dẫn đầu thị trường - để cung cấp bộ dữ liệu tùy chỉnh, chính xác và chất lượng để đào tạo và thử nghiệm cho các dự án AI.

Bằng cách kết hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chúng tôi có thể cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa bằng cách giúp phát triển các ứng dụng giọng nói chính xác bắt chước các cuộc trò chuyện của con người một cách hiệu quả. Chúng tôi sử dụng một loạt công nghệ cao cấp để mang lại trải nghiệm chất lượng cao cho khách hàng. NLP dạy cho máy móc thông dịch ngôn ngữ của con người và tương tác với con người.

Shaip offering

Bản ghi âm

Shaip là nhà cung cấp dịch vụ phiên âm âm thanh hàng đầu cung cấp nhiều loại tệp giọng nói / âm thanh cho tất cả các loại dự án. Ngoài ra, Shaip còn cung cấp dịch vụ phiên âm 100% do con người tạo ra để chuyển đổi các tệp Âm thanh và Video - Phỏng vấn, Hội thảo, Bài giảng, Podcast, v.v. thành văn bản dễ đọc.

Ghi nhãn giọng nói

Shaip cung cấp các dịch vụ ghi nhãn giọng nói mở rộng bằng cách tách các âm thanh và giọng nói trong một tệp âm thanh và gắn nhãn cho từng tệp một cách chuyên nghiệp. Bằng cách tách chính xác các âm thanh tương tự và chú thích chúng,

Đường kính loa

Chuyên môn của Sharp mở rộng để cung cấp các giải pháp phân cực loa tuyệt vời bằng cách phân đoạn bản ghi âm dựa trên nguồn của chúng. Hơn nữa, ranh giới của loa được xác định và phân loại chính xác, chẳng hạn như loa 1, loa 2, âm nhạc, tiếng ồn xung quanh, âm thanh xe cộ, im lặng, v.v. để xác định số lượng loa.

Phân loại âm thanh

Chú thích bắt đầu bằng việc phân loại các tệp âm thanh thành các danh mục được xác định trước. Các danh mục phụ thuộc chủ yếu vào yêu cầu của dự án và chúng thường bao gồm mục đích của người dùng, ngôn ngữ, phân đoạn ngữ nghĩa, tiếng ồn xung quanh, tổng số người nói, v.v.

Bộ sưu tập Utterance Ngôn ngữ tự nhiên / Các từ đánh thức

Rất khó để dự đoán rằng khách hàng sẽ luôn chọn những từ tương tự khi đặt câu hỏi hoặc bắt đầu một yêu cầu. Ví dụ: "Nhà hàng gần nhất ở đâu?" “Tìm nhà hàng gần tôi” hoặc “Có nhà hàng nào gần đây không?”
Cả ba cách phát biểu đều có cùng ý định nhưng được diễn đạt khác nhau. Thông qua hoán vị và kết hợp, các chuyên gia đàm thoại chuyên nghiệp tại Shaip sẽ xác định tất cả các kết hợp có thể có để trình bày cùng một yêu cầu. Shaip thu thập và chú thích các cách phát biểu và các từ đánh thức, tập trung vào ngữ nghĩa, ngữ cảnh, giọng điệu, chuyển hướng, thời gian, trọng âm và phương ngữ.

Dịch vụ dữ liệu âm thanh đa ngôn ngữ

Dịch vụ dữ liệu âm thanh đa ngôn ngữ là một dịch vụ rất được ưu tiên khác từ Shaip, vì chúng tôi có một đội ngũ thu thập dữ liệu thu thập dữ liệu âm thanh bằng hơn 150 ngôn ngữ và phương ngữ trên toàn cầu.

Phát hiện ý định

Các tương tác và giao tiếp giữa con người với nhau thường phức tạp hơn những gì chúng ta ghi nhận. Và sự phức tạp bẩm sinh này khiến việc đào tạo một mô hình ML để hiểu chính xác lời nói của con người là điều khó khăn.
Hơn nữa, những người khác nhau từ cùng một nhân khẩu học hoặc các nhóm nhân khẩu học khác nhau có thể thể hiện cùng một ý định hoặc tình cảm khác nhau. Vì vậy, hệ thống nhận dạng giọng nói phải được đào tạo để nhận ra ý định chung bất kể nhân khẩu học.
Để đảm bảo bạn có thể đào tạo và phát triển một mô hình ML đỉnh cao, các nhà trị liệu ngôn ngữ của chúng tôi cung cấp các bộ dữ liệu đa dạng và phong phú để giúp hệ thống xác định một số cách mà con người thể hiện cùng một ý định.

Phân loại ý định

Tương tự như việc xác định cùng mục đích từ những người khác nhau, các chatbot của bạn cũng nên được đào tạo để phân loại các nhận xét của khách hàng thành các danh mục khác nhau - do bạn xác định trước. Mỗi chatbot hoặc trợ lý ảo đều được thiết kế và phát triển với một mục đích cụ thể. Shaip có thể phân loại mục đích của người dùng thành các danh mục được xác định trước theo yêu cầu.

Nhận dạng giọng nói tự động hoặc ASR

Nhận dạng giọng nói ”đề cập đến việc chuyển đổi các từ đã nói thành văn bản; tuy nhiên, nhận dạng giọng nói & nhận dạng người nói nhằm xác định cả nội dung được nói và danh tính của người nói. Độ chính xác của ASR được xác định bởi các thông số khác nhau, tức là âm lượng loa, tiếng ồn xung quanh, thiết bị ghi âm, v.v.

Phát hiện giai điệu

Một khía cạnh thú vị khác của sự tương tác giữa con người với nhau là giọng điệu - về bản chất, chúng ta nhận ra ý nghĩa của các từ tùy thuộc vào giọng điệu mà chúng được thốt ra. Mặc dù những gì chúng ta nói là quan trọng, nhưng cách chúng ta nói những lời đó cũng truyền tải ý nghĩa.
Ví dụ, một cụm từ đơn giản như 'What Joy!' có thể là một lời cảm thán về sự hạnh phúc và cũng có thể nhằm mục đích châm biếm. Nó phụ thuộc vào giai điệu và căng thẳng.
'Bạn đang làm gì đấy?'
'Bạn đang làm gì đấy?' 
Cả hai câu này đều có các từ chính xác, nhưng trọng âm của các từ là khác nhau, làm thay đổi toàn bộ ý nghĩa của câu. Chatbot được đào tạo để xác định hạnh phúc, mỉa mai, tức giận, khó chịu và nhiều biểu hiện khác. Đó là nơi phát huy chuyên môn của các nhà nghiên cứu bệnh học và nhà chú giải ngôn ngữ nói của Sharp.

Cấp phép dữ liệu âm thanh / giọng nói

Shaip cung cấp bộ dữ liệu giọng nói chất lượng chưa từng có, có thể được tùy chỉnh để phù hợp với nhu cầu cụ thể của dự án của bạn. Hầu hết các bộ dữ liệu của chúng tôi có thể phù hợp với mọi ngân sách và dữ liệu có thể mở rộng để đáp ứng mọi nhu cầu của dự án trong tương lai. Chúng tôi cung cấp hơn 40 nghìn giờ tập dữ liệu giọng nói có sẵn bằng hơn 100 phương ngữ ở hơn 50 ngôn ngữ. Chúng tôi cũng cung cấp một loạt các loại âm thanh, bao gồm các từ tự phát, độc thoại, theo kịch bản và đánh thức. Xem toàn bộ Danh mục dữ liệu.

Thu thập dữ liệu âm thanh / giọng nói

Khi thiếu bộ dữ liệu giọng nói chất lượng, giải pháp giọng nói kết quả có thể gặp khó khăn và thiếu độ tin cậy. Shaip là một trong số ít các nhà cung cấp cung cấp các bộ sưu tập âm thanh đa ngôn ngữ, phiên âm âm thanh và công cụ chú thích và các dịch vụ hoàn toàn có thể tùy chỉnh cho dự án.
Dữ liệu lời nói có thể được xem như một phổ, đi từ giọng nói tự nhiên ở đầu này sang đầu kia là giọng nói không tự nhiên. Trong lời nói tự nhiên, bạn có thể khiến người nói nói theo cách trò chuyện tự phát. Mặt khác, âm thanh lời nói không tự nhiên bị hạn chế do người nói đang đọc kịch bản. Cuối cùng, người nói được nhắc thốt ra các từ hoặc cụm từ một cách có kiểm soát ở giữa phổ.

Chuyên môn của Sharp mở rộng trong việc cung cấp các loại tập dữ liệu giọng nói khác nhau bằng hơn 150 ngôn ngữ

Dữ liệu theo tập lệnh

Người nói được yêu cầu nói các từ hoặc cụm từ cụ thể từ một kịch bản ở định dạng dữ liệu giọng nói theo kịch bản. Định dạng dữ liệu được kiểm soát này thường bao gồm các lệnh thoại trong đó người nói đọc từ một tập lệnh được chuẩn bị trước.

Tại Shaip, chúng tôi cung cấp tập dữ liệu theo tập lệnh để phát triển các công cụ cho nhiều cách phát âm và thanh điệu. Dữ liệu bài phát biểu tốt nên bao gồm các mẫu từ nhiều người nói thuộc các nhóm giọng khác nhau.

Dữ liệu tự phát

Giống như trong các tình huống trong thế giới thực, dữ liệu tự phát hoặc dữ liệu đàm thoại là dạng lời nói tự nhiên nhất. Dữ liệu có thể là các mẫu cuộc trò chuyện hoặc phỏng vấn qua điện thoại.

Shaip cung cấp một định dạng giọng nói tự phát để phát triển các chatbot hoặc trợ lý ảo cần hiểu các cuộc trò chuyện theo ngữ cảnh. Do đó, bộ dữ liệu rất quan trọng để phát triển các chatbot dựa trên AI tiên tiến và thực tế.

Dữ liệu về độ trễ

Bộ dữ liệu về giọng nói phát biểu do Shaip cung cấp là một trong những bộ dữ liệu được tìm kiếm nhiều nhất trên thị trường. Đó là vì lời nói / lời đánh thức kích hoạt trợ lý giọng nói và nhắc chúng trả lời các truy vấn của con người một cách thông minh.

Sự chuyển giao

Sự thông thạo đa ngôn ngữ của chúng tôi giúp chúng tôi cung cấp bộ dữ liệu chuyển mã với các mẫu giọng nói mở rộng dịch một cụm từ từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác trong khi duy trì nghiêm ngặt âm điệu, ngữ cảnh, ý định và phong cách.

Dữ liệu chuyển văn bản thành giọng nói (TTS)

Chúng tôi cung cấp các mẫu giọng nói có độ chính xác cao giúp tạo ra các sản phẩm Chuyển văn bản thành giọng nói đa ngôn ngữ và chân thực. Ngoài ra, chúng tôi cung cấp các tệp âm thanh có chú thích chính xác bản chép lời không có tạp âm nền được chú thích chính xác của chúng.

Nói thành văn bản

Shaip cung cấp các dịch vụ chuyển lời nói thành văn bản độc quyền bằng cách chuyển đổi giọng nói đã ghi thành văn bản đáng tin cậy. Vì nó là một phần của công nghệ NLP và rất quan trọng để phát triển trợ lý giọng nói nâng cao, trọng tâm là từ, câu, cách phát âm và phương ngữ.

Tùy chỉnh thu thập dữ liệu giọng nói

Bộ dữ liệu giọng nói đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển và triển khai các mô hình AI đàm thoại tiên tiến. Tuy nhiên, bất kể mục đích phát triển các giải pháp giọng nói là gì, độ chính xác, hiệu quả và chất lượng của sản phẩm cuối cùng phụ thuộc vào loại và chất lượng của dữ liệu được đào tạo của nó.

Một số tổ chức có ý tưởng rõ ràng về loại dữ liệu mà họ yêu cầu. Tuy nhiên, hầu hết không nhận thức đầy đủ về nhu cầu và yêu cầu dự án của họ. Do đó, chúng tôi phải cung cấp cho họ một ý tưởng cụ thể về việc thu thập dữ liệu âm thanh phương pháp luận được sử dụng bởi Shaip.

Nhân khẩu học

Ngôn ngữ mục tiêu và nhân khẩu học có thể được xác định dựa trên dự án. Ngoài ra, dữ liệu giọng nói có thể được tùy chỉnh dựa trên nhân khẩu học, chẳng hạn như độ tuổi, trình độ học vấn, v.v. Các quốc gia là một yếu tố tùy chỉnh khác trong việc thu thập dữ liệu lấy mẫu vì chúng có thể ảnh hưởng đến kết quả của dự án.

Lưu ý đến ngôn ngữ và phương ngữ cần thiết, các mẫu âm thanh cho ngôn ngữ được chỉ định được thu thập và tùy chỉnh dựa trên trình độ thông thạo cần thiết - người bản ngữ hoặc không phải người bản ngữ.

Kích thước bộ sưu tập

Kích thước của mẫu âm thanh đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định hiệu suất của dự án. Do đó, tổng số người trả lời nên được xem xét để thu thập dữ liệu. Các tổng số lần phát biểu hoặc các lần lặp lại lời nói trên mỗi người tham gia hoặc tổng số người tham gia cũng cần được xem xét.

Tập lệnh dữ liệu

Tập lệnh là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong chiến lược thu thập dữ liệu. Do đó, điều cần thiết là phải xác định tập lệnh dữ liệu cần thiết cho dự án - theo kịch bản, không có mô tả, lời nói hoặc lời đánh thức.

Các định dạng âm thanh

Âm thanh của dữ liệu giọng nói đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển các giải pháp nhận dạng giọng nói và âm thanh. Các chất lượng âm thanh và tiếng ồn xung quanh có thể ảnh hưởng đến kết quả đào tạo mô hình.

Thu thập dữ liệu lời nói phải đảm bảo định dạng tệp, nén, cấu trúc nội dung, và các yêu cầu tiền xử lý có thể được tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu của dự án.

Phân phối tệp âm thanh

Một thành phần rất quan trọng của việc thu thập dữ liệu giọng nói là phân phối các tệp âm thanh theo yêu cầu của khách hàng. Do đó, các dịch vụ phân đoạn dữ liệu, phiên mã và ghi nhãn do Shaip cung cấp là một số trong những dịch vụ được các doanh nghiệp tìm kiếm nhiều nhất vì chất lượng được chuẩn hóa và khả năng mở rộng của chúng.

Hơn nữa, chúng tôi cũng theo dõi quy ước đặt tên tệp để sử dụng ngay và tuân thủ nghiêm ngặt các mốc thời gian giao hàng để triển khai nhanh chóng.

Thế mạnh của PHATBEE

Số giờ nói được Thu thập
0 +
Người thu thập dữ liệu
0 +
Tuân thủ PII
0 %
Ngôn ngữ được hỗ trợ
0 +
Chấp nhận dữ liệu
> 0
Fortune 500 khách hàng
0 +

Ngôn ngữ được hỗ trợ

Câu chuyện thành công

Chúng tôi đã làm việc với một số doanh nghiệp và thương hiệu hàng đầu và đã cung cấp cho họ các giải pháp AI đàm thoại ở mức độ cao nhất.

Một số câu chuyện thành công của chúng tôi bao gồm,

  • Chúng tôi đã phát triển tập dữ liệu nhận dạng giọng nói với hơn 10,000 giờ phiên âm, hội thoại và tệp âm thanh đa ngôn ngữ để đào tạo và xây dựng một chatbot trực tiếp.
  • Chúng tôi đã xây dựng một tập dữ liệu chất lượng cao gồm 1000 cuộc trò chuyện với 6 lượt cho mỗi cuộc trò chuyện được sử dụng để đào tạo chatbot bảo hiểm. 
  • Nhóm 3000 cộng với các chuyên gia ngôn ngữ của chúng tôi đã cung cấp hơn 1000 giờ tệp âm thanh và bản ghi bằng 27 ngôn ngữ mẹ đẻ để đào tạo và thử nghiệm trợ lý kỹ thuật số.
  • Đội ngũ các nhà chú giải và chuyên gia ngôn ngữ của chúng tôi cũng đã thu thập và phân phối 20,000 giờ phát âm trở lên bằng hơn 27 ngôn ngữ toàn cầu một cách nhanh chóng. 
  • Dịch vụ Nhận dạng giọng nói tự động của chúng tôi là một trong những dịch vụ được ngành công nghiệp ưa thích nhất. Chúng tôi đã cung cấp các tệp âm thanh được gắn nhãn đáng tin cậy, đảm bảo sự chú ý cụ thể đến cách phát âm, âm điệu và ý định bằng cách sử dụng nhiều phiên âm và từ vựng từ các bộ loa đa dạng để cải thiện độ tin cậy của các mô hình ASR. 

Câu chuyện thành công của chúng tôi bắt nguồn từ cam kết của đội ngũ chúng tôi là luôn cung cấp các dịch vụ tốt nhất bằng cách sử dụng các công nghệ mới nhất cho khách hàng của chúng tôi. Điều khiến chúng tôi khác biệt là công việc của chúng tôi được hỗ trợ bởi các chuyên gia chú thích, những người cung cấp bộ dữ liệu không thiên vị và chính xác về các chú thích tiêu chuẩn vàng.

Nhóm thu thập dữ liệu của chúng tôi với hơn 30,000 cộng tác viên có thể tạo nguồn, mở rộng quy mô và cung cấp các bộ dữ liệu chất lượng cao hỗ trợ việc triển khai nhanh chóng các mô hình ML. Ngoài ra, chúng tôi làm việc trên nền tảng dựa trên AI mới nhất và có khả năng cung cấp các giải pháp dữ liệu giọng nói tăng tốc cho các doanh nghiệp nhanh hơn nhiều so với các đối thủ cạnh tranh gần nhất của chúng tôi.

Câu chuyện thành công

Kết luận

Chúng tôi thực sự tin rằng hướng dẫn này rất hữu ích cho bạn và bạn đã trả lời được hầu hết các câu hỏi của mình. Tuy nhiên, nếu bạn vẫn chưa thuyết phục về một nhà cung cấp đáng tin cậy, đừng tìm đâu xa.

Chúng tôi, tại Shaip, là một công ty chú thích dữ liệu hàng đầu. Chúng tôi có các chuyên gia trong lĩnh vực này, những người hiểu dữ liệu và các mối quan tâm đồng minh của nó. Chúng tôi có thể là đối tác lý tưởng của bạn khi chúng tôi mang đến những năng lực như cam kết, tính bảo mật, tính linh hoạt và quyền sở hữu đối với từng dự án hoặc sự hợp tác.

Vì vậy, bất kể loại dữ liệu bạn định lấy chú thích là gì, bạn có thể tìm thấy đội ngũ kỳ cựu đó trong chúng tôi để đáp ứng nhu cầu và mục tiêu của bạn. Nhận các mô hình AI của bạn được tối ưu hóa để học với chúng tôi.

Hãy nói chuyện

  • Bằng cách đăng ký, tôi đồng ý với Shaip Chính sách bảo vệ thông tin cá nhân của người tiêu dùngCác Điều Khoản của Dịch Vụ và cung cấp sự đồng ý của tôi để nhận thông tin tiếp thị B2B từ Shaip.

Những câu hỏi thường gặp (FAQ)

Chatbots là các chương trình đơn giản, dựa trên quy tắc đáp ứng các đầu vào cụ thể. Đồng thời, AI đàm thoại sử dụng máy học và khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra các phản hồi theo ngữ cảnh, giống con người hơn, cho phép tương tác tự nhiên với người dùng.

Alexa (Amazon) và Siri (Apple) là những ví dụ về AI đàm thoại, vì chúng có thể hiểu ý định của người dùng, xử lý ngôn ngữ nói và cung cấp phản hồi được cá nhân hóa dựa trên ngữ cảnh và lịch sử người dùng.

Không có một AI đàm thoại “tốt nhất” dứt khoát, vì các nền tảng khác nhau phục vụ cho các trường hợp và ngành sử dụng riêng. Một số nền tảng AI đàm thoại phổ biến bao gồm Google Assistant, Amazon Alexa, IBM Watson, OpenAI's GPT-3 và Rasa.

Các ứng dụng AI đàm thoại bao gồm chatbot hỗ trợ khách hàng, trợ lý cá nhân ảo, công cụ học ngôn ngữ, tư vấn chăm sóc sức khỏe, đề xuất thương mại điện tử, giới thiệu nhân sự và quản lý sự kiện, cùng nhiều ứng dụng khác.

Các công cụ AI đàm thoại là các nền tảng và phần mềm cho phép phát triển, triển khai và quản lý các chatbot và trợ lý ảo do AI cung cấp. Các ví dụ bao gồm Dialogflow (Google), Amazon Lex, IBM Watson Assistant, Microsoft Bot framework và trợ lý kỹ thuật số Oracle.