音声アシスタント 最寄りのレストランやモールへの最短ルートを探すというあなたの要求に応える、これらのクールな、主に女性の声かもしれません。 しかし、彼らは単なる声ではありません。 NLP、AI、音声合成を備えたハイエンドの音声認識テクノロジーがあり、音声リクエストを理解してそれに応じて動作します。
音声アシスタントは、ユーザーとデバイス間のコミュニケーションブリッジとして機能することで、ほぼすべてのニーズに使用できるツールになりました。 これは、私たちのニーズを聞き取り、インテリジェントに予測し、必要に応じて行動を起こすツールです。 しかし、それはどのようにこれを行うのでしょうか？ アマゾンのような人気のあるアシスタントはどうですか アレクサ、 Apple Siri、およびGoogleアシスタント 私たちを理解していますか？ 確認してみましょう。
ここにいくつかあります 音声制御のパーソナルアシスタント あなたの心を吹き飛ばす統計。 2019年、世界中の音声アシスタントの総数は 2.45億。 息を止めてください。 この数はに達すると予測されています 8.4億 2024年までに–世界の人口を超えています。
音声アシスタントとは何ですか？
音声アシスタントは、音声認識テクノロジーと自然言語処理を使用して、人間の音声を認識し、単語を翻訳し、正確に応答し、必要なアクションを実行するアプリケーションまたはプログラムです。 音声アシスタントは、顧客がオンラインで検索したりコマンドを入力したりする方法を劇的に変えました。 さらに、音声アシスタント技術により、スマートフォン、スピーカー、ウェアラブルなどの日常的なデバイスがインテリジェントなアプリケーションに変わりました。
デジタルアシスタントとやり取りする際の注意点
音声アシスタントの目的は、デバイスとの対話を容易にし、適切な応答を呼び起こすことです。 ただし、これが行われないと、イライラする可能性があります。
片側の会話をするのは楽しいことではありません。応答のないアプリケーションとの大声での会話に変わる前に、次のことができます。
それを抑えて、それに時間を与えます
人工知能を利用した音声アシスタントとやり取りする場合でも、トーンを監視することで作業が完了します。 たとえば、叫ぶ代わりに、 Googleホーム 応答しない場合は、ニュートラルな口調で話してみてください。 次に、マシンがコマンドを処理するための時間を確保します。
通常のユーザーのプロファイルを作成する
家族など、定期的に使用する人向けのプロファイルを作成することで、音声アシスタントをよりスマートにすることができます。 Amazonのアレクサたとえば、最大6人の声を認識できます。
リクエストをシンプルに保つ
あなたの音声アシスタント、 Googleのアシスタント、高度な技術に取り組んでいる可能性がありますが、ほぼ人間のような会話を続けることは確かに期待できません。 音声アシスタントがコンテキストを理解できない場合、通常、正確な応答を思い付くことができません。
リクエストを明確にすることをいとわない
はい、最初に応答を引き出すことができる場合は、繰り返す準備をするか、 明確にするために応答する。 質問を言い換えたり、単純化したり、言い換えたりしてみてください。
音声アシスタント（VA）はどのようにトレーニングされていますか？
開発と 会話型 AI モデルのトレーニング 機械が人間の発話、思考、反応を理解して再現できるようにするには、多くのトレーニングが必要です。 音声アシスタントのトレーニングは、音声の収集、注釈、検証、テストからなる複雑なプロセスです。
これらのプロセスのいずれかに着手する前に、プロジェクトとその特定の要件に関する広範な情報を収集することが重要です。
要件の収集
ほぼ人間のような理解と相互作用を可能にするには、特定のプロジェクト要件に対応する大量の音声データをASRに供給する必要があります。 さらに、音声アシスタントが異なれば実行するタスクも異なり、それぞれに特定の種類のトレーニングが必要です。
たとえば、次のようなスマートホームスピーカー アマゾンエコー 指示を認識して応答するように設計されているため、ブレンダー、掃除機、芝刈り機などの他の音から声を識別する必要があります。 したがって、モデルは、同様の環境でシミュレートされた音声データでトレーニングする必要があります。
スピーチコレクション
音声アシスタントは、サービスを提供する業界やビジネスに関連するデータでトレーニングする必要があるため、音声収集は不可欠です。 加えて 音声データ コマンドと苦情が簡単に理解できるように、関連するシナリオと顧客の意図の例を含める必要があります。
顧客向けの高品質の音声アシスタントを開発するには、顧客を代表する人々の音声サンプルでモデルをトレーニングする必要があります。 取得する音声データのタイプは、言語的および人口統計学的にターゲットグループと類似している必要があります。
あなたは考慮すべきです、
- ご年齢
- 国
- 性別
- 言語設定
音声データの種類
プロジェクトの要件と仕様に基づいて、さまざまな音声データタイプを使用できます。 音声データの例には、次のものがあります。
スクリプトスピーチ
事前に作成され、スクリプト化された質問またはフレーズを含む音声データは、自動対話型音声応答システムをトレーニングするために使用されます。 事前に記述された音声データの例には、「現在の銀行の残高はいくらですか？」が含まれます。 または「クレジットカードでの支払いの次の期日はいつですか？」対話スピーチ
カスタマーサービスアプリケーションの音声アシスタントを開発する際には、顧客と企業の間の対話または会話についてモデルをトレーニングすることが不可欠です。 企業は、実際の通話録音の通話データベースを使用してモデルをトレーニングします。 通話録音が利用できない場合、または新製品が発売された場合は、シミュレートされた環境での通話録音を使用してモデルをトレーニングできます。自発的または台本のないスピーチ
すべてのお客様が音声アシスタントにスクリプト形式の質問を使用しているわけではありません。 そのため、特定の音声アプリケーションは、話者が発話を使用して会話する自発的な音声データでトレーニングする必要があります。残念ながら、音声の分散と言語の多様性が多く、自発的な音声を識別するためのモデルのトレーニングには大量のデータが必要です。 しかし、いつ テクノロジーは記憶し、適応します、それは強化された音声によるソリューションを作成します。
事前に作成され、スクリプト化された質問またはフレーズを含む音声データは、自動対話型音声応答システムをトレーニングするために使用されます。 事前に記述された音声データの例には、「現在の銀行の残高はいくらですか？」が含まれます。 または「クレジットカードでの支払いの次の期日はいつですか？」
カスタマーサービスアプリケーションの音声アシスタントを開発する際には、顧客と企業の間の対話または会話についてモデルをトレーニングすることが不可欠です。 企業は、実際の通話録音の通話データベースを使用してモデルをトレーニングします。 通話録音が利用できない場合、または新製品が発売された場合は、シミュレートされた環境での通話録音を使用してモデルをトレーニングできます。
すべてのお客様が音声アシスタントにスクリプト形式の質問を使用しているわけではありません。 そのため、特定の音声アプリケーションは、話者が発話を使用して会話する自発的な音声データでトレーニングする必要があります。音声データの文字起こしと検証
さまざまな音声データが収集された後、それを正確に転記する必要があります。 モデルトレーニングの精度は、文字起こしの細心さによって異なります。 転写の最初のラウンドが完了したら、転写の専門家の別のグループによって検証される必要があります。 書き起こしには、一時停止、繰り返し、スペルミスのある単語を含める必要があります。
アノテーション
データの転記が終わったら、注釈とタグ付けを行います。
セマンティックアノテーション
音声データが転記および検証されたら、 注釈を付ける必要があります。 音声アシスタントのユースケースに基づいて、サポートする必要のあるシナリオに応じてカテゴリを定義する必要があります。 転記されたデータの各フレーズは、意味と意図に基づいたカテゴリの下にラベル付けされます。
名前付きエンティティの認識
データの前処理ステップである固有表現抽出では、文字起こしされたテキストから重要な情報を認識し、それらを事前定義されたカテゴリに分類します。
NER 自然言語処理を使用して、最初にテキスト内のエンティティを識別し、これらをさまざまなカテゴリに分類することで、NER を実行します。 エンティティは、テキストで常に議論または言及されているものであれば何でもかまいません。 たとえば、人、場所、組織、表現などです。
人工知能の人間化
音声アシスタントは私たちの日常生活に欠かせないものになっています。 この驚異的な採用の増加の理由は、セールスジャーニーのすべての段階でシームレスなカスタマーエクスペリエンスを提供しているためです。 顧客は直感的で理解しやすいロボットを要求し、ビジネスはインターネット上のイメージを損なわないアプリケーションで繁栄します。
これを達成する唯一の可能性は、AIを利用した音声アシスタントを人間化することです。 しかし、人間の発話を理解するための機械を訓練することは困難です。 ただし、唯一の解決策は、さまざまな音声データベースを入手し、それらに注釈を付けて、人間の感情、音声のニュアンス、および感情を正確に検出することです。
企業がさまざまなニーズに対応するハイエンドの音声アシスタントを開発するのを支援するのは、人気の高い注釈サービス プロバイダーである Shaip です。 経験と確かな知識ベースを持つ人を選ぶことは常に良いことです. Shaipには、さまざまな業界に対応するための長年の専任経験があります。 インテリジェントアシスタント 機能。 音声アシスタントの能力を向上させる方法については、お問い合わせください。
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