Hướng dẫn đầy đủ về AI hội thoại

Hướng dẫn người mua cuối cùng năm 2022

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 Người mua Aiversational
Đọc Hướng dẫn người mua, hoặc tải xuống phiên bản PDF.

Thị trường AI đàm thoại toàn cầu được định giá 6.8 tỷ đô la vào năm 2021. Nó được dự đoán sẽ phát triển lên $ 18.4 tỷ bởi 2026 với tốc độ CAGR là 21.8%. Ban đầu được phát triển như một thú cưng giải trí, AI đàm thoại đã phát triển phi thường trong những năm qua.

Mặc dù AI đàm thoại đã trở thành một phần của hệ sinh thái kỹ thuật số, nhưng người dùng vẫn thiếu nhận thức - 63% người dùng không biết rằng họ đang sử dụng AI trong cuộc sống hàng ngày của họ. Tuy nhiên, sự thiếu hiểu biết đã không ngăn cản mọi người sử dụng các hệ thống AI hội thoại này. Chatbots có lẽ là những ví dụ phổ biến nhất về AI đàm thoại và chúng được dự đoán là sẽ chứng kiến ​​một 100% tăng nhận con nuôi trong vòng 2 - 5 năm tới.

Trong một Gartner khảo sát, nhiều doanh nghiệp đã xác định chatbots là ứng dụng AI chính được tổ chức của họ sử dụng. Và đến năm 2022, gần 70% công nhân cổ trắng sẽ tương tác với các nền tảng trò chuyện ảo cho công việc hàng ngày của họ.

Hãy cùng xem xét các loại AI đàm thoại và lý do tại sao nó đang có tầm quan trọng to lớn trong phổ công nghệ lớn hơn.

Ai hội thoại là gì

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 giọng nói

AI hội thoại là gì

Một cách thức thông minh và có lập trình để cung cấp trải nghiệm trò chuyện để bắt chước các cuộc trò chuyện với người thật, thông qua các công nghệ kỹ thuật số và viễn thông.

nguồn: Deloitte: AI hội thoại thời đại kỹ thuật số

Trí tuệ nhân tạo hội thoại (AI) hoặc chatbots hoặc trợ lý ảo hoặc trợ lý kỹ thuật số là những công nghệ cho phép con người và máy tính giao tiếp hiệu quả thông qua văn bản hoặc giọng nói. Khối lượng lớn dữ liệu âm thanh và văn bản được sử dụng để đào tạo các mô hình ML và NLP giúp bắt chước các cuộc trò chuyện của con người trong khi nhận dạng giọng nói hoặc mẫu văn bản của con người, xác định ý định và ý nghĩa của chúng qua các ngôn ngữ khác nhau.

Các loại AI hội thoại

AI hội thoại mang lại những lợi ích khác nhau cho các doanh nghiệp tùy thuộc vào nhu cầu và thiết kế. Do đó, trước khi phát triển một loại chatbot hoặc trợ lý ảo cụ thể, điều cần thiết là phải hiểu các loại AI hội thoại hiện đang được sử dụng.

Các loại Ai hội thoại Việc lựa chọn mô hình phù hợp chủ yếu phụ thuộc vào mục tiêu kinh doanh của bạn. Ví dụ: giả sử bạn đang phát triển một chatbot bán lẻ. Trong trường hợp đó, bạn có thể làm tốt với loại AI hoặc Hybrid vì các chatbot phải tương tác với người dùng, xác định mục đích và cung cấp hướng dẫn cho việc mua sắm của họ.

Mặt khác, nếu bạn đang phát triển các chatbot FAQ, một thuật toán dựa trên quy tắc có thể hoạt động tốt. Ba loại AI hội thoại chính là Dựa trên quy tắc, Trí tuệ nhân tạo và Lai. Chúng ta hãy xem xét từng chi tiết.

Dựa trên quy tắc

Còn được gọi là bot cây quyết định, các chatbot dựa trên quy tắc tuân theo quy tắc được xác định trước. Theo cấu trúc cuộc hội thoại kiểu cây quyết định, chatbot lập bản đồ toàn bộ cuộc hội thoại trong một sơ đồ bằng cách sử dụng một loạt các quy tắc giúp chatbot giải quyết các vấn đề cụ thể. Vì các quy tắc tạo cơ sở cho các vấn đề và giải pháp mà chatbot đã quen thuộc, nên chatbot sẽ dự đoán các câu hỏi và đưa ra các câu trả lời được thiết lập trước.

Một loạt các quy tắc có thể đơn giản hoặc phức tạp. Tuy nhiên, chatbot không được trang bị để trả lời các truy vấn vượt quá phạm vi của các quy tắc. Các chatbot này chỉ có thể trả lời các câu hỏi phù hợp với các tình huống được đào tạo.
Đào tạo một chatbot dựa trên quy tắc dễ dàng hơn, nhanh hơn và đơn giản hơn để tích hợp với các hệ thống cũ. Tuy nhiên, các chatbot này không thể học thông qua các tương tác, giới hạn phạm vi cá nhân hóa và tính linh hoạt của chúng.

AI / NLP

Như tên cho thấy, các chatbot AI sử dụng máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu ngữ cảnh và ý định của người dùng trước khi phản hồi. Các chatbot được hỗ trợ bởi AI có thể tạo ra các câu trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên thậm chí phức tạp dựa trên các câu hỏi của người dùng.

Với mục đích và khả năng hiểu ngữ cảnh của mình, AI chatbots có thể đáp ứng các câu hỏi phức tạp của người dùng và tùy chỉnh cuộc trò chuyện dựa trên nhu cầu của người dùng.

Có thể mất nhiều thời gian hơn để đào tạo các chatbot AI so với các chatbot dựa trên Quy tắc, nhưng chúng cung cấp các phản hồi có độ tin cậy cao và tùy chỉnh sau khi được đào tạo.

Các chatbot AI cung cấp trải nghiệm người dùng nâng cao bằng cách học hỏi từ các tương tác trước đó, hiểu hành vi của người dùng và vẽ các mẫu cũng như hiểu các ngôn ngữ khác nhau bằng cách sử dụng các kỹ năng ra quyết định nâng cao.

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


Hỗn hợp

Các chatbot kết hợp sử dụng NLP và các thuật toán dựa trên quy tắc để cung cấp các phản hồi cụ thể cho các truy vấn của người dùng bằng cách sử dụng thuật toán dựa trên quy tắc và sử dụng NLP để hiểu rõ ý định.

Thay vì dựa trên quy tắc dựa trên AI chatbots, sẽ dễ dàng hơn để tận dụng cả hai thứ tốt nhất để cung cấp trải nghiệm người dùng nâng cao. Mô hình kết hợp hoàn hảo để phát triển các dự án dựa trên nhiệm vụ và trải nghiệm trò chuyện.

Ưu điểm của AI hội thoại

Thị trường chatbot toàn cầu được dự đoán sẽ tăng từ 190.8 triệu đô la trong năm 2016 lên 1.25 tỷ đô la vào năm 2025. Thống kê này cho thấy các doanh nghiệp đầu tư mạnh vào công nghệ chatbot và thị trường như thế nào.

Việc áp dụng mạnh mẽ công nghệ này có thể là do chúng trở nên tiên tiến và trực quan, đồng thời giảm chi phí phát triển và triển khai.

Đầu tiên, hãy xem xét chi tiết những lợi ích đáng kể của công nghệ sáng tạo này.

Lợi ích của Ai Đàm thoại trong Học máy

Cung cấp các cuộc trò chuyện được cá nhân hóa trên nhiều kênh

Khách hàng được trao quyền ngày nay mong đợi dịch vụ khách hàng không có trục trặc từ các tổ chức bất kể quy mô và khả năng của họ. AI hội thoại giúp các tổ chức này cung cấp dịch vụ khách hàng hàng đầu thông qua các cuộc trò chuyện được cá nhân hóa trên nhiều kênh.

Khách hàng có thể tận hưởng một hành trình cá nhân liền mạch ngay cả khi họ chuyển từ cuộc trò chuyện trên mạng xã hội sang cuộc trò chuyện trực tiếp trên web.

Quy mô liền mạch để đáp ứng số lượng cuộc gọi cao

Hỗ trợ khách hàng Số lượng cuộc gọi dự kiến ​​sẽ tăng đột ngột và AI hội thoại có thể giúp các nhóm dịch vụ khách hàng xử lý những đợt tăng đột biến như vậy. Một AI đàm thoại có thể tách biệt các tương tác dựa trên mục đích, yêu cầu, lịch sử cuộc gọi trước đây, tình cảm và cảm xúc của khách hàng. Một chatbot có thể giúp phân loại các cuộc gọi có giá trị thấp từ các cuộc gọi có giá trị cao, định tuyến các cuộc gọi có giá trị thấp đến Trợ lý ảo và đảm bảo các đại lý trực tiếp xử lý các cuộc gọi quan trọng hơn.

Chatbots có thể giúp các doanh nghiệp giảm thời gian tương tác và phản hồi các yêu cầu dịch vụ của khách hàng. Bằng cách cắt giảm đáng kể thời gian dành cho các cuộc gọi hỗ trợ, dự báo đến năm 2023, các doanh nghiệp có thể tiết kiệm hơn 2.5 tỷ đô la giờ trong lĩnh vực bán lẻ, ngân hàng và chăm sóc sức khỏe.

Nâng cao dịch vụ khách hàng

Trải nghiệm khách hàng đã trở thành một trong những yếu tố khác biệt lớn nhất trong các thương hiệu. Vì vậy, không lạ khi các thương hiệu chen lấn nhau để mang đến trải nghiệm đáng nhớ cho người dùng. AI hội thoại đang giúp các thương hiệu mang lại trải nghiệm tích cực.

Ngoài các cuộc trò chuyện được cá nhân hóa, khách hàng cũng được hưởng phản hồi tức thì, đáng tin cậy cho các truy vấn của họ mọi lúc. Các doanh nghiệp có thể phát triển các phản hồi lấy khách hàng làm trung tâm cho các truy vấn của người dùng bằng cách sử dụng công nghệ nhận dạng giọng nói. Chatbots có thể hỗ trợ bằng cách phân tích tình cảm, cảm xúc và ý định, giảm sự trợ giúp của đại lý trực tiếp và tăng khả năng giải quyết liên hệ đầu tiên.

Hỗ trợ Tiếp thị và Bán hàng

Tiếp thị thương hiệu đến khán giả là một nhiệm vụ đầy thách thức. Tuy nhiên, các doanh nghiệp vẫn đang sử dụng Conversational AI để tạo ra bản sắc riêng cho thương hiệu và phát triển lợi thế cạnh tranh trên thị trường. Các doanh nghiệp cũng đang cung cấp các kỹ thuật tiếp thị và chuyển đổi có mục tiêu.

Khi bạn đưa một chatbot dựa trên AI vào hỗn hợp tiếp thị, bạn có thể phát triển hồ sơ người mua rộng rãi, truy cập sở thích mua hàng của họ và thiết kế nội dung được cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu của họ.

Tự động hóa chăm sóc khách hàng (Tiết kiệm chi phí)

Một lợi ích khác của việc sử dụng chatbots là tiết kiệm chi phí. Đến năm 2022, người ta dự đoán rằng chatbot có thể giúp các doanh nghiệp giảm chi phí bằng cách $ 8 tỷ mỗi năm. Các doanh nghiệp có thể phát triển chatbots để xử lý các truy vấn đơn giản và phức tạp hơn thay vì liên tục đào tạo các nhóm nhân viên dịch vụ khách hàng để đáp ứng nhu cầu thay đổi của khách hàng. Mặc dù chi phí thực hiện ban đầu có thể cao, nhưng lợi ích mang lại vượt trội hơn bất kỳ trục trặc nào trong quá trình triển khai.

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

Chuyên ngành khác thách thức trong việc phát triển một AI đàm thoại đang mang tính năng động của lời nói vào cuộc xung đột. 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

Ưu điểm & Amp; Nhược điểm của các tập dữ liệu giọng nói khác nhau Xây dựng hệ thống nhận dạng giọng nói do AI hỗ trợ 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 điểm 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.

Bộ dữ liệu giọng nói tùy chỉnh

  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:

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

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, gần 66% người dùng từ Mỹ, Anh và Đức tương tác với loa thông minh và 31% sử dụng một số hình thức công nghệ giọng nói hàng 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 phát triển AI đàm thoại. Khoảng 20% ​​tất cả các tìm kiếm được thực hiện trên Google 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.

Thông tin giải trí trong xe hơi

Hiệu quả và độ chính xác của bảng điều khiển ô tô hỗ trợ giọng nói phụ thuộc vào cách nó được đào tạo để nghe giọng nói của người dùng trong môi trường ồn ào nhất có thể. Hệ thống giọng nói trong bảng điều khiển ô tô có thể xác định chính xác giọng nói của người lái xe và phản hồi các chỉ dẫn thông qua các tiếng ồn xung quanh không quen thuộc như âm thanh giao thông, mưa, sấm sét, giọng nói của hành khách khác và hơn thế nữa.

Loa thông minh tại nhà

Trợ lý giọng nói nên được đào tạo chuyên sâu về một số bộ dữ liệu giọng nói để xác định người nói và hiểu các hướng dẫn bằng cách phân biệt giọng nói của người nói khỏi những tiếng ồn xung quanh như máy xay nhà bếp, trẻ em đang chơi, tiếng xe cộ qua lại hoặc máy cắt cỏ. Điều quan trọng là đào tạo mô hình trên tập dữ liệu đã mô phỏng môi trường âm thanh như vậy để có hiệu suất tốt hơn.

Mô hình cũng phải có thể xác định các từ điền hoặc tạm dừng và các âm thanh khác như ho để xác định các từ thực tế. Cuối cùng, điều quan trọng là phải ghép nối mô hình ngôn ngữ với mô hình âm thanh để hệ thống có thể chuyển đổi các từ và âm thanh thành các câu có nghĩa.

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

Chăm sóc sức khỏe 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

Thương mại điện tử 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

Ai Đàm thoại Ngân hàng 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

Bảo hiểm Ai Đàm thoại 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

Các ngành sử dụng Aiversational

Cung cấp Shaip

Khi nói đến việc cung cấp 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 các 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 - cung cấp bộ dữ liệu tùy chỉnh, chính xác và chất lượng để đào tạo và thử nghiệm cho các dự án AI.

Tại Shaip, chúng tôi cung cấp cho bạn một bộ dữ liệu âm thanh đa dạng dành cho Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) bắt chước các cuộc trò chuyện với người thật để đưa Trí tuệ nhân tạo (AI) của bạn vào cuộc sống. Với sự hiểu biết sâu sắc của chúng tôi về nền tảng AI hội thoại đa ngôn ngữ, chúng tôi giúp bạn xây dựng các mô hình giọng nói hỗ trợ AI, với độ chính xác cao nhất với bộ dữ liệu có cấu trúc bằng nhiều ngôn ngữ trên toàn cầu. Chúng tôi cung cấp dịch vụ thu thập âm thanh đa ngôn ngữ, phiên âm và chú thích âm thanh dựa trên yêu cầu của bạn, đồng thời hoàn toàn tùy chỉnh ý định, lời nói và phân bổ nhân khẩu học mong muốn.

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.

Các trường hợp sử dụng Shaip

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 nhiều dịch vụ ghi nhãn giọng nói bằng cách tách âm thanh và giọng nói trong tệp âm thanh một cách thành thạo và gắn nhãn cho từng tệp. Bằng cách tách chính xác các âm thanh tương tự và chú thích chúng,

Đường kính loa

Chuyên môn của Shaip mở rộng trong việc 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

Đa ngôn ngữ dịch vụ dữ liệu âm thanh là một dịch vụ được ưu tiên cao khác từ Shaip, vì chúng tôi có một nhóm 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 Shaip.

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

Bài phát biểu theo kịch bản

Bài phát biểu theo kịch bản
Bộ sưu tập

Lời nói tự phát

Lời nói tự phát
Bộ sưu tập

Ngôn ngữ tự nhiên Utterance

Utterance Collection / Wake-up Words

Nhận dạng giọng nói tự động (Asr)

Nhận dạng giọng nói tự động (ASR)

Sự chuyển giao

Sự chuyển giao
Dịch vụ

Chuyển văn bản thành giọng nói

Chuyển văn bản thành giọng nói
(TTS)

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.

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.

Chuyên môn của chúng tôi

0 +
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

Ngôn ngữ được hỗ trợ

Câu chuyện thành công

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.

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 mậtCác Điều Khoản của Dịch Vụ và cung cấp sự đồng ý của tôi để nhận thông tin tiếp thị B2B từ Shaip.