Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka için Eksiksiz Kılavuz
Nihai Satın Alma Rehberi 2026
Giriş
Günümüzde kimse durup bir chatbot veya sanal asistanla en son ne zaman konuştuğunuzu sormuyor. Bunun yerine, makineler en sevdiğimiz şarkıyı çalıyor, adresinize teslimat yapan ve gecenin bir yarısı isteklerinizi kolayca halleden yerel bir Çin lokantasını hızla belirliyor.
ELIZA gibi erken dönem konuşma tabanlı yapay zeka modelleri, konuşma bağlamını anlayamadıkları için sınırlıydı ve bu da yanıtlarının alakalılığını etkiliyordu.
Bu Kılavuz kimler içindir?
Bu kapsamlı kılavuz şunlar içindir:
- Büyük miktarda veriyi işleyen tüm girişimciler ve tek kişilik işletmeler
- AI/ML veya süreç optimizasyon tekniklerine yeni başlayan profesyoneller
- Yapay zeka modelleri veya yapay zeka güdümlü ürünleri için daha hızlı pazara sunma süresi uygulamak isteyen proje yöneticileri
- Ve AI süreçlerinde yer alan katmanların ayrıntılarına girmeyi seven teknoloji meraklıları.
Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka Nedir?
Konuşma AI, makinelerin kullanıcılarla etkileşimli, insan benzeri diyaloglara girmesini sağlayan gelişmiş bir yapay zeka biçimidir. Konuşma yapay zekası olarak da bilinen bu teknoloji, doğal konuşmaları simüle etmek için insan dilini anlar ve yorumlar. Bağlamsal olarak yanıt vermek için zaman içindeki etkileşimlerden öğrenebilir.
Konuşma AI sistemleri, dijital ve telekomünikasyon kanallarındaki sohbet robotları, sesli asistanlar ve müşteri destek platformları gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılır. Konuşma AI teknolojileri, e-ticaret, müşteri hizmetleri ve dijital self-servis senaryolarında yaygın olarak benimsenir, genel müşteri deneyimini iyileştirir ve işlemleri destekler. Etkisini göstermek için bazı önemli istatistikler şunlardır:
Küresel konuşma yapay zekası pazarı 2021 yılında 6.8 milyar dolar değerindeydi ve %22.6'lık yıllık bileşik büyüme oranıyla 2026 yılına kadar 18.4 milyar dolara ulaşması bekleniyor. 2028 yılına kadar ise pazar büyüklüğünün 29.8 milyar dolara ulaşması öngörülüyor.
Yaygınlığına rağmen, kullanıcıların %63'ü günlük yaşamlarında yapay zekayı kullandıklarının farkında değil.
Gartner'ın yaptığı bir araştırmaya göre, birçok işletme sohbet robotlarını birincil yapay zeka uygulaması olarak tanımlıyor ve 2022 yılına kadar beyaz yakalı çalışanların yaklaşık %70'inin günlük olarak konuşma platformlarıyla etkileşim kurması bekleniyor.
Pandemiden bu yana, konuşma tabanlı yapay zekâ destekli sistemler tarafından gerçekleştirilen etkileşimlerin hacmi, birçok sektörde %250'ye varan oranda arttı.
2022 yılında, yetişkin sesli asistan kullanıcılarının %91'i akıllı telefonlarında konuşma tabanlı yapay zeka teknolojisini kullandı.
2021 yılında yapılan bir ankete göre, ABD'li kullanıcılar arasında sesli asistan teknolojisi kullanılarak gerçekleştirilen en yaygın alışveriş faaliyetleri ürünlere göz atmak ve ürün aramak oldu .
Dünya genelindeki teknoloji profesyonellerinin yaklaşık %80'i müşteri hizmetleri için sanal asistan kullanıyor.
2024 yılına kadar Kuzey Amerika'daki müşteri hizmetleri karar vericilerinin %73'ü, çevrimiçi sohbet, görüntülü sohbet, sohbet robotları veya sosyal medyanın en çok kullanılan müşteri hizmetleri kanalları olacağına inanıyor.
Şubat 2022 itibarıyla, ABD'deki yetişkinlerin %53'ü son bir yıl içinde müşteri hizmetleri için yapay zekâ destekli bir sohbet robotuyla iletişim kurmuştu.
2022 yılında dünya genelinde 3.5 milyar chatbot uygulamasına erişim sağlandı.
ABD'li tüketicilerin chatbot kullanmalarının en önemli üç nedeni sırasıyla iş saatleri (18%), ürün bilgisi (17%) ve müşteri hizmetleri talepleri (16%) olarak sıralanıyor.
Müşteri deneyimini ve operasyonel verimliliği iyileştirmeyi hedefleyen işletmeler için doğru konuşma AI çözümünü veya konuşma AI yazılımını seçmek hayati önem taşımaktadır.
Bu istatistikler, çeşitli endüstriler ve tüketici davranışları arasında konuşmaya dayalı yapay zekanın artan şekilde benimsendiğini ve etkisini vurgulamaktadır.
Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka nasıl çalışır?
Konuşma AI, gelişmiş doğal dil anlayışını ve bağlam açısından zengin diyalogları etkinleştirmek için temel teknolojiler olarak doğal dil işleme (NLP), derin öğrenme ve büyük dil modellerini kullanır. AI daha geniş bir kullanıcı girdisi yelpazesiyle karşılaştıkça, desen tanıma ve tahmin yeteneklerini geliştirir. Konuşma AI'nın kullanıcılarla etkileşim kurma süreci dört temel adıma ayrılabilir.
Konuşma AI, kullanıcıların kullanıcı girdilerini metin veya ses yoluyla sağladığı girdi toplama ile başlar. Metin girişi için, anlamı çıkarmak için doğal dil anlama (NLU) kullanılır ve sistem kullanıcı girdisini yorumlamak için bir dil modeli ve sözcük türü etiketleme kullanır. Ses girişi için, AI konuşulan dili metne dönüştürmek için otomatik konuşma tanıma (ASR) kullanarak konuşmayı tanımalıdır. Daha sonra sistem doğal dil oluşturma tekniklerini kullanarak bir yanıt üretir. Zamanla, konuşma AI kullanıcı etkileşimlerini analiz ederek, yanıtlarının doğru ve alakalı olduğundan emin olmak için yanıtlarını iyileştirerek sürekli olarak gelişir.
Konuşma AI, ne söylediğinizi anlayan ve gerçek bir insan gibi geri dönüş yapan süper akıllı bir bilgisayarla sohbet etmek gibidir. Basit bir şekilde nasıl çalıştığı şöyledir:
Söylediklerinizi Anlamak: İster konuşuyor olun ister yazıyor olun, yapay zeka dikkatlice dinler. Ne demek istediğinizi anlamak için kelimelerinizi parçalara ayırır, hatta ses tonunuzu veya duygularınızı bile algılar. Yapay zeka, kullanıcının niyetini analiz eder ve bu niyeti anlayarak uygun yanıtlar üretir.
Anlamlandırma: Yapay zeka, sözlerinizi anladıktan sonra büyük resmi anlamaya çalışır. Konuşma akışını ve bağlamı kullanarak etkileşimi yönlendirir ve ne sorduğunuzu veya söylediğinizi kavramak için kalıplar ve bağlam arar.
Size Yanıt Verme: Yapay zeka ne demek istediğinizi anladığında, en iyi ve en uygun yanıtı hızla düşünür. Doğal ve samimi bir şekilde konuşarak, yanıtın konuşma akışına uygun olmasını sağlarken, daha fazla soru sorabilir veya ihtiyacınız olan bilgiyi verebilir.
İnsan Gibi Ses Çıkarma: Yapay zeka, sanki bir makineyle değil de bir insanla konuşuyormuşsunuz gibi, konuşmanın akıcı hissettirmesi için çok çalışıyor.
Zamanla Daha Akıllı Hale Geliyor: Onunla ne kadar çok sohbet ederseniz, o kadar iyi hale gelir. Her etkileşimden öğrenir, farklı aksanları, dilleri ve hatta argo kelimeleri anlama yeteneğini geliştirir. Yapay zekanın anlama ve yanıt verme yeteneği, daha fazla kullanıcı girdisinden öğrendikçe gelişir ve karmaşık sorguları anlama biçimini iyileştirir.
Ses İşleme ve Takip: Yazmak yerine konuşursanız, yapay zeka konuşma tanıma özelliğini kullanarak konuşmanızı tanır ve metne dönüştürür. Ayrıca, konuşmanın devamlılığını sağlamak için daha önce söylediklerinizi de hatırlar.
Sürekli Gelişiyor: Zamanla yapay zeka, her konuşmada daha doğru ve yardımcı hale gelerek yanıtlarını iyileştiriyor ve sürekli olarak uygun yanıtlar vermeyi hedefliyor.
Diyaloğa dayalı yapay zeka, farklı ihtiyaçları ele alarak ve özel çözümler sunarak işletmelere büyük fayda sağlayabilir. Üç ana konuşma AI türü vardır: sohbet robotları, sesli asistanlar ve etkileşimli sesli yanıtlar. Doğru modeli seçmek, iş hedeflerinize ve kullanım durumunuza bağlıdır.
Konuşma AI Türleri
Diyaloğa dayalı yapay zeka, farklı ihtiyaçları ele alarak ve özel çözümler sunarak işletmelere büyük fayda sağlayabilir. Üç ana konuşma AI türü vardır: sohbet robotları, sesli asistanlar ve etkileşimli sesli yanıtlar. Doğru modeli seçmek, iş hedeflerinize ve kullanım durumunuza bağlıdır.
Yapay Zeka ve Kural Tabanlı Sohbet Robotu Arasındaki Fark
| Özellik | Geleneksel / Kural Tabanlı Chatbot | AI/NLP Chatbot (Konuşmalı AI) |
|---|---|---|
| Doğal Dil İşleme (NLP) Yeteneği | Karmaşık sorguların anlaşılmasını sınırlayan, önceden tanımlanmış yanıtlara sahip kural tabanlı sistemlere dayanır. | Doğal dili anlamak ve yorumlamak için gelişmiş NLP'yi kullanır, daha akıllı ve bağlama duyarlı yanıtlar sağlar. |
| Bağlamsal Anlama | Genellikle konuşma bağlamını sürdürme ve geçmiş etkileşimleri hatırlama konusunda zorluk çeker. | Kişiselleştirilmiş ve tutarlı etkileşimler için konuşma geçmişini ve kullanıcı tercihlerini izler. |
| Makine Öğrenmesi ve Kendi Kendine Öğrenme | Önceden tanımlanmış betiklerle çalışır ve iyileştirilmesi için manuel güncellemelere ihtiyaç duyar. | Etkileşimlerden sürekli öğrenmek ve otomatik olarak iyileştirmek için makine öğrenimini kullanır. |
| Çok Kanallı, Omni Kanallı ve Çok Modlu Yetenekler | Genellikle belirli platformlarla sınırlıdır ve ağırlıklı olarak metin tabanlıdır. | Sesli asistanlar, mobil uygulamalar ve sosyal medya dahil olmak üzere birden fazla kanalda işlev görür. |
| Etkileşim Modu | Sadece metin komutlarını anlar ve bunlarla etkileşime girer. | Hem sesli hem de yazılı komutları anlar ve bunlarla etkileşime girer. |
| Bağlam ve Niyet Anlayışı | Önceden belirlenmiş sohbet akışlarını takip edebilir. | Bağlamı anlar ve kullanıcı niyetini dinamik olarak yorumlar. |
| Diyalog Tarzı | Tamamen navigasyon amaçlı tasarlanmıştır. | İnsan benzeri konuşma diyalogları için tasarlanmıştır. |
| Arayüzler | Sadece sohbet destek arayüzü olarak çalışır. | Bloglarda, uygulamalarda, sanal asistanlarda ve daha birçok yerde çalışır. |
| Öğrenme ve Güncellemeler | İyileştirme için manuel güncellemeler gerektirir. | Etkileşimlerden sürekli olarak öğrenir. |
| Eğitim gereklilikleri | Eğitimleri daha hızlı ve daha ucuzdur. | Önemli miktarda zaman, veri ve kaynak gerektirir. |
| Yanıt Özelleştirme | Öngörülebilir görevleri yerine getirir. | Özelleştirilmiş yanıtlar sunar ve karmaşık etkileşimleri yönetir. |
| Kullanım çantası | Basit ve iyi tanımlanmış görevler için en uygunudur. | Karmaşık, karar odaklı ve diyalog tabanlı projeler için en uygunudur. |
Konuşmaya Dayalı Yapay Zekanın Faydaları
Konuşma AI giderek daha gelişmiş, sezgisel ve uygun maliyetli hale gelerek sektörler genelinde yaygın bir benimsemeye yol açtı. İşletmeler artık süreçleri otomatikleştirmek ve müşteri katılımını artırmak için gelişmiş AI teknolojilerinden ve AI temsilcilerinden yararlanıyor. Bu yenilikçi teknolojinin önemli faydalarını daha ayrıntılı olarak inceleyelim:
Çoklu Kanallar Üzerinden Yapılan Konuşmalar
Konuşma AI, kuruluşların çeşitli kanallardaki kişiselleştirilmiş etkileşimler aracılığıyla birinci sınıf müşteri hizmeti sunmasını sağlayarak sosyal medyadan canlı web sohbetlerine kadar kesintisiz bir müşteri yolculuğu sağlar. Ek olarak, konuşma AI kullanıcıları karmaşık bilgiler arasında yönlendirebilir ve gerçek zamanlı öneriler ve destek sağlayarak kullanıcılara yardımcı olabilir.
Yüksek Çağrı Hacimlerini Yönetmek İçin Zahmetsizce Ölçeklendirin
Konuşma AI, müşteri hizmetleri ekiplerinin etkileşimleri müşteri amacı, gereksinimleri, arama geçmişi ve duyguya göre kategorilere ayırarak çağrı hacmindeki ani artışları ele almasına yardımcı olabilir. Müşteri isteklerini verimli bir şekilde yönetir ve yönlendirir, insan temsilcilerin iş yükünü azaltır. Bu, çağrıların verimli bir şekilde yönlendirilmesini sağlayarak canlı temsilcilerin yüksek değerli etkileşimleri ele almasını, sohbet robotlarının ise düşük değerli etkileşimleri yönetmesini sağlar.
Müşteri Hizmetlerini Yükseltin
Müşteri deneyimi önemli bir marka farklılaştırıcısı haline geldi. Konuşma AI, işletmelerin olumlu deneyimler sunmasına yardımcı olur ve rutin sorgular için anında destek sağlayarak kullanıcı memnuniyetini artırırken, insan aracılar karmaşık veya ayrıntılı sorunları ele almak için olmazsa olmaz olmaya devam ediyor. Sorgulara anında, doğru yanıtlar sağlar ve konuşma tanıma teknolojisi, duygu analizi ve niyet tanıma kullanarak müşteri merkezli yanıtlar geliştirir.
Pazarlama ve Satış Girişimlerini Destekler
Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka, işletmelerin benzersiz marka kimlikleri oluşturmasına ve pazarda rekabet avantajı elde etmesine olanak tanır. İşletmeler, kapsamlı alıcı profilleri geliştirmek, satın alma tercihlerini anlamak ve müşterilerin ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş içerik tasarlamak için AI sohbet robotlarını pazarlama karmasına entegre edebilir.
Otomatik Müşteri Hizmetleri ile Daha İyi Maliyet Tasarrufu
Sohbet robotları maliyet etkinliği sağlar ve 8'ye kadar işletmelere yılda 2022 milyar dolar tasarruf sağlayacağı tahmin edilmektedir. Basit ve karmaşık sorguları ele almak için sohbet robotları geliştirmek, müşteri hizmetleri temsilcileri için sürekli eğitim ihtiyacını azaltır. İlk uygulama maliyetleri yüksek olsa da, uzun vadeli faydalar ilk yatırımdan daha ağır basar.
Küresel Erişim için Çok Dilli Destek
Diyaloğa dayalı yapay zeka, işletmelerin küresel bir müşteri tabanına hitap etmesini sağlayarak birden çok dili destekleyecek şekilde programlanabilir. Bu yetenek, şirketlerin İngilizce konuşmayan müşterilere sorunsuz destek sağlamasına, dil engellerini aşmasına ve genel müşteri memnuniyetini artırmasına yardımcı olur.
Gelişmiş Veri Toplama ve Analizi
Konuşma AI platformları, müşteri davranışları, tercihleri ve endişeleri hakkında paha biçilmez içgörüler sunarak büyük miktarda müşteri verisi toplayabilir ve analiz edebilir. İşletmeler, konuşma AI etkileşimlerini analiz ederek kullanıcı davranışları ve tercihleri hakkında değerli veri içgörüleri elde eder ve bu içgörüler hizmetleri iyileştirmek ve iş stratejilerine rehberlik etmek için kullanılabilir. Bu veri odaklı yaklaşım, işletmelerin bilinçli kararlar almasına, pazarlama stratejilerini iyileştirmesine ve daha iyi ürünler ve hizmetler geliştirmesine yardımcı olur. Dahası, bu sürekli veri akışı AI'nın öğrenme yeteneğini artırarak zamanla daha doğru ve verimli yanıtlar sağlar.
24/7 Kullanılabilirlik
Diyaloğa dayalı yapay zeka, müşterilerin saat dilimleri veya resmi tatillerden bağımsız olarak ihtiyaç duydukları her an yardım almalarını sağlayarak XNUMX saat destek sağlayabilir. Bu sürekli kullanılabilirlik, küresel operasyonları olan işletmeler veya geleneksel çalışma saatleri dışında desteğe ihtiyaç duyan müşteriler için özellikle önemlidir.
Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka Örneği
Birçok büyük ve küçük şirket sosyal medyada AI destekli sohbet robotları ve sanal yardımcılar kullanır. Bu araçlar işletmelerin müşterilerle etkileşim kurmasına, soruları yanıtlamasına ve hızlı ve kolay bir şekilde destek sağlamasına yardımcı olur. Tüketici cihazlarında ve hizmetlerinde yaygın olarak kullanılan Siri, Google Assistant, Amazon Alexa, Microsoft Cortana ve ChatGPT gibi popüler sanal asistanlar ve sohbet robotları da dahil olmak üzere birçok konuşma AI örneği vardır. İşte bazı örnekler:
Dominos – Sipariş, sorgular, durum sohbet robotu
Domino'nun sohbet robotu “Dom”, Facebook Messenger, Twitter ve şirketin web sitesi dahil olmak üzere birçok platformda kullanılabilir.
Dom, müşterilerin sipariş vermelerine, teslimatları takip etmelerine ve tercihlerine göre özel pizza önerileri almalarına olanak tanır. Bu yapay zeka odaklı yaklaşım, genel müşteri deneyimini geliştirdi ve sipariş sürecini daha verimli hale getirdi.
Spotify – Müzik bulma sohbet robotu
Spotify'ın Facebook Messenger'daki sohbet botu, kullanıcıların müzik bulmasına, dinlemesine ve paylaşmasına yardımcı olur. Chatbot, kullanıcı tercihlerine, ruh haline veya etkinliklere göre çalma listeleri önerebilir ve hatta istek üzerine özelleştirilmiş çalma listeleri sağlayabilir.
Yapay zeka destekli sohbet robotu, kullanıcıların yeni müzikler keşfetmesine ve en sevdikleri parçaları doğrudan Messenger uygulaması aracılığıyla paylaşmasına olanak tanıyarak genel müzik deneyimini geliştirir.
eBay – Sezgisel ShopBot
eBay'in Facebook Messenger'da bulunan ShopBot'u, kullanıcıların eBay platformunda ürün ve fırsatlar bulmasına yardımcı olur. Chatbot, kullanıcı tercihlerine, fiyat aralıklarına ve ilgi alanlarına göre kişiselleştirilmiş alışveriş önerileri sunabilir.
Kullanıcılar ayrıca aradıkları bir öğenin fotoğrafını yükleyebilir ve chatbot, eBay'de benzer öğeleri bulmak için görüntü tanıma teknolojisini kullanır. Yapay zeka destekli bu çözüm, alışverişi kolaylaştırır ve kullanıcıların benzersiz öğeleri ve pazarlıkları keşfetmesine yardımcı olur.
Metinden Konuşmaya (TTS) Yazılımı
- Sesli kitaplar: Dinlemeyi sevenler için yazılı kitapları sesli kitaplara dönüştürüyoruz. Şirketler: Amazon (Audible), Google Play Books
- GPS Yol Tarifi: Sürücülere sözlü adım adım talimatlarla yardımcı olmak. Şirketler: Google Maps, Waze, Apple Maps
- Yardımcı Teknoloji: Görme engelli kişiler için metne ses kazandırmak. Şirketler: JAWS, NVDA, Microsoft Narrator
- Çevrimiçi öğrenme: Dersleri sese dönüştürerek hareket halindeyken öğrenmenizi sağlıyoruz. Şirketler: Coursera, Udemy (ders içeriği için TTS'yi entegre ediyor)
- Sesli Asistanlar: Alexa, Siri ve Google Assistant'ın arkasındaki sesleri güçlendirmek. Şirketler: Amazon, Apple, Google
Konuşma Tanıma Yazılımı
- Ders Notları: Konuşulan dersleri otomatik olarak yazılı notlara dönüştürme. Şirketler: Otter.ai, Microsoft OneNote, Rev
- Tıbbi kayıtlar: Doktorlar hasta bilgilerini hızla belgelemek için ses kullanıyor. Şirketler: Nuance (Dragon Medical), M*Modal
- Müşteri Aramaları: Daha iyi hizmet ve eğitim için telefon görüşmelerinin yazıya dökülmesi. Şirketler: IBM Watson, Google Cloud Speech-to-Text, Verint
- Başlıklar: Videolar ve canlı yayınlar için gerçek zamanlı altyazılar oluşturma. Şirketler: Google Live Caption, YouTube, Zoom
- Akıllı Evler: Basit sesli komutlarla evinizi kontrol etmenizi sağlar. Şirketler: Amazon (Alexa), Google (Assistant), Apple (HomeKit)
Konuşmaya Dayalı Yapay Zekada Ortak Veri Zorluklarını Azaltın
Konuşma AI, insan-bilgisayar iletişimini dinamik olarak dönüştürüyor. İşletmeler gelişmiş konuşma AI araçları ve uygulamaları geliştirdikçe, hassas kullanıcı bilgilerini korumak ve kullanıcı güvenini sürdürmek için veri güvenliğini sağlamak hayati önem taşıyor. Ayrıca, konuşma AI sistemlerini iyileştirmek ve etkinliklerini artırmak için kullanıcı geri bildirimi toplamak da önemlidir. Ancak, sizinle müşterileriniz arasında daha iyi iletişimi kolaylaştırabilecek bir sohbet robotu geliştirmeden önce, karşılaşabileceğiniz birçok gelişimsel tuzağa bakmalısınız.
Dil Çeşitliliği
Birkaç dile hitap edebilen bir sohbet asistanı geliştirmek zordur. Ek olarak, küresel dillerin çok çeşitli olması, tüm müşterilere sorunsuz bir şekilde müşteri hizmeti sunan bir sohbet robotu geliştirmeyi zorlaştırıyor.
2022 yılında dünya genelinde yaklaşık 1.5 milyar insan İngilizce konuşurken, 1.1 milyar kişiyle Çince (Mandarin) ikinci sırada yer alıyordu. İngilizce, küresel olarak en çok konuşulan ve öğrenilen yabancı dil olmasına rağmen, dünya nüfusunun yalnızca yaklaşık %20'si bu dili konuşuyor. Geri kalan %80'lik kesim ise İngilizce dışında diller konuşuyor. Bu nedenle, bir chatbot geliştirirken dil çeşitliliğini de göz önünde bulundurmalısınız.
Dil Değişkenliği
İnsanlar farklı diller ve aynı dili farklı şekilde konuşurlar. Ne yazık ki, bir makinenin konuşulan dil değişkenliğini, duyguları, lehçeleri, telaffuzu, aksanları ve nüansları hesaba katarak tam olarak kavraması hâlâ imkansızdır. İnsan duygularını anlamak, sistemin nüanslı iletişimi yorumlama yeteneğini etkilediği için konuşma AI için önemli bir zorluktur.
Sözcüklerimiz ve dil seçimimiz aynı zamanda nasıl yazdığımıza da yansır. Bir makinenin dilin değişkenliğini anlaması ve takdir etmesi, yalnızca bir grup yorumcu onu çeşitli konuşma veri kümeleri üzerinde eğittiğinde beklenebilir.
Konuşmada Dinamizm
Bir konuşma yapay zekası geliştirmedeki bir diğer büyük zorluk, konuşma dinamizmini savaşa sokmak. Örneğin, konuşurken birkaç dolgu, duraklama, cümle parçası ve anlaşılmaz sesler kullanırız. Ayrıca, genellikle her kelime arasında duraklamadığımız ve doğru heceye vurgu yapmadığımız için konuşma, yazılı kelimeden çok daha karmaşıktır.
Başkalarını dinlediğimizde, yaşam boyu deneyimlerimizi kullanarak konuşmalarının amacını ve anlamını çıkarma eğilimindeyiz. Sonuç olarak, belirsiz olsa bile sözlerini bağlamsallaştırır ve anlarız. Ancak, bir makine bu kaliteye sahip değildir.
Gürültülü Veri
Gürültülü veri veya arka plan gürültüsü, kapı zili, köpek, çocuk sesleri ve diğer arka plan sesleri gibi konuşmalara değer katmayan verilerdir. Bu nedenle, ses dosyalarındaki bu sesleri temizlemek veya filtrelemek ve yapay zeka sistemini önemli olan ve olmayan sesleri ayırt edecek şekilde eğitmek çok önemlidir.
Farklı Konuşma Veri Türlerinin Artıları ve Eksileri
Yapay zeka destekli bir ses tanıma sistemi veya konuşma tabanlı bir yapay zeka oluşturmak, tonlarca eğitim ve test veri seti gerektirir. Ancak, güvenilir ve spesifik proje ihtiyaçlarınızı karşılayan bu tür kaliteli veri kümelerine erişmek kolay değildir. Yine de eğitim veri kümeleri arayan işletmeler için seçenekler mevcuttur ve her seçeneğin avantajları ve dezavantajları vardır.
Genel bir veri kümesi türü arıyorsanız, çok sayıda genel konuşma seçeneğiniz vardır. Ancak, daha spesifik ve proje gereksiniminizle ilgili bir şey için, onu kendi başınıza toplamanız ve özelleştirmeniz gerekebilir.
1. Tescilli Konuşma Verileri
Bakılacak ilk yer, şirketinizin tescilli verileri olacaktır. Ancak, müşteri konuşma verilerinizi kullanmak için yasal hakkınız ve izniniz olduğundan, bu devasa veri setini projelerinizi eğitmek ve test etmek için kullanabilirsiniz.
Artıları:
- Ek eğitim verisi toplama maliyeti yok
- Eğitim verileri muhtemelen işletmenizle alakalıdır
- Konuşma verileri ayrıca doğal çevresel arka plan akustiğine, dinamik kullanıcılara ve cihazlara sahiptir.
Eksileri:
- Bu tür verileri kullanmak, kaydetme ve kullanma izni için size bir ton paraya mal olabilir.
- Konuşma verilerinin dil, demografik veya müşteri tabanı sınırlamaları olabilir
- Veriler ücretsiz olabilir, ancak yine de işleme, transkripsiyon, etiketleme ve daha fazlası için ödeme yaparsınız.
2. Kamu Veri Setleri
Sizinkini kullanmayı düşünmüyorsanız, genel konuşma veri kümeleri başka bir seçenektir. Bu veri kümeleri, kamuya açık alanın bir parçasıdır ve açık kaynaklı projeler için toplanabilir.
Artıları :
- Herkese açık veri kümeleri ücretsizdir ve düşük bütçeli projeler için idealdir
- Hemen indirilebilirler
- Genel veri kümeleri, çeşitli kodlanmış ve kodlanmamış örnek kümeler halinde gelir.
Dezavantajları :
- İşleme ve kalite güvence maliyetleri yüksek olabilir
- Genel konuşma veri kümelerinin kalitesi önemli ölçüde değişir
- Sunulan konuşma örnekleri genellikle geneldir, bu da onları belirli konuşma projeleri geliştirmek için uygun hale getirmez.
- Veri kümeleri tipik olarak İngilizce diline yöneliktir
3. Önceden Paketlenmiş/Hazır Veri Setleri
Eğer kamuya açık veriler veya özel konuşma verisi toplama yöntemleri ihtiyaçlarınıza uymuyorsa, önceden paketlenmiş veri kümelerini incelemek bir başka seçenektir . Satıcı, müşterilerine yeniden satmak amacıyla önceden paketlenmiş konuşma veri kümeleri toplamıştır. Bu tür veri kümeleri, genel uygulamalar geliştirmek veya belirli amaçlar için kullanılabilir.
Artıları :
- Spesifik konuşma verileri ihtiyacınıza uygun bir veri kümesine erişebilirsiniz.
- Önceden paketlenmiş bir veri seti kullanmak, kendi veri setinizi toplamaktan daha ekonomiktir.
- Veri kümesine hızlı bir şekilde erişebilirsiniz
Dezavantajları :
- Veri seti önceden paketlenmiş olduğundan proje ihtiyaçlarınıza göre özelleştirilmez.
- Ayrıca, veri seti, başka herhangi bir işletmenin satın alabileceği için şirketinize özgü değildir.
4. Özel Toplanan Veri Kümelerini Seçin
Bir konuşma uygulaması oluştururken, tüm özel gereksinimlerinizi karşılayan bir eğitim veri kümesine ihtiyacınız olacaktır. Ancak, projenizin benzersiz gereksinimlerini karşılayan önceden paketlenmiş bir veri kümesine erişmeniz pek olası değildir. Mevcut tek seçenek, veri kümenizi oluşturmak veya veri kümesini üçüncü taraf çözüm sağlayıcılar aracılığıyla temin etmek olacaktır.
Eğitim ve test ihtiyaçlarınız için veri kümeleri tamamen özelleştirilebilir. Dil dinamizmini, konuşma verilerinin çeşitliliğini ve çeşitli katılımcılara erişimi dahil edebilirsiniz. Ayrıca, proje taleplerinizi zamanında karşılamak için veri seti ölçeklenebilir.
Artıları :
- Özel kullanım durumunuz için veri kümeleri toplanır. AI algoritmalarının amaçlanan sonuçlardan sapma şansı en aza indirilir.
- AI Verilerinde önyargıyı kontrol edin ve azaltın
Dezavantajları :
- Veri kümeleri maliyetli ve zaman alıcı olabilir; ancak faydalar her zaman maliyetlerden ağır basar.
Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka Kullanım Örnekleri
Konuşma verisi tanıma ve ses uygulamaları için olasılıklar dünyası muazzamdır ve bunlar birçok sektörde çok sayıda uygulama için kullanılmaktadır. Konuşma AI girişimlerini iş hedefleriyle uyumlu hale getirmek ölçülebilir değer sağlar ve kurumsal hedefleri destekler.
Akıllı Ev Aletleri/cihazları
2021 Sesli Tüketici Endeksi'nde, ABD, İngiltere ve Almanya'daki kullanıcıların yaklaşık %66'sının akıllı hoparlörlerle etkileşimde bulunduğu ve %31'inin her gün bir tür ses teknolojisi kullandığı bildirildi . Ayrıca, televizyonlar, aydınlatma sistemleri, güvenlik sistemleri ve diğerleri gibi akıllı cihazlar, ses tanıma teknolojisi sayesinde sesli komutlara yanıt veriyor.
Sesli Arama Uygulaması
Sesli arama, konuşma tabanlı yapay zeka geliştirmenin en yaygın uygulamalarından biridir. Hakkında 20% Google'da yapılan tüm aramaların çoğu sesli asistan teknolojisinden geliyor. 74% Ankete katılanların yüzdesi, geçen ay sesli aramayı kullandıklarını söyledi.
Tüketiciler, alışverişleri, müşteri desteği, işletmeleri veya adresleri bulma ve sorgulama işlemleri için sesli aramaya giderek daha fazla güveniyor.
Kullanıcı Desteği
Müşteri desteği, müşterinin alışveriş deneyimini ekonomik ve etkili bir şekilde iyileştirmeye yardımcı olduğu için konuşma tanıma teknolojisinin en belirgin kullanım örneklerinden biridir.
Sağlık
Konuşmaya dayalı yapay zeka ürünlerindeki son gelişmeler, sağlık hizmetleri için önemli bir fayda görüyor. Sesli notlar almak, tanıyı iyileştirmek, konsültasyon sağlamak ve hasta-doktor iletişimini sürdürmek için doktorlar ve diğer tıp uzmanları tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır.
Güvenlik Uygulamaları
Ses tanıma, yazılımın bireylerin benzersiz ses özelliklerini belirlediği güvenlik uygulamaları biçiminde başka bir kullanım durumu görüyor. Ses eşleşmesine göre uygulamalara veya tesislere giriş veya erişim sağlar. Ses biyometrisi, kimlik hırsızlığını, kimlik bilgilerinin çoğaltılmasını ve veri kötüye kullanımını ortadan kaldırır.
Araç Sesli Komutları
Araçlar, çoğunlukla otomobiller, araç güvenliğini artıran sesli komutlara yanıt veren ses tanıma yazılımına sahiptir. Bu konuşma tabanlı yapay zeka araçları, ses seviyesini ayarlama, arama yapma ve radyo istasyonlarını seçme gibi basit komutları kabul eder.
Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka Kullanan Sektörler
Şu anda, konuşma yapay zekası ağırlıklı olarak Chatbot olarak kullanılıyor. Bununla birlikte, birçok endüstri, büyük faydalar elde etmek için bu teknolojiyi uyguluyor. Konuşma AI kullanan endüstrilerden bazıları şunlardır:
Sağlık
Konuşmaya dayalı yapay zekanın hastalar, doktorlar, personel, hemşireler ve diğer sağlık personeli için faydalı olduğu kanıtlanmıştır. Faydalarından bazıları:
- Tedavi sonrası aşamada hasta katılımı
- Randevu planlama sohbet robotları
- SSS ve genel soruları yanıtlıyoruz
- Belirti değerlendirmesi
- Yoğun bakım hastalarını tanımlayın
- Acil vakaların tırmanması
e-ticaret
Konuşmalı AI, e-ticaret işletmelerinin müşterileriyle etkileşim kurmasına, özelleştirilmiş öneriler sağlamasına ve ürün satmasına yardımcı oluyor. E-ticaret sektörü, bu sınıfının en iyisi teknolojinin avantajlarından yararlanıyor
- Müşteri bilgilerinin toplanması
- İlgili ürün bilgilerini ve önerileri sağlayın
- Müşteri memnuniyetini artırma
- Siparişlerin ve iadelerin yapılmasına yardımcı olmak
- SSS'leri yanıtlayın
- Çapraz satış ve yukarı satış ürünleri
Bankacılık
Bankacılık sektörü, müşteri etkileşimlerini geliştirmek, talepleri gerçek zamanlı olarak işlemek ve birden çok kanalda basitleştirilmiş ve birleşik bir müşteri deneyimi sağlamak için konuşma tabanlı yapay zeka araçlarını kullanıyor.
- Gerçek zamanlı bakiye kontrolü
- Para yatırma konusunda yardım
- Vergi dosyalama ve kredi başvurusunda yardımcı olmak
- Fatura hatırlatıcıları, bildirimler ve uyarılar göndererek bankacılık sürecini kolaylaştırın
Sigorta
Konuşmaya dayalı yapay zeka, sigorta sektörünün anlaşmazlıkları ve talepleri çözmek için daha hızlı ve daha güvenilir yollar sağlamasına yardımcı oluyor.
- Politika önerileri sağlayın
- Daha hızlı tazminat ödemeleri
- Bekleme sürelerini ortadan kaldırın
- Müşteri geri bildirimlerini ve yorumlarını toplayın
- Politikalar hakkında müşteri farkındalığı yaratın
- Daha hızlı hak taleplerini ve yenilemeyi yönetin
Shaip Teklifi
Gelişmiş insan-makine etkileşimli konuşma uygulamaları geliştirmek için kaliteli ve güvenilir veri kümeleri sağlamaya gelince, Shaip başarılı dağıtımlarıyla pazara öncülük ediyor. Bununla birlikte, ciddi bir sohbet robotu ve konuşma asistanı sıkıntısı ile şirketler, AI projeleri için eğitim ve test için özelleştirilmiş, doğru ve kaliteli veri kümeleri sağlamak için pazar lideri Shaip'in hizmetlerini giderek daha fazla arıyor.
Doğal dil işlemeyi birleştirerek, insan konuşmalarını etkili bir şekilde taklit eden doğru konuşma uygulamalarının geliştirilmesine yardımcı olarak kişiselleştirilmiş deneyimler sağlayabiliriz. Yüksek kaliteli müşteri deneyimleri sunmak için bir dizi üst düzey teknoloji kullanıyoruz. NLP, makinelere insan dillerini yorumlamayı ve insanlarla etkileşim kurmayı öğretir.
Ses Transkripsiyonu
Shaip, her tür proje için çeşitli konuşma/ses dosyaları sunan lider bir ses transkripsiyon hizmet sağlayıcısıdır. Ayrıca Shaip, Röportajlar, Seminerler, Dersler, Podcast'ler gibi Ses ve Video dosyalarını kolayca okunabilir metne dönüştürmek için %100 insan tarafından oluşturulmuş bir deşifre hizmeti sunar.
Konuşma Etiketleme
Shaip, bir ses dosyasındaki sesleri ve konuşmayı ustalıkla ayırarak ve her dosyayı etiketleyerek kapsamlı konuşma etiketleme hizmetleri sunar. Benzer ses seslerini doğru bir şekilde ayırarak ve bunlara açıklamalar ekleyerek,
Konuşmacı Günlükleştirme
Sharp'ın uzmanlığı, ses kaydını kaynaklarına göre bölümlere ayırarak mükemmel konuşmacı günlükleştirme çözümleri sunmaya kadar uzanır. Ayrıca, hoparlör sayısını belirlemek için hoparlör 1, hoparlör 2, müzik, arka plan gürültüsü, araç sesleri, sessizlik ve daha fazlası gibi hoparlör sınırları doğru bir şekilde tanımlanır ve sınıflandırılır.
Ses Sınıflandırması
Açıklama, ses dosyalarının önceden belirlenmiş kategorilerde sınıflandırılmasıyla başlar. Kategoriler öncelikle projenin gereksinimlerine bağlıdır ve genellikle kullanıcı amacı, dil, anlamsal segmentasyon, arka plan gürültüsü, toplam konuşmacı sayısı ve daha fazlasını içerir.
Doğal Dil İfade Koleksiyonu/ Uyandırma Sözleri
Müşterinin bir soru sorarken veya bir istek başlatırken her zaman benzer kelimeleri seçeceğini tahmin etmek zordur. Örneğin, “En yakın Restoran nerede?” "Yakınımdaki Restoranları Bul" veya "Yakınlarda bir restoran var mı?"
Üç ifadenin de amacı aynıdır ancak farklı şekillerde ifade edilmiştir. Shaip'teki uzman konuşma yapay zekası uzmanları, permütasyon ve kombinasyon yoluyla aynı isteği ifade etmek için mümkün olan tüm kombinasyonları belirleyecektir. Shaip, anlambilim, bağlam, ton, diksiyon, zamanlama, vurgu ve lehçelere odaklanarak ifadeleri ve uyandırma sözcüklerini toplar ve etiketler. Shaip bu şekilde yüksek kaliteli yapay zeka sistemleri geliştirir. konuşma AI eğitim verileri Bu, sesli asistanların ve sohbet botlarının gerçek kullanıcıları anlamasına yardımcı olur.
Çok Dilli Ses Veri Hizmetleri
Dünya çapında 150'den fazla dil ve lehçede ses verilerini toplayan bir veri toplayıcı ekibimiz olduğundan, çok dilli ses verisi hizmetleri Shaip'in çok tercih edilen bir diğer hizmetidir.
Amaç Tespiti
İnsan etkileşimleri ve iletişimleri, genellikle onlara inandığımızdan daha karmaşıktır. Ve bu doğuştan gelen karmaşıklık, insan konuşmasını doğru bir şekilde anlamak için bir ML modelini eğitmeyi zorlaştırıyor.
Ayrıca, aynı demografik veya farklı demografik gruplardan farklı kişiler, aynı niyeti veya hissi farklı şekilde ifade edebilir. Bu nedenle, konuşma tanıma sistemi, demografiden bağımsız olarak ortak amacı tanımak için eğitilmelidir.
Amaç Sınıflandırması
Aynı amacı farklı kişilerden belirlemeye benzer şekilde, sohbet robotlarınız da müşteri yorumlarını sizin tarafınızdan önceden belirlenmiş çeşitli kategorilere ayırmak için eğitilmelidir. Her sohbet robotu veya sanal asistan, belirli bir amaç için tasarlanır ve geliştirilir. Shaip, kullanıcı amacını gerektiği gibi önceden tanımlanmış kategorilere ayırabilir.
Otomatik Konuşma Tanıma (ASR)
Konuşma Tanıma”, konuşulan sözcüklerin metne dönüştürülmesi anlamına gelir; ancak ses tanıma ve konuşmacı tanımlama, hem konuşulan içeriği hem de konuşmacının kimliğini tanımlamayı amaçlar. ASR'nin doğruluğu farklı parametrelerle belirlenir, yani hoparlör sesi, arka plan gürültüsü, kayıt ekipmanı vb.
Ton Algılama
İnsan etkileşiminin bir diğer ilginç yönü de tonlamadır - kelimelerin anlamını, söylendikleri tona bağlı olarak içsel olarak tanırız. Ne söylediğimiz önemli olsa da, bu kelimeleri nasıl söylediğimiz de anlamı iletir. Örneğin, 'Ne Mutluluk!' gibi basit bir cümle bir mutluluk ünlemi olabilir ve aynı zamanda alaycı bir şekilde de kastedilmiş olabilir. Ton ve vurguya bağlıdır.
'Ne yapıyorsun?'
'Ne yapıyorsun?'
Bu cümlelerin her ikisinde de tam kelimeler vardır, ancak kelimelerin vurgusu farklıdır ve cümlelerin tüm anlamını değiştirir. Chatbot, mutluluğu, alaycılığı, öfkeyi, tahrişi ve daha fazla ifadeyi tanımlamak için eğitilmiştir. Sharp'ın konuşma dili patologlarının ve yorumcularının uzmanlığının devreye girdiği yer burasıdır.
Ses / Konuşma Verisi Lisanslama
Shaip, projenizin özel ihtiyaçlarına uyacak şekilde özelleştirilebilen, eşsiz kalitede hazır konuşma veri setleri sunmaktadır. Veri setlerimizin çoğu her bütçeye uygundur ve veriler, gelecekteki tüm proje taleplerini karşılayacak şekilde ölçeklenebilir. 50'den fazla dilde 100'den fazla lehçede 40+ saatlik hazır konuşma veri seti sunuyoruz. Ayrıca, spontane, monolog, senaryolu ve uyandırma sözcükleri de dahil olmak üzere çeşitli ses türleri sağlıyoruz. Tüm Veri Kataloğunu görüntüleyin.
Ses / Konuşma Verisi Toplama
Kaliteli konuşma veri kümelerinde eksiklik olduğunda, ortaya çıkan konuşma çözümü sorunlarla dolup taşabilir ve güvenilirlikten yoksun olabilir. Shaip, çok dilli ses koleksiyonları, ses transkripsiyon ve açıklama araçları ve proje için tamamen özelleştirilebilir hizmetler.
Konuşma verileri, bir uçta doğal konuşmadan diğer uçta doğal olmayan konuşmaya uzanan bir spektrum olarak görülebilir. Doğal konuşmada, konuşmacının spontane konuşma tarzında konuşmasını sağlarsınız. Öte yandan, konuşmacı bir senaryoyu okurken doğal olmayan konuşma sesleri kısıtlanır. Son olarak, konuşmacılardan spektrumun ortasında kontrollü bir şekilde kelimeleri veya cümleleri söylemeleri istenir.
Sharp'ın uzmanlığı, 150'den fazla dilde farklı türde konuşma veri kümeleri sağlamaya kadar uzanır
Komut Dosyası Verileri
Konuşmacılardan, senaryolu konuşma verisi biçimindeki bir senaryodan belirli sözcükleri veya ifadeleri söylemeleri istenir. Bu kontrollü veri biçimi genellikle konuşmacının önceden hazırlanmış bir senaryodan okuduğu sesli komutları içerir. Shaip'te, birçok telaffuz ve tonlama için araçlar geliştirmek üzere senaryolu bir veri seti sağlıyoruz. İyi konuşma verileri, farklı aksan gruplarından birçok konuşmacıdan örnekler içermelidir.
Spontane Veriler
Gerçek dünya senaryolarında olduğu gibi, kendiliğinden veya konuşma verileri en doğal konuşma biçimidir. Veriler, telefon görüşmeleri veya röportaj örnekleri olabilir. Shaip, bağlamsal konuşmaları anlamaları gereken sohbet robotları veya sanal asistanlar geliştirmek için kendiliğinden bir konuşma biçimi sağlar. Bu nedenle, veri kümesi gelişmiş ve gerçekçi AI tabanlı sohbet robotları geliştirmek için çok önemlidir.
Söz Verileri
Shaip tarafından sağlanan ifadeler konuşma veri seti, piyasada en çok arananlardan biridir. Çünkü sözler/uyandırma sözcükleri sesli yardımcıları tetikler ve onlardan insan sorularına akıllıca yanıt vermelerini ister.
Transkreasyon
Çoklu dil uzmanlığımız, tonlamayı, bağlamı, amacı ve stili kesinlikle korurken bir cümleyi bir dilden diğerine çeviren kapsamlı ses örnekleriyle transkreasyon veri kümeleri sunmamıza yardımcı olur.
Metin Okuma (TTS) Verileri
Özgün ve çok dilli Text-to-Speech ürünleri oluşturmaya yardımcı olan son derece doğru konuşma örnekleri sağlıyoruz. Ek olarak, ses dosyalarına, doğru şekilde açıklamalı arka plan gürültüsüz transkriptleriyle birlikte sunuyoruz.
Konuşmadan yazıya
Shaip, kaydedilmiş konuşmayı güvenilir metne dönüştürerek özel konuşmayı metne dönüştürme hizmetleri sunar. NLP teknolojisinin bir parçası olduğundan ve gelişmiş konuşma yardımcıları geliştirmek için çok önemli olduğundan, odak noktası kelimeler, cümleler, telaffuz ve lehçelerdir.
Konuşma Verisi Toplamasını Özelleştirme
Konuşma veri kümeleri, gelişmiş konuşma tabanlı yapay zeka modellerinin geliştirilmesinde ve devreye alınmasında çok önemli bir rol oynar. Ancak, konuşma çözümleri geliştirme amacı ne olursa olsun, nihai ürünün doğruluğu, verimliliği ve kalitesi, eğitilmiş verilerinin türüne ve kalitesine bağlıdır.
Bazı kuruluşlar ihtiyaç duydukları veri türü konusunda net bir fikre sahipken, çoğu proje ihtiyaçlarının ve gereksinimlerinin tam olarak farkında değildir. Bu nedenle, Shaip tarafından kullanılan ses verisi toplama yöntemleri hakkında onlara somut bir fikir vermemiz gerekiyor.
Demografi
Hedef diller ve demografiler projeye göre belirlenebilir. Ayrıca, konuşma verileri yaş, eğitim yeterliliği vb. gibi demografiye göre özelleştirilebilir. Ülkeler, projenin sonucunu etkileyebilecekleri için örnekleme verisi toplamada bir diğer özelleştirme faktörüdür. Gereken dil ve lehçe akılda tutularak, belirtilen dil için ses örnekleri toplanır ve gereken yeterlilik düzeyine göre özelleştirilir - ana dili veya ana dili olmayan konuşmacılar.
Koleksiyon boyutu
Ses örneğinin boyutu, projenin performansını belirlemede kritik bir rol oynar. Bu nedenle, veri toplama için toplam katılımcı sayısı dikkate alınmalıdır. Katılımcı başına veya toplam katılımcı sayısına bağlı olarak, toplam konuşma sayısı veya konuşma tekrar sayısı da göz önünde bulundurulmalıdır.
Veri Komut Dosyası
Senaryo, veri toplama stratejisinin en önemli unsurlarından biridir. Bu nedenle, proje için gerekli veri senaryosunun ( senaryoya dayalı, senaryosuz, sözlü veya uyandırma sözcükleri) belirlenmesi çok önemlidir.
Ses Biçimleri
Konuşma verilerinin ses içeriği, ses ve ses tanıma çözümlerinin geliştirilmesinde hayati bir rol oynar. Ses kalitesi ve arka plan gürültüsü, model eğitiminin sonucunu etkileyebilir.
Konuşma verisi toplama sürecinde, dosya formatı, sıkıştırma, içerik yapısı ve ön işleme gereksinimlerinin proje taleplerini karşılayacak şekilde özelleştirilebilmesi sağlanmalıdır.
Ses Dosyalarının Teslimi
Konuşma verilerinin toplanmasının son derece kritik bir bileşeni, ses dosyalarının müşteri gereksinimlerine göre teslim edilmesidir. Sonuç olarak, Shaip tarafından sağlanan veri segmentasyonu, transkripsiyon ve etiketleme hizmetleri, karşılaştırmalı kalite ve ölçeklenebilirlik açısından işletmeler tarafından en çok arananlardan bazılarıdır.
Ayrıca, biz de takip ediyoruz dosya adlandırma kuralları anında kullanım için ve hızlı dağıtım için teslimat zaman çizelgelerine sıkı sıkıya bağlı kalın.
Uzmanlığımız
Desteklenen Diller
Başarı Öyküleri
İş dünyasının en büyük isimlerinden bazılarıyla iş birliği yaparak birinci sınıf konuşma AI çözümleri sunuyoruz. Karmaşık konuşma AI projelerinin teknik ayrıntılarını yönetme konusundaki uzmanlığımız güvenilir ve ölçeklenebilir sonuçlar sağlar. Başardıklarımıza bir göz atın:
-
10,000 saati aşkın çok dilli transkripsiyon ve ses dosyasından oluşan kapsamlı bir konuşma tanıma veri seti oluşturduk . Bu, canlı bir sohbet robotunun eğitilmesine ve geliştirilmesine yardımcı oldu.
-
3,000'den fazla dilbilim uzmanından oluşan ekibimiz, dijital bir asistanı eğitmek ve test etmek için 27 farklı dilde 1,000 saatten fazla ses dosyası ve transkript sağladı .
-
Yetenekli veri etiketleyicilerimiz ve dilbilim uzmanlarımız sayesinde, 27'den fazla dilde 20,000 saatten fazla konuşma kaydını hızla toplayıp teslim ettik .
-
Otomatik Konuşma Tanıma (ASR) hizmetlerimiz sektörde oldukça saygındır. Telaffuza, tona ve amaca dikkat ederek, ASR modeli doğruluğunu artırmak için çeşitli transkripsiyonlar kullanarak hassas bir şekilde etiketlenmiş ses dosyaları sunarız.
-
Bir sigorta sohbet robotu projesi için, eğitimini geliştirmek amacıyla her biri altı turdan oluşan binlerce sohbetin bulunduğu yüksek kaliteli bir veri seti oluşturduk. Ayrıca, kişiselleştirilmiş yanıtlar oluşturmak, müşteri katılımını ve memnuniyetini iyileştirmek için üretken yapay zekadan yararlandık.
Başarımız, mükemmelliğe olan bağlılığımızdan ve son teknolojiyi kullanmamızdan kaynaklanmaktadır. Bizi farklı kılan şey, veri setlerimizin tarafsız ve en yüksek kalitede olmasını sağlayan uzman ekspertiz ekibimizdir.
Veri toplama ekibimizde 30,000'den fazla katılımcıyla, yüksek kaliteli veri kümelerini hızla temin edip sunabiliyor ve makine öğrenimi modellerinin devreye alınmasını hızlandırabiliyoruz. Ayrıca, gelişmiş yapay zeka platformumuz, rakiplerimizin önünde kalarak hızlı konuşma verisi çözümleri sunmamızı sağlıyor.
Sonuç
Sonuç olarak, konuşma AI, işletmelerin ve bireylerin teknolojiyle etkileşim kurma biçiminde dönüştürücü bir ilerlemeyi temsil eder. Konuşma AI sistemleri, gelişmiş doğal dil işleme ve makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak daha kişiselleştirilmiş, verimli ve ilgi çekici kullanıcı deneyimleri sağlayabilir. Bu teknolojiler gelişmeye devam ettikçe, iletişimi geliştirmeyi, operasyonları kolaylaştırmayı ve çeşitli sektörlerde inovasyonu yönlendirmeyi vaat ediyorlar. Konuşma AI'yı benimsemek yalnızca rekabet avantajı sağlamakla kalmaz, aynı zamanda dijital çağda daha sezgisel ve duyarlı etkileşimler için yeni olasılıklar da açar.
Biz, Shaip'te, birinci sınıf bir veri şirketiyiz. Veriyi ve ilgili endişelerini başka hiç kimseden daha iyi anlayan bu alanda uzmanlarımız var. Her projeye veya iş birliğine bağlılık, gizlilik, esneklik ve sahiplenme gibi yetkinlikleri masaya getirdiğimiz için ideal ortaklarınız olabiliriz.
Hadi Konuşalım
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
Chatbot'lar, belirli girdilere yanıt veren basit, kural tabanlı programlardır. Aynı zamanda, konuşmaya dayalı yapay zeka, daha insana benzer, bağlamsal yanıtlar oluşturmak için makine öğrenimini ve doğal dil anlayışını kullanır ve kullanıcılarla doğal etkileşimlere olanak tanır.
Alexa (Amazon) ve Siri (Apple), kullanıcının amacını anlayabildikleri, konuşulan dili işleyebildikleri ve bağlama ve kullanıcı geçmişine dayalı olarak kişiselleştirilmiş yanıtlar sağlayabildikleri için sohbete dayalı AI örnekleridir.
Farklı platformlar benzersiz kullanım durumlarına ve sektörlere hitap ettiğinden, kesin bir "en iyi" konuşma yapay zekası yoktur. Bazı popüler konuşmalı AI platformları arasında Google Assistant, Amazon Alexa, IBM Watson, OpenAI'nin GPT-3'ü ve Rasa bulunur.
Diyaloğa dayalı yapay zeka uygulamaları, diğerlerinin yanı sıra müşteri destek sohbet botlarını, sanal kişisel asistanları, dil öğrenme araçlarını, sağlık danışmanlığı tavsiyelerini, e-ticaret tavsiyelerini, İK katılımını ve etkinlik yönetimini içerir.
Konuşmaya dayalı yapay zeka araçları, yapay zeka destekli sohbet robotlarının ve sanal asistanların geliştirilmesini, devreye alınmasını ve yönetilmesini sağlayan platformlar ve yazılımlardır. Örnekler arasında Dialogflow (Google), Amazon Lex, IBM Watson Assistant, Microsoft Bot çerçevesi ve Oracle digital assistant sayılabilir.
Bir chatbot, tıpkı gerçek bir insanla sohbet ettiğiniz gibi sohbet edebileceğiniz sanal bir asistandır. Ona sorular sorabilir, bilgi alabilir veya hatta görevleri tamamlayabilirsiniz, hepsi metin veya ses aracılığıyla.
Konuşma AI, gerçek konuşmalar gibi çok sayıda metin ve konuşma verisinden öğrenir. Bu, argo ve farklı konuşma stilleri gibi şeyleri anlamasına yardımcı olur ve doğal olarak anlama ve sohbet etme konusunda daha iyi hale getirir.
Konuşma AI'sı tamamen insan benzeri sohbetler yapmakla ilgilidir. Öte yandan, Üretken AI, öğrenilenlere dayanarak metin veya resim gibi yeni şeyler yaratır. Üretken AI, anında yanıtlar veya özetler üreterek konuşma AI'sını da güçlendirebilir.
Konuşmalı AI'yı kurmak zor olabilir. Pahalı olabilir, inşa edilmesi uzun zaman alabilir ve her zaman özel ihtiyaçlarınıza uymayabilir. Bazı sistemler hemen kullanıma hazır ve kolayca ayarlanabilecek şekilde tasarlanmıştır, bu da onları daha hızlı ve daha basit bir seçim haline getirir.
