Assistentes de voz podem ser essas vozes legais, predominantemente femininas, que respondem aos seus pedidos para encontrar o restaurante mais próximo ou o caminho mais curto para o shopping. No entanto, eles são mais do que apenas uma voz. Existe uma tecnologia de reconhecimento de voz de ponta com NLP, IA e síntese de voz que dá sentido às suas solicitações de voz e age de acordo.
Ao atuar como uma ponte de comunicação entre você e os dispositivos, os assistentes de voz se tornaram a ferramenta que usamos para quase todas as nossas necessidades. É a ferramenta que ouve, prevê de forma inteligente nossas necessidades e age conforme necessário. Mas como ele faz isso? Como assistentes populares como a Amazon Alexa, Apple Siri e Google Assistente nos entende? Vamos descobrir.
Aqui estão alguns assistente pessoal controlado por voz estatísticas que vão explodir sua mente. Em 2019, o número total de assistentes de voz em todo o mundo foi atrelado a 2.45 bilhões. Prenda a respiração. Este número está previsto para atingir 8.4 bilhões até 2024 – mais do que a população mundial.
O que é um Assistente de Voz?
Um assistente de voz é um aplicativo ou programa que usa tecnologia de reconhecimento de voz e processamento de linguagem natural para reconhecer a fala humana, traduzir palavras, responder com precisão e executar as ações desejadas. Os assistentes de voz transformaram drasticamente a forma como os clientes pesquisam e dão comandos online. Além disso, a tecnologia de assistente de voz transformou nossos dispositivos do dia a dia, como smartphones, alto-falantes e vestíveis, em aplicativos inteligentes.
Pontos a serem lembrados ao interagir com assistentes digitais
O objetivo dos assistentes de voz é facilitar a interação com o dispositivo e evocar a resposta apropriada. No entanto, quando isso não acontece, pode ser frustrante.
Ter uma conversa unilateral não é divertido e, antes que ela se transforme em uma briga de gritos com um aplicativo que não responde, aqui estão algumas coisas que você pode fazer.
Mantenha-o para baixo e dê um tempo
Observar seu tom faz o trabalho – mesmo ao interagir com assistentes de voz com inteligência artificial. Em vez de gritar, digamos, Página inicial do Google quando ele não responder, tente falar em um tom neutro. Em seguida, dê tempo para que a máquina processe seus comandos.
Crie perfis para usuários regulares
Você pode tornar o assistente de voz mais inteligente criando perfis para quem o usa regularmente, como seus familiares. Amazon Alexa, por exemplo, pode reconhecer a voz de até 6 pessoas.
Mantenha os pedidos simples
Seu assistente de voz, como Assistente Google, pode estar trabalhando em tecnologia avançada, mas certamente não se pode esperar que mantenha uma conversa quase humana. Quando o assistente de voz não consegue compreender o contexto, geralmente não consegue dar uma resposta precisa.
Esteja disposto a esclarecer os pedidos
Sim, se você conseguir obter uma resposta na primeira tentativa, esteja pronto para repetir ou responder para esclarecer. Tente reformular, simplificar ou reformular suas perguntas.
Como os assistentes de voz (VAs) são treinados?
Desenvolvimento e treinando um modelo de IA conversacional requer muito treinamento para que a máquina possa compreender e replicar a fala, o pensamento e as respostas humanas. O treinamento de um assistente de voz é um processo complexo que flui da coleta de fala, anotação, validação e teste.
Antes de iniciar qualquer um desses processos, é crucial reunir informações abrangentes sobre o projeto e seus requisitos específicos.
Recolha de requisitos
Para permitir uma compreensão e interação quase humana, o ASR deve ser alimentado com grandes quantidades de dados de fala que atendem aos requisitos específicos do projeto. Além disso, diferentes assistentes de voz realizam tarefas diferentes e cada um precisa de um tipo específico de treinamento.
Por exemplo, um alto-falante doméstico inteligente, como Amazon eco projetado para reconhecer e responder a instruções precisa distinguir vozes de outros sons, como liquidificadores, aspiradores de pó, cortadores de grama e muito mais. Portanto, o modelo deve ser treinado em dados de fala simulados em um ambiente semelhante.
Coleta de fala
A coleta de fala é essencial, pois o assistente de voz deve ser treinado em dados relacionados ao setor e aos negócios que atende. Além disso, o dados de fala deve ter exemplos de cenários relevantes e intenção do cliente para garantir que os comandos e reclamações sejam facilmente entendidos.
Para desenvolver um assistente de voz de alta qualidade para atender seus clientes, você deve treinar o modelo em amostras de fala das pessoas que representam seus clientes. O tipo de dados de fala que você obtém deve ser semelhante linguística e demograficamente ao seu grupo-alvo.
Voce deveria considerar,
- Idade
- País
- Gênero
- Língua
Tipos de dados de fala
Diferentes tipos de dados de voz podem ser usados com base nos requisitos e especificações do projeto. Alguns dos exemplos de dados de fala incluem
Discurso com script
Os dados de fala contendo perguntas ou frases pré-escritas e roteirizadas são usados para treinar um sistema de resposta de voz interativo automático. Exemplos de dados de fala pré-programados incluem: 'Qual é o meu saldo bancário atual?' ou 'Quando é a próxima data de vencimento do meu pagamento com cartão de crédito?'Discurso de Diálogo
Ao desenvolver um assistente de voz para um aplicativo de atendimento ao cliente, é essencial treinar o modelo em um diálogo ou conversa entre um cliente e uma empresa. As empresas usam seu banco de dados de chamadas de gravações de chamadas reais para treinar os modelos. Se as gravações de chamadas não estiverem disponíveis ou em caso de lançamento de novos produtos, as gravações de chamadas em um ambiente simulado podem ser usadas para treinar o modelo.Discurso espontâneo ou sem roteiro
Nem todos os clientes usam o formato de perguntas com script para seus assistentes de voz. É por isso que aplicativos de voz específicos precisam ser treinados em dados de fala espontânea em que o falante usa seus enunciados para conversar.Infelizmente, há mais variação de fala e diversidade de linguagem, e treinar um modelo para identificar a fala espontânea requer grandes quantidades de dados. Ainda, quando a tecnologia lembra e adapta, ele cria uma solução aprimorada alimentada por voz.
Os dados de fala contendo perguntas ou frases pré-escritas e roteirizadas são usados para treinar um sistema de resposta de voz interativo automático. Exemplos de dados de fala pré-programados incluem: 'Qual é o meu saldo bancário atual?' ou 'Quando é a próxima data de vencimento do meu pagamento com cartão de crédito?'
Ao desenvolver um assistente de voz para um aplicativo de atendimento ao cliente, é essencial treinar o modelo em um diálogo ou conversa entre um cliente e uma empresa. As empresas usam seu banco de dados de chamadas de gravações de chamadas reais para treinar os modelos. Se as gravações de chamadas não estiverem disponíveis ou em caso de lançamento de novos produtos, as gravações de chamadas em um ambiente simulado podem ser usadas para treinar o modelo.
Nem todos os clientes usam o formato de perguntas com script para seus assistentes de voz. É por isso que aplicativos de voz específicos precisam ser treinados em dados de fala espontânea em que o falante usa seus enunciados para conversar.Transcrição e validação de dados de fala
Depois que uma variedade de dados de fala é coletada, eles devem ser transcritos com precisão. A precisão do treinamento do modelo depende da meticulosidade da transcrição. Uma vez que a primeira rodada de transcrição é feita, ela deve ser validada por outro grupo de especialistas em transcrição. A transcrição deve incluir pausas, repetições e palavras com erros ortográficos.
Anotação
Após a transcrição dos dados, é hora da anotação e marcação.
Anotação Semântica
Uma vez que os dados de fala tenham sido transcritos e validados; tem que ser anotado. Com base no caso de uso do assistente de voz, as categorias devem ser definidas dependendo dos cenários que podem ter que suportar. Cada frase dos dados transcritos será rotulada em uma categoria baseada no significado e na intenção.
Reconhecimento de entidade nomeada
Sendo uma etapa de pré-processamento de dados, o reconhecimento de entidades nomeadas envolve reconhecer informações essenciais do texto transcrito e classificá-las em categorias predefinidas.
NER usa processamento de linguagem natural para realizar NER, primeiro identificando entidades no texto e colocando-as em várias categorias. As entidades podem ser qualquer coisa que esteja constantemente sendo discutida ou mencionada no texto. Por exemplo, pode ser uma pessoa, lugar, organização ou expressão.
Humanizando a Inteligência Artificial
Os assistentes de voz tornaram-se parte integrante de nossas vidas cotidianas. A razão para esse aumento fenomenal na adoção é que eles estão oferecendo uma experiência perfeita ao cliente em todas as etapas da jornada de vendas. Um cliente exige um robô intuitivo e compreensivo, e uma empresa prospera com um aplicativo que não mancha sua imagem na internet.
A única possibilidade de conseguir isso seria humanizar um assistente de voz com inteligência artificial. No entanto, é um desafio treinar uma máquina para entender a fala humana. No entanto, a única solução é obter uma variedade de bancos de dados de fala e anotá-los para detectar emoções humanas com precisão, nuances de fala e sentimentos.
Ajudar as empresas a desenvolver um assistente de voz de alta qualidade para várias necessidades é Shaip – o provedor de serviços de anotação procurado. Escolher alguém com experiência e uma sólida base de conhecimento é sempre melhor. A Shaip tem anos de experiência dedicada atendendo a vários setores para aprimorar seus assistente inteligente capacidades. Entre em contato conosco para saber como podemos melhorar suas competências de assistente de voz.
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