会話型AIの完全ガイド

究極のバイヤーガイド2022

序言

いいえ 最近、チャットボットやバーチャルアシスタントと最後に話したのはいつですか? 代わりに、マシンが私たちのお気に入りの曲を再生し、あなたの住所に配達し、深夜にリクエストを簡単に処理する地元の中国の場所をすばやく特定しました。

AIトレーニングデータ
会話型AIバイヤーガイド
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世界の会話型AI市場は6.8年に2021億ドルと評価されました。 18.4によって$ 2026億 21.8%のCAGRで。 当初は面白いペットとして開発されましたが、 会話型AI 何年にもわたって驚異的に成長しました。

会話型AIはデジタルエコシステムの一部になっていますが、ユーザーの意識が不足しています– 63% そのうちのユーザーは、日常生活ですでにAIを使用していることに気づいていません。 しかし、理解の欠如は、人々がこれらの会話型AIシステムを使用することを思いとどまらせていません。 チャットボットはおそらく会話型AIの最も人気のある例であり、 100%の増加 今後2〜5年間で採用されます。

ガートナー 調査では、多くの企業がチャットボットを組織で使用される主要なAIアプリケーションとして特定しました。 そして、2022年までに、ホワイトカラー労働者の約70%が、日常業務のために会話型仮想プラットフォームと対話するようになります。

会話型AIの種類と、それがより大きな技術分野で非常に重要になっている理由を見てみましょう。

会話型AIとは

このガイドは誰のためのものですか?

この広範なガイドの対象は次のとおりです。

  • 大量のデータを定期的に処理しているすべての起業家やソロプレナー
  • AIと機械学習、またはプロセス最適化手法を使い始めている専門家
  • AIモデルまたはAI駆動型製品の市場投入までの時間を短縮することを目的としたプロジェクトマネージャー
  • そして、AIプロセスに関係するレイヤーの詳細を知りたい技術愛好家。
音声データ収集

会話型AIとは

デジタルおよび電気通信技術を通じて、実際の人々との会話を模倣する会話体験を提供するプログラム的でインテリジェントな方法。

ソース: Deloitte:デジタル時代の会話型AI

会話型人工知能(AI)、チャットボット、仮想アシスタント、デジタルアシスタントは、人とコンピューターがテキストや音声で効果的にコミュニケーションできるようにするテクノロジーです。 大量の音声およびテキストデータを使用して、人間の音声またはテキストパターンを認識し、さまざまな言語での意図と意味を識別しながら、人間の会話を模倣するのに役立つMLおよびNLPモデルをトレーニングします。

会話型AIの種類

会話型AIは、ニーズと設計に応じて、ビジネスにさまざまなメリットをもたらします。 したがって、特定のタイプのチャットボットまたは仮想アシスタントを開発する前に、現在使用されている会話型AIの種類を理解することが不可欠です。

会話型AIの種類 適切なモデルの選択は、主にビジネス目標によって異なります。 たとえば、小売チャットボットを開発しているとします。 その場合、チャットボットはユーザーと対話し、意図を特定し、買い物のガイダンスを提供する必要があるため、AIまたはハイブリッドタイプでうまくいく可能性があります。

一方、FAQチャットボットを開発している場合は、ルールベースのアルゴリズムが適切に機能します。 会話型AIのXNUMXつの主要なタイプは、ルールベース、人工知能、およびハイブリッドです。 それぞれを詳しく見ていきましょう。

ルールベース

デシジョンツリーボットとも呼ばれるルールベースのチャットボットは、事前定義されたルールに従います。 決定木タイプの会話構造に従って、チャットボットは、チャットボットが特定の問題を解決するのに役立つ一連のルールを使用して、会話全体をフローチャートにマップします。 ルールはチャットボットが精通している問題と解決策の基礎を形成するため、質問を予測し、事前に設定された応答を提供します。

一連のルールは単純な場合も複雑な場合もあります。 ただし、チャットボットには、ルールの範囲を超えたクエリに応答する機能がありません。 これらのチャットボットは、トレーニングされたシナリオに適合する質問にのみ答えることができます。
ルールベースのチャットボットのトレーニングは、レガシーシステムとの統合がより簡単、迅速、かつ簡単になります。 ただし、これらのチャットボットはインタラクションを通じて学習することができず、パーソナライズと柔軟性の範囲が制限されます。

AI / NLP

名前が示すように、AIチャットボットは機械学習と 自然言語処理 応答する前に、ユーザーのコンテキストと意図を理解する。 AIを利用したチャットボットは、ユーザーの質問に基づいて、複雑な自然言語の応答を作成することもできます。

AIチャットボットは、その意図とコンテキストを理解する機能により、ユーザーの複雑な質問に対応し、ユーザーのニーズに基づいて会話をカスタマイズできます。

ルールベースのチャットボットよりもAIチャットボットのトレーニングに時間がかかる場合がありますが、トレーニングが完了すると、信頼性が高くカスタマイズされた応答が提供されます。

AIチャットボットは、以前のインタラクションから学習し、ユーザーの行動と描画パターンを理解し、高度な意思決定スキルを使用してさまざまな言語を理解することにより、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。

AIとルールベースのチャットボットの違い

AI/NLPチャットボットルールベースのチャットボット
音声コマンドとテキストコマンドを理解して操作しますテキストコマンドのみを理解して操作する
会話の文脈を理解し、意図を解釈することができますトレーニングされた所定のチャットフローに従うことができます
会話型の対話を行うように設計されています純粋にナビゲーション用に設計されています
ブログや仮想アシスタントなどの複数のインターフェースで動作しますチャットサポートインターフェースとしてのみ機能します
相互作用、会話から学ぶことができます事前に設計された一連のルールに従い、新しい更新で構成する必要があります
トレーニングには膨大な時間、データ、リソースが必要ですトレーニングがより速く、より安価
インタラクションに基づいてカスタマイズされた応答を提供できます予測可能なタスクを実行します
高度な意思決定が必要な複雑なプロジェクトに最適より単純で明確なユースケースに最適


ハイブリッド

ハイブリッドチャットボットは、NLPとルールベースのアルゴリズムを使用して、ルールベースのアルゴリズムを使用してユーザークエリに特定の応答を提供し、NLPを使用して意図を理解します。

AIチャットボットに対してルールベースを採用する代わりに、両方を最大限に活用して、ユーザーエクスペリエンスを向上させる方が簡単です。 ハイブリッドモデルは、タスクベースのプロジェクトや会話体験の開発に最適です。

会話型AIの利点

世界のチャットボット市場は、190.8年の2016億XNUMX万ドルから 1.25年までに2025億XNUMX万ドル。 この統計は、企業がチャットボットテクノロジーと市場にどのように多額の投資を行っているかを示しています。

このテクノロジーの劇的な採用は、それらが高度で直感的になり、開発と展開のコストを削減したことに起因する可能性があります。

まず、この革新的なテクノロジーの重要なメリットを詳しく見ていきます。

機械学習における会話型AIの利点

複数のチャネルにわたってパーソナライズされた会話を提供します

今日の権限を与えられた顧客は、規模や能力に関係なく、組織にグリッチのない顧客サービスを期待しています。 会話型AIは、これらの組織が複数のチャネルにわたる個別の会話を通じてトップクラスのカスタマーサービスを提供するのに役立ちます。

ソーシャルメディアの会話からライブのWebチャットに移行する場合でも、顧客はシームレスな個人的な旅を楽しむことができます。

大量の通話に対応するためにシームレスに拡張

カスタマーサービス 通話量の急激な増加が予想され、会話型AIは、カスタマーサービスチームがこのような急増に対処するのに役立ちます。 会話型AIは、顧客の意図、要件、過去の通話履歴、感情、感情に基づいてインタラクションを分離できます。 チャットボットは、価値の低い通話を価値の高い通話から分類し、価値の低い通話を仮想アシスタントにルーティングし、ライブエージェントがより重要な通話を確実に処理できるようにするのに役立ちます。

チャットボットは、企業が顧客サービスの問い合わせのやり取りと応答時間を短縮するのに役立ちます。 サポートコールに費やす時間を劇的に削減することにより、2023年までに企業はより多くを節約できると予測されています 2.5億ドル 小売、銀行、ヘルスケアの各セクターで。

カスタマーサービスを一段高くする

カスタマーエクスペリエンスは、ブランドの最大の差別化要因のXNUMXつになっています。 だから、なぜブランドがユーザーに思い出に残る体験を提供するために互いに喧嘩しているのかは不思議ではありません。 会話型AIは、ブランドが前向きな体験を提供するのに役立ちます。

パーソナライズされた会話に加えて、顧客はいつでもクエリに対する即時の信頼できる応答を楽しむことができます。 企業は、音声認識テクノロジーを使用して、ユーザーのクエリに対する顧客中心の応答を開発できます。 チャットボットは、感情、感情、意図を分析し、ライブエージェントの支援を減らし、最初の連絡先の解決策を増やすことで支援できます。

マーケティングと販売の支援

オーディエンスにブランドを売り込むことは挑戦的な仕事です。 それでも、企業は会話型AIを使用して、ブランドの独自のアイデンティティを作成し、市場での競争上の優位性を確立しています。 企業はまた、ターゲットを絞ったマーケティングおよび変換技術を提供しています。

AIベースのチャットボットをマーケティングミックスに取り入れると、広範な購入者プロファイルを作成し、購入設定にアクセスして、ニーズに合わせてパーソナライズされたコンテンツを設計できます。

カスタマーケアの自動化(コスト削減)

チャットボットを使用するもう2022つの利点は、費用対効果です。 XNUMX年までに、チャットボットは企業がコストを削減するのに役立つと予測されていました。 年間$ 8十億。 企業は、顧客の変化するニーズを満たすために顧客サービスエージェントのグループを継続的にトレーニングする代わりに、より単純で複雑なクエリを処理するチャットボットを開発できます。 初期の実装コストは高くなる可能性がありますが、そのメリットは実装の問題を上回ります。

会話型AIにおける一般的なデータの課題を軽減する

会話型AIは、人間とコンピューターのコミュニケーションを動的に変革しています。 また、多くの企業は、ビジネスのやり方を変えることができる高度な会話型AIツールとアプリケーションの開発に熱心です。 ただし、あなたとあなたの顧客との間のより良いコミュニケーションを促進することができるチャットボットを開発する前に、あなたはあなたが直面するかもしれない多くの発達上の落とし穴を見る必要があります。

言語の多様性

言語の多様性 複数の言語に対応できるチャットアシスタントを開発することは困難です。 さらに、グローバル言語の多様性により、すべての顧客にシームレスに顧客サービスを提供するチャットボットを開発することは困難です。

2022年には、 約1.5億 人々は世界中で英語を話し、続いて1.1億人の話者がいる中国語を話しました。 英語は世界で最も話され、勉強されている外国語ですが、 20% 世界人口のそれを話します。 これにより、残りの世界人口(80%)は英語以外の言語を話すようになります。 したがって、チャットボットを開発するときは、言語の多様性も考慮する必要があります。

言語の変動性

人間は異なる言語と同じ言語を異なる方法で話します。 残念ながら、感情、方言、発音、アクセント、ニュアンスを考慮に入れて、機械が話し言葉の変動性を完全に理解することはまだ不可能です。

私たちの言葉と言語の選択は、私たちがタイプする方法にも反映されています。 マシンは、アノテーターのグループがさまざまな音声データセットでトレーニングする場合にのみ、言語の多様性を理解して評価することが期待できます。

スピーチのダイナミズム

別のメジャー 会話型AIの開発に挑戦 スピーチのダイナミズムを争いに持ち込んでいます。 たとえば、話しているときに、いくつかのフィラー、一時停止、文の断片、および解読できない音を使用します。 さらに、通常、すべての単語の間で一時停止したり、右の音節にストレスをかけたりすることはないため、スピーチは書かれた単語よりもはるかに複雑です。

私たちが他の人の話を聞くとき、私たちは私たちの生涯の経験を使って彼らの会話の意図と意味を引き出す傾向があります。 その結果、あいまいな場合でも、彼らの言葉を文脈化して理解します。 ただし、マシンはこの品質を実現できません。

ノイズの多いデータ

ノイズの多いデータやバックグラウンドノイズは、ドアベル、犬、子供、その他のバックグラウンドサウンドなど、会話に価値をもたらさないデータです。 したがって、スクラブまたはフィルタリングすることが不可欠です オーディオファイル これらの音を分析し、AIシステムをトレーニングして、重要な音と重要でない音を識別します。

さまざまな音声データタイプの長所と短所

長所&Amp; 異なる音声データセットの短所 AIを利用した音声認識システムまたは 会話型AIには、大量のトレーニングとテストのデータセットが必要です。 ただし、信頼性が高く、特定のプロジェクトのニーズを満たす、このような高品質のデータセットにアクセスすることは容易ではありません。 ただし、トレーニングデータセットを探している企業が利用できるオプションがあり、各オプションには長所と短所があります。

一般的なデータセットタイプを探している場合は、多くの人前で話すオプションを利用できます。 ただし、プロジェクト要件により具体的で関連性のあるものについては、自分で収集してカスタマイズする必要がある場合があります。

カスタム音声データセット

  1. 独自の音声データ

    最初に確認する場所は、会社の専有データです。 ただし、顧客の音声データを使用する法的権利と同意があるため、この大規模なデータセットをプロジェクトのトレーニングとテストに使用できる可能性があります。

    長所:

    • 追加のトレーニングデータ収集コストはありません
    • トレーニングデータはおそらくあなたのビジネスに関連しています
    • 音声データには、自然環境の背景音響、動的ユーザー、およびデバイスも含まれます。

    短所:

    • このようなデータを使用すると、記録および使用の許可に多額の費用がかかる可能性があります。
    • 音声データには、言語、人口統計、または顧客ベースの制限がある可能性があります
    • データは無料の場合がありますが、処理、文字起こし、タグ付けなどの費用は引き続きかかります。
  2. 公開データセット

    人前で話すデータセットは、自分のデータセットを使用する予定がない場合のもうXNUMXつのオプションです。 これらのデータセットはパブリックドメインの一部であり、オープンソースプロジェクト用に収集できます。

    プロたち:

    • 公開データセットは無料で、低予算のプロジェクトに最適です
    • それらはすぐにダウンロードできます
    • 公開データセットには、スクリプト化されたサンプルセットとスクリプト化されていないサンプルセットがあります。

    コンズ:

    • 処理と品質保証のコストが高くなる可能性があります
    • 人前で話すデータセットの品質は大幅に異なります
    • 提供される音声サンプルは通常一般的なものであるため、特定の音声プロジェクトの開発には適していません。
    • データセットは通常、英語に偏っています
  3. 事前にパッケージ化された/既製のデータセット

    公開データまたは独自仕様の場合は、事前にパッケージ化されたデータセットを探索することもできます。 音声データ収集 あなたのニーズに合いません。

    ベンダーは、クライアントに再販するという特定の目的のために、事前にパッケージ化された音声データセットを収集しました。 このタイプのデータセットは、一般的なアプリケーションや特定の目的を開発するために使用できます。

    プロたち:

    • 特定の音声データのニーズに合ったデータセットにアクセスできる場合があります
    • 独自のデータセットを収集するよりも、事前にパッケージ化されたデータセットを使用する方が手頃です
    • データセットにすばやくアクセスできる可能性があります

    コンズ:

    • データセットは事前にパッケージ化されているため、プロジェクトのニーズに合わせてカスタマイズされていません。
    • さらに、データセットは他の企業が購入できるため、会社に固有のものではありません。
  4. カスタム収集データセットを選択します

    音声アプリケーションを作成するときは、特定の要件をすべて満たすトレーニングデータセットが必要になります。 ただし、プロジェクトの固有の要件に対応する、事前にパッケージ化されたデータセットにアクセスできる可能性はほとんどありません。 利用可能な唯一のオプションは、データセットを作成するか、サードパーティのソリューションプロバイダーを通じてデータセットを調達することです。

    トレーニングとテストのニーズに対応するデータセットは完全にカスタマイズ可能です。 言語のダイナミズム、音声データの多様性、およびさまざまな参加者へのアクセスを含めることができます。 さらに、データセットは、プロジェクトの要求に合わせて時間どおりにスケーリングできます。

    プロたち:

    • データセットは、特定のユースケース用に収集されます。 AIアルゴリズムが意図した結果から逸脱する可能性は最小限に抑えられます。
    • AIデータのバイアスを制御および削減する

    コンズ:

    • データセットは、コストと時間がかかる可能性があります。 ただし、メリットは常にコストを上回ります。

会話型AIのユースケース

音声データ認識と音声アプリケーションの可能性の世界は広大であり、それらは多くのアプリケーションのためにいくつかの業界で使用されています。

スマートホームアプライアンス/デバイス

Voice Consumer Index 2021では、米国、英国、ドイツのユーザーの66%近くがスマートスピーカーを操作し、31%が毎日何らかの形の音声技術を使用していると報告されています。 さらに、テレビ、照明、セキュリティシステムなどのスマートデバイスは、音声認識技術のおかげで音声コマンドに応答します。

音声検索アプリケーション

音声検索は、会話型AI開発の最も一般的なアプリケーションの20つです。 Googleで行われるすべての検索の約XNUMX%は、音声アシスタントテクノロジーによるものです。 74% 調査への回答者の割合は、先月音声検索を使用したと述べました。

消費者は、買い物、カスタマーサポート、お店や住所の検索、問い合わせの実施を音声検索にますます依存しています。

カスタマーサービス

カスタマーサポートは、手頃な価格で効果的に顧客のショッピング体験を向上させるのに役立つため、音声認識テクノロジーの最も顕著なユースケースのXNUMXつです。

ヘルスケア

会話型AI製品の最新の開発は、ヘルスケアに大きなメリットをもたらしています。 これは、音声メモのキャプチャ、診断の改善、相談の提供、および患者と医師のコミュニケーションの維持のために、医師やその他の医療専門家によって広く使用されています。

セキュリティアプリケーション

音声認識は、ソフトウェアが個人の固有の音声特性を決定するセキュリティアプリケーションの形で別のユースケースを見ています。 音声一致に基づいて、アプリケーションまたは施設へのエントリまたはアクセスを許可します。 音声生体認証は、個人情報の盗難、資格情報の重複、およびデータの誤用を排除します。

車両の音声コマンド

車両、主に自動車には、車両の安全性を高める音声コマンドに応答する音声認識ソフトウェアが搭載されています。 これらの会話型AIツールは、音量の調整、電話の発信、ラジオ局の選択などの簡単なコマンドを受け入れます。

車載インフォテインメント

音声対応の車のダッシュボードの効率と精度は、できるだけ多くの騒がしい環境でユーザーの声を聞くように訓練されているかどうかによって異なります。 車のダッシュボードの音声システムは、ドライバーの声を正確に確認し、交通音、雨、雷、その他の乗客の声など、なじみのないバックグラウンドノイズを介して指示に応答できる必要があります。

ホームスマートスピーカー

音声アシスタントは、話者を識別し、キッチンブレンダー、遊んでいる子供、かすかな交通、芝刈り機などの背景ノイズから話者の声を識別して指示を理解するために、いくつかの音声データセットについて広範囲にトレーニングする必要があります。 パフォーマンスを向上させるには、このような音響環境をシミュレートしたデータセットでモデルをトレーニングすることが重要です。

モデルは、実際の単語を決定するために、単語のフィラーや一時停止、および咳などの他の音も決定できる必要があります。 最後に、システムが単語や音を意味のある文に変換できるように、言語モデルと音響モデルを組み合わせることが重要です。

会話型AIを使用する業界

現在、会話型AIは主にチャットボットとして使用されています。 ただし、いくつかの業界では、このテクノロジーを実装して大きなメリットを獲得しています。 会話型AIを使用している業界のいくつかは次のとおりです。

ヘルスケア

ヘルスケア会話型AI 会話型AIは、ヘルスケアセクターに大きな影響を与えています。 会話型AIは、患者、医師、スタッフ、看護師、その他の医療関係者にとって有益であることが証明されています。

いくつかの利点は次のとおりです

  • 治療後の段階での患者の関与
  • 予定スケジュールチャットボット
  • よくある質問や一般的な質問への回答
  • 症状の評価
  • 救命救急患者を特定する
  • 緊急事態のエスカレーション

eコマース

eコマース 会話型AIは、eコマースビジネスが顧客と関わり、カスタマイズされた推奨事項を提供し、製品を販売するのを支援しています。

eコマース業界は、このクラス最高のテクノロジーのメリットを活用しています。

  • 顧客情報の収集
  • 関連する製品情報と推奨事項を提供する
  • 顧客満足度の向上
  • 注文と返品の支援
  • よくある質問への回答
  • クロスセルおよびアップセル製品

バンキング

バンキング会話型AI 銀行セクターは、会話型AIツールを導入して、顧客とのやり取りを強化し、要求をリアルタイムで処理し、複数のチャネルにわたって簡素化された統一された顧客体験を提供しています。

  • 顧客がリアルタイムで残高を確認できるようにする
  • 預金を手伝う
  • 税金の申告とローンの申し込みを支援します
  • 請求書のリマインダー、通知、アラートを送信することにより、銀行業務プロセスを合理化します

保険

保険会話型AI 銀行セクターと同様に、保険業界も会話型AIによってデジタル的に推進されており、そのメリットを享受しています。 たとえば、会話型AIは、保険業界が紛争や請求を解決するためのより迅速で信頼性の高い手段を提供するのに役立ちます。

  • ポリシーの推奨事項を提供する
  • より迅速な請求の解決
  • 待ち時間をなくす
  • 顧客からのフィードバックとレビューを収集する
  • ポリシーに関する顧客の認識を高める
  • より迅速な請求と更新を管理する

会話型AIを使用する業界

Shaipオファリング

高度なヒューマンマシンインタラクション音声アプリケーションを開発するための高品質で信頼性の高いデータセットを提供することになると、Shaipはその展開の成功で市場をリードしてきました。 ただし、チャットボットと音声アシスタントの深刻な不足により、企業はますます マーケットリーダーであるShaipは、AIプロジェクトのトレーニングとテストのために、カスタマイズされた正確で高品質のデータセットを提供します。

Shaipでは、実際の人々との会話を模倣して人工知能(AI)に命を吹き込む、自然言語処理(NLP)用の多様なオーディオデータセットの幅広いセットを提供しています。 多言語会話型AIプラットフォームを深く理解しているため、世界中の複数の言語の構造化データセットを使用して、AI対応の音声モデルを最高の精度で構築できます。 お客様の要件に基づいて、多言語の音声収集、音声文字変換、音声注釈サービスを提供すると同時に、目的の意図、発話、人口統計の分布を完全にカスタマイズします。

自然言語処理を組み合わせることで、人間の会話を効果的に模倣する正確な音声アプリケーションの開発を支援することで、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。 私たちは、高品質の顧客体験を提供するために、多数のハイエンドテクノロジーを使用しています。 NLPは、人間の言語を解釈し、人間と対話するための機械を教えています。

Shaipのユースケース

音声文字変換

Shaipは、あらゆるタイプのプロジェクトにさまざまな音声/音声ファイルを提供する主要な音声文字変換サービスプロバイダーです。 さらに、Shaipは、インタビュー、セミナー、レクチャー、ポッドキャストなどのオーディオおよびビデオファイルを読みやすいテキストに変換するための100%人間が生成した文字起こしサービスを提供します。

音声ラベリング

Shaipは豊富な 音声ラベリングサービス 音声ファイルの音声と音声を巧みに分離し、各ファイルにラベルを付けることによって。 類似のオーディオサウンドを正確に分離して注釈を付けることにより、

スピーカーのダイアリゼーション

Shaipの専門知識は、ソースに基づいてオーディオ録音をセグメント化することにより、優れたスピーカーダイアリゼーションソリューションを提供することにまで及びます。 さらに、スピーカー1、スピーカー2、音楽、バックグラウンドノイズ、車両の音、無音など、スピーカーの境界が正確に識別および分類され、スピーカーの数が決定されます。

オーディオ分類

注釈は、オーディオファイルを所定のカテゴリに分類することから始まります。 カテゴリは主にプロジェクトの要件に依存し、通常、ユーザーの意図、言語、セマンティックセグメンテーション、バックグラウンドノイズ、話者の総数などが含まれます。

自然言語発話集/目覚めの言葉

質問をしたり、要求を開始したりするときに、クライアントが常に類似した単語を選択することを予測することは困難です。 例:「最寄りのレストランはどこですか?」 「近くのレストランを探す」または「近くにレストランはありますか?」

XNUMXつの発話はすべて同じ意図を持っていますが、言い回しが異なります。 順列と組み合わせを通じて、Shaipの専門家の会話型AIスペシャリストは、同じ要求を明確にするために可能なすべての組み合わせを特定します。 Shaipは、セマンティクス、コンテキスト、トーン、ディクション、タイミング、ストレス、方言に焦点を当てて、発話とウェイクアップワードを収集して注釈を付けます。

多言語オーディオデータサービス

多言語 オーディオデータサービス 世界中の150以上の言語と方言でオーディオデータを収集するデータコレクターのチームがあるため、Shaipが提供するもうXNUMXつの非常に好ましい製品です。

インテント検出

人間の相互作用とコミュニケーションは、私たちが彼らに認めるよりも複雑であることがよくあります。 そして、この生来の複雑さは、人間の発話を正確に理解するためにMLモデルを訓練することを困難にします。
さらに、同じ人口統計または異なる人口統計グループの異なる人々は、同じ意図または感情を異なる​​方法で表現することができます。 したがって、音声認識システムは、人口統計に関係なく、共通の意図を認識するようにトレーニングする必要があります。

一流のMLモデルをトレーニングおよび開発できるようにするために、スピーチセラピストは、システムが人間が同じ意図を表現するいくつかの方法を特定するのに役立つ、広範で多様なデータセットを提供します。

意図の分類

さまざまな人から同じ意図を特定するのと同様に、チャットボットも、顧客のコメントをさまざまなカテゴリに分類するようにトレーニングする必要があります。これは、事前に決定されたものです。 すべてのチャットボットまたは仮想アシスタントは、特定の目的で設計および開発されています。 Shaipは、必要に応じてユーザーの意図を事前定義されたカテゴリに分類できます。

自動音声認識またはASR

音声認識」とは、話し言葉をテキストに変換することを指します。 ただし、音声認識と話者識別は、話されたコンテンツと話者のIDの両方を識別することを目的としています。 ASRの精度は、スピーカーの音量、バックグラウンドノイズ、録音機器などのさまざまなパラメーターによって決まります。

トーン検出

人間の相互作用のもうXNUMXつの興味深い側面は、トーンです。単語の意味は、発声されるトーンに応じて本質的に認識されます。 私たちが言うことは重要ですが、それらの言葉をどのように言うかによっても意味が伝わります。

たとえば、「WhatJoy!」などの簡単なフレーズ。 幸福の叫びである可能性があり、皮肉であることが意図されている可能性もあります。 それはトーンとストレスに依存します。

'何してるの?'
'何してるの?'

これらの文は両方とも正確な単語を持っていますが、単語へのストレスは異なり、文の全体的な意味を変えます。 チャットボットは、幸福、皮肉、怒り、苛立ち、その他の表現を識別するように訓練されています。 ここで、Shaipの音声言語病理学者とアノテーターの専門知識が役立ちます。

音声/音声データ収集

質の高い音声データセットが不足している場合、結果として得られる音声ソリューションには問題が山積し、信頼性が失われる可能性があります。 Shaipは、多言語の音声コレクション、音声文字変換、および 注釈ツール プロジェクト用に完全にカスタマイズ可能なサービス。

音声データは、一方の端の自然な音声からもう一方の端の不自然な音声まで、スペクトルとして表示できます。 自然なスピーチでは、話し手が自発的に会話するように話します。 一方、話者が台本を読み上げているため、不自然な発話は制限されます。 最後に、話者は、スペクトルの中央で制御された方法で単語やフレーズを発声するように促されます。

Shaipの専門知識は、150を超える言語でさまざまなタイプの音声データセットを提供することにまで及びます。

スクリプトスピーチ

スクリプトスピーチ
コレクション

自発的-スピーチ

自発的なスピーチ
コレクション

自然言語の発話

発話集/目覚めの言葉

自動音声認識(Asr)

自動音声認識(ASR)

トランスクリエーション

トランスクリエーション
サービス/製品

テキスト読み上げ

テキスト読み上げ
(TTS)

スクリプトデータ

話者は、スクリプト化された音声データ形式でスクリプトから特定の単語またはフレーズを発声するように求められます。 この制御されたデータ形式には、通常、話者が事前に準備されたスクリプトから読み取る音声コマンドが含まれます。

Shaipでは、多くの発音と調性のためのツールを開発するためのスクリプト化されたデータセットを提供しています。 優れた音声データには、さまざまなアクセントグループの多くの話者からのサンプルが含まれている必要があります。

自発的なデータ

実際のシナリオと同様に、自発的または会話型のデータが最も自然な発話形式です。 データは、電話での会話またはインタビューのサンプルである可能性があります。

Shaipは、コンテキスト会話を理解する必要があるチャットボットまたは仮想アシスタントを開発するための自発的な音声形式を提供します。 したがって、データセットは、高度で現実的なAIベースのチャットボットを開発するために不可欠です。

発話データ

Shaipが提供する発話音声データセットは、市場で最も人気のあるもののXNUMXつです。 これは、発話/ウェイクワードが音声アシスタントをトリガーし、人間のクエリにインテリジェントに応答するように促すためです。

トランスクリエーション

私たちの多言語能力は、調性、文脈、意図、スタイルを厳密に維持しながら、フレーズをある言語から別の言語に翻訳する広範な音声サンプルを備えたトランスクリエーションデータセットを提供するのに役立ちます。

テキスト読み上げ(TTS)データ

本物の多言語テキスト読み上げ製品の作成に役立つ高精度の音声サンプルを提供します。 さらに、正確に注釈が付けられたバックグラウンドノイズのないトランスクリプトを含むオーディオファイルを提供します。

スピーチからテキストへ

Shaipは、録音された音声を信頼できるテキストに変換することにより、独自の音声からテキストへのサービスを提供します。 これはNLPテクノロジーの一部であり、高度な音声アシスタントの開発に不可欠であるため、単語、文、発音、方言に焦点を当てています。

音声データ収集のカスタマイズ

音声データセットは、高度な会話型AIモデルの開発と展開において重要な役割を果たします。 ただし、音声ソリューションを開発する目的に関係なく、最終製品の精度、効率、および品質は、トレーニングされたデータのタイプと品質に依存します。

一部の組織は、必要なデータの種類について明確な考えを持っています。 ただし、ほとんどの場合、プロジェクトのニーズと要件を完全には認識していません。 したがって、オーディオデータ収集に関する具体的なアイデアを提供する必要があります。 Shaipが使用する方法論。

人口動態

プロジェクトに基づいて、対象言語と人口統計を決定できます。 さらに、音声データは、年齢、学歴などの人口統計に基づいてカスタマイズできます。国は、プロジェクトの結果に影響を与える可能性があるため、サンプリングデータ収集のもうXNUMXつのカスタマイズ要素です。

必要な言語と方言を念頭に置いて、指定された言語の音声サンプルが収集され、必要な習熟度に基づいてカスタマイズされます–ネイティブまたは非ネイティブレベルのスピーカー。

コレクションのサイズ

オーディオサンプルのサイズは、プロジェクトのパフォーマンスを決定する上で重要な役割を果たします。 したがって、回答者の総数 データ収集を検討する必要があります。 The 発話の総数 または、参加者ごとまたは参加者全体のスピーチの繰り返しも考慮する必要があります。

データスクリプト

スクリプトは、データ収集戦略で最も重要な要素のXNUMXつです。 したがって、プロジェクトに必要なデータスクリプトを決定することが不可欠です– スクリプト化された、スクリプト化されていない、発話、またはウェイクワード。

オーディオフォーマット

音声データの音声は、音声および音声認識ソリューションの開発において重要な役割を果たします。 The オーディオ音質 バックグラウンドノイズは、モデルトレーニングの結果に影響を与える可能性があります。

音声データ収集は確実にする必要があります ファイル形式、圧縮、コンテンツ構造、および前処理要件は、プロジェクトの要求を満たすようにカスタマイズできます。

オーディオファイルの配信

音声データ収集の非常に重要なコンポーネントは、クライアントの要件に従ってオーディオファイルを配信することです。 その結果、Shaipが提供するデータのセグメンテーション、転記、およびラベリングサービスは、ベンチマークされた品質とスケーラビリティで企業に最も人気のあるサービスのXNUMXつです。

また、私たちもフォローしています ファイルの命名規則 すぐに使用でき、迅速な展開のために納期を厳守します。

音声/音声データのライセンス

Shaipは、プロジェクトの特定のニーズに合わせてカスタマイズできる、比類のない高品質の音声データセットを提供します。 ほとんどのデータセットはすべての予算に収まり、データは将来のすべてのプロジェクトの需要を満たすためにスケーラブルです。 40以上の言語で、100以上の方言で50k時間以上の既成の音声データセットを提供しています。 また、自発的、独白、台本、目覚めの言葉など、さまざまな種類の音声を提供しています。 全体を見る データカタログ。

当社の専門知識

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データコレクター
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Fortune500の顧客

サポートされている言語

導入事例

導入事例

私たちはいくつかのトップ企業やブランドと協力し、最高位の会話型AIソリューションを提供してきました。

私たちのサクセスストーリーのいくつかは次のとおりです。

  • ライブチャットボットをトレーニングおよび構築するために、10,000時間以上の多言語の文字起こし、会話、音声ファイルを含む音声認識データセットを開発しました。
  • 保険チャットボットのトレーニングに使用される、会話ごとに1000ターンの数千の会話の高品質データセットを構築しました。 
  • 3000人以上の言語専門家からなるチームは、デジタルアシスタントのトレーニングとテストのために、1000の母国語で27時間以上の音声ファイルとトランスクリプトを提供しました。
  • アノテーターと言語学の専門家のチームも、20,000を超えるグローバル言語で27時間以上の発話を迅速に収集し、配信しました。 
  • 当社の自動音声認識サービスは、業界で最も好まれているサービスのXNUMXつです。 信頼性の高いラベルの付いたオーディオファイルを提供し、ASRモデルの信頼性を向上させるために、さまざまなスピーカーセットからの幅広い文字起こしと辞書を使用して、発音、トーン、意図に特別な注意を払っています。 

私たちのサクセスストーリーは、常に最新のテクノロジーを使用して最高のサービスをクライアントに提供するという私たちのチームのコミットメントに端を発しています。 私たちの違いは、私たちの仕事が、ゴールドスタンダードの注釈の公平で正確なデータセットを提供する専門家の注釈者によって支えられていることです。

30,000人を超える貢献者からなるデータ収集チームは、MLモデルの迅速な展開を支援する高品質のデータセットを調達、スケーリング、提供できます。 さらに、最新のAIベースのプラットフォームに取り組んでおり、最も近い競合他社よりもはるかに高速に高速音声データソリューションをビジネスに提供することができます。

結論

このガイドはあなたにとって有益であり、ほとんどの質問に答えてくれたと正直に信じています。 ただし、信頼できるベンダーについてまだ確信が持てない場合は、もう探す必要はありません。

Shaipは、最高のデータ注釈会社です。 データとその関連する懸念を他に類を見ないほど理解している分野の専門家がいます。 各プロジェクトまたはコラボレーションへのコミットメント、機密性、柔軟性、所有権などの能力を提供するため、私たちはあなたの理想的なパートナーになることができます。

したがって、注釈を取得する予定のデータの種類に関係なく、私たちのベテランチームがあなたの要求と目標を満たすことができます。 私たちと一緒に学習するために最適化されたAIモデルを入手してください。

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