Pembantu suara mungkin suara-suara keren yang kebanyakannya perempuan yang menjawab permintaan anda untuk mencari restoran terdekat atau laluan terpendek ke pusat membeli-belah. Walau bagaimanapun, mereka lebih daripada sekadar suara. Terdapat teknologi pengecaman suara mewah dengan NLP, AI dan sintesis pertuturan yang memahami permintaan suara anda dan bertindak sewajarnya.
Dengan bertindak sebagai jambatan komunikasi antara anda dan peranti, pembantu suara telah menjadi alat yang kami gunakan untuk hampir semua keperluan kami. Ia adalah alat yang mendengar, meramalkan keperluan kita secara bijak, dan mengambil tindakan seperti yang diperlukan. Tetapi bagaimana ia melakukan ini? Bagaimanakah pembantu popular seperti Amazon Alexa, Apple Siri dan Google Assistant faham kita? Mari kita ketahui.
Berikut adalah beberapa pembantu peribadi dikawal suara statistik yang akan mengejutkan anda. Pada tahun 2019, jumlah bilangan pembantu suara di seluruh dunia telah ditetapkan 2.45 bilion. Tahan nafas anda. Jumlah ini diramalkan akan mencecah 8.4 bilion menjelang 2024 – lebih ramai daripada penduduk dunia.
Apakah itu Pembantu Suara?
Pembantu suara ialah aplikasi atau program yang menggunakan teknologi pengecaman suara dan pemprosesan bahasa semula jadi untuk mengecam pertuturan manusia, menterjemah perkataan, bertindak balas dengan tepat dan melakukan tindakan yang diingini. Pembantu suara telah mengubah secara mendadak cara pelanggan mencari dan memberi arahan dalam talian. Selain itu, teknologi pembantu suara telah menjadikan peranti harian kami seperti telefon pintar, pembesar suara dan boleh pakai kepada aplikasi pintar.
Perkara yang perlu diingat semasa berinteraksi dengan pembantu digital
Tujuan pembantu suara adalah untuk memudahkan anda berinteraksi dengan peranti anda dan menimbulkan respons yang sesuai. Walau bagaimanapun, apabila ini tidak berlaku, ia boleh mengecewakan.
Mempunyai perbualan berat sebelah bukanlah sesuatu yang menyeronokkan dan sebelum ia boleh bertukar menjadi perlawanan jerit dengan aplikasi yang tidak bertindak balas, berikut ialah beberapa perkara yang boleh anda lakukan.
Jauhkan ia dan beri masa
Menonton nada anda menyelesaikan kerja – walaupun semasa berinteraksi dengan pembantu suara yang dikuasakan kecerdasan buatan. Daripada menjerit, katakan, Utama Google apabila ia tidak bertindak balas, cuba bercakap dalam nada neutral. Kemudian, berikan masa untuk mesin memproses arahan anda.
Buat profil untuk pengguna biasa
Anda boleh menjadikan pembantu suara lebih pintar dengan membuat profil untuk mereka yang kerap menggunakannya, seperti ahli keluarga anda. Amazon Alexa, sebagai contoh, boleh mengecam suara sehingga 6 orang.
Pastikan permintaan mudah
Pembantu suara anda, seperti Pembantu Google, mungkin sedang mengusahakan teknologi canggih, tetapi pastinya ia tidak boleh dijangka untuk mengekalkan perbualan yang hampir seperti manusia. Apabila pembantu suara tidak dapat memahami konteks, ia biasanya tidak akan dapat menghasilkan respons yang tepat.
Bersedia untuk menjelaskan permintaan
Ya, jika anda boleh mendapatkan respons pada langkah pertama, bersedia untuk mengulangi atau bertindak balas untuk menjelaskan. Cuba perkatakan semula, permudahkan atau ungkapkan semula soalan anda.
Bagaimanakah Pembantu Suara (VA) dilatih?
Membangunkan dan melatih model AI perbualan memerlukan banyak latihan supaya mesin dapat memahami dan meniru pertuturan, pemikiran dan tindak balas manusia. Melatih pembantu suara ialah proses kompleks yang mengalir daripada pengumpulan pertuturan, anotasi, pengesahan dan ujian.
Sebelum menjalankan mana-mana proses ini, pengumpulan maklumat yang luas tentang projek dan keperluan khusus adalah penting.
Perhimpunan keperluan
Untuk membolehkan pemahaman dan interaksi yang hampir seperti manusia, ASR perlu diberi sejumlah besar data pertuturan yang memenuhi keperluan projek tertentu. Di samping itu, pembantu suara yang berbeza melaksanakan tugas yang berbeza, dan masing-masing memerlukan jenis latihan tertentu.
Contohnya, pembesar suara rumah pintar seperti Amazon Echo direka untuk mengecam dan bertindak balas kepada arahan perlu membezakan suara daripada bunyi lain seperti pengisar, pembersih vakum, mesin pemotong rumput dan banyak lagi. Oleh itu, model mesti dilatih mengenai data pertuturan yang disimulasikan di bawah persekitaran yang serupa.
Koleksi ucapan
Pengumpulan ucapan adalah penting kerana pembantu suara harus dilatih tentang data yang berkaitan dengan industri dan perniagaan yang dilayaninya. Selain itu, pihak data pertuturan harus mempunyai contoh senario yang berkaitan dan niat pelanggan untuk memastikan arahan dan aduan mudah difahami.
Untuk membangunkan pembantu suara berkualiti tinggi yang memenuhi keperluan pelanggan anda, anda perlu melatih model tersebut tentang sampel pertuturan orang yang mewakili pelanggan anda. Jenis data pertuturan yang anda perolehi hendaklah serupa dari segi bahasa dan demografi dengan kumpulan sasaran anda.
Anda harus pertimbangkan,
- Umur
- Negara
- Jantina
- Bahasa
Jenis Data Pertuturan
Jenis data pertuturan yang berbeza boleh digunakan berdasarkan keperluan dan spesifikasi projek. Beberapa contoh data pertuturan termasuk
Ucapan Berskrip
Data pertuturan yang mengandungi soalan atau frasa pratulis dan berskrip digunakan untuk melatih sistem respons suara interaktif automatik. Contoh data pertuturan pra-skrip termasuk, 'Apakah baki bank semasa saya?' atau 'Bilakah tarikh akhir pembayaran kad kredit saya seterusnya?'Ucapan Dialog
Semasa membangunkan pembantu suara untuk aplikasi perkhidmatan pelanggan, melatih model tentang dialog atau perbualan antara pelanggan dan perniagaan adalah penting. Syarikat menggunakan pangkalan data panggilan mereka bagi rakaman panggilan sebenar untuk melatih model. Jika rakaman panggilan tidak tersedia atau sekiranya produk baru dilancarkan, rakaman panggilan dalam persekitaran simulasi boleh digunakan untuk melatih model.Ucapan spontan atau tanpa skrip
Tidak semua pelanggan menggunakan format soalan berskrip kepada pembantu suara mereka. Itulah sebabnya aplikasi suara khusus perlu dilatih mengenai data pertuturan spontan di mana penceramah menggunakan ujaran mereka untuk bercakap.Malangnya, terdapat lebih banyak variasi pertuturan dan kepelbagaian bahasa, dan melatih model untuk mengenal pasti pertuturan spontan memerlukan kuantiti data yang besar. Namun, apabila teknologi mengingati dan menyesuaikan diri, ia mencipta penyelesaian berkuasa suara yang dipertingkatkan.
Data pertuturan yang mengandungi soalan atau frasa pratulis dan berskrip digunakan untuk melatih sistem respons suara interaktif automatik. Contoh data pertuturan pra-skrip termasuk, 'Apakah baki bank semasa saya?' atau 'Bilakah tarikh akhir pembayaran kad kredit saya seterusnya?'
Semasa membangunkan pembantu suara untuk aplikasi perkhidmatan pelanggan, melatih model tentang dialog atau perbualan antara pelanggan dan perniagaan adalah penting. Syarikat menggunakan pangkalan data panggilan mereka bagi rakaman panggilan sebenar untuk melatih model. Jika rakaman panggilan tidak tersedia atau sekiranya produk baru dilancarkan, rakaman panggilan dalam persekitaran simulasi boleh digunakan untuk melatih model.
Tidak semua pelanggan menggunakan format soalan berskrip kepada pembantu suara mereka. Itulah sebabnya aplikasi suara khusus perlu dilatih mengenai data pertuturan spontan di mana penceramah menggunakan ujaran mereka untuk bercakap.Transkripsi dan pengesahan data pertuturan
Selepas pelbagai data pertuturan dikumpulkan, ia perlu ditranskripsi dengan tepat. Ketepatan latihan model bergantung pada ketelitian transkripsi. Setelah pusingan pertama transkripsi selesai, ia perlu disahkan oleh kumpulan pakar transkripsi yang lain. Transkripsi hendaklah termasuk jeda, pengulangan dan perkataan yang salah eja.
Anotasi
Selepas transkripsi data, tiba masanya untuk anotasi dan penandaan.
Anotasi Semantik
Setelah data pertuturan telah ditranskripsi dan disahkan; ia perlu diberi anotasi. Berdasarkan kes penggunaan pembantu suara, kategori harus ditakrifkan bergantung pada senario yang mungkin perlu disokong. Setiap frasa data yang ditranskripsi akan dilabelkan di bawah kategori berdasarkan makna dan niat.
Pengiktirafan Entiti Dinamakan
Sebagai langkah prapemprosesan data, pengiktirafan entiti dinamakan melibatkan pengecaman maklumat penting daripada teks yang ditranskripsi dan mengelaskannya ke dalam kategori yang dipratentukan.
NER menggunakan pemprosesan bahasa semula jadi untuk melaksanakan NER dengan mengenal pasti entiti dalam teks terlebih dahulu dan meletakkannya ke dalam pelbagai kategori. Entiti boleh menjadi apa sahaja yang sentiasa dibincangkan atau dirujuk dalam teks. Contohnya, ia boleh menjadi orang, tempat, organisasi atau ekspresi.
Memanusiakan Kepintaran Buatan
Pembantu suara telah menjadi penting dalam kehidupan seharian kita. Sebab peningkatan luar biasa dalam penerimaan ini adalah mereka menawarkan pengalaman pelanggan yang lancar pada setiap peringkat perjalanan jualan. Seorang pelanggan menuntut robot yang intuitif dan memahami, dan perniagaan berkembang maju dengan aplikasi yang tidak mencemarkan imejnya di internet.
Satu-satunya kemungkinan untuk mencapai ini adalah untuk memanusiakan pembantu suara berkuasa AI. Walau bagaimanapun, adalah mencabar untuk melatih mesin untuk memahami pertuturan manusia. Walau bagaimanapun, satu-satunya penyelesaian adalah untuk mendapatkan pelbagai pangkalan data pertuturan dan memberi anotasi kepada mereka untuk mengesan emosi manusia dengan tepat, nuansa pertuturan dan sentimen.
Membantu perniagaan dalam membangunkan pembantu suara mewah untuk pelbagai keperluan ialah Shaip – penyedia perkhidmatan anotasi yang dicari. Memilih seseorang yang berpengalaman dan asas pengetahuan yang kukuh adalah sentiasa lebih baik. Shaip mempunyai pengalaman berdedikasi selama bertahun-tahun yang memenuhi pelbagai industri untuk meningkatkan mereka pembantu pintar kemampuan. Hubungi kami untuk mengetahui cara kami boleh meningkatkan kecekapan pembantu suara anda.
[Baca juga: Panduan Lengkap AI Perbualan]
