Le guide complet de l'IA conversationnelle
Le guide ultime de l'acheteur 2023
Introduction
Non on s'arrête ces jours-ci pour demander à quand remonte la dernière fois que vous avez parlé à un chatbot ou à un assistant virtuel ? Au lieu de cela, des machines ont joué notre chanson préférée, identifiant rapidement un lieu chinois local qui livre à votre adresse et traite les demandes au milieu de la nuit – avec facilité.
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Table des matières
Le marché mondial de l'IA conversationnelle était évalué à 6.8 milliards de dollars en 2021. Il devrait atteindre 18.4 milliards de dollars par 2026 à un TCAC de 21.8 %. Initialement développé comme un animal de compagnie divertissant, IA conversationnel a connu une croissance phénoménale au fil des ans.
Bien que l'IA conversationnelle soit devenue une partie de l'écosystème numérique, il y a un manque de sensibilisation parmi les utilisateurs - 63 % des utilisateurs ignorent qu'ils utilisent déjà l'IA dans leur vie quotidienne. Cependant, le manque de compréhension n'a pas dissuadé les gens d'utiliser ces systèmes d'IA conversationnelle. Les chatbots sont probablement les exemples les plus populaires d'IA conversationnelle, et ils devraient assister à une % D'augmentation 100 en adoption au cours des 2 à 5 prochaines années.
Dans un Gartner enquête, de nombreuses entreprises ont identifié les chatbots comme la principale application d'IA utilisée par leur organisation. Et que d'ici 2022, près de 70 % des cols blancs interagiront avec des plateformes virtuelles conversationnelles pour leur travail quotidien.
Examinons les types d'IA conversationnelle et pourquoi elle prend une importance considérable dans le spectre technologique plus large.
A qui s'adresse ce guide ?
Ce guide complet s'adresse à :
- Vous tous, entrepreneurs et solopreneurs, qui traitez régulièrement d'énormes quantités de données
- IA et machine learning ou professionnels qui se lancent dans les techniques d'optimisation des processus
- Les chefs de projet qui ont l'intention de mettre en œuvre un délai de mise sur le marché plus rapide pour leurs modèles d'IA ou leurs produits basés sur l'IA
- Et les passionnés de technologie qui aiment entrer dans les détails des couches impliquées dans les processus d'IA.
Qu'est-ce que l'IA conversationnelle
Une manière programmatique et intelligente d'offrir une expérience conversationnelle pour imiter des conversations avec de vraies personnes, grâce aux technologies numériques et de télécommunication.
La source: Deloitte : IA conversationnelle à l'ère numérique
L'intelligence artificielle (IA) conversationnelle ou les chatbots ou assistants virtuels ou assistants numériques sont des technologies qui permettent aux personnes et aux ordinateurs de communiquer efficacement par le texte ou la parole. De grands volumes de données audio et textuelles sont utilisés pour former des modèles ML et NLP qui aident à imiter les conversations humaines tout en reconnaissant les modèles de parole ou de texte humains, en identifiant leur intention et leur signification dans différentes langues.
Types d'IA conversationnelle
Les IA conversationnelles offrent différents avantages aux entreprises en fonction des besoins et de la conception. Par conséquent, avant de développer un type particulier de chatbot ou d'assistant virtuel, il est essentiel de comprendre les types d'IA conversationnelle actuellement utilisés.
Le choix du modèle approprié dépend principalement de vos objectifs commerciaux. Par exemple, supposons que vous développiez un chatbot de vente au détail. Dans ce cas, vous feriez peut-être bien avec un type d'IA ou hybride puisque les chatbots doivent interagir avec les utilisateurs, identifier l'intention et fournir des conseils pour leurs achats.
D'un autre côté, si vous développez des chatbots FAQ, un algorithme basé sur des règles peut bien fonctionner. Les trois principaux types d'IA conversationnelle sont basés sur des règles, l'intelligence artificielle et les hybrides. Regardons chacun en détail.
Basé sur des règles
Aussi appelés bots d'arbre de décision, les chatbots basés sur des règles suivent une règle prédéfinie. Suivant une structure de conversation de type arbre de décision, le chatbot cartographie l'intégralité de la conversation dans un organigramme à l'aide d'une série de règles qui aident le chatbot à résoudre des problèmes spécifiques. Étant donné que les règles constituent la base des problèmes et des solutions que le chatbot connaît, il anticipe les questions et fournit des réponses prédéfinies.
La série de règles peut être simple ou compliquée. Cependant, le chatbot n'est pas équipé pour répondre aux requêtes au-delà du champ d'application des règles. Ces chatbots ne peuvent répondre qu'aux questions qui correspondent aux scénarios formés.
La formation d'un chatbot basé sur des règles est plus facile, plus rapide et plus simple à intégrer aux systèmes hérités. Cependant, ces chatbots ne peuvent pas apprendre par le biais d'interactions, ce qui limite leurs possibilités de personnalisation et de flexibilité.
IA/PNL
Comme leur nom l'indique, les chatbots IA utilisent l'apprentissage automatique et traitement du langage naturel pour comprendre le contexte et l'intention de l'utilisateur avant de répondre. Les chatbots alimentés par l'IA peuvent formuler des réponses en langage naturel même complexes en fonction des questions des utilisateurs.
Grâce à leurs capacités de compréhension de l'intention et du contexte, les chatbots IA peuvent répondre aux questions complexes des utilisateurs et personnaliser la conversation en fonction des besoins des utilisateurs.
La formation des chatbots IA peut prendre plus de temps que les chatbots basés sur des règles, mais ils fournissent des réponses hautement fiables et personnalisées une fois qu'ils sont formés.
Les chatbots IA offrent une expérience utilisateur améliorée en apprenant des interactions précédentes, en comprenant le comportement de l'utilisateur et les modèles de dessin, et en comprenant différentes langues à l'aide de compétences avancées en matière de prise de décision.
Différence entre l'IA et le chatbot basé sur des règles
| Chatbot IA/PNL | Chatbot basé sur des règles |
| Comprend et interagit avec les commandes vocales et textuelles | Comprend et interagit uniquement avec les commandes textuelles |
| Peut comprendre le contexte et interpréter l'intention d'une conversation | Peut suivre le flux de discussion prédéterminé sur lequel il a été formé |
| Conçu pour avoir des dialogues conversationnels | Conçu pour être purement de navigation |
| Fonctionne sur plusieurs interfaces telles que les blogs et les assistants virtuels | Fonctionne comme une interface de support de chat uniquement |
| Peut apprendre des interactions, des conversations | Il suit un ensemble de règles prédéfinies et doit être configuré avec de nouvelles mises à jour |
| Nécessite des tonnes de temps, de données et de ressources pour s'entraîner | Formation plus rapide et moins chère |
| Peut fournir des réponses personnalisées en fonction des interactions | Effectue des tâches prévisibles |
| Idéal pour les projets complexes nécessitant une prise de décision avancée | Idéal pour des cas d'utilisation plus simples et bien définis |
Hybride
Les chatbots hybrides utilisent des algorithmes NLP et basés sur des règles pour fournir des réponses spécifiques aux requêtes des utilisateurs à l'aide de l'algorithme basé sur des règles et utilisent NLP pour comprendre l'intention.
Au lieu d'opposer les chatbots basés sur des règles aux IA, il est plus facile de tirer le meilleur parti des deux pour offrir une expérience utilisateur améliorée. Le modèle hybride est parfait pour développer des projets basés sur des tâches et des expériences conversationnelles.
Avantages de l'IA conversationnelle
Le marché mondial des chatbots devrait passer de 190.8 millions de dollars en 2016 à 1.25 milliard de dollars d'ici 2025. Cette statistique montre à quel point les entreprises investissent massivement dans la technologie des chatbots et le marché.
L'adoption spectaculaire de cette technologie peut être attribuée au fait qu'elle est devenue avancée et intuitive et qu'elle a réduit les coûts de développement et de déploiement.
Examinons d'abord en détail les avantages importants de cette technologie innovante.
Fournit des conversations personnalisées sur plusieurs canaux
Les clients autonomes d'aujourd'hui s'attendent à un service client sans faille de la part des organisations, quelles que soient leur taille et leurs capacités. L'IA conversationnelle aide ces organisations à fournir un service client de premier ordre grâce à des conversations personnalisées sur plusieurs canaux.
Les clients peuvent profiter d'un parcours personnel fluide, même lorsqu'ils passent d'une conversation sur les réseaux sociaux à un chat en direct sur le Web.
Évoluez en toute transparence pour répondre aux volumes d'appels élevés
Une augmentation soudaine du volume d'appels est attendue, et une IA conversationnelle peut aider les équipes du service client à gérer ces pics. Une IA conversationnelle peut séparer les interactions en fonction de l'intention, des exigences, de l'historique des appels passés, des sentiments et des émotions du client. Un chatbot peut aider à catégoriser les appels de faible valeur des appels de grande valeur, acheminer les appels de faible valeur vers des assistants virtuels et s'assurer que les agents en direct traitent les appels les plus critiques.
Les chatbots peuvent aider les entreprises à réduire l'interaction et le temps de réponse des demandes de service client. En réduisant considérablement le temps consacré aux appels d'assistance, il est prévu que d'ici 2023, les entreprises pourront économiser plus de 2.5 milliards de dollars d'heures dans les secteurs de la distribution, de la banque et de la santé.
Améliorez le service client
L'expérience client est devenue l'un des plus grands différenciateurs des marques. Il n'est donc pas étonnant que les marques se bousculent pour offrir une expérience mémorable aux utilisateurs. L'IA conversationnelle aide les marques à offrir une expérience positive.
En plus des conversations personnalisées, les clients bénéficient également de réponses instantanées et crédibles à leurs requêtes à tout moment. Les entreprises peuvent développer des réponses centrées sur le client aux requêtes des utilisateurs en utilisant la technologie de reconnaissance vocale. Les chatbots peuvent aider en analysant les sentiments, les émotions et les intentions, en réduisant l'assistance des agents en direct et en augmentant la résolution du premier contact.
Aide au marketing et à la vente
Commercialiser une marque auprès d'un public est une tâche difficile. Pourtant, les entreprises utilisent l'IA conversationnelle pour créer une identité unique pour les marques et développer un avantage concurrentiel sur le marché. Les entreprises proposent également des techniques de marketing et de conversion ciblées.
Lorsque vous intégrez un chatbot basé sur l'IA au mix marketing, vous pouvez développer un profil d'acheteur complet, accéder à leurs préférences d'achat et concevoir un contenu personnalisé adapté à leurs besoins.
Automatiser le service client (économie de coûts)
Un autre avantage de l'utilisation des chatbots est la rentabilité. D'ici 2022, il a été prédit que les chatbots pourraient aider les entreprises à réduire leurs coûts en $ 8 milliards par an. Les entreprises peuvent développer des chatbots pour traiter des requêtes plus simples et plus complexes au lieu de former en permanence des groupes d'agents du service client pour répondre aux besoins changeants des clients. Bien que les coûts de mise en œuvre initiaux puissent être élevés, les avantages l'emportent sur tout contretemps de mise en œuvre.
Atténuer les défis communs liés aux données dans l'IA conversationnelle
L'IA conversationnelle transforme de manière dynamique la communication homme-ordinateur. Et de nombreuses entreprises souhaitent développer des outils et des applications avancés d'IA conversationnelle qui peuvent modifier la façon dont les affaires sont menées. Cependant, avant de développer un chatbot qui peut faciliter une meilleure communication entre vous et vos clients, vous devez examiner les nombreux pièges de développement auxquels vous pourriez être confronté.
Diversité linguistique
Développer un assistant de chat qui peut répondre à plusieurs langues est un défi. De plus, la grande diversité des langues mondiales rend difficile le développement d'un chatbot qui fournit de manière transparente un service client à tous les clients.
En 2022, environ 1.5 milliard personnes parlaient anglais dans le monde, suivi du chinois mandarin avec 1.1 milliard de locuteurs. Bien que l'anglais soit la langue étrangère la plus parlée et la plus étudiée dans le monde, seulement environ 20 % de la population mondiale le parle. Cela fait que le reste de la population mondiale - 80% - parle des langues autres que l'anglais. Ainsi, lors du développement d'un chatbot, vous devez également tenir compte de la diversité linguistique.
Variabilité linguistique
Les êtres humains parlent des langues différentes et la même langue différemment. Malheureusement, il est encore impossible pour une machine de comprendre pleinement la variabilité de la langue parlée, en tenant compte des émotions, des dialectes, de la prononciation, des accents et des nuances.
Nos mots et notre choix de langue se reflètent également dans la façon dont nous tapons. On peut s'attendre à ce qu'une machine comprenne et apprécie la variabilité du langage uniquement lorsqu'un groupe d'annotateurs l'entraîne sur divers ensembles de données vocales.
Dynamisme dans la parole
Un autre majeur défi dans le développement d'une IA conversationnelle apporte le dynamisme de la parole dans la mêlée. Par exemple, nous utilisons plusieurs remplissages, pauses, fragments de phrases et sons indéchiffrables lorsque nous parlons. De plus, la parole est beaucoup plus complexe que le mot écrit puisque nous ne faisons généralement pas de pause entre chaque mot et n'accentuons pas la bonne syllabe.
Lorsque nous écoutons les autres, nous avons tendance à déduire l'intention et le sens de leur conversation en utilisant notre vie d'expériences. En conséquence, nous contextualisons et comprenons leurs mots même lorsqu'ils sont ambigus. Cependant, une machine est incapable de cette qualité.
Données bruyantes
Les données bruyantes ou le bruit de fond sont des données qui n'apportent aucune valeur aux conversations, telles que les sonnettes de porte, les chiens, les enfants et d'autres bruits de fond. Par conséquent, il est essentiel de frotter ou de filtrer fichiers audio de ces sons et entraîner le système d'IA pour identifier les sons qui comptent et ceux qui ne le sont pas.
Avantages et inconvénients des différents types de données vocales
Construire un système de reconnaissance vocale alimenté par l'IA ou un l'IA conversationnelle nécessite des tonnes d'ensembles de données d'entraînement et de test. Cependant, avoir accès à de tels ensembles de données de qualité - fiables et répondant aux besoins spécifiques de votre projet - n'est pas facile. Pourtant, il existe des options disponibles pour les entreprises à la recherche d'ensembles de données de formation, et chaque option présente des avantages et des inconvénients.
Si vous recherchez un type d'ensemble de données générique, vous disposez de nombreuses options de discours public. Cependant, pour quelque chose de plus spécifique et pertinent par rapport aux exigences de votre projet, vous devrez peut-être le collecter et le personnaliser vous-même.
Données vocales exclusives
Le premier endroit à regarder serait les données exclusives de votre entreprise. Cependant, puisque vous avez le droit et le consentement légaux d'utiliser les données vocales de vos clients, vous pourriez être en mesure d'utiliser cet ensemble de données massif pour former et tester vos projets.
Avantages:
- Pas de frais de collecte de données de formation supplémentaires
- Les données de formation sont probablement pertinentes pour votre entreprise
- Les données vocales ont également une acoustique de fond environnementale naturelle, des utilisateurs dynamiques et des appareils.
Inconvénients:
- L'utilisation de telles données peut vous coûter une tonne d'argent en autorisation d'enregistrement et d'utilisation.
- Les données vocales peuvent avoir des limites linguistiques, démographiques ou de clientèle
- Les données peuvent être gratuites, mais vous paierez toujours pour le traitement, la transcription, le balisage, etc.
Ensembles de données publics
Les ensembles de données de discours publics sont une autre option si vous n'avez pas l'intention d'utiliser les vôtres. Ces ensembles de données font partie du domaine public et pourraient être rassemblés pour des projets open source.
Avantages:
- Les ensembles de données publics sont gratuits et idéaux pour les projets à petit budget
- Ils sont disponibles en téléchargement immédiat
- Les ensembles de données publics sont disponibles dans une variété d'ensembles d'échantillons scénarisés et non scénarisés.
Inconvénients:
- Les coûts de traitement et d'assurance qualité pourraient être élevés
- La qualité des ensembles de données sur la parole en public varie considérablement
- Les échantillons de discours proposés sont généralement génériques, ce qui les rend inadaptés au développement de projets de discours spécifiques
- Les ensembles de données sont généralement biaisés vers la langue anglaise
Ensembles de données pré-emballés/prêts à l'emploi
Explorer des ensembles de données pré-emballés est une autre option si les données publiques ou propriétaires collecte de données vocales ne correspond pas à vos besoins.
Le fournisseur a collecté des ensembles de données vocales pré-emballés dans le but spécifique de revendre aux clients. Ce type d'ensemble de données pourrait être utilisé pour développer des applications génériques ou à des fins spécifiques.
Avantages:
- Vous pourriez avoir accès à un ensemble de données qui répond à vos besoins spécifiques en matière de données vocales
- Il est plus abordable d'utiliser un jeu de données pré-packagé que de collecter le vôtre
- Vous pourrez peut-être accéder rapidement à l'ensemble de données
Inconvénients:
- Étant donné que l'ensemble de données est pré-packagé, il n'est pas personnalisé en fonction des besoins de votre projet.
- De plus, l'ensemble de données n'est pas unique à votre entreprise car toute autre entreprise peut l'acheter.
Choisissez des ensembles de données collectés personnalisés
Lors de la création d'une application vocale, vous auriez besoin d'un ensemble de données d'entraînement qui réponde à toutes vos exigences spécifiques. Cependant, il est très peu probable que vous ayez accès à un jeu de données pré-packagé qui réponde aux exigences uniques de votre projet. La seule option disponible serait de créer votre ensemble de données ou de se procurer l'ensemble de données par l'intermédiaire de fournisseurs de solutions tiers.
Les ensembles de données pour vos besoins de formation et de test sont entièrement personnalisables. Vous pouvez inclure le dynamisme de la langue, la variété des données vocales et l'accès à divers participants. De plus, l'ensemble de données peut être mis à l'échelle pour répondre aux exigences de votre projet dans les délais.
Avantages:
- Les ensembles de données sont collectés pour votre cas d'utilisation spécifique. Le risque que les algorithmes d'IA s'écartent des résultats escomptés est minimisé.
- Contrôlez et réduisez les biais dans les données d'IA
Inconvénients:
- Les ensembles de données peuvent être coûteux et chronophages ; cependant, les avantages l'emportent toujours sur les coûts.
Cas d'utilisation de l'IA conversationnelle
Le monde des possibilités pour la reconnaissance des données vocales et les applications vocales est immense, et elles sont utilisées dans plusieurs industries pour une pléthore d'applications.
Appareils/appareils domestiques intelligents
Dans le Voice Consumer Index 2021, il a été signalé que près de 66 % des utilisateurs des États-Unis, du Royaume-Uni et d'Allemagne interagissaient avec des haut-parleurs intelligents, et 31 % utilisaient quotidiennement une forme de technologie vocale. De plus, les appareils intelligents tels que les téléviseurs, les lumières, les systèmes de sécurité et autres répondent aux commandes vocales grâce à la technologie de reconnaissance vocale.
Application de recherche vocale
La recherche vocale est l'une des applications les plus courantes du développement de l'IA conversationnelle. Environ 20 % de toutes les recherches effectuées sur Google proviennent de sa technologie d'assistant vocal. 74 % des répondants à une enquête ont déclaré avoir utilisé la recherche vocale au cours du mois dernier.
Les consommateurs comptent de plus en plus sur la recherche vocale pour leurs achats, le support client, la localisation d'entreprises ou d'adresses et la conduite de demandes de renseignements.
Service à la clientèle
Le support client est l'un des cas d'utilisation les plus importants de la technologie de reconnaissance vocale, car il contribue à améliorer l'expérience d'achat des clients de manière abordable et efficace.
Santé
Les derniers développements des produits d'IA conversationnelle présentent un avantage significatif pour les soins de santé. Il est largement utilisé par les médecins et autres professionnels de la santé pour capturer des notes vocales, améliorer le diagnostic, fournir des consultations et maintenir la communication patient-médecin.
Applications de sécurité
La reconnaissance vocale voit un autre cas d'utilisation sous la forme d'applications de sécurité où le logiciel détermine les caractéristiques vocales uniques des individus. Il permet l'entrée ou l'accès aux applications ou aux locaux en fonction de la correspondance vocale. La biométrie vocale élimine le vol d'identité, la duplication des informations d'identification et l'utilisation abusive des données.
Commandes vocales du véhicule
Les véhicules, principalement des voitures, sont équipés d'un logiciel de reconnaissance vocale qui répond aux commandes vocales qui améliorent la sécurité des véhicules. Ces outils d'intelligence artificielle conversationnelle acceptent des commandes simples telles que régler le volume, passer des appels et sélectionner des stations de radio.
Infodivertissement embarqué
L'efficacité et la précision d'un tableau de bord de voiture à commande vocale dépendent de la façon dont il a été formé pour entendre la voix de l'utilisateur dans autant d'environnements bruyants que possible. Le système vocal du tableau de bord de la voiture doit être en mesure de déterminer avec précision la voix du conducteur et de répondre aux instructions par le biais de bruits de fond inconnus tels que les bruits de la circulation, la pluie, le tonnerre, les voix des autres passagers, etc.
Haut-parleur intelligent pour la maison
Les assistants vocaux doivent être formés de manière approfondie sur plusieurs ensembles de données vocales pour identifier l'orateur et comprendre les instructions en distinguant la voix de l'orateur des bruits de fond tels que le mélangeur de cuisine, les enfants qui jouent, la faible circulation ou une tondeuse à gazon. Il est important de former le modèle sur des ensembles de données qui ont simulé de tels environnements acoustiques pour de meilleures performances.
Le modèle doit également être capable de déterminer les remplissages de mots ou les pauses et d'autres sons tels que la toux pour déterminer les mots réels. Enfin, il est crucial de coupler le modèle linguistique avec le modèle acoustique afin que le système puisse convertir les mots et les sons en phrases significatives.
Industries utilisant l'IA conversationnelle
Actuellement, l'IA conversationnelle est principalement utilisée comme chatbots. Cependant, plusieurs industries mettent en œuvre cette technologie pour obtenir d'énormes avantages. Certaines des industries utilisant l'IA conversationnelle sont :
Santé
L'IA conversationnelle a un impact énorme sur le secteur de la santé. L'IA conversationnelle s'est avérée bénéfique pour les patients, les médecins, le personnel, les infirmières et les autres membres du personnel médical.
Certains des avantages sont
- Engagement des patients dans la phase post-traitement
- Chatbots de prise de rendez-vous
- Répondre aux questions fréquemment posées et aux demandes générales
- Évaluation des symptômes
- Identifier les patients en soins intensifs
- Escalade des cas d'urgence
Ecommerce
L'IA conversationnelle aide les entreprises de commerce électronique à interagir avec leurs clients, à fournir des recommandations personnalisées et à vendre des produits.
L'industrie du commerce électronique tire pleinement parti des avantages de cette technologie de pointe.
- Collecte d'informations sur les clients
- Fournir des informations et des recommandations pertinentes sur les produits
- Améliorer la satisfaction client
- Aide aux commandes et aux retours
- Répondre aux FAQ
- Produits de vente croisée et de vente incitative
Services bancaires
Le secteur bancaire déploie des outils d'IA conversationnelle pour améliorer les interactions avec les clients, traiter les demandes en temps réel et offrir une expérience client simplifiée et unifiée sur plusieurs canaux.
- Permettre aux clients de consulter leurs soldes en temps réel
- Aide aux dépôts
- Aider à la déclaration des impôts et à la demande de prêts
- Simplifiez le processus bancaire en envoyant des rappels de factures, des notifications et des alertes
Assurance
À l'instar du secteur bancaire, le secteur de l'assurance est également piloté par le numérique grâce à l'IA conversationnelle et en récolte les bénéfices. Par exemple, l'IA conversationnelle aide le secteur de l'assurance à fournir des moyens plus rapides et plus fiables de résoudre les conflits et les réclamations.
- Fournir des recommandations politiques
- Règlements de sinistres plus rapides
- Éliminer les temps d'attente
- Recueillir les commentaires et avis des clients
- Sensibiliser les clients aux politiques
- Gérez les réclamations et les renouvellements plus rapidement
Offrande Shaip
Lorsqu'il s'agit de fournir des ensembles de données fiables et de qualité pour le développement d'applications vocales d'interaction homme-machine avancées, Shaip a été le leader du marché avec ses déploiements réussis. Cependant, avec une pénurie aiguë de chatbots et d'assistants vocaux, les entreprises recherchent de plus en plus les services de Shaip - le leader du marché - pour fournir des ensembles de données personnalisés, précis et de qualité pour la formation et les tests pour les projets d'IA.
Chez Shaip, nous vous proposons un large éventail d'ensembles de données audio diversifiés pour le traitement du langage naturel (NLP) qui imitent les conversations avec de vraies personnes pour donner vie à votre intelligence artificielle (IA). Grâce à notre compréhension approfondie de la plate-forme d'IA conversationnelle multilingue, nous vous aidons à créer des modèles vocaux activés par l'IA, avec la plus grande précision avec des ensembles de données structurés dans plusieurs langues du monde entier. Nous proposons des services de collecte audio multilingue, de transcription audio et d'annotation audio en fonction de vos besoins, tout en personnalisant entièrement l'intention, les énoncés et la distribution démographique souhaités.
En combinant le traitement du langage naturel, nous pouvons fournir des expériences personnalisées en aidant à développer des applications vocales précises qui imitent efficacement les conversations humaines. Nous utilisons une multitude de technologies haut de gamme pour offrir une expérience client de haute qualité. La PNL apprend aux machines à interpréter les langages humains et à interagir avec les humains.
Transcription audio
Shaip est l'un des principaux fournisseurs de services de transcription audio offrant une variété de fichiers vocaux/audio pour tous les types de projets. De plus, Shaip propose un service de transcription 100% généré par l'homme pour convertir des fichiers audio et vidéo - Interviews, Séminaires, Conférences, Podcasts, etc. en texte facilement lisible.
Étiquetage de la parole
Shaip offre une vaste services d'étiquetage de la parole en séparant habilement les sons et la parole dans un fichier audio et en étiquetant chaque fichier. En séparant avec précision les sons audio similaires et en les annotant,
Diarisation du haut-parleur
L'expertise de Shaip s'étend à l'offre d'excellentes solutions de diarisation des haut-parleurs en segmentant l'enregistrement audio en fonction de leur source. De plus, les limites des haut-parleurs sont identifiées et classées avec précision, telles que le haut-parleur 1, le haut-parleur 2, la musique, le bruit de fond, les sons des véhicules, le silence, etc., pour déterminer le nombre de haut-parleurs.
Classification audio
L'annotation commence par classer les fichiers audio dans des catégories prédéterminées. Les catégories dépendent principalement des exigences du projet et incluent généralement l'intention de l'utilisateur, la langue, la segmentation sémantique, le bruit de fond, le nombre total de locuteurs, etc.
Collection d'énoncés en langage naturel / Mots d'éveil
Il est difficile de prédire que le client choisira toujours des mots similaires lorsqu'il posera une question ou lancera une requête. Par exemple, "Où est le restaurant le plus proche ?" « Trouver des restaurants à proximité » ou « Y a-t-il un restaurant à proximité ? »
Les trois énoncés ont la même intention mais sont formulés différemment. Grâce à la permutation et à la combinaison, les spécialistes experts en IA conversationnelle de Shaip identifieront toutes les combinaisons possibles pour articuler la même demande. Shaip collecte et annote des énoncés et des mots d'éveil, en se concentrant sur la sémantique, le contexte, le ton, la diction, le timing, le stress et les dialectes.
Services de données audio multilingues
Multilingues services de données audio sont une autre offre hautement préférée de Shaip, car nous avons une équipe de collecteurs de données qui collecte des données audio dans plus de 150 langues et dialectes à travers le monde.
Détection d'intention
Les interactions et les communications humaines sont souvent plus compliquées que nous ne le pensons. Et cette complication innée rend difficile l'entraînement d'un modèle ML pour comprendre avec précision la parole humaine.
De plus, différentes personnes du même groupe démographique ou de groupes démographiques différents peuvent exprimer différemment la même intention ou le même sentiment. Ainsi, le système de reconnaissance vocale doit être formé pour reconnaître l'intention commune, quel que soit le groupe démographique.
Pour vous assurer que vous pouvez former et développer un modèle ML de premier ordre, nos orthophonistes fournissent des ensembles de données étendus et variés pour aider le système à identifier les différentes façons dont les êtres humains expriment la même intention.
Classification d'intention
Semblable à l'identification de la même intention de différentes personnes, vos chatbots doivent également être formés pour classer les commentaires des clients dans différentes catégories - prédéterminées par vous. Chaque chatbot ou assistant virtuel est conçu et développé dans un but précis. Shaip peut classer l'intention de l'utilisateur dans des catégories prédéfinies selon les besoins.
Reconnaissance vocale automatique ou ASR
La reconnaissance vocale » fait référence à la conversion de mots prononcés en texte ; cependant, la reconnaissance vocale et l'identification du locuteur visent à identifier à la fois le contenu parlé et l'identité du locuteur. La précision de l'ASR est déterminée par différents paramètres, à savoir le volume du haut-parleur, le bruit de fond, l'équipement d'enregistrement, etc.
Détection de tonalité
Une autre facette intéressante de l'interaction humaine est le ton - nous reconnaissons intrinsèquement le sens des mots en fonction du ton avec lequel ils sont prononcés. Bien que ce que nous disons soit important, la façon dont nous prononçons ces mots a également un sens.
Par exemple, une phrase simple telle que "What Joy!" pourrait être une exclamation de bonheur et pourrait aussi être destinée à être sarcastique. Cela dépend du ton et du stress.
'Que fais-tu?'
'Que fais-tu?'
Ces deux phrases ont les mots exacts, mais l'accent mis sur les mots est différent, ce qui change tout le sens des phrases. Le chatbot est formé pour identifier le bonheur, le sarcasme, la colère, l'irritation et d'autres expressions. C'est là que l'expertise des orthophonistes et des annotateurs de Shaip entre en jeu.
Collecte de données audio / vocales
En cas de pénurie d'ensembles de données vocales de qualité, la solution vocale résultante peut être truffée de problèmes et manquer de fiabilité. Shaip est l'un des rares fournisseurs à proposer des collections audio multilingues, une transcription audio et outils d'annotation et des services entièrement personnalisables pour le projet.
Les données vocales peuvent être considérées comme un spectre, allant de la parole naturelle d'un côté à la parole non naturelle de l'autre. Dans le discours naturel, vous avez le locuteur qui parle d'une manière conversationnelle spontanée. D'autre part, les sons non naturels de la parole sont limités lorsque l'orateur lit un script. Enfin, les locuteurs sont invités à prononcer des mots ou des phrases de manière contrôlée au milieu du spectre.
L'expertise de Shaip s'étend à la fourniture de différents types d'ensembles de données vocales dans plus de 150 langues
Discours scénarisé
Type de propriété
Discours spontané
Type de propriété
Collecte d'énoncés / Mots d'éveil
Reconnaissance vocale automatisée (ASR)
Transcréation
Services
Text-to-speech
(TTS)
Données scriptées
Les locuteurs sont invités à prononcer des mots ou des phrases spécifiques à partir d'un script dans un format de données vocales scénarisées. Ce format de données contrôlé comprend généralement des commandes vocales où l'orateur lit à partir d'un script pré-préparé.
Chez Shaip, nous fournissons un ensemble de données scénarisées pour développer des outils pour de nombreuses prononciations et tonalités. De bonnes données de parole doivent inclure des échantillons de nombreux locuteurs de différents groupes d'accents.
Données spontanées
Comme dans les scénarios du monde réel, les données spontanées ou conversationnelles sont la forme de discours la plus naturelle. Les données peuvent être des échantillons de conversations téléphoniques ou d'entretiens.
Shaip fournit un format de parole spontanée pour développer des chatbots ou des assistants virtuels qui ont besoin de comprendre les conversations contextuelles. Par conséquent, l'ensemble de données est crucial pour développer des chatbots avancés et réalistes basés sur l'IA.
Données sur les énoncés
L'ensemble de données vocales d'énoncés fourni par Shaip est l'un des plus recherchés sur le marché. C'est parce que les énoncés/mots de réveil déclenchent les assistants vocaux et les incitent à répondre intelligemment aux requêtes humaines.
Transcréation
Notre maîtrise multilingue nous aide à proposer des ensembles de données de transcréation avec de nombreux échantillons de voix traduisant une phrase d'une langue à une autre tout en conservant strictement la tonalité, le contexte, l'intention et le style.
Données de synthèse vocale (TTS)
Nous fournissons des échantillons de parole très précis qui aident à créer des produits de synthèse vocale authentiques et multilingues. De plus, nous fournissons des fichiers audio avec leurs transcriptions annotées avec précision et sans bruit de fond.
Parole-texte
Shaip offre des services exclusifs de synthèse vocale en convertissant la parole enregistrée en texte fiable. Puisqu'il fait partie de la technologie NLP et qu'il est essentiel au développement d'assistants vocaux avancés, l'accent est mis sur les mots, les phrases, la prononciation et les dialectes.
Personnalisation de la collecte de données vocales
Les ensembles de données vocales jouent un rôle crucial dans le développement et le déploiement de modèles avancés d'IA conversationnelle. Cependant, quel que soit l'objectif du développement de solutions vocales, la précision, l'efficacité et la qualité du produit final dépendent du type et de la qualité de ses données formées.
Certaines organisations ont une idée précise du type de données dont elles ont besoin. Cependant, la plupart ne sont pas pleinement conscients des besoins et des exigences de leur projet. Par conséquent, nous devons leur fournir une idée concrète de la collecte de données audio méthodologies utilisées par Shaip.
Démographie
Les langues cibles et les données démographiques peuvent être déterminées en fonction du projet. De plus, les données vocales peuvent être personnalisées en fonction de la démographie, comme l'âge, le niveau d'études, etc. Les pays sont un autre facteur de personnalisation dans la collecte de données d'échantillonnage car ils peuvent influencer les résultats du projet.
Avec la langue et le dialecte nécessaires à l'esprit, des échantillons audio pour la langue spécifiée sont collectés et personnalisés en fonction de la compétence requise - locuteurs natifs ou non natifs.
Taille de la collection
La taille de l'échantillon audio joue un rôle essentiel dans la détermination des performances du projet. Par conséquent, le nombre total de répondants doit être pris en compte pour la collecte de données. La nombre total d'énoncés ou les répétitions de discours par participant ou par participant total doivent également être prises en compte.
Scénario de données
Le script est l'un des éléments les plus cruciaux d'une stratégie de collecte de données. Par conséquent, il est essentiel de déterminer le script de données nécessaire au projet - scénarisés, non scénarisés, énoncés ou mots de réveil.
Formats Audio
L'audio des données vocales joue un rôle essentiel dans le développement de solutions de reconnaissance vocale et sonore. La qualité audio et le bruit de fond peut avoir un impact sur le résultat de la formation du modèle.
La collecte de données sur la parole doit garantir format de fichier, compression, structure du contenu, et les exigences de prétraitement peuvent être personnalisées pour répondre aux exigences du projet.
Livraison de fichiers audio
Un élément très critique de la collecte de données vocales est la livraison de fichiers audio selon les exigences du client. En conséquence, les services de segmentation, de transcription et d'étiquetage des données fournis par Shaip sont parmi les plus recherchés par les entreprises pour leur qualité et leur évolutivité.
De plus, nous suivons également conventions de nommage des fichiers pour une utilisation immédiate et respecter scrupuleusement les délais de livraison pour un déploiement rapide.
Licence de données audio / vocales
Shaip propose des ensembles de données vocales de qualité inégalée qui peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques de votre projet. La plupart de nos ensembles de données peuvent s'adapter à tous les budgets, et les données sont évolutives pour répondre à toutes les demandes de projets futurs. Nous proposons plus de 40 100 heures d'ensembles de données vocales prêts à l'emploi dans plus de 50 dialectes dans plus de XNUMX langues. Nous fournissons également une gamme de types audio, y compris des mots spontanés, monologues, scénarisés et d'éveil. Voir l'intégralité Catalogue de données.
Notre expertise
Langues Utilisées
Success Stories
Nous avons travaillé avec certaines des plus grandes entreprises et marques et leur avons fourni des solutions d'IA conversationnelles de premier ordre.
Certaines de nos réussites incluent,
- Nous avions développé un ensemble de données de reconnaissance vocale avec plus de 10,000 XNUMX heures de transcriptions multilingues, de conversations et de fichiers audio pour former et créer un chatbot en direct.
- Nous avons construit un ensemble de données de haute qualité de milliers de conversations de 1000 tours par conversation utilisées pour la formation des chatbots d'assurance.
- Notre équipe de plus de 3000 experts linguistiques a fourni plus de 1000 heures de fichiers audio et de transcriptions dans 27 langues maternelles pour former et tester un assistant numérique.
- Notre équipe d'annotateurs et d'experts linguistiques a également collecté et livré rapidement 20,000 27 heures et plus d'énoncés dans plus de XNUMX langues mondiales.
- Nos services de reconnaissance automatique de la parole sont parmi les plus appréciés de l'industrie. Nous avons fourni des fichiers audio étiquetés de manière fiable, en accordant une attention particulière à la prononciation, au ton et à l'intention en utilisant une large gamme de transcriptions et de lexique de divers ensembles de haut-parleurs pour améliorer la fiabilité des modèles ASR.
Nos réussites découlent de l'engagement de notre équipe à toujours fournir les meilleurs services en utilisant les dernières technologies à nos clients. Ce qui nous différencie, c'est que notre travail est soutenu par des annotateurs experts qui fournissent des ensembles de données impartiaux et précis d'annotations de référence.
Notre équipe de collecte de données composée de plus de 30,000 XNUMX contributeurs peut rechercher, mettre à l'échelle et fournir des ensembles de données de haute qualité qui facilitent le déploiement rapide de modèles ML. De plus, nous travaillons sur la dernière plate-forme basée sur l'IA et avons la capacité de fournir des solutions de données vocales accélérées aux entreprises beaucoup plus rapidement que nos concurrents les plus proches.
Conclusion
Nous pensons sincèrement que ce guide a été ingénieux pour vous et que vous avez répondu à la plupart de vos questions. Cependant, si vous n'êtes toujours pas convaincu par un fournisseur fiable, ne cherchez pas plus loin.
Chez Shaip, nous sommes une société d'annotation de données de premier plan. Nous avons des experts dans le domaine qui comprennent les données et leurs préoccupations connexes comme nul autre. Nous pourrions être vos partenaires idéaux car nous mettons à votre disposition des compétences telles que l'engagement, la confidentialité, la flexibilité et l'appropriation de chaque projet ou collaboration.
Ainsi, quel que soit le type de données pour lesquelles vous souhaitez obtenir des annotations, vous pourriez trouver cette équipe de vétérans en nous pour répondre à vos demandes et à vos objectifs. Optimisez vos modèles d'IA pour apprendre avec nous.