La guida completa all'IA conversazionale
La guida definitiva per gli acquirenti 2023
Introduzione
Non uno di questi giorni si ferma a chiederti quando è stata l'ultima volta che hai parlato con un chatbot o un assistente virtuale? Invece, le macchine hanno riprodotto la nostra canzone preferita, identificando rapidamente un luogo cinese locale che consegna al tuo indirizzo e gestisce le richieste nel cuore della notte, con facilità.
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Il mercato globale dell'IA conversazionale è stato valutato a $ 6.8 miliardi nel 2021. Si prevede che crescerà fino a $ 18.4 miliardi entro 2026 ad un CAGR del 21.8%. Inizialmente sviluppato come animale domestico divertente, AI conversazionale è cresciuto in modo fenomenale nel corso degli anni.
Sebbene l'IA conversazionale sia diventata parte dell'ecosistema digitale, c'è una mancanza di consapevolezza tra gli utenti: 63% degli utenti non sono consapevoli di utilizzare già l'IA nella loro vita quotidiana. Tuttavia, la mancanza di comprensione non ha dissuaso le persone dall'utilizzare questi sistemi di IA conversazionale. I chatbot sono probabilmente gli esempi più popolari di IA conversazionale e sono progettati per testimoniare a 100% di aumento in adozione nei prossimi 2 – 5 anni.
In un Gartner sondaggio, molte aziende hanno identificato i chatbot come l'applicazione AI principale utilizzata dalla loro organizzazione. E che entro il 2022 quasi il 70% degli impiegati interagirà con piattaforme virtuali di conversazione per il proprio lavoro quotidiano.
Diamo un'occhiata ai tipi di IA conversazionale e perché sta acquisendo un'enorme importanza nel più ampio spettro tecnologico.
A chi è rivolta questa guida?
Questa guida completa è per:
- Tutti voi imprenditori e imprenditori solisti che sgranocchiate regolarmente enormi quantità di dati
- AI e machine learning o professionisti che stanno iniziando con le tecniche di ottimizzazione dei processi
- Project manager che intendono implementare un time-to-market più rapido per i loro modelli di intelligenza artificiale o prodotti basati sull'intelligenza artificiale
- E gli appassionati di tecnologia a cui piace entrare nei dettagli dei livelli coinvolti nei processi di intelligenza artificiale.
Cos'è l'IA conversazionale
Un modo programmatico e intelligente per offrire un'esperienza conversazionale per imitare le conversazioni con persone reali, attraverso le tecnologie digitali e di telecomunicazione.
Fonte: Deloitte: IA conversazionale dell'era digitale
L'intelligenza artificiale conversazionale (AI) o i chatbot o gli assistenti virtuali o gli assistenti digitali sono tecnologie che consentono a persone e computer di comunicare efficacemente tramite testo o voce. Grandi volumi di dati audio e di testo vengono utilizzati per addestrare modelli ML e NLP che aiutano a imitare le conversazioni umane mentre riconoscono il linguaggio umano o i modelli di testo, identificandone l'intento e il significato in diverse lingue.
Tipi di IA conversazionale
Le IA conversazionali offrono vantaggi diversi alle aziende a seconda delle esigenze e del design. Pertanto, prima di sviluppare un particolare tipo di chatbot o assistente virtuale, è essenziale comprendere i tipi di IA conversazionale attualmente in uso.
La scelta del modello adatto dipende principalmente dai tuoi obiettivi di business. Ad esempio, supponiamo che tu stia sviluppando un chatbot per la vendita al dettaglio. In tal caso, potresti fare bene con un tipo di intelligenza artificiale o ibrido poiché i chatbot devono interagire con gli utenti, identificare l'intento e fornire indicazioni per i loro acquisti.
D'altra parte, se stai sviluppando chatbot FAQ, un algoritmo basato su regole può funzionare bene. I tre principali tipi di IA conversazionale sono basata su regole, intelligenza artificiale e ibrida. Diamo un'occhiata a ciascuno in dettaglio.
Basato su regole
Definiti anche robot dell'albero decisionale, i chatbot basati su regole seguono una regola predefinita. Seguendo una struttura di conversazione del tipo ad albero decisionale, il chatbot traccia l'intera conversazione in un diagramma di flusso utilizzando una serie di regole che aiutano il chatbot a risolvere problemi specifici. Poiché le regole costituiscono la base per i problemi e le soluzioni con cui il chatbot ha familiarità, anticipa le domande e fornisce risposte preimpostate.
La serie di regole può essere semplice o complicata. Tuttavia, il chatbot non è attrezzato per rispondere a domande che esulano dall'ambito delle regole. Questi chatbot possono solo rispondere a domande che si adattano agli scenari addestrati.
La formazione di un chatbot basato su regole è più facile, veloce e semplice da integrare con i sistemi legacy. Tuttavia, questi chatbot non possono apprendere attraverso le interazioni, limitando il loro ambito di personalizzazione e flessibilità.
AI/PNL
Come suggerisce il nome, i chatbot AI utilizzano l'apprendimento automatico e elaborazione del linguaggio naturale per comprendere il contesto e l'intento dell'utente prima di rispondere. I chatbot basati sull'intelligenza artificiale possono formulare anche complesse risposte in linguaggio naturale basate sulle domande degli utenti.
Con le loro capacità di comprensione delle intenzioni e del contesto, i chatbot AI possono soddisfare le complesse domande degli utenti e personalizzare la conversazione in base alle esigenze degli utenti.
Potrebbe volerci più tempo per addestrare i chatbot AI rispetto ai chatbot basati su regole, ma forniscono risposte altamente affidabili e personalizzate una volta addestrati.
I chatbot di intelligenza artificiale offrono un'esperienza utente migliorata imparando dalle interazioni precedenti, comprendendo il comportamento degli utenti e disegnando modelli e comprendendo linguaggi diversi utilizzando abilità decisionali avanzate.
Differenza tra AI e chatbot basato su regole
| Chatbot AI/PNL | Chatbot basato su regole |
| Comprende e interagisce con i comandi vocali e di testo | Capisce e interagisce solo con i comandi di testo |
| Capisce il contesto e interpreta l'intento in una conversazione | Può seguire il flusso di chat predeterminato su cui è stato addestrato |
| Progettato per avere dialoghi colloquiali | Progettato per essere puramente di navigazione |
| Funziona su più interfacce come blog e assistenti virtuali | Funziona solo come interfaccia di supporto chat |
| Può imparare dalle interazioni, dalle conversazioni | Segue un insieme di regole predefinite e deve essere configurato con nuovi aggiornamenti |
| Richiede molto tempo, dati e risorse per la formazione | Più veloce e meno costoso da addestrare |
| Può fornire risposte personalizzate in base alle interazioni | Svolge compiti prevedibili |
| Ideale per progetti complessi che richiedono un processo decisionale avanzato | Ideale per casi d'uso più semplici e ben definiti |
IBRIDO
I chatbot ibridi utilizzano algoritmi NLP e basati su regole per fornire risposte specifiche alle query degli utenti utilizzando l'algoritmo basato su regole e utilizzano NLP per comprendere l'intento.
Invece di contrapporre i chatbot basati su regole all'IA, è più facile sfruttare il meglio di entrambi per fornire un'esperienza utente migliorata. Il modello ibrido è perfetto per lo sviluppo di progetti basati su attività ed esperienze di conversazione.
Vantaggi dell'IA conversazionale
Si prevede che il mercato globale dei chatbot crescerà da $ 190.8 milioni nel 2016 a 1.25 miliardi di dollari entro il 2025. Questa statistica mostra come le aziende investono molto nella tecnologia dei chatbot e nel mercato.
La drammatica adozione di questa tecnologia può essere attribuita al fatto che sono diventati avanzati e intuitivi e hanno ridotto i costi di sviluppo e implementazione.
Innanzitutto, guarda in dettaglio i vantaggi significativi di questa tecnologia innovativa.
Fornisce conversazioni personalizzate su più canali
I clienti abilitati di oggi si aspettano un servizio clienti senza problemi dalle organizzazioni, indipendentemente dalle loro dimensioni e capacità. L'IA conversazionale aiuta queste organizzazioni a fornire un servizio clienti di prima classe attraverso conversazioni personalizzate su più canali.
I clienti possono godersi un viaggio personale senza interruzioni anche quando passano da una conversazione sui social media a una chat web dal vivo.
Scalabilità perfetta per soddisfare elevati volumi di chiamate
È previsto un improvviso aumento del volume delle chiamate e un'IA conversazionale può aiutare i team del servizio clienti a gestire tali picchi. Un'IA conversazionale può separare le interazioni in base all'intento, ai requisiti, alla cronologia delle chiamate passate, ai sentimenti e alle emozioni del cliente. Un chatbot può aiutare a classificare le chiamate di basso valore da quelle di alto valore, instradare quelle di basso valore agli assistenti virtuali e garantire che gli agenti in tempo reale gestiscano le chiamate più critiche.
I chatbot possono aiutare le aziende a ridurre i tempi di interazione e di risposta delle richieste del servizio clienti. Riducendo drasticamente il tempo dedicato alle chiamate di supporto, si prevede che entro il 2023 le aziende potranno risparmiare di più $ 2.5 miliardi di ore nei settori del commercio al dettaglio, bancario e sanitario.
Porta il servizio clienti a un livello superiore
L'esperienza del cliente è diventata uno dei maggiori fattori di differenziazione nei marchi. Quindi, non c'è da stupirsi perché i marchi si spingono l'uno contro l'altro per offrire agli utenti un'esperienza memorabile. L'IA conversazionale aiuta i marchi a offrire un'esperienza positiva.
Oltre alle conversazioni personalizzate, i clienti godono anche di risposte istantanee e credibili alle loro domande in ogni momento. Le aziende possono sviluppare risposte incentrate sul cliente alle domande degli utenti utilizzando la tecnologia di riconoscimento vocale. I chatbot possono aiutare analizzando sentimenti, emozioni e intenzioni, riducendo l'assistenza degli agenti dal vivo e aumentando la risoluzione del primo contatto.
Aiuto nel marketing e nelle vendite
Il marketing di un marchio per un pubblico è un compito impegnativo. Tuttavia, le aziende utilizzano l'IA conversazionale per creare un'identità unica per i marchi e sviluppare un vantaggio competitivo sul mercato. Le aziende forniscono anche tecniche di marketing e conversione mirate.
Quando porti un chatbot basato sull'intelligenza artificiale al marketing mix, puoi sviluppare un ampio profilo dell'acquirente, accedere alle sue preferenze di acquisto e progettare contenuti personalizzati su misura per le sue esigenze.
Automatizza l'assistenza clienti (risparmio sui costi)
Un altro vantaggio dell'utilizzo dei chatbot è l'efficienza dei costi. Entro il 2022, si prevedeva che i chatbot avrebbero potuto aiutare le aziende a ridurre i propri costi $ 8 miliardi all'anno. Le aziende possono sviluppare chatbot per gestire query più semplici e complesse invece di formare continuamente gruppi di agenti del servizio clienti per soddisfare le mutevoli esigenze dei clienti. Sebbene i costi di implementazione iniziale possano essere elevati, i vantaggi superano qualsiasi intoppo di implementazione.
Riduci le sfide comuni relative ai dati nell'IA conversazionale
L'IA conversazionale sta trasformando dinamicamente la comunicazione uomo-computer. E molte aziende sono desiderose di sviluppare strumenti e applicazioni di intelligenza artificiale conversazionale avanzati che possono alterare il modo in cui vengono svolte le attività. Tuttavia, prima di sviluppare un chatbot in grado di facilitare una migliore comunicazione tra te e i tuoi clienti, devi considerare le numerose insidie dello sviluppo che potresti incontrare.
Diversità linguistica
Lo sviluppo di un assistente di chat in grado di soddisfare diverse lingue è impegnativo. Inoltre, l'assoluta diversità delle lingue globali rende difficile lo sviluppo di un chatbot che fornisca un servizio clienti senza interruzioni a tutti i clienti.
Nel 2022, circa 1.5 miliardi le persone parlavano inglese in tutto il mondo, seguito dal cinese mandarino con 1.1 miliardi di parlanti. Sebbene l'inglese sia la lingua straniera più parlata e studiata a livello globale, solo circa 20% della popolazione mondiale lo parla. Fa sì che il resto della popolazione mondiale - l'80% - parli lingue diverse dall'inglese. Quindi, quando sviluppi un chatbot, devi anche considerare la diversità linguistica.
Variabilità linguistica
Gli esseri umani parlano lingue diverse e la stessa lingua in modo diverso. Sfortunatamente, è ancora impossibile per una macchina comprendere appieno la variabilità della lingua parlata, tenendo conto delle emozioni, dei dialetti, della pronuncia, degli accenti e delle sfumature.
Le nostre parole e la scelta della lingua si riflettono anche nel modo in cui scriviamo. Ci si può aspettare che una macchina capisca e apprezzi la variabilità del linguaggio solo quando un gruppo di annotatori la addestra su vari set di dati vocali.
Dinamismo nel discorso
Un altro importante sfida nello sviluppo di un'IA conversazionale sta portando nella mischia il dinamismo del linguaggio. Ad esempio, quando parliamo usiamo diversi riempitivi, pause, frammenti di frasi e suoni indecifrabili. Inoltre, il discorso è molto più complesso della parola scritta poiché di solito non ci fermiamo tra ogni parola e accentiamo la sillaba giusta.
Quando ascoltiamo gli altri, tendiamo a ricavare l'intento e il significato della loro conversazione usando la nostra vita di esperienze. Di conseguenza, contestualizziamo e comprendiamo le loro parole anche quando sono ambigue. Tuttavia, una macchina è incapace di questa qualità.
Dati rumorosi
I dati rumorosi o il rumore di fondo sono dati che non forniscono valore alle conversazioni, come campanelli, cani, bambini e altri suoni di sottofondo. Pertanto, è essenziale strofinare o filtrare il file audio di questi suoni e addestrare il sistema di intelligenza artificiale a identificare i suoni che contano e quelli che non lo sono.
Pro e contro dei diversi tipi di dati vocali
Costruire un sistema di riconoscimento vocale basato sull'intelligenza artificiale o a l'IA conversazionale richiede tonnellate di set di dati di addestramento e test. Tuttavia, avere accesso a tali set di dati di qualità, affidabili e che soddisfano le esigenze specifiche del tuo progetto, non è facile. Tuttavia, ci sono opzioni disponibili per le aziende che cercano set di dati di formazione e ciascuna opzione presenta vantaggi e svantaggi.
Nel caso in cui tu stia cercando un tipo di set di dati generico, hai molte opzioni di discorso pubblico disponibili. Tuttavia, per qualcosa di più specifico e pertinente ai requisiti del tuo progetto, potresti doverlo raccogliere e personalizzare da solo.
Dati vocali proprietari
Il primo posto in cui cercare sarebbero i dati proprietari della tua azienda. Tuttavia, dal momento che hai il diritto legale e il consenso per utilizzare i dati vocali dei tuoi clienti, potresti essere in grado di utilizzare questo enorme set di dati per la formazione e il test dei tuoi progetti.
PRO:
- Nessun costo aggiuntivo per la raccolta dei dati di formazione
- È probabile che i dati di formazione siano rilevanti per la tua attività
- I dati vocali hanno anche un'acustica di fondo ambientale naturale, utenti dinamici e dispositivi.
Contro:
- L'utilizzo di tali dati potrebbe costarti un sacco di soldi per l'autorizzazione alla registrazione e all'utilizzo.
- I dati vocali potrebbero avere limitazioni linguistiche, demografiche o di base dei clienti
- I dati potrebbero essere gratuiti, ma pagherai comunque per l'elaborazione, la trascrizione, la codifica e altro ancora.
Set di dati pubblici
I set di dati sul discorso pubblico sono un'altra opzione se non intendi utilizzare i tuoi. Questi set di dati fanno parte del pubblico dominio e potrebbero essere raccolti per progetti open source.
Vantaggi:
- I set di dati pubblici sono gratuiti e ideali per progetti a basso budget
- Sono disponibili per il download immediato
- I set di dati pubblici sono disponibili in una varietà di set di campioni con script e senza script.
Svantaggi:
- I costi di elaborazione e controllo qualità potrebbero essere elevati
- La qualità dei set di dati sul discorso pubblico varia in misura significativa
- I campioni vocali offerti sono generalmente generici, il che li rende inadatti allo sviluppo di progetti vocali specifici
- I set di dati sono in genere prevenuti verso la lingua inglese
Set di dati preconfezionati/pronti all'uso
Esplora i set di dati preconfezionati è un'altra opzione se dati pubblici o proprietari raccolta di dati vocali non soddisfa le tue esigenze.
Il fornitore ha raccolto set di dati vocali preconfezionati allo scopo specifico di rivenderli ai clienti. Questo tipo di set di dati potrebbe essere utilizzato per sviluppare applicazioni generiche o scopi specifici.
Vantaggi:
- Potresti ottenere l'accesso a un set di dati adatto alle tue specifiche esigenze di dati vocali
- È più conveniente utilizzare un set di dati preconfezionato che raccoglierne uno proprio
- Potresti riuscire ad accedere rapidamente al set di dati
Svantaggi:
- Poiché il set di dati è preconfezionato, non è personalizzato in base alle esigenze del tuo progetto.
- Inoltre, il set di dati non è univoco per la tua azienda poiché qualsiasi altra azienda può acquistarlo.
Scegli Set di dati raccolti personalizzati
Quando si crea un'applicazione vocale, è necessario un set di dati di addestramento che soddisfi tutti i requisiti specifici. Tuttavia, è altamente improbabile che tu ottenga l'accesso a un set di dati preconfezionato che soddisfi i requisiti unici del tuo progetto. L'unica opzione disponibile sarebbe quella di creare il set di dati o procurarsi il set di dati tramite fornitori di soluzioni di terze parti.
I set di dati per le tue esigenze di formazione e test sono completamente personalizzabili. È possibile includere il dinamismo linguistico, la varietà dei dati vocali e l'accesso a vari partecipanti. Inoltre, il set di dati può essere ridimensionato per soddisfare le esigenze del tuo progetto in tempo.
Vantaggi:
- I set di dati vengono raccolti per il tuo caso d'uso specifico. La possibilità che gli algoritmi di intelligenza artificiale si discostino dai risultati previsti è ridotta al minimo.
- Controllare e ridurre la distorsione nei dati AI
Svantaggi:
- I set di dati possono essere costosi e richiedere molto tempo; tuttavia, i vantaggi superano sempre i costi.
Casi d'uso dell'IA conversazionale
Il mondo delle possibilità per il riconoscimento dei dati vocali e le applicazioni vocali è immenso e vengono utilizzate in diversi settori per una miriade di applicazioni.
Elettrodomestici/dispositivi intelligenti
Nel Voice Consumer Index 2021, è stato riportato che quasi il 66% degli utenti di Stati Uniti, Regno Unito e Germania ha interagito con altoparlanti intelligenti e il 31% ha utilizzato ogni giorno una qualche forma di tecnologia vocale. Inoltre, i dispositivi smart come televisori, luci, sistemi di sicurezza e altri rispondono ai comandi vocali grazie alla tecnologia di riconoscimento vocale.
Applicazione di ricerca vocale
La ricerca vocale è una delle applicazioni più comuni dello sviluppo dell'IA conversazionale. Circa il 20% di tutte le ricerche condotte su Google provengono dalla sua tecnologia di assistente vocale. 74% degli intervistati a un sondaggio ha affermato di aver utilizzato la ricerca vocale nell'ultimo mese.
I consumatori fanno sempre più affidamento sulla ricerca vocale per i loro acquisti, l'assistenza clienti, l'individuazione di attività commerciali o indirizzi e lo svolgimento di richieste.
Assistenza clienti
L'assistenza clienti è uno dei casi d'uso più importanti della tecnologia di riconoscimento vocale in quanto aiuta a migliorare l'esperienza di acquisto del cliente in modo conveniente ed efficace.
Assistenza sanitaria
Gli ultimi sviluppi nei prodotti di IA conversazionale stanno vedendo un vantaggio significativo per l'assistenza sanitaria. Viene ampiamente utilizzato da medici e altri professionisti sanitari per acquisire note vocali, migliorare la diagnosi, fornire consulenze e mantenere la comunicazione medico-paziente.
Applicazioni di sicurezza
Il riconoscimento vocale sta vedendo un altro caso d'uso sotto forma di applicazioni di sicurezza in cui il software determina le caratteristiche vocali uniche degli individui. Consente l'accesso o l'accesso ad applicazioni o locali in base alla corrispondenza vocale. La biometria vocale elimina il furto di identità, la duplicazione delle credenziali e l'uso improprio dei dati.
Comandi vocali veicolari
I veicoli, principalmente automobili, hanno un software di riconoscimento vocale che risponde ai comandi vocali che migliorano la sicurezza dei veicoli. Questi strumenti di intelligenza artificiale conversazionale accettano semplici comandi come la regolazione del volume, l'esecuzione di chiamate e la selezione delle stazioni radio.
Infotainment in auto
L'efficienza e la precisione di un cruscotto per auto abilitato alla voce dipendono da come è stato addestrato a sentire la voce dell'utente nel maggior numero possibile di ambienti rumorosi. Il sistema vocale nel cruscotto dell'auto dovrebbe essere in grado di accertare la voce del conducente con precisione e rispondere alle istruzioni attraverso rumori di sottofondo sconosciuti come rumori del traffico, pioggia, tuoni, voci di altri passeggeri e altro ancora.
Altoparlante intelligente domestico
Gli assistenti vocali dovrebbero essere addestrati in modo approfondito su diversi set di dati vocali per identificare l'oratore e comprendere le istruzioni distinguendo la voce dell'oratore dai rumori di sottofondo come il frullatore da cucina, i bambini che giocano, il traffico debole o un tosaerba. È importante addestrare il modello su set di dati che hanno simulato tali ambienti acustici per prestazioni migliori.
Il modello dovrebbe anche essere in grado di determinare riempimenti di parole o pause e altri suoni come la tosse per determinare le parole effettive. Infine, è fondamentale accoppiare il modello linguistico con il modello acustico in modo che il sistema possa convertire parole e suoni in frasi significative.
Settori che utilizzano l'IA conversazionale
Attualmente, l'IA conversazionale viene utilizzata principalmente come Chatbot. Tuttavia, diversi settori stanno implementando questa tecnologia per ottenere enormi vantaggi. Alcuni dei settori che utilizzano l'IA conversazionale sono:
Assistenza sanitaria
L'IA conversazionale sta avendo un enorme impatto sul settore sanitario. L'IA conversazionale ha dimostrato di essere vantaggiosa per pazienti, medici, personale, infermieri e altro personale medico.
Alcuni dei vantaggi sono
- Coinvolgimento del paziente nella fase post-trattamento
- Chatbot per la pianificazione degli appuntamenti
- Rispondere alle domande più frequenti e alle domande generali
- Valutazione dei sintomi
- Identificare i pazienti in terapia intensiva
- Escalation dei casi di emergenza
E-Commerce
L'IA conversazionale aiuta le aziende di e-commerce a interagire con i propri clienti, fornire consigli personalizzati e vendere prodotti.
Il settore dell'e-commerce sta sfruttando fino in fondo i vantaggi di questa tecnologia all'avanguardia.
- Raccolta di informazioni sui clienti
- Fornire informazioni e consigli sui prodotti pertinenti
- Migliorare la soddisfazione del cliente
- Aiutare a effettuare ordini e resi
- Rispondi alle domande frequenti
- Prodotti di cross-sell e upsell
Settore bancario
Il settore bancario sta implementando strumenti di intelligenza artificiale conversazionale per migliorare le interazioni con i clienti, elaborare le richieste in tempo reale e fornire un'esperienza cliente semplificata e unificata su più canali.
- Consenti ai clienti di controllare i propri saldi in tempo reale
- Aiuto con i depositi
- Assistere nella dichiarazione delle tasse e nella richiesta di prestiti
- Semplifica il processo bancario inviando promemoria, notifiche e avvisi di fatturazione
Assicurazioni
Simile al settore bancario, anche il settore assicurativo è guidato digitalmente dall'IA conversazionale e ne sta raccogliendo i frutti. Ad esempio, l'IA conversazionale sta aiutando il settore assicurativo a fornire mezzi più rapidi e affidabili per risolvere conflitti e reclami.
- Fornire raccomandazioni politiche
- Risarcimenti più rapidi dei sinistri
- Elimina i tempi di attesa
- Raccogli feedback e recensioni dai clienti
- Creare consapevolezza dei clienti sulle politiche
- Gestisci reclami e rinnovi più rapidamente
Offerta di Shaip
Quando si tratta di fornire set di dati affidabili e di qualità per lo sviluppo di applicazioni vocali avanzate di interazione uomo-macchina, Shaip è stata leader del mercato con le sue implementazioni di successo. Tuttavia, con una grave carenza di chatbot e assistenti vocali, le aziende cercano sempre più i servizi di Shaip, leader di mercato, per fornire set di dati personalizzati, accurati e di qualità per la formazione e i test per i progetti di intelligenza artificiale.
In Shaip, ti offriamo un'ampia serie di set di dati audio diversificati per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che imitano le conversazioni con persone reali per dare vita alla tua intelligenza artificiale (AI). Grazie alla nostra profonda conoscenza della piattaforma di intelligenza artificiale conversazionale multilingue, ti aiutiamo a creare modelli vocali abilitati all'intelligenza artificiale, con la massima precisione con set di dati strutturati in più lingue da tutto il mondo. Offriamo servizi di raccolta audio multilingue, trascrizione audio e annotazione audio in base alle tue esigenze, personalizzando completamente l'intento, le espressioni e la distribuzione demografica desiderati.
Combinando l'elaborazione del linguaggio naturale, possiamo fornire esperienze personalizzate aiutando a sviluppare applicazioni vocali accurate che imitano efficacemente le conversazioni umane. Utilizziamo una serie di tecnologie di fascia alta per offrire ai clienti esperienze di alta qualità. La PNL insegna alle macchine a interpretare i linguaggi umani e interagire con gli umani.
Trascrizione audio
Shaip è un fornitore leader di servizi di trascrizione audio che offre una varietà di file vocali/audio per tutti i tipi di progetti. Inoltre, Shaip offre un servizio di trascrizione al 100% generato dall'uomo per convertire file audio e video: interviste, seminari, conferenze, podcast, ecc. in testo facilmente leggibile.
Etichettatura del discorso
Shaip offre ampie servizi di etichettatura vocale separando abilmente i suoni e il parlato in un file audio ed etichettando ogni file. Separando accuratamente suoni audio simili e annotandoli,
Diarizzazione dei relatori
L'esperienza di Shaip si estende all'offerta di eccellenti soluzioni di diarizzazione degli altoparlanti segmentando la registrazione audio in base alla loro fonte. Inoltre, i confini degli altoparlanti vengono accuratamente identificati e classificati, come l'altoparlante 1, l'altoparlante 2, la musica, il rumore di fondo, i suoni del veicolo, il silenzio e altro, per determinare il numero di altoparlanti.
Classificazione audio
L'annotazione inizia con la classificazione dei file audio in categorie predeterminate. Le categorie dipendono principalmente dai requisiti del progetto e in genere includono l'intento dell'utente, la lingua, la segmentazione semantica, il rumore di fondo, il numero totale di parlanti e altro ancora.
Raccolta di espressioni in linguaggio naturale/parole di risveglio
È difficile prevedere che il cliente sceglierà sempre parole simili quando fa una domanda o avvia una richiesta. Ad esempio, "Dov'è il ristorante più vicino?" "Trova ristoranti vicino a me" o "C'è un ristorante nelle vicinanze?"
Tutte e tre le espressioni hanno lo stesso intento ma sono formulate in modo diverso. Attraverso la permutazione e la combinazione, gli esperti di IA conversazionale di Shaip identificheranno tutte le possibili combinazioni possibili per articolare la stessa richiesta. Shaip raccoglie e annota espressioni e parole sveglia, concentrandosi su semantica, contesto, tono, dizione, tempismo, accento e dialetti.
Servizi di dati audio multilingue
Plurilingue servizi di dati audio sono un'altra offerta altamente preferita da Shaip, poiché abbiamo un team di raccoglitori di dati che raccolgono dati audio in oltre 150 lingue e dialetti in tutto il mondo.
Rilevamento dell'intento
Le interazioni e le comunicazioni umane sono spesso più complicate di quanto diamo loro credito. E questa complicazione innata rende difficile addestrare un modello ML per comprendere accuratamente il linguaggio umano.
Inoltre, persone diverse dello stesso gruppo demografico o di diversi gruppi demografici possono esprimere lo stesso intento o sentimento in modo diverso. Pertanto, il sistema di riconoscimento vocale deve essere addestrato a riconoscere l'intento comune indipendentemente dalla fascia demografica.
Per assicurarti di poter addestrare e sviluppare un modello ML di prim'ordine, i nostri logopedisti forniscono set di dati estesi e diversificati per aiutare il sistema a identificare i diversi modi in cui gli esseri umani esprimono lo stesso intento.
Classificazione degli intenti
Simile all'identificazione dello stesso intento da persone diverse, i tuoi chatbot dovrebbero anche essere addestrati a classificare i commenti dei clienti in varie categorie, predeterminate da te. Ogni chatbot o assistente virtuale è progettato e sviluppato con uno scopo specifico. Shaip può classificare l'intento dell'utente in categorie predefinite come richiesto.
Riconoscimento vocale automatico o ASR
Riconoscimento vocale” si riferisce alla conversione di parole pronunciate nel testo; tuttavia, il riconoscimento vocale e l'identificazione dell'oratore mirano a identificare sia il contenuto parlato che l'identità dell'oratore. La precisione dell'ASR è determinata da diversi parametri, ad es. volume dell'altoparlante, rumore di fondo, attrezzatura di registrazione, ecc.
Rilevamento del tono
Un altro aspetto interessante dell'interazione umana è il tono: riconosciamo intrinsecamente il significato delle parole a seconda del tono con cui vengono pronunciate. Mentre quello che diciamo è importante, anche il modo in cui diciamo quelle parole trasmette significato.
Ad esempio, una semplice frase come "Che gioia!" potrebbe essere un'esclamazione di felicità e potrebbe anche essere inteso come sarcastico. Dipende dal tono e dallo stress.
'Cosa stai facendo?'
'Cosa stai facendo?'
Entrambe queste frasi hanno le parole esatte, ma l'accento sulle parole è diverso, cambiando l'intero significato delle frasi. Il chatbot è addestrato per identificare felicità, sarcasmo, rabbia, irritazione e altre espressioni. È qui che entra in gioco l'esperienza dei patologi e degli annotatori del linguaggio di Shaip.
Raccolta di dati audio/vocali
Quando c'è una carenza di set di dati vocali di qualità, la soluzione vocale risultante può essere piena di problemi e mancanza di affidabilità. Shaip è uno dei pochi fornitori che offre raccolte audio multilingue, trascrizioni audio e strumenti di annotazione e servizi completamente personalizzabili per il progetto.
I dati del parlato possono essere visti come uno spettro, che va dal discorso naturale da un lato al discorso innaturale dall'altro. Nel linguaggio naturale, hai l'oratore che parla in modo spontaneo. D'altra parte, il discorso innaturale suona limitato mentre l'oratore sta leggendo un copione. Infine, ai relatori viene chiesto di pronunciare parole o frasi in modo controllato nel mezzo dello spettro.
L'esperienza di Shaip si estende alla fornitura di diversi tipi di set di dati vocali in oltre 150 lingue
Discorso sceneggiato
Collezione
Discorso spontaneo
Collezione
Raccolta di espressioni / Parole di risveglio
Riconoscimento vocale automatizzato (ASR)
Transcreazione
Servizi
Text-to-speech
(STT)
Dati con script
Agli oratori viene chiesto di pronunciare parole o frasi specifiche da un copione in un formato di dati vocali con script. Questo formato di dati controllato in genere include comandi vocali in cui l'oratore legge da uno script pre-preparato.
In Shaip, forniamo un set di dati con script per sviluppare strumenti per molte pronunce e tonalità. I buoni dati sul parlato dovrebbero includere campioni di molti parlanti di diversi gruppi di accenti.
Dati spontanei
Come negli scenari del mondo reale, i dati spontanei o di conversazione sono la forma più naturale di discorso. I dati potrebbero essere campioni di conversazioni telefoniche o interviste.
Shaip fornisce un formato vocale spontaneo per sviluppare chatbot o assistenti virtuali che devono comprendere conversazioni contestuali. Pertanto, il set di dati è fondamentale per lo sviluppo di chatbot avanzati e realistici basati sull'intelligenza artificiale.
Dati sulle espressioni
Il set di dati sul parlato delle espressioni fornito da Shaip è uno dei più ricercati sul mercato. È perché le espressioni / parole sveglia attivano gli assistenti vocali e li spingono a rispondere in modo intelligente alle domande umane.
Transcreazione
La nostra competenza multilingua ci aiuta a offrire set di dati di transcreazione con ampi campioni vocali che traducono una frase da una lingua all'altra mantenendo rigorosamente la tonalità, il contesto, l'intento e lo stile.
Dati di sintesi vocale (TTS).
Forniamo campioni vocali estremamente accurati che aiutano a creare prodotti di sintesi vocale autentici e multilingue. Inoltre, forniamo file audio con le loro trascrizioni prive di rumore di fondo accuratamente annotate.
Sintesi vocale
Shaip offre servizi di sintesi vocale esclusivi convertendo il parlato registrato in testo affidabile. Poiché fa parte della tecnologia NLP ed è fondamentale per lo sviluppo di assistenti vocali avanzati, l'attenzione si concentra su parole, frasi, pronuncia e dialetti.
Personalizzazione della raccolta dei dati vocali
I set di dati vocali svolgono un ruolo cruciale nello sviluppo e nell'implementazione di modelli avanzati di IA conversazionale. Tuttavia, indipendentemente dallo scopo dello sviluppo di soluzioni vocali, l'accuratezza, l'efficienza e la qualità del prodotto finale dipendono dal tipo e dalla qualità dei suoi dati addestrati.
Alcune organizzazioni hanno un'idea chiara del tipo di dati di cui hanno bisogno. Tuttavia, la maggior parte non è pienamente consapevole delle esigenze e dei requisiti del proprio progetto. Pertanto, dobbiamo fornire loro un'idea concreta sulla raccolta dei dati audio metodologie utilizzate da Shaip.
Dati Demografici
Le lingue target e i dati demografici possono essere determinati in base al progetto. Inoltre, i dati vocali possono essere personalizzati in base alla demografia, come l'età, il titolo di studio, ecc. I paesi sono un altro fattore di personalizzazione nella raccolta dei dati di campionamento in quanto possono influenzare l'esito del progetto.
Tenendo presente la lingua e il dialetto necessari, i campioni audio per la lingua specificata vengono raccolti e personalizzati in base alla competenza richiesta: madrelingua o non madrelingua.
Dimensione della collezione
La dimensione del campione audio gioca un ruolo fondamentale nel determinare le prestazioni del progetto. Pertanto, il numero totale di intervistati dovrebbero essere presi in considerazione per la raccolta dei dati. Il numero totale di enunciati o anche le ripetizioni del discorso per partecipante o per il totale dei partecipanti.
Script di dati
Lo script è uno degli elementi più cruciali in una strategia di raccolta dati. Pertanto, è essenziale determinare lo script di dati necessario per il progetto – con script, senza script, enunciati o parole sveglia.
Formati audio
L'audio dei dati vocali gioca un ruolo fondamentale nello sviluppo di soluzioni di riconoscimento vocale e sonoro. Il qualità audio e il rumore di fondo può influire sul risultato della formazione del modello.
La raccolta dei dati vocali dovrebbe garantire formato del file, compressione, struttura del contenutoe i requisiti di pre-elaborazione possono essere personalizzati per soddisfare le esigenze del progetto.
Consegna di file audio
Un componente estremamente critico della raccolta dei dati vocali è la consegna di file audio secondo i requisiti del cliente. Di conseguenza, i servizi di segmentazione, trascrizione ed etichettatura dei dati forniti da Shaip sono tra i più ricercati dalle aziende per la loro qualità e scalabilità confrontate.
Inoltre, seguiamo anche noi convenzioni di denominazione dei file per un uso immediato e attenersi rigorosamente alle tempistiche di consegna per una rapida implementazione.
Licenza dati audio/vocale
Shaip offre set di dati vocali di qualità impareggiabile che possono essere personalizzati per soddisfare le esigenze specifiche del tuo progetto. La maggior parte dei nostri set di dati può adattarsi a qualsiasi budget e i dati sono scalabili per soddisfare tutte le esigenze di progetti futuri. Offriamo oltre 40 ore di set di dati vocali pronti all'uso in oltre 100 dialetti in oltre 50 lingue. Forniamo anche una gamma di tipi di audio, tra cui parole spontanee, monologhi, con script e sveglia. Visualizza l'intero Catalogo dati.
La nostra competenza
Lingue supportate
Storie di successo
Abbiamo lavorato con alcune delle migliori aziende e marchi e abbiamo fornito loro soluzioni di intelligenza artificiale conversazionale di prim'ordine.
Alcune delle nostre storie di successo includono,
- Abbiamo sviluppato un set di dati di riconoscimento vocale con oltre 10,000 ore di trascrizioni, conversazioni e file audio multilingue per addestrare e creare un chatbot live.
- Abbiamo creato un set di dati di alta qualità di migliaia di conversazioni di 1000 turni per conversazione utilizzato per la formazione sui chatbot assicurativi.
- Il nostro team di oltre 3000 esperti linguistici ha fornito più di 1000 ore di file audio e trascrizioni in 27 lingue native per la formazione e il test di un assistente digitale.
- Il nostro team di annotatori ed esperti linguistici ha anche raccolto e consegnato rapidamente 20,000 e più ore di espressioni in più di 27 lingue globali.
- I nostri servizi di riconoscimento vocale automatico sono uno dei più preferiti dal settore. Abbiamo fornito file audio etichettati in modo affidabile, assicurando un'attenzione specifica alla pronuncia, al tono e alle intenzioni utilizzando un'ampia gamma di trascrizioni e lessico da diversi set di altoparlanti per migliorare l'affidabilità dei modelli ASR.
Le nostre storie di successo derivano dall'impegno del nostro team a fornire sempre i migliori servizi utilizzando le ultime tecnologie ai nostri clienti. Ciò che ci rende diversi è che il nostro lavoro è supportato da annotatori esperti che forniscono set di dati imparziali e accurati di annotazioni gold standard.
Il nostro team di raccolta dati di oltre 30,000 contributori può reperire, scalare e fornire set di dati di alta qualità che aiutano nella rapida implementazione dei modelli ML. Inoltre, lavoriamo sulla più recente piattaforma basata sull'intelligenza artificiale e abbiamo la capacità di fornire soluzioni di dati vocali accelerati alle aziende molto più velocemente dei nostri concorrenti più vicini.
Conclusione
Crediamo onestamente che questa guida sia stata piena di risorse per te e che tu abbia risposto alla maggior parte delle tue domande. Tuttavia, se non sei ancora convinto di un fornitore affidabile, non cercare oltre.
Noi di Shaip siamo una delle principali società di annotazione dei dati. Abbiamo esperti del settore che comprendono i dati e le relative preoccupazioni come nessun altro. Potremmo essere i tuoi partner ideali mentre mettiamo in gioco competenze come impegno, riservatezza, flessibilità e proprietà per ogni progetto o collaborazione.
Quindi, indipendentemente dal tipo di dati per cui intendi ottenere annotazioni, potresti trovare in noi quel team di veterani per soddisfare le tue richieste e i tuoi obiettivi. Ottieni i tuoi modelli di intelligenza artificiale ottimizzati per l'apprendimento con noi.