Sesli asistanlar en yakın restoranı veya alışveriş merkezine giden en kısa yolu bulma isteklerinize yanıt veren bu havalı, ağırlıklı olarak kadın sesleri olabilir. Ancak, onlar sadece bir sesten daha fazlasıdır. Ses isteklerinizi anlamlandıran ve buna göre hareket eden NLP, AI ve konuşma sentezine sahip üst düzey bir ses tanıma teknolojisi vardır.
Sesli asistanlar, cihazlarla aranızda bir iletişim köprüsü görevi görerek hemen hemen tüm ihtiyaçlarımız için kullandığımız araç haline geldi. Dinleyen, ihtiyaçlarımızı akıllıca tahmin eden ve gerektiğinde harekete geçen bir araçtır. Ama bunu nasıl yapıyor? Amazon gibi popüler asistanlar nasıl Alexa, Apple Siri ve Google Asistan bizi anlıyor musun? Hadi bulalım.
Burda biraz var ses kontrollü kişisel asistan aklınızı başınızdan alacak istatistikler. 2019'da dünya genelindeki toplam sesli asistan sayısı şu şekilde sabitlendi: 2.45 milyar. Nefesini tut. Bu sayının ulaşacağı tahmin ediliyor 8.4 milyar 2024'e kadar - dünya nüfusundan daha fazla.
Sesli Asistan nedir?
Sesli asistan, insan konuşmasını tanımak, kelimeleri çevirmek, doğru yanıt vermek ve istenen eylemleri gerçekleştirmek için ses tanıma teknolojisini ve doğal dil işlemeyi kullanan bir uygulama veya programdır. Sesli asistanlar, müşterilerin arama yapma ve çevrimiçi komut verme şeklini önemli ölçüde değiştirdi. Ayrıca sesli asistan teknolojisi, akıllı telefonlar, hoparlörler ve giyilebilir cihazlar gibi günlük cihazlarımızı akıllı uygulamalara dönüştürdü.
Dijital asistanlarla etkileşim kurarken akılda tutulması gereken noktalar
Sesli yardımcıların amacı, cihazınızla etkileşim kurmanızı kolaylaştırmak ve uygun yanıtı vermektir. Ancak, bu olmadığında, sinir bozucu olabilir.
Tek taraflı bir konuşma yapmak eğlenceli değildir ve yanıt vermeyen bir uygulama ile bir bağırma maçına dönüşmeden önce yapabileceğiniz bazı şeyler var.
Yerinde tut ve zaman ver
Yapay zeka destekli sesli asistanlarla etkileşim halindeyken bile tonunuzu izlemek işi halleder. Bağırmak yerine şunu söyleyin: Google Ana Sayfası yanıt vermediğinde, nötr bir tonda konuşmayı deneyin. Ardından, makinenin komutlarınızı işlemesi için zaman tanıyın.
Normal kullanıcılar için profiller oluşturun
Aile üyeleriniz gibi düzenli olarak kullananlar için profiller oluşturarak sesli asistanı daha akıllı hale getirebilirsiniz. Amazon Alexa, örneğin, 6 kişiye kadar sesini tanıyabilir.
İstekleri basit tutun
Ses yardımcınız, örneğin Google Yardımcısı, ileri teknoloji üzerinde çalışıyor olabilir, ancak neredeyse insan benzeri bir sohbeti sürdürmesi kesinlikle beklenemez. Sesli asistan bağlamı anlayamadığında, genellikle doğru bir yanıt bulamaz.
İstekleri netleştirmeye istekli olun
Evet, ilk seferde bir yanıt alabilirseniz, tekrar etmeye hazır olun veya açıklığa kavuşturmak için cevap ver. Sorularınızı yeniden ifade etmeyi, basitleştirmeyi veya yeniden ifade etmeyi deneyin.
Sesli Asistanlar (VA'lar) nasıl eğitilir?
Gelişmekte olan ve konuşmalı bir yapay zeka modelinin eğitimi makinenin insan konuşmasını, düşüncesini ve tepkilerini anlayıp kopyalayabilmesi için çok fazla eğitim gerektirir. Bir sesli asistanın eğitimi, konuşma toplama, ek açıklama, doğrulama ve testten kaynaklanan karmaşık bir süreçtir.
Bu süreçlerden herhangi birini üstlenmeden önce, proje ve özel gereksinimleri hakkında kapsamlı bilgi toplamak çok önemlidir.
Şartlı toplanma
Neredeyse insan benzeri bir anlama ve etkileşim sağlamak için, ASR'nin belirli proje gereksinimlerine hitap eden büyük miktarlarda konuşma verisi ile beslenmesi gerekir. Ayrıca, farklı sesli asistanlar farklı görevler gerçekleştirir ve her birinin belirli bir eğitim türüne ihtiyacı vardır.
Örneğin, bir akıllı ev hoparlörü Amazon Echo Talimatları tanımak ve bunlara yanıt vermek üzere tasarlanmış, sesleri karıştırıcılar, elektrikli süpürgeler, çim biçme makineleri ve daha fazlası gibi diğer seslerden ayırt etmelidir. Bu nedenle model, benzer bir ortamda simüle edilen konuşma verileri üzerinde eğitilmelidir.
konuşma koleksiyonu
Sesli asistanın hizmet verdiği sektör ve işle ilgili veriler konusunda eğitilmesi gerektiği için konuşma toplama çok önemlidir. ek olarak konuşma verileri komutların ve şikayetlerin kolayca anlaşılmasını sağlamak için ilgili senaryo örneklerine ve müşteri niyetine sahip olmalıdır.
Müşterilerinize hizmet veren yüksek kaliteli bir sesli asistan geliştirmek için, modeli müşterilerinizi temsil eden kişilerin konuşma örnekleri üzerinde eğitmek istersiniz. Tedarik ettiğiniz konuşma verilerinin türü dilbilimsel ve demografik olarak hedef kitlenize benzer olmalıdır.
Düşünmelisiniz,
- Yaş
- Ülke
- Cinsiyet
- Dil
Konuşma Verisi Türleri
Proje gereksinimlerine ve özelliklerine göre farklı konuşma veri türleri kullanılabilir. Konuşma verisi örneklerinden bazıları şunlardır:
Senaryolu Konuşma
Önceden yazılmış ve kodlanmış soruları veya cümleleri içeren konuşma verileri, otomatik bir etkileşimli sesli yanıt sistemini eğitmek için kullanılır. Önceden kodlanmış konuşma verilerinin örnekleri arasında 'Mevcut banka bakiyem nedir?' sayılabilir. veya 'Kredi kartı ödemem için bir sonraki son tarih ne zaman?'diyalog konuşması
Bir müşteri hizmetleri uygulaması için bir sesli asistan geliştirirken, modeli bir müşteri ile bir işletme arasındaki diyalog veya konuşma konusunda eğitmek esastır. Şirketler, modelleri eğitmek için gerçek arama kayıtlarından oluşan arama veritabanlarını kullanır. Çağrı kayıtları mevcut değilse veya yeni ürün lansmanı durumunda, modeli eğitmek için simüle edilmiş bir ortamda çağrı kayıtları kullanılabilir.Spontan veya yazılı olmayan konuşma
Tüm müşteriler sesli yardımcılarına komut dosyası biçiminde soru sormaz. Bu nedenle, belirli ses uygulamalarının, konuşmacının konuşmalarını konuşmak için kullandığı spontane konuşma verileri üzerinde eğitilmesi gerekir.Ne yazık ki, daha fazla konuşma varyansı ve dil çeşitliliği vardır ve spontane konuşmayı tanımlama konusunda bir model eğitmek çok büyük miktarda veri gerektirir. Yine de, ne zaman teknoloji hatırlar ve uyarlar, gelişmiş bir sesle çalışan çözüm oluşturur.
Önceden yazılmış ve kodlanmış soruları veya cümleleri içeren konuşma verileri, otomatik bir etkileşimli sesli yanıt sistemini eğitmek için kullanılır. Önceden kodlanmış konuşma verilerinin örnekleri arasında 'Mevcut banka bakiyem nedir?' sayılabilir. veya 'Kredi kartı ödemem için bir sonraki son tarih ne zaman?'
Bir müşteri hizmetleri uygulaması için bir sesli asistan geliştirirken, modeli bir müşteri ile bir işletme arasındaki diyalog veya konuşma konusunda eğitmek esastır. Şirketler, modelleri eğitmek için gerçek arama kayıtlarından oluşan arama veritabanlarını kullanır. Çağrı kayıtları mevcut değilse veya yeni ürün lansmanı durumunda, modeli eğitmek için simüle edilmiş bir ortamda çağrı kayıtları kullanılabilir.
Tüm müşteriler sesli yardımcılarına komut dosyası biçiminde soru sormaz. Bu nedenle, belirli ses uygulamalarının, konuşmacının konuşmalarını konuşmak için kullandığı spontane konuşma verileri üzerinde eğitilmesi gerekir.Konuşma verilerinin transkripsiyonu ve doğrulanması
Çeşitli konuşma verileri toplandıktan sonra, doğru bir şekilde yazıya dökülmelidir. Model eğitiminin doğruluğu, transkripsiyonun titizliğine bağlıdır. İlk transkripsiyon turu yapıldıktan sonra, başka bir transkripsiyon uzmanı grubu tarafından onaylanması gerekir. Transkripsiyon, duraklamaları, tekrarları ve yanlış yazılmış kelimeleri içermelidir.
not
Verilerin transkripsiyonunun ardından sıra açıklama ve etiketlemeye gelir.
Anlamsal Ek Açıklama
Konuşma verileri kopyalanıp doğrulandıktan sonra; açıklamalı olması gerekir. Sesli yardımcı kullanım durumuna göre, desteklemesi gerekebilecek senaryolara bağlı olarak kategoriler tanımlanmalıdır. Yazıya aktarılan verilerin her bir ifadesi, anlam ve amaca göre bir kategori altında etiketlenecektir.
Adlandırılmış Varlık Tanıma
Bir veri ön işleme adımı olarak, adlandırılmış varlık tanıma, kopyalanan metindeki temel bilgileri tanımayı ve bunları önceden tanımlanmış kategoriler halinde sınıflandırmayı içerir.
NER önce metindeki varlıkları tanımlayarak ve bunları çeşitli kategorilere ayırarak NER'i üstlenmek için doğal dil işlemeyi kullanır. Varlıklar, metinde sürekli tartışılan veya atıfta bulunulan herhangi bir şey olabilir. Örneğin, bir kişi, yer, kuruluş veya ifade olabilir.
Yapay Zekayı İnsanlaştırmak
Sesli asistanlar günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi. Benimsemedeki bu olağanüstü artışın nedeni, satış yolculuğunun her aşamasında kusursuz bir müşteri deneyimi sunmalarıdır. Bir müşteri sezgisel ve anlayışlı bir robot ister ve bir işletme internetteki imajını zedelemeyen bir uygulamayla başarılı olur.
Bunu başarmanın tek yolu, yapay zeka destekli bir sesli asistanı insancıllaştırmak olacaktır. Ancak, bir makineyi insan konuşmasını anlayacak şekilde eğitmek zordur. Bununla birlikte, tek çözüm, çeşitli konuşma veritabanlarını tedarik etmek ve insan duygularını, konuşma nüanslarını ve duyarlılığı doğru bir şekilde tespit etmek için bunlara açıklama eklemektir.
Aranan ek açıklama hizmeti sağlayıcısı Shaip, işletmelere çeşitli ihtiyaçlar için üst düzey bir ses asistanı geliştirmelerinde yardımcı oluyor. Tecrübeli ve sağlam bir bilgi tabanı olan birini seçmek her zaman daha iyidir. Shaip, çeşitli sektörlere hizmet vermek için uzun yıllara dayanan özel bir deneyime sahiptir. akıllı asistan yetenekler. Sesli asistan yetkinliklerinizi nasıl geliştirebileceğimizi öğrenmek için bize ulaşın.
[Ayrıca Okuyun: Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka için Eksiksiz Kılavuz]
