Assistenti vocali potrebbero essere queste voci fighe, prevalentemente femminili, che rispondono alle tue richieste di trovare il ristorante più vicino o il percorso più breve per il centro commerciale. Tuttavia, sono più di una semplice voce. C'è una tecnologia di riconoscimento vocale di fascia alta con NLP, AI e sintesi vocale che dà un senso alle tue richieste vocali e agisce di conseguenza.
Agendo come un ponte di comunicazione tra te e i dispositivi, gli assistenti vocali sono diventati lo strumento che utilizziamo per quasi tutte le nostre esigenze. È lo strumento che ascolta, prevede in modo intelligente i nostri bisogni e agisce secondo necessità. Ma come fa questo? Come fanno gli assistenti popolari come Amazon Alexa, Apple Siri e l'Assistente Google ci capisci? Scopriamolo.
Eccone alcuni assistente personale a comando vocale statistiche che ti lasceranno a bocca aperta. Nel 2019 è stato fissato il numero totale di assistenti vocali a livello globale 2.45 miliardi. Trattieni il fiato. Si prevede che questo numero raggiunga 8.4 miliardi entro il 2024 – più della popolazione mondiale.
Che cos'è un assistente vocale?
Un assistente vocale è un'applicazione o un programma che utilizza la tecnologia di riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale per riconoscere il linguaggio umano, tradurre parole, rispondere con precisione ed eseguire le azioni desiderate. Gli assistenti vocali hanno trasformato radicalmente il modo in cui i clienti cercano e danno comandi online. Inoltre, la tecnologia dell'assistente vocale ha trasformato i nostri dispositivi di uso quotidiano come smartphone, altoparlanti e dispositivi indossabili in applicazioni intelligenti.
Punti da tenere a mente durante l'interazione con gli assistenti digitali
Lo scopo degli assistenti vocali è facilitare l'interazione con il dispositivo ed evocare la risposta appropriata. Tuttavia, quando ciò non accade, può diventare frustrante.
Avere una conversazione unilaterale non è divertente e prima che possa trasformarsi in una partita urlante con un'applicazione che non risponde, ecco alcune cose che puoi fare.
Tienilo basso e dagli tempo
Guardare il tuo tono porta a termine il lavoro, anche quando interagisci con assistenti vocali basati sull'intelligenza artificiale. Invece di urlare, diciamo, Home page di Google quando non risponde, prova a parlare con un tono neutro. Quindi, lascia che la macchina elabori i tuoi comandi.
Crea profili per utenti regolari
Puoi rendere l'assistente vocale più intelligente creando profili per coloro che lo utilizzano regolarmente, come i tuoi familiari. Amazon Alexa, ad esempio, può riconoscere la voce di un massimo di 6 persone.
Mantieni le richieste semplici
Il tuo assistente vocale, tipo Google Assistant, potrebbe funzionare su una tecnologia avanzata, ma di certo non ci si può aspettare che mantenga una conversazione quasi umana. Quando l'assistente vocale non è in grado di comprendere il contesto, generalmente non sarà in grado di fornire una risposta precisa.
Sii disposto a chiarire le richieste
Sì, se riesci a ottenere una risposta al primo tentativo, preparati a ripetere o rispondere per chiarire. Prova a riformulare, semplificare o riformulare le tue domande.
Come vengono formati gli assistenti vocali (VA)?
In via di sviluppo e addestrare un modello di intelligenza artificiale conversazionale richiede molto addestramento in modo che la macchina possa comprendere e replicare il discorso, il pensiero e le risposte umane. La formazione di un assistente vocale è un processo complesso che deriva dalla raccolta vocale, dall'annotazione, dalla convalida e dal test.
Prima di intraprendere uno qualsiasi di questi processi, è fondamentale raccogliere informazioni dettagliate sul progetto e sui suoi requisiti specifici.
Raccolta dei requisiti
Per consentire una comprensione e un'interazione quasi umane, l'ASR deve ricevere grandi quantità di dati vocali che soddisfino i requisiti specifici del progetto. Inoltre, diversi assistenti vocali svolgono compiti diversi e ognuno ha bisogno di un tipo specifico di formazione.
Ad esempio, un altoparlante domestico intelligente come Amazon Echo progettato per riconoscere e rispondere alle istruzioni, deve distinguere le voci da altri suoni come frullatori, aspirapolvere, tosaerba e altro ancora. Pertanto, il modello deve essere addestrato su dati vocali simulati in un ambiente simile.
Raccolta di discorsi
La raccolta vocale è essenziale in quanto l'assistente vocale dovrebbe essere formato sui dati relativi al settore e all'attività in cui opera. Inoltre, il dati vocali dovrebbe avere esempi di scenari rilevanti e intenzioni del cliente per garantire che i comandi e i reclami siano facilmente comprensibili.
Per sviluppare un assistente vocale di alta qualità che soddisfi i tuoi clienti, vorresti addestrare il modello su campioni vocali delle persone che rappresentano i tuoi clienti. Il tipo di dati vocali che procuri dovrebbe essere simile dal punto di vista linguistico e demografico al tuo gruppo target.
Dovresti considerare,
- Età
- Paese
- Sesso
- Lingua
Tipi di dati vocali
È possibile utilizzare diversi tipi di dati vocali in base ai requisiti e alle specifiche del progetto. Alcuni degli esempi di dati vocali includono
Discorso sceneggiato
I dati vocali contenenti domande o frasi pre-scritte e con script vengono utilizzati per addestrare un sistema di risposta vocale interattivo automatico. Esempi di dati vocali prescritti includono: "Qual è il mio conto corrente bancario?" o "Quando è la prossima data di scadenza per il pagamento con carta di credito?"Discorso di dialogo
Durante lo sviluppo di un assistente vocale per un'applicazione di servizio clienti, è essenziale addestrare il modello su un dialogo o una conversazione tra un cliente e un'azienda. Le aziende utilizzano il loro database delle chiamate delle registrazioni delle chiamate reali per addestrare i modelli. Se le registrazioni delle chiamate non sono disponibili o in caso di lancio di nuovi prodotti, è possibile utilizzare le registrazioni delle chiamate in un ambiente simulato per addestrare il modello.Discorso spontaneo o senza copione
Non tutti i clienti utilizzano il formato script delle domande ai propri assistenti vocali. Ecco perché le applicazioni vocali specifiche devono essere addestrate sui dati del parlato spontaneo in cui l'oratore usa le proprie espressioni per conversare.Sfortunatamente, c'è più varianza del parlato e diversità del linguaggio e la formazione di un modello per identificare il linguaggio spontaneo richiede enormi quantità di dati. Eppure, quando la tecnologia ricorda e si adatta, crea una soluzione vocale avanzata.
I dati vocali contenenti domande o frasi pre-scritte e con script vengono utilizzati per addestrare un sistema di risposta vocale interattivo automatico. Esempi di dati vocali prescritti includono: "Qual è il mio conto corrente bancario?" o "Quando è la prossima data di scadenza per il pagamento con carta di credito?"
Durante lo sviluppo di un assistente vocale per un'applicazione di servizio clienti, è essenziale addestrare il modello su un dialogo o una conversazione tra un cliente e un'azienda. Le aziende utilizzano il loro database delle chiamate delle registrazioni delle chiamate reali per addestrare i modelli. Se le registrazioni delle chiamate non sono disponibili o in caso di lancio di nuovi prodotti, è possibile utilizzare le registrazioni delle chiamate in un ambiente simulato per addestrare il modello.
Non tutti i clienti utilizzano il formato script delle domande ai propri assistenti vocali. Ecco perché le applicazioni vocali specifiche devono essere addestrate sui dati del parlato spontaneo in cui l'oratore usa le proprie espressioni per conversare.Trascrizione e validazione dei dati vocali
Dopo aver raccolto una varietà di dati vocali, è necessario trascriverli accuratamente. L'accuratezza del training del modello dipende dalla meticolosità della trascrizione. Una volta terminato il primo ciclo di trascrizione, deve essere convalidato da un altro gruppo di esperti di trascrizione. La trascrizione dovrebbe includere pause, ripetizioni e parole errate.
Annotazione
Dopo la trascrizione dei dati, è il momento dell'annotazione e del tagging.
Annotazione semantica
Una volta che i dati del parlato sono stati trascritti e validati; deve essere annotato. In base al caso d'uso dell'assistente vocale, le categorie dovrebbero essere definite a seconda degli scenari che potrebbe dover supportare. Ogni frase dei dati trascritti sarà etichettata in una categoria basata sul significato e l'intento.
Riconoscimento di entità nominate
Essendo una fase di preelaborazione dei dati, il riconoscimento dell'entità denominata implica il riconoscimento delle informazioni essenziali dal testo trascritto e la loro classificazione in categorie predefinite.
NER utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per intraprendere il NER identificando prima le entità nel testo e inserendole in varie categorie. Le entità potrebbero essere tutto ciò che viene costantemente discusso o menzionato nel testo. Ad esempio, potrebbe essere una persona, un luogo, un'organizzazione o un'espressione.
Umanizzare l'intelligenza artificiale
Gli assistenti vocali sono diventati parte integrante della nostra vita quotidiana. Il motivo di questo fenomenale aumento dell'adozione è che stanno offrendo un'esperienza cliente senza interruzioni in ogni fase del percorso di vendita. Un cliente richiede un robot intuitivo e comprensivo e un'azienda prospera grazie a un'applicazione che non offusca la sua immagine su Internet.
L'unica possibilità per raggiungere questo obiettivo sarebbe umanizzare un assistente vocale basato sull'intelligenza artificiale. Tuttavia, è difficile addestrare una macchina per comprendere il linguaggio umano. Tuttavia, l'unica soluzione è procurarsi una varietà di database vocali e annotarli per rilevare accuratamente le emozioni umane, le sfumature del linguaggio e i sentimenti.
Ad assistere le aziende nello sviluppo di un assistente vocale di fascia alta per varie esigenze è Shaip, il ricercato fornitore di servizi di annotazione. Scegliere qualcuno con esperienza e una solida base di conoscenze è sempre meglio. Shaip ha anni di esperienza dedicata alla ristorazione in vari settori per migliorare la loro assistente intelligente capacità. Contattaci per sapere come possiamo migliorare le tue competenze di assistente vocale.
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