Assistant vocal

Comment Siri et Alexa comprennent-ils ce que vous dites ?

Assistants vocaux peut-être ces voix cool, à prédominance féminine, qui répondent à vos demandes pour trouver le restaurant le plus proche ou le chemin le plus court vers le centre commercial. Cependant, ils sont plus qu'une simple voix. Il existe une technologie de reconnaissance vocale haut de gamme avec NLP, IA et synthèse vocale qui donne un sens à vos demandes vocales et agit en conséquence.

En agissant comme un pont de communication entre vous et les appareils, les assistants vocaux sont devenus l'outil que nous utilisons pour presque tous nos besoins. C'est l'outil qui écoute, prédit intelligemment nos besoins et agit au besoin. Mais comment fait-il cela ? Comment les assistants populaires comme Amazon Alexa, Apple Siri et Google Assistant nous comprendre ? Découvrons-le.

Voici quelques-uns assistant personnel à commande vocale des statistiques qui vous époustoufleront. En 2019, le nombre total d'assistants vocaux dans le monde était fixé à 2.45 milliards. Retiens ta respiration. Ce nombre devrait atteindre 8.4 milliards d'ici 2024 – plus que la population mondiale.

Qu'est-ce qu'un assistant vocal ?

Un assistant vocal est une application ou un programme qui utilise la technologie de reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel pour reconnaître la parole humaine, traduire les mots, répondre avec précision et effectuer les actions souhaitées. Les assistants vocaux ont radicalement transformé la façon dont les clients recherchent et donnent des commandes en ligne. De plus, la technologie des assistants vocaux a transformé nos appareils de tous les jours tels que les smartphones, les haut-parleurs et les appareils portables en applications intelligentes.

Points à garder à l'esprit lors de l'interaction avec les assistants numériques

Le but des assistants vocaux est de vous permettre d'interagir plus facilement avec votre appareil et d'évoquer la réponse appropriée. Cependant, lorsque cela ne se produit pas, cela peut devenir frustrant.

Avoir une conversation unilatérale n'est pas amusant, et avant qu'elle ne se transforme en cri avec une application qui ne répond pas, voici certaines choses que vous pouvez faire.

  • Gardez-le bas et donnez-lui du temps

    Regarder votre tonalité fait le travail, même lorsque vous interagissez avec des assistants vocaux basés sur l'intelligence artificielle. Au lieu de crier, disons, Accueil Google s'il ne répond pas, essayez de parler sur un ton neutre. Ensuite, laissez le temps à la machine de traiter vos commandes.

  • Créer des profils pour les utilisateurs réguliers

    Vous pouvez rendre l'assistant vocal plus intelligent en créant des profils pour ceux qui l'utilisent régulièrement, comme les membres de votre famille. Alexa d'Amazon, par exemple, peut reconnaître la voix de 6 personnes maximum.

  • Gardez les demandes simples

    Votre assistant vocal, comme Assistant Google, travaille peut-être sur une technologie de pointe, mais on ne peut certainement pas s'attendre à ce qu'il maintienne une conversation presque humaine. Lorsque l'assistant vocal est incapable de comprendre le contexte, il ne sera généralement pas en mesure de fournir une réponse précise.

  • Être disposé à clarifier les demandes

    Oui, si vous pouvez obtenir une réponse du premier coup, soyez prêt à répéter ou répondre pour clarifier. Essayez de reformuler, de simplifier ou de reformuler vos questions.

Comment les assistants vocaux (AV) sont-ils formés ?

Assistant vocal d'entraînement Développer et former un IA conversationnel nécessite beaucoup de formation pour que la machine puisse comprendre et reproduire le discours, la pensée et les réponses humaines. La formation d'un assistant vocal est un processus complexe qui découle de la collecte, de l'annotation, de la validation et des tests de la parole.

Avant d'entreprendre l'un de ces processus, il est crucial de recueillir des informations détaillées sur le projet et ses exigences spécifiques.

Recueil des exigences

Pour permettre une compréhension et une interaction presque humaines, l'ASR doit être alimenté en grandes quantités de données vocales qui répondent aux exigences spécifiques du projet. De plus, différents assistants vocaux effectuent différentes tâches, et chacun a besoin d'un type de formation spécifique.

Par exemple, un haut-parleur domestique intelligent tel que Amazon Echo conçu pour reconnaître et répondre aux instructions doit discerner les voix des autres sons tels que les mélangeurs, les aspirateurs, les tondeuses à gazon, etc. Par conséquent, le modèle doit être formé sur des données de parole simulées dans un environnement similaire.

Discutons aujourd'hui de vos besoins en matière de données de formation à l'IA conversationnelle.

Collecte de discours

La collecte de la parole est essentielle car l'assistant vocal doit être formé sur les données liées à l'industrie et à l'entreprise qu'il dessert. De plus, le données vocales devrait avoir des exemples de scénarios pertinents et l'intention du client pour s'assurer que les commandes et les plaintes sont facilement comprises.

Pour développer un assistant vocal de haute qualité destiné à vos clients, vous souhaiterez former le modèle sur des échantillons de discours des personnes représentant vos clients. Le type de données vocales que vous obtenez doit être similaire linguistiquement et démographiquement à votre groupe cible.

Vous devriez considérer,

  • Âge
  • Pays
  • Genre
  • Langue

Types de données vocales

Différents types de données vocales peuvent être utilisés en fonction des exigences et des spécifications du projet. Certains des exemples de données vocales incluent

  • Discours scénarisé

    Discours scénarisé Des données vocales contenant des questions ou des phrases pré-écrites et scénarisées sont utilisées pour former un système de réponse vocale interactif automatique. Des exemples de données vocales prédéfinies incluent : "Quel est mon solde bancaire actuel ?" ou 'Quelle est la prochaine date d'échéance pour mon paiement par carte de crédit ?'

  • Discours de dialogue

    Transcription de données audio et vocales Lors du développement d'un assistant vocal pour une application de service client, la formation du modèle sur un dialogue ou une conversation entre un client et une entreprise est essentielle. Les entreprises utilisent leur base de données d'appels d'enregistrements d'appels réels pour former les modèles. Si les enregistrements d'appels ne sont pas disponibles ou en cas de lancement de nouveaux produits, les enregistrements d'appels dans un environnement simulé peuvent être utilisés pour former le modèle.

  • Discours spontané ou non scénarisé

    Discours-Spontané Tous les clients n'utilisent pas le format scripté des questions à leurs assistants vocaux. C'est pourquoi des applications vocales spécifiques doivent être formées sur des données de parole spontanée dans lesquelles le locuteur utilise ses paroles pour converser.

    Malheureusement, il y a plus de variance de la parole et de diversité de la langue, et la formation d'un modèle sur l'identification de la parole spontanée nécessite des quantités massives de données. Pourtant, quand la technologie se souvient et s'adapte, il crée une solution vocale améliorée.

Transcription et validation des données de parole

Après avoir collecté une variété de données vocales, elles doivent être transcrites avec précision. La précision de la formation du modèle dépend de la minutie de la transcription. Une fois le premier tour de transcription effectué, il doit être validé par un autre groupe d'experts en transcription. La transcription doit inclure des pauses, des répétitions et des mots mal orthographiés.

Annotation

Après la transcription des données, vient le temps de l'annotation et du balisage.

Annotation sémantique

Une fois les données de parole transcrites et validées ; il doit être annoté. En fonction du cas d'utilisation de l'assistant vocal, des catégories doivent être définies en fonction des scénarios qu'il peut avoir à prendre en charge. Chaque phrase des données transcrites sera étiquetée dans une catégorie basée sur le sens et l'intention.

Reconnaissance d'entité nommée

Étant une étape de prétraitement des données, la reconnaissance d'entités nommées consiste à reconnaître les informations essentielles du texte transcrit et à les classer dans des catégories prédéfinies.

TNS utilise le traitement du langage naturel pour entreprendre le NER en identifiant d'abord les entités dans le texte et en les classant dans différentes catégories. Les entités peuvent être tout ce qui est constamment discuté ou mentionné dans le texte. Par exemple, il peut s'agir d'une personne, d'un lieu, d'une organisation ou d'une expression.

Humaniser l'intelligence artificielle

Les assistants vocaux font désormais partie intégrante de notre quotidien. La raison de cette augmentation phénoménale de l'adoption est qu'ils offrent une expérience client transparente à chaque étape du parcours de vente. Un client exige un robot intuitif et compréhensif, et une entreprise prospère grâce à une application qui ne ternit pas son image sur Internet.

La seule possibilité d'y parvenir serait d'humaniser un assistant vocal alimenté par l'IA. Cependant, il est difficile d'entraîner une machine à comprendre la parole humaine. Cependant, la seule solution consiste à se procurer une variété de bases de données vocales et à les annoter pour détecter avec précision les émotions humaines, les nuances de la parole et les sentiments.

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