Hướng dẫn đầy đủ về AI hội thoại

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.

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.

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 (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 tương tác giữa con người là giọng điệu – chúng ta nhận ra ý nghĩa của từ ngữ tùy thuộc vào giọng điệu mà chúng được thốt ra. Trong khi những gì chúng ta nói là quan trọng, cách chúng ta nói những từ đó cũng truyền tải ý nghĩa. Ví dụ, một cụm từ đơn giản như 'What Joy!' có thể là một câu cảm thán về hạnh phúc và cũng có thể có ý mỉa mai. Nó phụ thuộc vào giọng điệu và trọng âm.

'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