Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
Trợ lý giọng nói đã thay đổi đáng kể cách khách hàng tương tác với thiết bị của họ. Chúng đã giúp người dùng khám phá các sản phẩm và dịch vụ dễ dàng hơn - một cách nhanh chóng và hiệu quả. Tuy nhiên, ứng dụng thoại có đang nghe không? Để đưa các ứng dụng này vào ổ đĩa cao, chúng cần được đánh thức và chuyển từ chế độ nghe thụ động sang chủ động với sự trợ giúp của WAKE WORDS. 'Alexa' và "Hey Siri" là hai trong số những từ đánh thức phổ biến nhất trên thế giới.
Từ đánh thức là một từ hoặc cụm từ cụ thể như 'Hey Siri', 'OK Google' và 'Alexa'; được thiết kế để kích hoạt một thiết bị kích hoạt bằng giọng nói để phản hồi khi được nói ra. Tuy nhiên, từ đánh thức luôn lắng nghe được tích hợp cục bộ với thiết bị giúp giảm đáng kể thời gian phản hồi và tăng độ chính xác nhận dạng và xử lý của từ đánh thức ngay cả khi không có kết nối internet. Họ cũng được biết đến như:
Với tính năng đào tạo từ đánh thức luôn lắng nghe của Shaip, các mẫu trợ lý giọng nói của bạn luôn được điều chỉnh để nghe từ đánh thức, nhưng không thực sự ghi lại hoặc truyền dữ liệu lên đám mây. Hợp tác với Shaip mang lại cho bạn lợi thế khi làm việc với các chuyên gia. Với kinh nghiệm dày dặn của chúng tôi về việc sử dụng công nghệ AI và ML trong việc phát triển đào tạo trợ lý giọng nói, chúng tôi giúp bạn có thể loại bỏ các rủi ro về quyền riêng tư, cải thiện trải nghiệm người dùng, giảm chi phí phát triển và tăng cường khả năng mở rộng.
Các âm vị khác nhau thường tạo ra một chữ ký khác biệt hơn và đảm bảo độ chính xác tốt hơn trong kết quả. Do đó, hãy chọn các cụm từ trong dữ liệu của bạn tạo ra nhiều âm thanh khác nhau.
Làm cho các từ đánh thức hiệu quả hơn bằng cách gắn chúng với các tiền tố như “Xin chào”, “Xin chào”, “Xin chào” hoặc “Được”. Nó sẽ giữ cho từ đánh thức không rõ ràng và đảm bảo không có sự trùng khớp ngẫu nhiên nào xảy ra khi sử dụng từ kích hoạt trong lời nói thông thường.
Làm cho các từ đánh thức của bạn là sự kết hợp của ít nhất sáu âm vị mà máy móc có thể dễ dàng nhận ra và con người dễ nói. Ví dụ: "Alexa" có sáu phenol trong khi "Ok Google" có tám phenol.
Đừng mắc sai lầm khi sử dụng một từ duy nhất làm lời cảnh tỉnh của bạn. Các từ đánh thức phải đủ dài để phân biệt.
Đảm bảo các từ kích hoạt mà bạn tạo phải đơn giản và độc đáo để có thể dễ dàng ghi nhớ chúng.
Các cụm từ đánh thức nhiều từ dài hơn rất khó phát âm và làm cho quá trình này khó hơn một cách không cần thiết.
Mô hình báo thức thường được đào tạo để nhận ra từ không. của các cách nói khác nhau, để nó có thể đáp ứng các lời gọi khác nhau. Tuy nhiên, có quá nhiều từ đánh thức riêng biệt có thể chỉ đơn giản là kích hoạt hệ thống giọng nói mà bạn không biết người dùng đã nói câu nào.
Các yếu tố như tiếng ồn, khoảng cách và các biến thể trong trọng âm và ngôn ngữ khiến việc phát hiện từ nóng chính xác trở nên khó khăn và phức tạp hơn đối với mô hình AI của bạn.
Kinh nghiệm của chúng tôi về công nghệ giọng nói giúp chúng tôi phát triển các từ đánh thức phù hợp luôn nghe và các cụm từ đánh thức có thương hiệu một cách nhanh chóng. Với tính năng nhận dạng giọng nói song song với khả năng hiểu xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các thuật toán ML giúp phiên âm giọng nói và thực hiện các lệnh thoại một cách hiệu quả.
Chúng tôi tập trung vào việc phát triển nhanh chóng việc tạo mẫu từ đánh thức để đảm bảo tùy chỉnh từ có thương hiệu. Nguyên mẫu đóng vai trò như một bằng chứng về khái niệm và giúp đào tạo chính xác, thời gian đưa ra thị trường nhanh hơn, thử nghiệm nhanh hơn và loại bỏ rủi ro.
Trải nghiệm sự tăng trưởng không bị gián đoạn và sự tương tác của khách hàng không bị cản trở với trợ lý giọng nói đặc biệt. Chúng tôi cung cấp khả năng nhận dạng giọng nói đa ngôn ngữ để ứng dụng có thể phát hiện chính xác các từ và cụm từ ngay cả trong môi trường có tiếng ồn cao.
Đào tạo, phát triển và triển khai các từ đánh thức tùy chỉnh luôn lắng nghe không cần phải tẻ nhạt và tốn thời gian. Với sự hỗ trợ phù hợp từ các chuyên gia công nghệ của Shaip, bạn có thể đơn giản hóa và giảm thời gian tiếp thị một cách hiệu quả. Ngoài ra, kinh nghiệm thu thập dữ liệu, ghi nhãn và chú thích của chúng tôi có lợi cho bạn để cung cấp các từ đánh thức trong vòng vài tuần.
Một từ đánh thức có thương hiệu thường được liên kết với giá trị và hiệu suất. Đã đến lúc bạn tận dụng những lợi ích to lớn của việc các từ đánh thức có thương hiệu tùy chỉnh hoạt động có lợi cho bạn. Sở hữu thương hiệu của bạn và phát triển một từ đánh thức phù hợp hoặc một cụm từ thể hiện thương hiệu của bạn theo cách tốt nhất. Tại Shaip, chúng tôi có thể giúp khách hàng sử dụng tên thương hiệu của bạn trong mỗi lần tương tác với câu thần chú có thương hiệu với trợ lý giọng nói của họ.
Vượt xa hơn từ đánh thức là phát hiện cụm từ, cho phép người dùng sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để điều khiển các thiết bị kích hoạt bằng giọng nói của họ. Shaip có nhiều kinh nghiệm trong việc giúp các doanh nghiệp từ nhỏ đến lớn phát triển các ứng dụng có thể xử lý các cụm từ dài dòng với độ trễ bằng XNUMX và tăng độ chính xác.
Các nhà phát triển của Shaip giúp các thương hiệu cung cấp trải nghiệm giọng nói nâng cao cho khách hàng của họ bằng cách cung cấp tính năng phát hiện từ khóa hoặc cụm từ được nhúng. Chúng tôi đảm bảo quyền riêng tư, không có độ trễ và độ chính xác cao bằng cách để công nghệ đánh thức xử lý nhiều từ đánh thức trong trình duyệt chứ không phải trên đám mây.
Đây là một cách thu thập dữ liệu người dùng quan trọng như danh tính, quốc gia xuất xứ, tuổi, giới tính, ngôn ngữ, trọng âm, v.v. Đa dạng dữ liệu được sử dụng để cải thiện các thuật toán hướng người dùng nhằm đạt được kết quả chính xác hơn.
Dữ liệu thường có xu hướng tạo ra các thành kiến có sẵn. Do đó, khi chúng tôi thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, sự sai lệch trong kết quả giảm đáng kể.
Dưới đây là một vài tham số về đa dạng dữ liệu mà Shaip giải quyết trong khi xây dựng các từ đánh thức và các lệnh đàm thoại khác.
Chủng tộc và sắc tộc | Ấn Độ giáo, Hồi giáo, Cơ đốc giáo, Afrikaans, Châu Âu |
Cấp độ giáo dục | Đại học, Cao học, Tiến sĩ, Thạc sĩ |
Quốc gia | Trung Quốc, Nhật Bản, Ấn Độ, Hàn Quốc, Dubai, Nigeria, Mỹ, Canada |
Sex | Nam, Nữ |
Độ tuổi | dưới 10 tuổi, 10-15, 15-25, 25-45, 45 tuổi trở lên |
Ngôn ngữ | Tiếng Anh, tiếng Nhật, tiếng Thổ Nhĩ Kỳ, tiếng Trung, tiếng Thái, tiếng Hindi |
Môi trường | Im lặng, Ồn ào, Nhạc nền, Âm thanh nền hoặc lời nói, Trong nhà, Ngoài trời, Nhà hát, Sân vận động, Quán cà phê, Trong ô tô, Văn phòng, Trung tâm mua sắm, Tiếng ồn tại nhà, Cầu thang, Đường phố / Đường bộ, Bên bờ biển (Có gió) |
Trọng âm (tiếng Anh) | Tiếng Anh Scotland, tiếng Anh xứ Wales, tiếng Anh Hiberno, tiếng Anh Canada, tiếng Anh Úc, tiếng Anh New Zealand. |
Phong cách Nói | tốc độ nhanh / bình thường / chậm, âm lượng cao / bình thường / mềm, chính thức / bình thường, v.v. |
Vị trí thiết bị | Cầm tay, Máy tính để bàn |
Tìm kiếm bằng giọng nói
Thêm tìm kiếm bằng giọng nói vào các ứng dụng, trang web và thiết bị di động. Tìm từ khóa và cụm từ trong âm thanh, video và luồng.
Tìm kiếm rảnh tay
Kích hoạt phần mềm của bạn để cung cấp kết quả tìm kiếm rảnh tay bằng cách sử dụng lệnh thoại để hoàn thành hành động dự định.
Khẩu lệnh
Thêm lệnh thoại vào thiết bị, ứng dụng di động hoặc web để nâng cao trải nghiệm của khách hàng.
Phân tích giọng nói
Nền tảng Voice AI end-to-end cung cấp năng lượng cho phần mềm với các công cụ thông minh để mang lại trải nghiệm đặc biệt cho khách hàng.
Để triển khai hiệu quả sáng kiến AI của mình, bạn sẽ cần khối lượng lớn bộ dữ liệu đào tạo chuyên biệt. Shaip là một trong số rất ít công ty trên thị trường đảm bảo dữ liệu đào tạo đáng tin cậy, đẳng cấp thế giới trên quy mô phù hợp với các yêu cầu quy định / GDPR.
Tạo, quản lý và thu thập tập dữ liệu được xây dựng tùy chỉnh (văn bản, lời nói, hình ảnh, video) từ hơn 100 quốc gia trên toàn cầu dựa trên các nguyên tắc tùy chỉnh.
Tận dụng lực lượng lao động toàn cầu của chúng tôi gồm hơn 30,000 cộng tác viên có kinh nghiệm và được chứng nhận. Phân công nhiệm vụ linh hoạt & theo dõi năng lực, hiệu quả và tiến độ của lực lượng lao động trong thời gian thực.
Nền tảng độc quyền và lực lượng lao động có tay nghề cao của chúng tôi sử dụng nhiều phương pháp kiểm soát chất lượng để đáp ứng hoặc vượt quá các tiêu chuẩn chất lượng được đặt ra để thu thập bộ dữ liệu đào tạo AI.
Quy trình của chúng tôi sắp xếp hợp lý, quy trình thu thập thông qua việc phân phối, quản lý và thu thập dữ liệu dễ dàng hơn trực tiếp từ ứng dụng và giao diện web.
Duy trì tính bảo mật của dữ liệu hoàn toàn bằng cách đặt quyền riêng tư lên ưu tiên của chúng tôi. Chúng tôi đảm bảo các định dạng dữ liệu được kiểm soát và bảo quản theo chính sách.
Dữ liệu được quản lý theo miền cụ thể được thu thập từ các nguồn cụ thể trong ngành dựa trên nguyên tắc thu thập dữ liệu khách hàng.
Shaip cung cấp dịch vụ thu thập dữ liệu âm thanh / giọng nói đầu cuối bằng hơn 150 ngôn ngữ để cho phép các công nghệ hỗ trợ giọng nói phục vụ cho nhiều đối tượng khác nhau trên toàn cầu.
Chatbot mà bạn trò chuyện chạy trên một hệ thống AI đàm thoại tiên tiến được đào tạo, thử nghiệm và xây dựng bằng cách sử dụng rất nhiều bộ dữ liệu nhận dạng giọng nói. Đó là quá trình cơ bản đằng sau công nghệ làm cho máy móc trở nên thông minh
Sử dụng AI để cải thiện hiệu suất kinh doanh thông qua trải nghiệm khách hàng
Các từ đánh thức là các cụm từ kích hoạt hệ thống hỗ trợ giọng nói của bạn và đưa chúng vào chế độ nghe để nhận hướng dẫn từ người dùng.
Tên gọi là từ khóa được sử dụng để kích hoạt một “kỹ năng” cụ thể của phần mềm. Tên gọi cũng có thể là tên của người hoặc địa điểm và có thể được kết hợp với một hành động, lệnh hoặc câu hỏi. Tất cả các kỹ năng tùy chỉnh phải có một tên gọi để bắt đầu nó.
Không xuất hiện là các cụm từ được người dùng sử dụng để yêu cầu phần mềm ra lệnh bằng giọng nói của bạn. Phần mềm xác định ý định của người dùng từ câu nói nhất định và đáp ứng thêm cho phù hợp.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên hay NLP là sự hội tụ của trí tuệ nhân tạo và ngôn ngữ học tính toán chịu trách nhiệm về tương tác giữa máy móc và ngôn ngữ tự nhiên của con người. Tận dụng các thuật toán NLP, phần mềm phân tích, hiểu, thay đổi hoặc tạo ngôn ngữ tự nhiên cho mô hình AI của bạn.
Từ đánh thức, Từ gợi ý, Từ kích hoạt, Từ nóng, Từ mời gọi
Câu là một nhóm từ diễn đạt ý nghĩa hoàn chỉnh hoặc truyền đạt toàn bộ ý tưởng. Một câu có thể là đơn giản, phức tạp hoặc phức hợp, và nó có thể được diễn đạt ở dạng viết hoặc nói.
Mặt khác, lời nói là một đơn vị lời nói thường không truyền tải được toàn bộ ý nghĩa hoặc ý nghĩ, và chứa đầy những khoảng dừng và im lặng.
Ví dụ về cách nói:
Alexa đi kèm với một số micrô tích hợp có thể phát hiện và nhận dạng từ đánh thức bằng cách bỏ qua những tiếng ồn xung quanh. Để ngăn chặn âm tính giả và dương tính giả, Alexa được lập trình để chỉ bật chức năng nghe sau khi phát hiện từ đánh thức 'Alexa.'
Lời cảnh tỉnh là bất kỳ cụm từ nào được lập trình khiến trợ lý giọng nói bắt đầu lắng nghe và xử lý yêu cầu của người dùng. Mọi trợ lý giọng nói đều được đào tạo về các tương tác trong thế giới thực bằng cách sử dụng Trí tuệ nhân tạo và xử lý Ngôn ngữ tự nhiên, trong đó giọng nói được chuyển đổi thành các cụm từ, từ và âm thanh.