ผู้ช่วยเสียง

ผู้ช่วยเสียงคืออะไร? & Siri และ Alexa เข้าใจสิ่งที่คุณพูดได้อย่างไร?

ผู้ช่วยเสียง อาจเป็นเสียงผู้หญิงที่เท่และโดดเด่นที่ตอบสนองต่อคำขอของคุณเพื่อค้นหาร้านอาหารที่ใกล้ที่สุดหรือเส้นทางที่สั้นที่สุดไปยังห้างสรรพสินค้า อย่างไรก็ตาม พวกเขาเป็นมากกว่าแค่เสียง มีเทคโนโลยีการจดจำเสียงระดับไฮเอนด์พร้อม NLP, AI และการสังเคราะห์เสียงพูดที่เหมาะสมกับคำขอเสียงของคุณและดำเนินการตามนั้น

ด้วยการทำหน้าที่เป็นสะพานสื่อสารระหว่างคุณและอุปกรณ์ต่างๆ ผู้ช่วยเสียงได้กลายเป็นเครื่องมือที่เราใช้สำหรับความต้องการเกือบทั้งหมดของเรา เป็นเครื่องมือที่รับฟัง คาดการณ์ความต้องการของเราอย่างชาญฉลาด และดำเนินการตามที่ต้องการ แต่มันทำได้อย่างไร? ผู้ช่วยยอดนิยมอย่าง Amazon เป็นอย่างไร? Alexa, Apple Siri และ Google Assistant เข้าใจเราไหม ลองหา

นี่เป็นเพียงไม่กี่ ผู้ช่วยส่วนตัวที่ควบคุมด้วยเสียง สถิติที่จะทำให้คุณทึ่ง ในปี 2019 จำนวนผู้ช่วยเสียงทั่วโลกถูกกำหนดไว้ที่ 2.45 พันล้าน. กลั้นลมหายใจของคุณ. ตัวเลขนี้คาดว่าจะถึง 8.4 พันล้าน ภายในปี 2024 – มากกว่าประชากรโลก

ผู้ช่วยเสียงคืออะไร?

ผู้ช่วยเสียงคือแอปพลิเคชันหรือโปรแกรมที่ใช้เทคโนโลยีการจดจำเสียงและการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อจดจำคำพูดของมนุษย์ แปลคำ ตอบสนองอย่างแม่นยำ และดำเนินการตามที่ต้องการ ผู้ช่วยด้านเสียงได้เปลี่ยนแปลงวิธีการค้นหาและออกคำสั่งออนไลน์ของลูกค้าไปอย่างมาก นอกจากนี้ เทคโนโลยีผู้ช่วยเสียงยังเปลี่ยนอุปกรณ์ในชีวิตประจำวันของเรา เช่น สมาร์ทโฟน ลำโพง และอุปกรณ์สวมใส่ให้เป็นแอปพลิเคชันอัจฉริยะ

ข้อควรจำขณะโต้ตอบกับผู้ช่วยดิจิทัล

จุดประสงค์ของผู้ช่วยเสียงคือการช่วยให้คุณโต้ตอบกับอุปกรณ์ของคุณได้ง่ายขึ้นและกระตุ้นการตอบสนองที่เหมาะสม แต่เมื่อสิ่งนี้ไม่เกิดขึ้นก็อาจทำให้หงุดหงิดได้

การสนทนาฝ่ายเดียวไม่ใช่เรื่องสนุก และก่อนที่จะกลายเป็นการแข่งขันแบบโวยวายกับแอปพลิเคชันที่ไม่ตอบสนอง นี่คือสิ่งที่คุณสามารถทำได้

  • ลงไว้ ให้เวลา

    การดูน้ำเสียงของคุณทำให้งานเสร็จ แม้จะโต้ตอบกับผู้ช่วยเสียงที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ แทนที่จะตะโกนด่าว่า หน้าแรกของ Google เมื่อมันไม่ตอบสนอง ให้ลองพูดด้วยน้ำเสียงที่เป็นกลาง จากนั้นให้เวลาเครื่องประมวลผลคำสั่งของคุณ

  • สร้างโปรไฟล์สำหรับผู้ใช้ทั่วไป

    คุณสามารถทำให้ผู้ช่วยเสียงฉลาดขึ้นได้ด้วยการสร้างโปรไฟล์สำหรับผู้ที่ใช้งานเป็นประจำ เช่น สมาชิกในครอบครัวของคุณ Amazon Alexaเช่น สามารถจดจำเสียงได้ถึง 6 คน

  • ทำให้คำขอเป็นเรื่องง่าย

    ผู้ช่วยเสียงของคุณเช่น Google ช่วยอาจกำลังทำงานเกี่ยวกับเทคโนโลยีขั้นสูง แต่ก็ไม่สามารถคาดหวังให้การสนทนาที่เกือบจะเหมือนมนุษย์เกิดขึ้นได้อย่างแน่นอน เมื่อผู้ช่วยเสียงไม่สามารถเข้าใจบริบทได้ โดยทั่วไปจะไม่สามารถให้คำตอบที่ถูกต้องได้

  • ยินดีที่จะชี้แจงคำขอ

    ใช่ ถ้าคุณสามารถกระตุ้นการตอบสนองในครั้งแรก พร้อมที่จะทำซ้ำหรือ ตอบกลับความกระจ่าง. ลองเปลี่ยนคำ ทำให้เข้าใจง่าย หรือเรียบเรียงคำถามของคุณใหม่

Voice Assistants (VAs) ได้รับการฝึกฝนอย่างไร?

การฝึกอบรมผู้ช่วยเสียง กำลังพัฒนาและ ฝึกโมเดล AI แบบสนทนา ต้องการการฝึกอบรมอย่างมากเพื่อให้เครื่องสามารถเข้าใจและจำลองคำพูด การคิด และการตอบสนองของมนุษย์ การฝึกอบรมผู้ช่วยสั่งงานด้วยเสียงเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนตั้งแต่การรวบรวมคำพูด การเพิ่มความคิดเห็น การตรวจสอบความถูกต้อง และการทดสอบ

ก่อนดำเนินการตามกระบวนการใดๆ เหล่านี้ การรวบรวมข้อมูลอย่างละเอียดเกี่ยวกับโครงการและข้อกำหนดเฉพาะเป็นสิ่งสำคัญ

การรวบรวมความต้องการ

เพื่อให้เกิดความเข้าใจและการโต้ตอบที่เกือบจะเหมือนมนุษย์ ASR จะต้องป้อนข้อมูลคำพูดจำนวนมากที่ตอบสนองความต้องการเฉพาะของโครงการ นอกจากนี้ ผู้ช่วยเสียงที่แตกต่างกันยังทำงานต่างกัน และแต่ละคนก็ต้องการการฝึกอบรมเฉพาะประเภท

ตัวอย่างเช่น ลำโพงบ้านอัจฉริยะเช่น Amazon ก้อง ออกแบบมาเพื่อจดจำและตอบสนองต่อคำสั่ง เพื่อให้แยกแยะเสียงจากเสียงอื่นๆ เช่น เครื่องปั่น เครื่องดูดฝุ่น เครื่องตัดหญ้า และอื่นๆ ดังนั้นโมเดลต้องได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลเสียงพูดที่จำลองภายใต้สภาพแวดล้อมที่คล้ายคลึงกัน

การเก็บคำพูด

การรวบรวมคำพูดมีความสำคัญเนื่องจากผู้ช่วยเสียงควรได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรมและธุรกิจที่ให้บริการ นอกจากนี้ ข้อมูลคำพูด ควรมีตัวอย่างสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องและเจตนาของลูกค้าเพื่อให้มั่นใจว่าคำสั่งและข้อร้องเรียนสามารถเข้าใจได้ง่าย

ในการพัฒนาผู้ช่วยเสียงคุณภาพสูงที่จัดไว้ให้ลูกค้าของคุณ คุณจะต้องฝึกอบรมแบบจำลองเกี่ยวกับตัวอย่างคำพูดของบุคคลที่เป็นตัวแทนของลูกค้าของคุณ ประเภทของข้อมูลคำพูดที่คุณจัดหาควรมีความคล้ายคลึงกันทางภาษาศาสตร์และข้อมูลประชากรกับกลุ่มเป้าหมายของคุณ

คุณควรพิจารณา

  • อายุ
  • ประเทศ
  • เพศ
  • ภาษา

ประเภทของข้อมูลคำพูด

สามารถใช้ข้อมูลเสียงพูดประเภทต่างๆ ได้ตามความต้องการและข้อกำหนดของโครงการ ตัวอย่างข้อมูลคำพูดบางส่วน ได้แก่

  • สคริปต์คำพูด

    สคริปต์คำพูด ข้อมูลเสียงพูดที่มีคำถามหรือวลีที่เขียนไว้ล่วงหน้าและตามสคริปต์ใช้เพื่อฝึกระบบตอบกลับด้วยเสียงแบบโต้ตอบอัตโนมัติ ตัวอย่างของข้อมูลคำพูดที่เขียนไว้ล่วงหน้า ได้แก่ 'ยอดเงินในธนาคารปัจจุบันของฉันคือเท่าไร' หรือ 'จะถึงกำหนดชำระครั้งต่อไปสำหรับการชำระเงินด้วยบัตรเครดิตของฉันเมื่อใด'

  • บทสนทนา

    การถอดเสียงข้อมูลเสียงและคำพูด ในขณะที่พัฒนาผู้ช่วยเสียงสำหรับแอปพลิเคชันการบริการลูกค้า การฝึกอบรมแบบจำลองเกี่ยวกับบทสนทนาหรือการสนทนาระหว่างลูกค้าและธุรกิจเป็นสิ่งสำคัญ บริษัทต่างๆ ใช้ฐานข้อมูลการโทรของการบันทึกการโทรจริงเพื่อฝึกโมเดล หากไม่มีการบันทึกการโทรหรือในกรณีที่มีการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ สามารถใช้บันทึกการโทรในสภาพแวดล้อมจำลองเพื่อฝึกโมเดลได้

  • คำพูดที่เกิดขึ้นเองหรือไม่มีสคริปต์

    การพูดโดยธรรมชาติ ไม่ใช่ลูกค้าทุกรายที่ใช้รูปแบบคำถามตามสคริปต์กับผู้ช่วยเสียงของตน นั่นเป็นเหตุผลที่จำเป็นต้องฝึกแอปพลิเคชันเสียงเฉพาะเกี่ยวกับข้อมูลคำพูดที่เกิดขึ้นเองซึ่งผู้พูดใช้คำพูดเพื่อสนทนา

    น่าเสียดายที่มีความแปรปรวนของคำพูดและความหลากหลายของภาษามากกว่า และการฝึกแบบจำลองเพื่อระบุคำพูดที่เกิดขึ้นเองนั้นต้องการข้อมูลจำนวนมาก แต่เมื่อ เทคโนโลยีจดจำและปรับตัวจะสร้างโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยเสียงที่ได้รับการปรับปรุง

การถอดความและการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลคำพูด

หลังจากรวบรวมข้อมูลคำพูดที่หลากหลายแล้ว จะต้องมีการถอดเสียงอย่างถูกต้อง ความแม่นยำของการฝึกแบบจำลองขึ้นอยู่กับความพิถีพิถันของการถอดความ เมื่อการถอดความรอบแรกเสร็จสิ้น จะต้องได้รับการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญด้านการถอดความกลุ่มอื่น การถอดความควรรวมถึงการหยุดชั่วคราว การซ้ำซ้อน และคำที่สะกดผิด

คำอธิบายประกอบ

หลังจากการถอดความข้อมูล ถึงเวลาสำหรับคำอธิบายประกอบและการแท็ก

คำอธิบายประกอบความหมาย

เมื่อข้อมูลคำพูดได้รับการถอดความและตรวจสอบแล้ว จะต้องมีคำอธิบายประกอบ ตามกรณีการใช้งานผู้ช่วยเสียง ควรกำหนดหมวดหมู่ตามสถานการณ์ที่อาจต้องรองรับ แต่ละวลีของข้อมูลที่ถอดเสียงจะอยู่ภายใต้หมวดหมู่ตามความหมายและเจตนา

ชื่อการรับรู้เอนทิตี

เป็นขั้นตอนก่อนการประมวลผลข้อมูล การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อเกี่ยวข้องกับการรับรู้ข้อมูลที่จำเป็นจากข้อความที่ถอดเสียงและจัดประเภทเป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

NER ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อดำเนินการ NER โดยระบุเอนทิตีในข้อความก่อนและจัดหมวดหมู่เหล่านี้ไว้ในหมวดหมู่ต่างๆ เอนทิตีอาจเป็นอะไรก็ได้ที่มีการพูดคุยหรืออ้างถึงในข้อความอย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น อาจเป็นบุคคล สถานที่ องค์กร หรือการแสดงออก

Humanizing ปัญญาประดิษฐ์

ผู้ช่วยเสียงได้กลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตประจำวันของเรา เหตุผลของการนำไปใช้ที่เพิ่มขึ้นอย่างเป็นปรากฎการณ์นี้คือพวกเขานำเสนอประสบการณ์ลูกค้าที่ไร้รอยต่อในทุกขั้นตอนของเส้นทางการขาย ลูกค้าต้องการหุ่นยนต์ที่ใช้งานง่ายและเข้าใจได้ และธุรกิจก็เจริญรุ่งเรืองด้วยแอปพลิเคชันที่ไม่ทำลายภาพลักษณ์ของตนบนอินเทอร์เน็ต

ความเป็นไปได้เพียงอย่างเดียวที่จะบรรลุเป้าหมายนี้คือการทำให้ผู้ช่วยเสียงที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีมนุษยธรรม อย่างไรก็ตาม การฝึกเครื่องให้เข้าใจคำพูดของมนุษย์เป็นเรื่องที่ท้าทาย อย่างไรก็ตาม ทางออกเดียวคือการจัดหาฐานข้อมูลคำพูดที่หลากหลายและใส่คำอธิบายประกอบเพื่อตรวจจับอารมณ์ของมนุษย์อย่างแม่นยำ ความแตกต่างของคำพูด และอารมณ์

การช่วยเหลือธุรกิจในการพัฒนาผู้ช่วยเสียงระดับไฮเอนด์สำหรับความต้องการที่หลากหลายคือ Shaip – ​​ผู้ให้บริการคำอธิบายประกอบที่เป็นที่ต้องการ การเลือกผู้ที่มีประสบการณ์และฐานความรู้ที่มั่นคงย่อมดีกว่าเสมอ Shaip มีประสบการณ์หลายปีที่ทุ่มเทให้กับอุตสาหกรรมต่าง ๆ เพื่อยกระดับ ผู้ช่วยอัจฉริยะ ความสามารถ ติดต่อเราเพื่อทราบวิธีที่เราสามารถปรับปรุงความสามารถของผู้ช่วยเสียงของคุณ

[อ่านเพิ่มเติม: คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ AI การสนทนา]

แบ่งปันสังคม