Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka için Eksiksiz Kılavuz

Nihai Satın Alma Rehberi 2022

Giriş

Yok hayır Bugünlerde biri durup bir chatbot veya sanal asistanla en son ne zaman konuştuğunuzu soruyor? Bunun yerine, makineler en sevdiğimiz şarkıyı çalıyor, adresinize teslimat yapan ve istekleri gecenin bir yarısı kolaylıkla yerine getiren yerel bir Çin yerini çabucak tespit ediyor.

AI Eğitim Verileri
Konuşmalı Yapay Zeka Satın Alma Rehberi
Alıcı Kılavuzunu okuyun veya PDF sürümünü indirin.

Küresel konuşma tabanlı yapay zeka pazarı 6.8'de 2021 milyar dolar değerindeydi. 18.4 dolar 2026 milyar %21.8'lik bir CAGR'de. Başlangıçta eğlenceli bir evcil hayvan olarak geliştirildi, konuşma yapay zekası yıllar içinde olağanüstü büyümüştür.

Konuşmaya dayalı yapay zeka, dijital ekosistemin bir parçası haline gelmiş olsa da, kullanıcılar arasında bir farkındalık eksikliği var – kârimizin %63 Kullanıcıların çoğu, günlük yaşamlarında zaten yapay zeka kullandıklarının farkında değil. Ancak, anlayış eksikliği, insanları bu Konuşmalı Yapay Zeka sistemlerini kullanmaktan alıkoymadı. Sohbet robotları muhtemelen en popüler konuşma AI örnekleridir ve bir 100% artış Önümüzdeki 2 – 5 yıl içinde evlat edinilecek.

İçinde Gartner Ankete göre, birçok işletme sohbet robotlarını kuruluşları tarafından kullanılan birincil yapay zeka uygulaması olarak tanımladı. Ve 2022 yılına kadar beyaz yakalı çalışanların yaklaşık %70'i günlük işleri için sanal sohbet platformlarıyla etkileşime girecek.

Şimdi konuşma yapay zekasının türlerine ve daha geniş teknolojik yelpazede neden büyük önem kazandığına bakalım.

Konuşma AI Nedir?

Bu Kılavuz kimler içindir?

Bu kapsamlı kılavuz şunlar içindir:

  • Düzenli olarak büyük miktarda veriyi ezen tüm girişimciler ve tek girişimciler
  • Yapay zeka ve makine öğrenimi veya süreç optimizasyon tekniklerini kullanmaya 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.
Konuşma Verisi Toplama

Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka Nedir?

Dijital ve telekomünikasyon teknolojileri aracılığıyla gerçek insanlarla konuşmaları taklit etmek için bir konuşma deneyimi sunmanın programlı ve akıllı bir yolu.

Kaynak: Deloitte: Dijital Çağ Konuşma Yapay Zekası

Konuşmalı yapay zeka (AI) veya sohbet robotları veya sanal asistanlar veya dijital asistanlar, insanların ve bilgisayarların metin veya konuşma yoluyla etkili bir şekilde iletişim kurmasını sağlayan teknolojilerdir. Büyük hacimli ses ve metin verileri, insan konuşmalarını veya metin kalıplarını tanırken, farklı dillerdeki amaçlarını ve anlamlarını tanımlarken insan konuşmalarını taklit etmeye yardımcı olan ML ve NLP modellerini eğitmek için kullanılır.

Konuşma AI Türleri

Konuşmaya dayalı yapay zekalar, ihtiyaca ve tasarıma bağlı olarak işletmelere farklı faydalar sağlar. Bu nedenle, belirli bir tür sohbet robotu veya sanal asistan geliştirmeden önce, şu anda kullanımda olan Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka türlerini anlamak önemlidir.

Konuşma AI Türleri Uygun modeli seçmek esas olarak iş hedeflerinize bağlıdır. Örneğin, bir perakende sohbet robotu geliştirdiğinizi varsayalım. Bu durumda, sohbet robotlarının kullanıcılarla etkileşime girmesi, amacı belirlemesi ve alışverişleri için rehberlik sağlaması gerektiğinden, bir AI veya Hybrid türüyle iyi bir iş başarabilirsiniz.

Öte yandan, SSS sohbet robotları geliştiriyorsanız, kural tabanlı bir algoritma iyi çalışabilir. Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka'nın üç ana türü Kural tabanlı, Yapay zeka ve Hibritlerdir. Her birine ayrıntılı olarak bakalım.

Kural Tabanlı

Karar ağacı botları olarak da adlandırılan kural tabanlı sohbet robotları, önceden tanımlanmış bir kuralı takip eder. Bir karar ağacı tipi konuşma yapısının ardından, sohbet robotu, sohbet robotunun belirli sorunları çözmesine yardımcı olan bir dizi kural kullanarak tüm konuşmayı bir akış şemasında haritalandırır. Kurallar, sohbet robotunun aşina olduğu problemler ve çözümler için temel oluşturduğundan, soruları tahmin eder ve önceden belirlenmiş yanıtlar sağlar.

Kurallar dizisi basit veya karmaşık olabilir. Ancak, sohbet robotu, kuralların kapsamı dışındaki soruları yanıtlayacak donanıma sahip değildir. Bu sohbet robotları yalnızca eğitilmiş senaryolara uyan soruları yanıtlayabilir.
Kural tabanlı bir sohbet robotu eğitmek, eski sistemlerle entegre etmek için daha kolay, daha hızlı ve daha basittir. Ancak, bu sohbet robotları etkileşimler yoluyla öğrenemez, bu da kişiselleştirme ve esneklik kapsamlarını sınırlar.

AI/NLP

Adından da anlaşılacağı gibi, AI sohbet robotları makine öğrenimini kullanır ve doğal dil işleme yanıt vermeden önce kullanıcının bağlamını ve amacını anlamak. Yapay zeka destekli sohbet robotları, kullanıcı sorularına dayalı olarak karmaşık doğal dil yanıtlarını bile formüle edebilir.

Yapay zeka sohbet robotları, niyet ve bağlamı anlama yetenekleriyle, kullanıcıların karmaşık sorularına yanıt verebilir ve konuşmayı kullanıcı ihtiyaçlarına göre özelleştirebilir.

AI sohbet robotlarını eğitmek, Kural tabanlı sohbet robotlarından daha uzun sürebilir, ancak eğitildikten sonra oldukça güvenilir ve özelleştirilmiş yanıtlar sunarlar.

AI sohbet robotları, önceki etkileşimlerden öğrenerek, kullanıcı davranışını ve çizim kalıplarını anlayarak ve gelişmiş karar verme becerilerini kullanarak farklı dilleri kavrayarak gelişmiş kullanıcı deneyimi sağlar.

Yapay Zeka ve Kural Tabanlı Sohbet Robotu Arasındaki Fark

AI/NLP Sohbet RobotuKural Tabanlı Chatbot
Ses ve Metin komutlarını anlar ve bunlarla etkileşime girerYalnızca metin komutlarını anlar ve bunlarla etkileşime girer
Bir konuşmada bağlamı anlayabilir ve niyeti yorumlayabilirEğitim aldığı önceden belirlenmiş sohbet akışını takip edebilir
Konuşma diyaloglarına sahip olmak için tasarlandıTamamen navigasyon amaçlı tasarlanmıştır
Bloglar ve sanal asistanlar gibi çoklu arayüzlerde çalışırYalnızca sohbet desteği arabirimi olarak çalışır
Etkileşimlerden, konuşmalardan öğrenebilirÖnceden tasarlanmış bir dizi kuralı takip eder ve yeni güncellemelerle yapılandırılması gerekir.
Eğitmek için tonlarca zaman, veri ve kaynak gerektirirEğitmek için daha hızlı ve daha ucuz
Etkileşimlere dayalı olarak özelleştirilmiş yanıtlar sağlayabilirÖngörülebilir görevleri yerine getirir
Gelişmiş karar verme gerektiren karmaşık projeler için idealDaha basit ve iyi tanımlanmış kullanım durumları için ideal


melez

Hibrit sohbet robotları, kural tabanlı algoritmayı kullanarak kullanıcı sorgularına özel yanıtlar sağlamak için NLP ve Kural tabanlı algoritmaları kullanır ve amacı anlamak için NLP'yi kullanır.

Yapay zeka sohbet robotlarına karşı kural tabanlı mücadele etmek yerine, gelişmiş bir kullanıcı deneyimi sağlamak için her ikisinin de en iyisini almak daha kolaydır. Hibrit model, görev tabanlı projeler ve konuşma deneyimleri geliştirmek için mükemmeldir.

Konuşmaya Dayalı Yapay Zekanın Avantajları

Küresel chatbot pazarının 190.8'da 2016 milyon dolardan büyüyeceği tahmin ediliyor. 1.25 yılına kadar 2025 milyar dolar. Bu istatistik, işletmelerin chatbot teknolojisine ve pazara nasıl yoğun yatırım yaptığını gösteriyor.

Bu teknolojinin dramatik bir şekilde benimsenmesi, bunların gelişmiş ve sezgisel hale gelmesine ve geliştirme ve dağıtım maliyetlerini düşürmesine bağlanabilir.

İlk olarak, bu yenilikçi teknolojinin önemli faydalarına ayrıntılı olarak bakın.

Makine Öğreniminde Konuşma Yapay Zekasının Faydaları

Birden fazla kanalda kişiselleştirilmiş konuşmalar sağlar

Günümüzün yetkilendirilmiş müşterileri, büyüklükleri ve yetenekleri ne olursa olsun kuruluşlardan hatasız müşteri hizmeti beklemektedir. Konuşmaya dayalı yapay zeka, bu kuruluşların birden çok kanalda kişiselleştirilmiş konuşmalar aracılığıyla birinci sınıf müşteri hizmetleri sağlamasına yardımcı olur.

Müşteriler, bir sosyal medya sohbetinden canlı bir web sohbetine geçtiklerinde bile kusursuz bir kişisel yolculuğun keyfini çıkarabilirler.

Yüksek Çağrı Hacimlerini Karşılamak için Sorunsuzca Ölçeklendirin

Kullanıcı Desteği Çağrı hacminde ani bir artış bekleniyor ve Konuşmalı Yapay Zeka, müşteri hizmetleri ekiplerinin bu tür ani artışlarla başa çıkmasına yardımcı olabilir. Bir konuşma yapay zekası, etkileşimleri müşterinin amacına, gereksinimine, geçmiş arama geçmişine, duygulara ve duygulara göre ayırabilir. Bir sohbet robotu, yüksek değerli aramalardan düşük değerli aramaları kategorilere ayırmaya, düşük değerli aramaları Sanal Yardımcılara yönlendirmeye ve canlı temsilcilerin daha kritik aramaları yönetmesini sağlamaya yardımcı olabilir.

Chatbot'lar, işletmelerin müşteri hizmetleri sorgularının etkileşimini ve yanıt süresini azaltmasına yardımcı olabilir. Destek çağrılarına harcanan süreyi önemli ölçüde azaltarak, 2023 yılına kadar işletmelerin 2.5 milyar dolar perakende, bankacılık ve sağlık sektörlerinde

Müşteri Hizmetlerini Bir Derece Yükseltin

Müşteri deneyimi, markaların en büyük farklılaştırıcılarından biri haline geldi. Bu nedenle, markaların kullanıcılara unutulmaz bir deneyim sunmak için neden birbirleriyle yarıştığı şaşırtıcı değil. Konuşmalı AI, markaların olumlu bir deneyim sunmasına yardımcı oluyor.

Müşteriler, kişiselleştirilmiş konuşmalara ek olarak, sorularına her zaman anında, güvenilir yanıtların keyfini çıkarır. İşletmeler, konuşma tanıma teknolojisini kullanarak kullanıcı sorgularına müşteri odaklı yanıtlar geliştirebilir. Chatbotlar, duygu, duygu ve niyeti analiz ederek, canlı aracı yardımını azaltarak ve ilk temas çözümünü artırarak yardımcı olabilir.

Pazarlama ve Satışta Yardım

Bir markayı bir kitleye pazarlamak zorlu bir iştir. Yine de işletmeler, markalar için benzersiz bir kimlik oluşturmak ve pazarda rekabet avantajı geliştirmek için Konuşmalı Yapay Zeka'yı kullanıyor. İşletmeler ayrıca hedefli pazarlama ve dönüşüm teknikleri sunuyor.

Pazarlama karmasına yapay zeka tabanlı bir sohbet robotu getirdiğinizde, kapsamlı bir alıcı profili geliştirebilir, satın alma tercihlerine erişebilir ve ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş içerik tasarlayabilirsiniz.

Müşteri Hizmetlerini Otomatikleştirin (Maliyet Tasarrufu)

Chatbot kullanmanın bir başka avantajı da maliyet verimliliğidir. 2022 yılına kadar, sohbet robotlarının işletmelerin maliyetlerini azaltmasına yardımcı olabileceği tahmin ediliyordu. Yıllık 8 milyar dolar. İşletmeler, müşterilerin değişen ihtiyaçlarını karşılamak için müşteri hizmetleri temsilcisi gruplarını sürekli olarak eğitmek yerine daha basit ve karmaşık sorguları ele almak için sohbet robotları geliştirebilir. İlk uygulama maliyetleri yüksek olabilse de, faydaları uygulamadaki aksaklıklardan daha ağır basar.

Konuşmaya Dayalı Yapay Zekada Ortak Veri Zorluklarını Azaltın

Konuşmalı AI, insan-bilgisayar iletişimini dinamik olarak dönüştürüyor. Ve birçok işletme, iş yapma şeklini değiştirebilecek gelişmiş konuşma tabanlı yapay zeka araçları ve uygulamaları geliştirmeye heveslidir. Bununla birlikte, siz ve müşterileriniz arasında daha iyi iletişimi kolaylaştırabilecek bir sohbet robotu geliştirmeden önce, karşılaşabileceğiniz birçok gelişimsel tuzağa bakmalısınız.

Dil Çeşitliliği

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 olarak, yaklaşık 1.5 milyar insanlar dünya çapında İngilizce konuştu, bunu 1.1 milyar konuşmacı ile Çince Mandarin izledi. İngilizce dünya çapında en çok konuşulan ve öğrenilen yabancı dil olmasına rağmen, sadece yaklaşık kârimizin %20 dünya nüfusunun çoğunluğu bunu konuşuyor. Küresel nüfusun geri kalanının – %80 – İngilizce dışındaki dilleri konuşmasını sağlıyor. Bu nedenle, bir chatbot geliştirirken dil çeşitliliğini de göz önünde bulundurmalısınız.

Dil Değişkenliği

İnsanlar farklı dilleri ve aynı dili farklı konuşurlar. Ne yazık ki, bir makinenin konuşulan dil değişkenliğini tam olarak anlaması, duyguları, lehçeleri, telaffuzu, aksanları ve nüansları hesaba katması hala imkansızdır.

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

Başka bir büyük konuşma yapay zekası geliştirmede zorluk mücadeleye konuşma dinamizmi getiriyor. Örneğin, konuşurken birkaç dolgu, duraklama, cümle parçası ve deşifre edilemeyen 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 veriler veya arka plan gürültüsü, kapı zilleri, köpekler, çocuklar ve diğer arka plan sesleri gibi konuşmalara değer katmayan verilerdir. Bu nedenle, fırçalamak veya filtrelemek esastır. ses dosyaları Bu seslerin bir kısmını öğrenin ve önemli olan ve olmayan sesleri belirlemek için AI sistemini eğitin.

Farklı Konuşma Veri Türlerinin Artıları ve Eksileri

Artıları &Amp; Farklı Konuşma Veri Kümelerinin Eksileri Yapay zeka destekli bir ses tanıma sistemi veya konuşma tabanlı yapay zeka, tonlarca eğitim ve test veri kümesi gerektirir. Ancak, güvenilir ve özel 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.

Özel Ses Veri Kümeleri

  1. Özel 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. Genel Veri Kümeleri

    Sizinkini kullanmayı düşünmüyorsanız, genel konuşma veri kümeleri başka bir seçenektir. Bu veri kümeleri, kamuya açık alanın bir parçasıdır ve açık kaynaklı projeler için toplanabilir.

    Artılar:

    • Herkese açık veri kümeleri ücretsizdir ve düşük bütçeli projeler için idealdir
    • Hemen indirilebilirler
    • Genel veri kümeleri, çeşitli kodlanmış ve kodlanmamış örnek kümeler halinde gelir.

    Eksiler:

    • 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/Kullanıma Hazır Veri Kümeleri

    Önceden paketlenmiş veri kümelerini keşfetmek, herkese açık veya özel verilerse başka bir seçenektir. konuşma verisi toplama ihtiyaçlarınıza uygun değil.

    Satıcı, müşterilere yeniden satış yapmak amacıyla önceden paketlenmiş konuşma veri kümeleri toplamıştır. Bu tür veri kümesi, genel uygulamalar veya belirli amaçlar geliştirmek için kullanılabilir.

    Artılar:

    • 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

    Eksiler:

    • 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.

    Artılar:

    • Özel kullanım durumunuz için veri kümeleri toplanır. AI algoritmalarının amaçlanan sonuçlardan sapma şansı en aza indirilir.
    • AI Verilerinde önyargıyı kontrol edin ve azaltın

    Eksiler:

    • 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 çok büyüktür ve bunlar çeşitli endüstrilerde çok sayıda uygulama için kullanılmaktadır.

Akıllı Ev Aletleri/cihazları

2021 Ses Tüketici Endeksi'nde ABD, İngiltere ve Almanya'daki kullanıcıların yaklaşık %66'sının akıllı hoparlörlerle etkileşime girdiği ve %31'inin her gün bir tür ses teknolojisi kullandığı bildirildi. Ayrıca televizyonlar, ışıklar, güvenlik sistemleri ve diğerleri gibi akıllı cihazlar, ses tanıma teknolojisi sayesinde sesli komutlara yanıt verir.

Sesli Arama Uygulaması

Sesli arama, konuşma AI geliştirmenin en yaygın uygulamalarından biridir. Google'da yapılan tüm aramaların yaklaşık %20'si sesli asistan teknolojisinden geliyor. kârimizin %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 hizmeti

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.

Araç İçi Bilgi-Eğlence

Sesle etkinleştirilen bir araba gösterge panosunun verimliliği ve doğruluğu, kullanıcının sesini olabildiğince çok gürültülü ortamda duymak için nasıl eğitildiğine bağlıdır. Araç gösterge panelindeki ses sistemi, sürücünün sesini doğru bir şekilde tespit edebilmeli ve trafik sesleri, yağmur, gök gürültüsü, diğer yolcu sesleri ve daha fazlası gibi tanıdık olmayan arka plan sesleri aracılığıyla talimatlara yanıt verebilmelidir.

Ev Akıllı Hoparlör

Ses asistanları, konuşmacıyı tanımlamak ve konuşmacının sesini mutfak karıştırıcısı, oynayan çocuklar, zayıf trafik veya çim biçme makinesi gibi arka plan seslerinden ayırt ederek talimatları anlamak için çeşitli ses veri kümeleri üzerinde kapsamlı bir şekilde eğitilmelidir. Modeli, daha iyi performans için bu tür akustik ortamları simüle eden veri kümeleri üzerinde eğitmek önemlidir.

Model ayrıca gerçek sözcükleri belirlemek için sözcük doldurucuları veya duraklamaları ve öksürük gibi diğer sesleri de belirleyebilmelidir. Son olarak, sistemin kelimeleri ve sesleri anlamlı cümlelere dönüştürebilmesi için dil modelini akustik modelle eşleştirmek çok önemlidir.

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 hizmeti

Sağlık Hizmetleri Konuşma Yapay Zekası Konuşmalı AI, sağlık sektörü üzerinde büyük bir etkiye sahip. Konuşmalı AI'nın hastalar, doktorlar, personel, hemşireler ve diğer sağlık personeli için faydalı olduğu kanıtlanmıştır.

Faydalarından bazıları:

  • Tedavi sonrası aşamada hasta katılımı
  • Randevu planlama sohbet robotları
  • Sık sorulan soruları ve genel soruları yanıtlama
  • Belirti değerlendirmesi
  • Yoğun bakım hastalarını tanımlayın
  • Acil vakaların tırmanması

e-ticaret

e-ticaret Konuşmalı AI, e-ticaret işletmelerinin müşterileriyle etkileşim kurmasına, özelleştirilmiş öneriler sağlamasına ve ürün satmasına yardımcı oluyor.

E-Ticaret endüstrisi, sınıfının en iyisi bu teknolojinin faydalarından sonuna kadar 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 Konuşma Ai 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.

  • Müşterilerin bakiyelerini gerçek zamanlı olarak kontrol etmelerine izin verin
  • Para yatırma konusunda yardım
  • Vergi dosyalama ve kredi başvurusunda yardımcı olmak
  • Fatura hatırlatıcıları, bildirimler ve uyarılar göndererek bankacılık sürecini kolaylaştırın

Konut Sigortası

Sigorta Konuşma Ai Bankacılık sektörüne benzer şekilde, sigorta sektörü de konuşma tabanlı yapay zeka tarafından dijital olarak yönlendiriliyor ve bunun faydalarından yararlanıyor. Örneğin, konuşma tabanlı yapay zeka, sigorta endüstrisinin uyuşmazlıkları ve iddiaları çözmek için daha hızlı ve daha güvenilir araçlar sağlamasına yardımcı oluyor.

  • Politika önerileri sağlayın
  • Daha hızlı tazminat ödemeleri
  • Bekleme sürelerini ortadan kaldırın
  • Müşterilerden geri bildirim ve inceleme toplayın
  • Politikalar hakkında müşteri farkındalığı yaratın
  • Daha hızlı hak taleplerini ve yenilemeyi yönetin

Konuşma Yapay Zekasını Kullanan Sektörler

Shaip Teklifi

Gelişmiş insan-makine etkileşimli konuşma uygulamaları geliştirmek için kaliteli ve güvenilir veri kümeleri sağlamak söz konusu olduğunda, Shaip başarılı dağıtımlarıyla pazara liderlik ediyor. Bununla birlikte, akut bir sohbet robotu ve konuşma asistanı sıkıntısı ile şirketler giderek daha fazla hizmet arıyor. Shaip – ​​pazar lideri – AI projeleri için eğitim ve test için özelleştirilmiş, doğru ve kaliteli veri kümeleri sağlamak.

Shaip'te, Yapay Zekanızı (AI) hayata geçirmek için gerçek insanlarla konuşmaları taklit eden Doğal Dil İşleme (NLP) için geniş bir çeşitlendirilmiş ses veri seti sunuyoruz. Çok Dilde Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka platformuna ilişkin derin anlayışımızla, dünyanın dört bir yanından birden çok dilde yapılandırılmış veri kümeleriyle son derece hassas bir şekilde yapay zeka özellikli konuşma modelleri oluşturmanıza yardımcı oluyoruz. İstediğiniz amacı, ifadeleri ve demografik dağılımı tamamen özelleştirirken, gereksinimlerinize göre çok dilli ses toplama, ses transkripsiyon ve sesli açıklama hizmetleri sunuyoruz.

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.

Shaip Kullanım Örnekleri

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 kapsamlı teklifler konuşma etiketleme hizmetleri bir ses dosyasındaki sesleri ve konuşmayı ustalıkla ayırarak ve her dosyayı etiketleyerek. Benzer ses seslerini doğru bir şekilde ayırarak ve bunlara açıklamalar ekleyerek,

Konuşmacı Günlükleştirme

Shaip'in 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?"

Her üç ifade de aynı amaca sahiptir ancak farklı şekilde ifade edilir. Shaip'teki uzman konuşma yapay zekası uzmanları, permütasyon ve kombinasyon yoluyla, aynı talebi ifade etmek için mümkün olan tüm olası kombinasyonları belirleyecektir. Shaip, anlambilim, bağlam, ton, diksiyon, zamanlama, vurgu ve lehçelere odaklanarak ifadeleri ve uyandırma sözcüklerini toplar ve bunlara açıklamalar ekler.

Çok Dilli Ses Veri Hizmetleri

Çok dilli ses veri hizmetleri dünya çapında 150'den fazla dil ve lehçede ses verilerini toplayan bir veri toplayıcı ekibimiz olduğundan, Shaip'in çok tercih edilen bir başka teklifidir.

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.

Birinci sınıf bir makine öğrenimi modelini eğitip geliştirebilmenizi sağlamak için konuşma terapistlerimiz, sistemin insanların aynı amacı ifade etmelerinin çeşitli yollarını belirlemesine yardımcı olmak için kapsamlı ve çeşitli veri kümeleri sağlar.

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 veya 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 başka ilginç yönü de tondur - sözcüklerin anlamını, söylendikleri tona bağlı olarak özünde tanırız. Ne söylediğimiz önemli olsa da, bu kelimeleri nasıl söylediğimiz de anlam ifade eder.

Örneğin, 'Ne Sevinç!' gibi basit bir ifade. bir mutluluk ünlemi olabilir ve alaycı olması da amaçlanabilir. Tona ve strese bağlıdır.

'Ne yapıyorsun?'
'Ne yapıyorsun?'

Bu cümlelerin her ikisinde de tam kelimeler vardır, ancak kelimelerin vurgusu farklıdır, bu da cümlelerin tüm anlamını değiştirir. Chatbot, mutluluğu, alaycılığı, öfkeyi, tahrişi ve daha fazla ifadeyi tanımlamak için eğitilmiştir. Shaip'in konuşma dili patologlarının ve yorumcularının uzmanlığının devreye girdiği yer burasıdır.

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.

Shaip'in uzmanlığı, 150'den fazla dilde farklı türde konuşma veri kümeleri sağlamaya kadar uzanır.

Senaryolu Konuşma

Senaryolu Konuşma
Koleksiyon

Spontan-Konuşma

Spontan Konuşma
Koleksiyon

Doğal Dil İfadesi

Söz Toplama/ Uyandırma Sözleri

Otomatik Konuşma Tanıma (Asr)

Otomatik Konuşma Tanıma (ASR)

Transkreasyon

Transkreasyon
Hizmetlerimiz

Konuşma metni

Konuşma metni
(TTS)

Komut Dosyası Verileri

Konuşmacılardan, yazılı bir konuşma verisi formatında bir komut dosyasından belirli kelimeleri veya cümleleri söylemeleri istenir. Bu kontrollü veri formatı, tipik olarak, konuşmacının önceden hazırlanmış bir komut dosyasından okuduğu sesli komutları içerir.

Shaip'te, birçok telaffuz ve tonalite için araçlar geliştirmek için kodlanmış bir veri seti sağlıyoruz. İyi konuşma verileri, farklı aksan gruplarından birçok konuşmacıdan örnekler içermelidir.

Spontane Veriler

Gerçek dünya senaryolarında olduğu gibi, spontane veya sohbete dayalı veriler, konuşmanın en doğal şeklidir. Veriler, telefon görüşmelerinin veya röportajların örnekleri olabilir.

Shaip, bağlamsal konuşmaları anlaması gereken sohbet robotları veya sanal asistanlar geliştirmek için spontane bir konuşma formatı sağlar. Bu nedenle, veri seti, 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 hakkında net bir fikre sahiptir. Ancak, çoğu proje ihtiyaçlarının ve gereksinimlerinin tam olarak farkında değildir. Bu nedenle, onlara ses verisi toplama hakkında somut bir fikir vermeliyiz. Shaip tarafından kullanılan metodolojiler.

Demografi

Proje bazında hedef diller ve demografi belirlenebilir. Ek olarak, konuşma verileri yaş, eğitim niteliği vb. gibi demografiye dayalı olarak özelleştirilebilir. Ülkeler, projenin sonucunu etkileyebilecekleri için örnekleme veri toplamada başka bir özelleştirme faktörüdür.

Gereken dil ve lehçe göz önünde bulundurularak, belirtilen dil için ses örnekleri toplanır ve gereken yeterliliğe (anadili veya ana dili olmayan konuşmacılar) göre özelleştirilir.

Koleksiyon boyutu

Ses örneğinin boyutu, projenin performansını belirlemede kritik bir rol oynar. Bu nedenle, toplam katılımcı sayısı veri toplama için düşünülmelidir. bu toplam ifade sayısı veya katılımcı veya toplam katılımcı başına konuşma tekrarları da dikkate alınmalıdır.

Veri Komut Dosyası

Komut dosyası, bir veri toplama stratejisindeki en önemli unsurlardan biridir. Bu nedenle, proje için ihtiyaç duyulan veri komut dosyasının belirlenmesi esastır – komut dosyasıyla yazılmış, komut dosyası oluşturulmamış, ifadeler veya uyandırma sözcükleri.

Ses Biçimleri

Konuşma verilerinin sesi, ses ve ses tanıma çözümlerinin geliştirilmesinde hayati bir rol oynar. bu ses kalitesi ve arka plan gürültüsü model eğitiminin sonucunu etkileyebilir.

Konuşma verilerinin toplanması şunları sağlamalıdır: dosya formatı, sıkıştırma, içerik yapısı, ve ön işleme gereksinimleri proje taleplerini karşılamak için özelleştirilebilir.

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.

Ses / Konuşma Verisi Lisanslama

Shaip, projenizin özel ihtiyaçlarına göre özelleştirilebilen, benzersiz, kullanıma hazır kaliteli konuşma veri kümeleri sunar. Veri kümelerimizin çoğu her bütçeye sığabilir ve veriler gelecekteki tüm proje taleplerini karşılayacak şekilde ölçeklenebilir. 40'den fazla dilde 100'den fazla lehçede 50 bin saatten fazla kullanıma hazır konuşma veri seti sunuyoruz. Ayrıca spontane, monolog, komut dosyası ve uyandırma sözcükleri de dahil olmak üzere bir dizi ses türü sunuyoruz. tamamını görüntüle Veri Kataloğu.

Uzmanlığımız

0 +
Toplanan Konuşma Saatleri
0 +
Veri Toplayıcılar
0 %
PII Uyumlu
0 +
Desteklenen Diller
> 0
Veri Kabulü
0 +
Fortune 500 Müşterileri

Desteklenen Diller

Başarı Öyküleri

Başarı Öyküleri

En iyi işletmeler ve markalardan bazılarıyla çalıştık ve onlara en üst düzeyde konuşma tabanlı yapay zeka çözümleri sağladık.

Başarı öykülerimizden bazıları şunlardır:

  • Canlı bir sohbet robotunu eğitmek ve oluşturmak için 10,000 saatten fazla çok dilli transkripsiyon, konuşma ve ses dosyası içeren bir konuşma tanıma veri seti geliştirdik.
  • Sigorta sohbet robotu eğitimi için kullanılan, konuşma başına 1000 turluk 6'lerce konuşmadan oluşan yüksek kaliteli bir veri seti oluşturduk. 
  • 3000'den fazla dil uzmanından oluşan ekibimiz, bir dijital asistanı eğitmek ve test etmek için 1000 yerel dilde 27 saatten fazla ses dosyası ve transkript sağladı.
  • Yorumcular ve dil uzmanlarından oluşan ekibimiz ayrıca 20,000'den fazla küresel dilde 27 saatten fazla ifade topladı ve teslim etti. 
  • Otomatik Konuşma Tanıma hizmetlerimiz sektör tarafından en çok tercih edilenlerden biridir. ASR modellerinin güvenilirliğini artırmak için çeşitli hoparlör setlerinden çok çeşitli transkripsiyonlar ve sözlük kullanarak telaffuz, ton ve amaca özel dikkat göstererek güvenilir şekilde etiketlenmiş ses dosyaları sağladık. 

Başarı hikayelerimiz, ekibimizin müşterilerimize her zaman en son teknolojileri kullanarak en iyi hizmeti sunma kararlılığından kaynaklanmaktadır. Bizi farklı kılan şey, çalışmalarımızın altın standart ek açıklamaların tarafsız ve doğru veri kümelerini sağlayan uzman yorumcular tarafından desteklenmesidir.

30,000'den fazla katılımcıdan oluşan veri toplama ekibimiz, makine öğrenimi modellerinin hızlı dağıtımına yardımcı olan yüksek kaliteli veri kümeleri sağlayabilir, ölçeklendirebilir ve sunabilir. Ek olarak, en son AI tabanlı platform üzerinde çalışıyoruz ve işletmelere en yakın rakiplerimizden çok daha hızlı bir şekilde hızlandırılmış konuşma verisi çözümleri sağlama yeteneğine sahibiz.

Sonuç

Bu kılavuzun sizin için yararlı olduğuna ve sorularınızın çoğunu yanıtlamış olduğunuza içtenlikle inanıyoruz. Ancak, hala güvenilir bir satıcı konusunda ikna olmadıysanız, başka yere bakmayın.

Shaip'te biz, önde gelen bir veri açıklama şirketiyiz. Alanında, verileri ve onunla bağlantılı endişeleri başka hiçbir şeye benzemeyen anlayan uzmanlarımız var. Her projeye veya işbirliğine bağlılık, gizlilik, esneklik ve sahiplik gibi yetkinlikleri masaya yatırdığımız için ideal ortaklarınız olabiliriz.

Bu nedenle, ek açıklama almayı düşündüğünüz veri türü ne olursa olsun, taleplerinizi ve hedeflerinizi karşılamak için o deneyimli ekibi bizde bulabilirsiniz. Yapay zeka modellerinizi bizimle öğrenmek için optimize edin.

Hadi Konuşalım

  • Kaydolarak Shaip'e katılıyorum Gizlilik Politikası ve Kullanım Koşulları ve Shaip'ten B2B pazarlama iletişimi almak için onayımı verin.