Stimmassistent

Wie verstehen Siri und Alexa, was Sie sagen?

Sprachassistenten könnten diese coolen, überwiegend weiblichen Stimmen sein, die auf Ihre Anfragen reagieren, um das nächste Restaurant oder den kürzesten Weg zum Einkaufszentrum zu finden. Sie sind jedoch mehr als nur eine Stimme. Es gibt eine High-End-Spracherkennungstechnologie mit NLP, KI und Sprachsynthese, die Ihre Sprachanforderungen versteht und entsprechend handelt.

Indem sie als Kommunikationsbrücke zwischen Ihnen und den Geräten fungieren, sind Sprachassistenten zu dem Werkzeug geworden, das wir für fast alle unsere Bedürfnisse verwenden. Es ist das Werkzeug, das zuhört, unsere Bedürfnisse intelligent vorhersagt und bei Bedarf Maßnahmen ergreift. Aber wie macht es das? So funktionieren beliebte Assistenten wie Amazon Alexa, Apple Siri und Google Assistant verstehst du uns? Lass es uns herausfinden.

Hier sind ein paar sprachgesteuerter persönlicher Assistent Statistiken, die Sie umhauen werden. Im Jahr 2019 wurde die Gesamtzahl der Sprachassistenten weltweit festgelegt 2.45 Milliarden. Halt deinen Atem an. Diese Zahl wird voraussichtlich erreicht 8.4 Milliarden bis 2024 – mehr als die Weltbevölkerung.

Was ist ein Sprachassistent?

Ein Sprachassistent ist eine Anwendung oder ein Programm, das die Spracherkennungstechnologie und die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet, um die menschliche Sprache zu erkennen, die Wörter zu übersetzen, genau zu antworten und die gewünschten Aktionen auszuführen. Sprachassistenten haben die Art und Weise, wie Kunden online suchen und Befehle erteilen, dramatisch verändert. Darüber hinaus hat die Sprachassistententechnologie unsere alltäglichen Geräte wie Smartphones, Lautsprecher und Wearables in intelligente Anwendungen verwandelt.

Punkte, die bei der Interaktion mit digitalen Assistenten zu beachten sind

Der Zweck von Sprachassistenten besteht darin, Ihnen die Interaktion mit Ihrem Gerät zu erleichtern und die entsprechende Reaktion hervorzurufen. Wenn dies jedoch nicht geschieht, kann es frustrierend werden.

Ein einseitiges Gespräch zu führen macht keinen Spaß, und bevor es zu einem brüllenden Streit mit einer nicht reagierenden Anwendung werden kann, sind hier einige Dinge, die Sie tun können.

  • Bleib dran und gib ihm Zeit

    Wenn Sie auf Ihren Ton achten, wird die Arbeit erledigt – selbst bei der Interaktion mit Sprachassistenten, die von künstlicher Intelligenz unterstützt werden. Anstatt zu schreien, sagen Sie, Google-Startseite Wenn es nicht reagiert, versuchen Sie, in einem neutralen Ton zu sprechen. Geben Sie der Maschine dann Zeit, Ihre Befehle zu verarbeiten.

  • Erstellen Sie Profile für normale Benutzer

    Sie können den Sprachassistenten intelligenter machen, indem Sie Profile für diejenigen erstellen, die ihn regelmäßig verwenden, z. B. Ihre Familienmitglieder. Amazon Alexakann beispielsweise die Stimme von bis zu 6 Personen erkennen.

  • Halte die Anfragen einfach

    Ihr Sprachassistent, wie Google Assistant, arbeitet vielleicht an fortschrittlicher Technologie, aber es kann sicherlich nicht erwartet werden, dass sie eine fast menschliche Konversation aufrechterhält. Wenn der Sprachassistent den Kontext nicht verstehen kann, ist er im Allgemeinen nicht in der Lage, eine genaue Antwort zu geben.

  • Seien Sie bereit, Anfragen zu klären

    Ja, wenn Sie auf Anhieb eine Antwort hervorrufen können, seien Sie bereit, zu wiederholen oder antworten, um zu klären. Versuchen Sie, Ihre Fragen umzuformulieren, zu vereinfachen oder umzuformulieren.

Wie werden Sprachassistenten (VAs) trainiert?

Sprachassistent trainieren Entwicklung und Ausbildung a Konversations-KI Das Modell erfordert viel Training, damit die Maschine die menschliche Sprache, das Denken und die Reaktionen verstehen und replizieren kann. Das Training eines Sprachassistenten ist ein komplexer Prozess, der aus der Spracherfassung, Annotation, Validierung und Prüfung hervorgeht.

Bevor Sie einen dieser Prozesse durchführen, ist es von entscheidender Bedeutung, umfassende Informationen über das Projekt und seine spezifischen Anforderungen zu sammeln.

Bedarfserfassung

Um eine nahezu menschenähnliche Verständigung und Interaktion zu ermöglichen, muss die ASR mit großen Mengen an Sprachdaten gefüttert werden, die den spezifischen Projektanforderungen gerecht werden. Darüber hinaus führen verschiedene Sprachassistenten unterschiedliche Aufgaben aus, und jeder benötigt eine bestimmte Art von Training.

Zum Beispiel ein Smart-Home-Lautsprecher wie z Amazon Echo entwickelt, um Anweisungen zu erkennen und darauf zu reagieren, muss Stimmen von anderen Geräuschen wie Mixern, Staubsaugern, Rasenmähern und mehr unterscheiden. Daher muss das Modell mit Sprachdaten trainiert werden, die in einer ähnlichen Umgebung simuliert werden.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an Konversations-KI-Trainingsdaten besprechen.

Sammlung von Reden

Die Spracherfassung ist von wesentlicher Bedeutung, da der Sprachassistent auf Daten trainiert werden sollte, die sich auf die Branche und das Geschäft beziehen, für das er dient. zusätzlich Sprachdaten sollte Beispiele für relevante Szenarien und Kundenabsichten enthalten, um sicherzustellen, dass die Befehle und Beschwerden leicht verständlich sind.

Um einen hochwertigen Sprachassistenten für Ihre Kunden zu entwickeln, möchten Sie das Modell mit Sprachproben der Personen trainieren, die Ihre Kunden vertreten. Die Art der von Ihnen beschafften Sprachdaten sollte Ihrer Zielgruppe sprachlich und demographisch ähnlich sein.

Du solltest in Betracht ziehen,

  • Alter
  • Land
  • Geschlecht
  • Sprache

Arten von Sprachdaten

Je nach Projektanforderungen und Spezifikationen können unterschiedliche Sprachdatentypen verwendet werden. Einige der Beispiele für Sprachdaten umfassen

  • Geskriptete Rede

    Geskriptete Rede Sprachdaten, die vorab geschriebene und geschriebene Fragen oder Phrasen enthalten, werden verwendet, um ein automatisches interaktives Sprachantwortsystem zu trainieren. Beispiele für vorgefertigte Sprachdaten sind: "Wie hoch ist mein aktueller Kontostand?" oder 'Wann ist das nächste Fälligkeitsdatum für meine Kreditkartenzahlung?'

  • Dialog Rede

    Audio- und Sprachdatentranskription Bei der Entwicklung eines Sprachassistenten für eine Kundendienstanwendung ist es unerlässlich, das Modell für einen Dialog oder eine Unterhaltung zwischen einem Kunden und einem Unternehmen zu trainieren. Unternehmen verwenden ihre Anrufdatenbank mit echten Anrufaufzeichnungen, um die Modelle zu trainieren. Wenn Anrufaufzeichnungen nicht verfügbar sind oder im Falle neuer Produkteinführungen, können Anrufaufzeichnungen in einer simulierten Umgebung zum Trainieren des Modells verwendet werden.

  • Spontane oder unskriptive Rede

    Spontan-Sprache Nicht alle Kunden verwenden das geskriptete Format von Fragen an ihre Sprachassistenten. Aus diesem Grund müssen spezielle Sprachanwendungen auf spontanen Sprachdaten trainiert werden, bei denen der Sprecher seine Äußerungen verwendet, um sich zu unterhalten.

    Leider gibt es mehr Sprachvarianz und Sprachvielfalt, und das Trainieren eines Modells zum Identifizieren spontaner Sprache erfordert riesige Datenmengen. Doch wann Technologie erinnert sich und passt sich an, erstellt es eine verbesserte sprachgesteuerte Lösung.

Transkription und Validierung von Sprachdaten

Nachdem eine Vielzahl von Sprachdaten gesammelt wurde, müssen sie genau transkribiert werden. Die Genauigkeit des Modelltrainings hängt von der Akribie der Transkription ab. Sobald die erste Transkriptionsrunde abgeschlossen ist, muss sie von einer anderen Gruppe von Transkriptionsexperten validiert werden. Die Transkription sollte Pausen, Wiederholungen und falsch geschriebene Wörter enthalten.

Anmerkung

Nach der Transkription der Daten ist es Zeit für Annotation und Tagging.

Semantische Annotation

Sobald die Sprachdaten transkribiert und validiert wurden; es muss kommentiert werden. Basierend auf dem Anwendungsfall des Sprachassistenten sollten Kategorien in Abhängigkeit von den Szenarien definiert werden, die möglicherweise unterstützt werden müssen. Jeder Satz der transkribierten Daten wird basierend auf Bedeutung und Absicht einer Kategorie zugeordnet.

Anerkennung benannter Entitäten

Als Datenvorverarbeitungsschritt umfasst die Named Entity Recognition das Erkennen wesentlicher Informationen aus dem transkribierten Text und deren Klassifizierung in vordefinierte Kategorien.

NER verwendet die Verarbeitung natürlicher Sprache, um NER durchzuführen, indem zunächst Entitäten im Text identifiziert und diese in verschiedene Kategorien eingeordnet werden. Die Entitäten können alles sein, was im Text ständig diskutiert oder erwähnt wird. Beispielsweise kann es sich um eine Person, einen Ort, eine Organisation oder einen Ausdruck handeln.

Humanisierung der künstlichen Intelligenz

Sprachassistenten sind aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Der Grund für diese phänomenale Zunahme der Akzeptanz ist, dass sie in jeder Phase der Verkaufsreise ein nahtloses Kundenerlebnis bieten. Ein Kunde verlangt einen intuitiven und verständnisvollen Roboter, und ein Unternehmen lebt von einer Anwendung, die sein Image im Internet nicht trübt.

Die einzige Möglichkeit, dies zu erreichen, wäre die Humanisierung eines KI-gestützten Sprachassistenten. Es ist jedoch eine Herausforderung, eine Maschine darauf zu trainieren, menschliche Sprache zu verstehen. Die einzige Lösung besteht jedoch darin, eine Vielzahl von Sprachdatenbanken zu beschaffen und diese mit Anmerkungen zu versehen, um menschliche Emotionen, Sprachnuancen und Stimmungen genau zu erkennen.

Shaip – ​​der gefragte Anbieter von Annotationsdiensten – unterstützt Unternehmen bei der Entwicklung eines High-End-Sprachassistenten für verschiedene Anforderungen. Es ist immer besser, jemanden mit Erfahrung und einer soliden Wissensbasis zu wählen. Shaip verfügt über jahrelange engagierte Erfahrung in der Versorgung verschiedener Branchen, um deren zu verbessern intelligenter Assistent Fähigkeiten. Wenden Sie sich an uns, um zu erfahren, wie wir Ihre Sprachassistentenkompetenzen verbessern können.

Social Share