O guia completo para IA de conversação
O guia definitivo do comprador 2023
Introdução
Não hoje em dia para de perguntar quando foi a última vez que você falou com um chatbot ou um assistente virtual? Em vez disso, as máquinas estão tocando nossa música favorita, identificando rapidamente um local chinês que entrega em seu endereço e atende solicitações no meio da noite – com facilidade.
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O mercado global de IA conversacional foi avaliado em US$ 6.8 bilhões em 2021. Prevê-se que cresça para $ 18.4 bilhões até 2026 a um CAGR de 21.8%. Inicialmente desenvolvido como um animal de estimação divertido, IA conversacional cresceu fenomenalmente ao longo dos anos.
Embora a IA conversacional tenha se tornado parte do ecossistema digital, há uma falta de conscientização entre os usuários – 63% dos usuários não sabem que já estão usando a IA em suas vidas diárias. No entanto, a falta de compreensão não impediu as pessoas de usar esses sistemas de IA de conversação. Os chatbots são provavelmente os exemplos mais populares de IA conversacional e são projetados para testemunhar uma 100% de aumento em adoção durante os próximos 2 a 5 anos.
Em um artigo do Gartner pesquisa, muitas empresas identificaram os chatbots como o principal aplicativo de IA usado por sua organização. E que até 2022, quase 70% dos trabalhadores de colarinho branco estarão interagindo com plataformas virtuais de conversação para seu trabalho diário.
Vejamos os tipos de IA conversacional e por que ela está ganhando enorme importância no espectro tecnológico mais amplo.
Para quem é este guia?
Este extenso guia é para:
- Todos vocês empreendedores e empreendedores individuais que estão processando uma enorme quantidade de dados regularmente
- IA e aprendizado de máquina ou profissionais que estão começando com técnicas de otimização de processos
- Gerentes de projeto que pretendem implementar um time-to-market mais rápido para seus modelos de IA ou produtos orientados por IA
- E entusiastas de tecnologia que gostam de entrar nos detalhes das camadas envolvidas nos processos de IA.
O que é IA Conversacional
Uma forma programática e inteligente de oferecer uma experiência conversacional para imitar conversas com pessoas reais, por meio de tecnologias digitais e de telecomunicações.
Fonte: Deloitte: IA conversacional da era digital
Inteligência artificial conversacional (IA) ou chatbots ou assistentes virtuais ou assistentes digitais são tecnologias que permitem que pessoas e computadores se comuniquem efetivamente por meio de texto ou fala. Grandes volumes de dados de áudio e texto são usados para treinar modelos de ML e NLP que ajudam a imitar conversas humanas enquanto reconhecem a fala humana ou padrões de texto, identificando sua intenção e significado em diferentes idiomas.
Tipos de IA de conversação
As IAs conversacionais oferecem diferentes benefícios às empresas, dependendo da necessidade e do design. Portanto, antes de desenvolver um tipo específico de chatbot ou assistente virtual, é essencial entender os tipos de IA conversacional atualmente em uso.
A escolha do modelo adequado depende principalmente dos objetivos do seu negócio. Por exemplo, suponha que você esteja desenvolvendo um chatbot de varejo. Nesse caso, você pode se dar bem com um tipo de IA ou híbrido, pois os chatbots precisam interagir com os usuários, identificar a intenção e fornecer orientação para suas compras.
Por outro lado, se você estiver desenvolvendo chatbots de perguntas frequentes, um algoritmo baseado em regras pode funcionar bem. Os três principais tipos de IA de conversação são baseados em regras, inteligência artificial e híbridos. Vejamos cada um em detalhes.
Baseado em regras
Também chamados de bots de árvore de decisão, os chatbots baseados em regras seguem uma regra predefinida. Seguindo uma estrutura de conversa do tipo árvore de decisão, o chatbot mapeia toda a conversa em um fluxograma usando uma série de regras que ajudam o chatbot a resolver problemas específicos. Como as regras formam a base para os problemas e soluções com os quais o chatbot está familiarizado, ele antecipa as perguntas e fornece respostas pré-definidas.
A série de regras pode ser simples ou complicada. No entanto, o chatbot não está equipado para responder a consultas além do escopo das regras. Esses chatbots só podem responder perguntas que se encaixam nos cenários treinados.
Treinar um chatbot baseado em regras é mais fácil, rápido e simples de integrar com sistemas legados. No entanto, esses chatbots não podem aprender por meio de interações, limitando seu escopo de personalização e flexibilidade.
IA/PNL
Como o nome sugere, os chatbots de IA usam aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para entender o contexto e a intenção do usuário antes de responder. Os chatbots com inteligência artificial podem formular até respostas complexas em linguagem natural com base nas perguntas do usuário.
Com seus recursos de compreensão de intenção e contexto, os chatbots de IA podem atender às perguntas complexas dos usuários e personalizar a conversa com base nas necessidades do usuário.
Pode levar mais tempo para treinar chatbots de IA do que chatbots baseados em regras, mas eles fornecem respostas altamente confiáveis e personalizadas depois de treinados.
Os chatbots de IA fornecem uma experiência aprimorada ao usuário, aprendendo com as interações anteriores, entendendo o comportamento do usuário e os padrões de desenho e compreendendo diferentes idiomas usando habilidades avançadas de tomada de decisão.
Diferença entre IA e chatbot baseado em regras
| Chatbot de IA/PLN | Bate-papo baseado em regras |
| Compreende e interage com comandos de voz e texto | Entende e interage apenas com comandos de texto |
| Consegue entender o contexto e interpretar a intenção em uma conversa | Pode seguir o fluxo de bate-papo predeterminado no qual foi treinado |
| Projetado para ter diálogos de conversação | Projetado para ser puramente de navegação |
| Funciona em várias interfaces, como blogs e assistentes virtuais | Funciona apenas como uma interface de suporte de bate-papo |
| Pode aprender com interações, conversas | Ele segue um conjunto pré-definido de regras e deve ser configurado com novas atualizações |
| Requer muito tempo, dados e recursos para treinar | Mais rápido e menos caro para treinar |
| Pode fornecer respostas personalizadas com base nas interações | Executa tarefas previsíveis |
| Ideal para projetos complexos que precisam de tomada de decisão avançada | Ideal para casos de uso mais diretos e bem definidos |
HÍBRIDO
Os chatbots híbridos usam algoritmos baseados em NLP e Regras para fornecer respostas específicas a consultas de usuários usando o algoritmo baseado em regras e usam NLP para compreender a intenção.
Em vez de colocar chatbots baseados em regras contra chatbots de IA, é mais fácil aproveitar o melhor de ambos para fornecer uma experiência aprimorada ao usuário. O modelo híbrido é perfeito para desenvolver projetos baseados em tarefas e experiências de conversação.
Vantagens da IA de conversação
Prevê-se que o mercado global de chatbots cresça de US$ 190.8 milhões em 2016 para US$ 1.25 bilhão até 2025. Essa estatística mostra como as empresas investem fortemente na tecnologia de chatbot e no mercado.
A adoção dramática dessa tecnologia pode ser atribuída a eles se tornarem avançados e intuitivos e reduzirem os custos de desenvolvimento e implantação.
Primeiro, veja em detalhes os benefícios significativos dessa tecnologia inovadora.
Fornece conversas personalizadas em vários canais
Os clientes capacitados de hoje esperam um atendimento ao cliente sem falhas das organizações, independentemente de seu tamanho e capacidades. A IA conversacional ajuda essas organizações a fornecer atendimento ao cliente de primeira classe por meio de conversas personalizadas em vários canais.
Os clientes podem desfrutar de uma jornada pessoal perfeita, mesmo quando passam de uma conversa de mídia social para um bate-papo na web ao vivo.
Dimensione perfeitamente para atender a altos volumes de chamadas
Espera-se um aumento repentino no volume de chamadas, e uma IA de conversação pode ajudar as equipes de atendimento ao cliente a lidar com esses picos. Uma IA conversacional pode segregar interações com base na intenção, requisito, histórico de chamadas anteriores, sentimentos e emoções do cliente. Um chatbot pode ajudar a categorizar chamadas de baixo valor de chamadas de alto valor, encaminhar as de baixo valor para assistentes virtuais e garantir que os agentes ao vivo lidem com as chamadas mais críticas.
Os chatbots podem ajudar as empresas a reduzir a interação e o tempo de resposta das consultas de atendimento ao cliente. Ao reduzir drasticamente o tempo gasto em chamadas de suporte, prevê-se que até 2023 as empresas possam economizar mais de US$ 2.5 bilhões de horas nos setores de varejo, bancos e saúde.
Aumente o nível de atendimento ao cliente
A experiência do cliente se tornou um dos maiores diferenciais das marcas. Portanto, não é de admirar que as marcas estejam lutando umas contra as outras para oferecer uma experiência memorável aos usuários. A IA conversacional está ajudando as marcas a oferecer uma experiência positiva.
Além de conversas personalizadas, os clientes também desfrutam de respostas instantâneas e confiáveis às suas dúvidas o tempo todo. As empresas podem desenvolver respostas centradas no cliente para consultas de usuários usando a tecnologia de reconhecimento de fala. Os chatbots podem ajudar analisando sentimentos, emoções e intenções, reduzindo a assistência de agentes ao vivo e aumentando a resolução no primeiro contato.
Auxílio em Marketing e Vendas
O marketing de uma marca para um público é uma tarefa desafiadora. Ainda assim, as empresas estão usando a IA de conversação para criar uma identidade única para as marcas e desenvolver uma vantagem competitiva sobre o mercado. As empresas também estão oferecendo técnicas de marketing e conversão direcionadas.
Ao trazer um chatbot baseado em IA para o mix de marketing, você pode desenvolver um perfil de comprador abrangente, acessar suas preferências de compra e criar conteúdo personalizado adaptado às suas necessidades.
Automatize o atendimento ao cliente (economia de custos)
Outro benefício do uso de chatbots é o custo-benefício. Até 2022, previa-se que os chatbots poderiam ajudar as empresas a reduzir seus custos US $ 8 bilhões por ano. As empresas podem desenvolver chatbots para lidar com consultas mais diretas e complexas, em vez de treinar continuamente grupos de agentes de atendimento ao cliente para atender às necessidades em constante mudança dos clientes. Embora os custos iniciais de implementação possam ser altos, os benefícios superam quaisquer problemas de implementação.
Reduza os desafios de dados comuns na IA de conversação
A IA conversacional está transformando dinamicamente a comunicação humano-computador. E muitas empresas estão interessadas em desenvolver ferramentas e aplicativos avançados de IA de conversação que podem alterar a forma como os negócios são feitos. No entanto, antes de desenvolver um chatbot que possa facilitar uma melhor comunicação entre você e seus clientes, você deve observar as muitas armadilhas de desenvolvimento que pode enfrentar.
Diversidade de idiomas
Desenvolver um assistente de bate-papo que possa atender a vários idiomas é um desafio. Além disso, a grande diversidade de idiomas globais torna um desafio desenvolver um chatbot que forneça atendimento ao cliente de forma integrada a todos os clientes.
Em 2022, cerca de 1.5 bilhões as pessoas falavam inglês em todo o mundo, seguido pelo mandarim chinês com 1.1 bilhão de falantes. Embora o inglês seja a língua estrangeira mais falada e estudada globalmente, apenas cerca de 20% da população mundial fala isso. Isso faz com que o resto da população global – 80% – fale outros idiomas além do inglês. Portanto, ao desenvolver um chatbot, você também deve considerar a diversidade linguística.
Variabilidade de idioma
Os seres humanos falam línguas diferentes e a mesma língua de forma diferente. Infelizmente, ainda é impossível para uma máquina compreender totalmente a variabilidade da linguagem falada, levando em consideração as emoções, dialetos, pronúncia, sotaques e nuances.
Nossas palavras e escolha de idioma também se refletem em como digitamos. Pode-se esperar que uma máquina entenda e aprecie a variabilidade da linguagem somente quando um grupo de anotadores a treina em vários conjuntos de dados de fala.
Dinamismo na fala
Outro grande desafio no desenvolvimento de uma IA conversacional está trazendo o dinamismo da fala para a briga. Por exemplo, usamos vários preenchimentos, pausas, fragmentos de frases e sons indecifráveis ao falar. Além disso, a fala é muito mais complexa do que a palavra escrita, pois geralmente não fazemos pausas entre cada palavra e enfatizamos a sílaba certa.
Quando ouvimos os outros, tendemos a derivar a intenção e o significado de sua conversa usando nossas experiências de vida. Como resultado, contextualizamos e compreendemos suas palavras mesmo quando são ambíguas. No entanto, uma máquina é incapaz dessa qualidade.
Dados barulhentos
Dados ruidosos ou ruído de fundo são dados que não agregam valor às conversas, como campainhas, cachorros, crianças e outros sons de fundo. Portanto, é essencial esfregar ou filtrar o arquivos de áudio desses sons e treinar o sistema de IA para identificar os sons que importam e os que não importam.
Prós e contras de diferentes tipos de dados de fala
Construindo um sistema de reconhecimento de voz com inteligência artificial ou um A IA conversacional requer toneladas de conjuntos de dados de treinamento e teste. No entanto, ter acesso a esses conjuntos de dados de qualidade – confiáveis e que atendem às necessidades específicas do seu projeto – não é fácil. No entanto, existem opções disponíveis para empresas que procuram conjuntos de dados de treinamento, e cada opção tem vantagens e desvantagens.
Caso você esteja procurando por um tipo de conjunto de dados genérico, você tem muitas opções de discurso público disponíveis. No entanto, para algo mais específico e relevante para o requisito do seu projeto, talvez seja necessário coletá-lo e personalizá-lo por conta própria.
Dados de fala proprietários
O primeiro lugar a procurar seriam os dados proprietários da sua empresa. No entanto, como você tem o direito legal e o consentimento para usar os dados de fala do cliente, pode usar esse conjunto de dados maciço para treinar e testar seus projetos.
Prós:
- Sem custos adicionais de coleta de dados de treinamento
- Os dados de treinamento provavelmente são relevantes para sua empresa
- Os dados de fala também têm acústica de fundo ambiental natural, usuários dinâmicos e dispositivos.
Contras:
- Usar esses dados pode custar muito dinheiro com permissão para gravar e usar.
- Os dados de fala podem ter limitações de idioma, dados demográficos ou de base de clientes
- Os dados podem ser gratuitos, mas você ainda pagará pelo processamento, transcrição, marcação e muito mais.
Conjuntos de dados públicos
Os conjuntos de dados de fala pública são outra opção se você não pretende usar o seu. Esses conjuntos de dados fazem parte do domínio público e podem ser coletados para projetos de código aberto.
Prós:
- Os conjuntos de dados públicos são gratuitos e ideais para projetos de baixo orçamento
- Estão disponíveis para download imediato
- Os conjuntos de dados públicos vêm em uma variedade de conjuntos de amostra com script e sem script.
Desvantagens:
- Os custos de processamento e garantia de qualidade podem ser altos
- A qualidade dos conjuntos de dados de fala pública varia em um grau significativo
- As amostras de fala oferecidas são geralmente genéricas, tornando-as inadequadas para o desenvolvimento de projetos de fala específicos
- Os conjuntos de dados são tipicamente tendenciosos para o idioma inglês
Conjuntos de dados pré-embalados/de prateleira
Explorar conjuntos de dados pré-empacotados é outra opção se dados públicos ou proprietários coleta de dados de fala não atende às suas necessidades.
O fornecedor coletou conjuntos de dados de fala pré-empacotados para a finalidade específica de revenda aos clientes. Esse tipo de conjunto de dados pode ser usado para desenvolver aplicativos genéricos ou propósitos específicos.
Prós:
- Você pode obter acesso a um conjunto de dados que atenda às suas necessidades específicas de dados de fala
- É mais acessível usar um conjunto de dados pré-empacotado do que coletar seu próprio
- Você pode conseguir acessar o conjunto de dados rapidamente
Desvantagens:
- Como o conjunto de dados é pré-empacotado, ele não é personalizado para as necessidades do seu projeto.
- Além disso, o conjunto de dados não é exclusivo da sua empresa, pois qualquer outra empresa pode comprá-lo.
Escolha conjuntos de dados coletados personalizados
Ao criar um aplicativo de fala, você precisaria de um conjunto de dados de treinamento que atendesse a todos os seus requisitos específicos. No entanto, é altamente improvável que você tenha acesso a um conjunto de dados pré-empacotado que atenda aos requisitos exclusivos do seu projeto. A única opção disponível seria criar seu conjunto de dados ou adquirir o conjunto de dados por meio de provedores de soluções terceirizados.
Os conjuntos de dados para suas necessidades de treinamento e teste são totalmente personalizáveis. Você pode incluir dinamismo de linguagem, variedade de dados de fala e acesso a vários participantes. Além disso, o conjunto de dados pode ser dimensionado para atender às demandas do projeto no prazo.
Prós:
- Os conjuntos de dados são coletados para seu caso de uso específico. A chance de algoritmos de IA se desviarem dos resultados pretendidos é minimizada.
- Controle e reduza o viés nos dados de IA
Desvantagens:
- Os conjuntos de dados podem ser caros e demorados; no entanto, os benefícios sempre superam os custos.
Casos de uso de IA conversacional
O mundo de possibilidades para reconhecimento de dados de fala e aplicativos de voz é imenso, e eles estão sendo usados em diversos setores para uma infinidade de aplicações.
Aparelhos/dispositivos domésticos inteligentes
No Voice Consumer Index 2021, foi relatado que cerca de 66% dos usuários dos EUA, Reino Unido e Alemanha interagiram com alto-falantes inteligentes e 31% usaram alguma forma de tecnologia de voz todos os dias. Além disso, dispositivos inteligentes como televisores, luzes, sistemas de segurança e outros respondem a comandos de voz graças à tecnologia de reconhecimento de voz.
Aplicativo de pesquisa por voz
A pesquisa por voz é uma das aplicações mais comuns do desenvolvimento de IA conversacional. Cerca de 20% de todas as pesquisas realizadas no Google vêm de sua tecnologia de assistente de voz. 74% dos entrevistados de uma pesquisa disseram que usaram a pesquisa por voz no último mês.
Os consumidores dependem cada vez mais da pesquisa por voz para suas compras, suporte ao cliente, localização de empresas ou endereços e realização de consultas.
Apoio ao cliente
O suporte ao cliente é um dos casos de uso mais proeminentes da tecnologia de reconhecimento de voz, pois ajuda a melhorar a experiência de compra do cliente de maneira econômica e eficaz.
Assistência médica
Os últimos desenvolvimentos em produtos de IA de conversação estão obtendo um benefício significativo para a saúde. Ele está sendo usado extensivamente por médicos e outros profissionais médicos para capturar notas de voz, melhorar o diagnóstico, fornecer consultas e manter a comunicação médico-paciente.
Aplicativos de segurança
O reconhecimento de voz está vendo outro caso de uso na forma de aplicativos de segurança em que o software determina as características únicas de voz dos indivíduos. Permite a entrada ou acesso a aplicativos ou instalações com base na correspondência de voz. A biometria de voz elimina roubo de identidade, duplicação de credenciais e uso indevido de dados.
Comandos de voz veiculares
Veículos, principalmente carros, possuem software de reconhecimento de voz que responde a comandos de voz que aumentam a segurança veicular. Essas ferramentas de IA de conversação aceitam comandos simples, como ajustar o volume, fazer chamadas e selecionar estações de rádio.
Infotainment no carro
A eficiência e a precisão de um painel de carro habilitado para voz dependem de como ele foi treinado para ouvir a voz do usuário no maior número possível de ambientes barulhentos. O sistema de voz no painel do carro deve ser capaz de determinar a voz do motorista com precisão e responder às instruções por meio de ruídos de fundo desconhecidos, como sons de tráfego, chuva, trovão, vozes de outros passageiros e muito mais.
Alto-falante inteligente doméstico
Os assistentes de voz devem ser treinados extensivamente em vários conjuntos de dados de voz para identificar o locutor e compreender as instruções discernindo a voz do locutor dos ruídos de fundo, como o liquidificador da cozinha, crianças brincando, tráfego fraco ou um cortador de grama. É importante treinar o modelo em conjuntos de dados que simularam tais ambientes acústicos para um melhor desempenho.
O modelo também deve ser capaz de determinar preenchimentos de palavras ou pausas e outros sons, como tosse, para determinar palavras reais. Finalmente, é crucial emparelhar o modelo de linguagem com o modelo acústico para que o sistema possa converter as palavras e sons em frases significativas.
Indústrias que usam IA de conversação
Atualmente, a IA conversacional está sendo predominantemente usada como Chatbots. No entanto, várias indústrias estão implementando essa tecnologia para obter enormes benefícios. Algumas das indústrias que usam IA conversacional são:
Assistência médica
A IA conversacional está tendo um enorme impacto no setor de saúde. A IA de conversação provou ser benéfica para pacientes, médicos, funcionários, enfermeiros e outros profissionais de saúde.
Alguns dos benefícios são
- Engajamento do paciente na fase pós-tratamento
- Chatbots de agendamento de consultas
- Respondendo a perguntas frequentes e perguntas gerais
- Avaliação de sintomas
- Identificar pacientes críticos
- Escalonamento de casos de emergência
Ecommerce
A IA de conversação está ajudando as empresas de comércio eletrônico a se envolverem com seus clientes, fornecerem recomendações personalizadas e venderem produtos.
O setor de comércio eletrônico está aproveitando ao máximo os benefícios dessa tecnologia de ponta.
- Coletando informações do cliente
- Fornecer informações e recomendações relevantes sobre o produto
- Melhorar a satisfação do cliente
- Ajudando a fazer pedidos e devoluções
- Responda FAQs
- Produtos de cross-sell e upsell
Bancário
O setor bancário está implantando ferramentas de IA de conversação para aprimorar as interações com os clientes, processar solicitações em tempo real e fornecer uma experiência simplificada e unificada ao cliente em vários canais.
- Permita que os clientes verifiquem seus saldos em tempo real
- Ajuda com depósitos
- Auxiliar na declaração de impostos e solicitação de empréstimos
- Simplifique o processo bancário enviando lembretes de contas, notificações e alertas
Seguro
Semelhante ao setor bancário, o setor de seguros também está sendo impulsionado digitalmente pela IA conversacional e colhendo seus benefícios. Por exemplo, a IA conversacional está ajudando o setor de seguros a fornecer meios mais rápidos e confiáveis de resolver conflitos e reclamações.
- Fornecer recomendações de política
- Liquidações de sinistros mais rápidas
- Elimine os tempos de espera
- Reúna comentários e avaliações de clientes
- Criar conscientização do cliente sobre políticas
- Gerencie reivindicações e renovações mais rápidas
Oferta Shaip
Quando se trata de fornecer conjuntos de dados confiáveis e de qualidade para o desenvolvimento de aplicativos avançados de fala de interação homem-máquina, a Shaip tem liderado o mercado com suas implantações bem-sucedidas. No entanto, com uma escassez aguda de chatbots e assistentes de fala, as empresas estão buscando cada vez mais os serviços de Shaip – líder de mercado – para fornecer conjuntos de dados personalizados, precisos e de qualidade para treinamento e teste para projetos de IA.
Na Shaip, oferecemos a você um amplo conjunto de dados de áudio diversificados para Processamento de Linguagem Natural (NLP) que imitam conversas com pessoas reais para dar vida à sua Inteligência Artificial (IA). Com nosso profundo conhecimento da plataforma de IA de conversação multilíngue, ajudamos você a criar modelos de fala habilitados para IA, com a máxima precisão, com conjuntos de dados estruturados em vários idiomas de todo o mundo. Oferecemos serviços de coleta de áudio multilíngue, transcrição de áudio e anotação de áudio com base em sua necessidade, ao mesmo tempo em que personalizamos totalmente a intenção, os enunciados e a distribuição demográfica desejados.
Ao combinar o processamento de linguagem natural, podemos fornecer experiências personalizadas ajudando a desenvolver aplicativos de fala precisos que imitam conversas humanas de forma eficaz. Usamos uma série de tecnologias de ponta para oferecer experiências de alta qualidade ao cliente. A PNL ensina máquinas a interpretar linguagens humanas e interagir com humanos.
Transcrição de Áudio
A Shaip é uma provedora líder de serviços de transcrição de áudio que oferece uma variedade de arquivos de fala/áudio para todos os tipos de projetos. Além disso, a Shaip oferece um serviço de transcrição 100% humano para converter arquivos de Áudio e Vídeo – Entrevistas, Seminários, Palestras, Podcasts, etc. em texto de fácil leitura.
Rotulagem de fala
Shaip oferece ampla serviços de rotulagem de fala separando habilmente os sons e a fala em um arquivo de áudio e rotulando cada arquivo. Ao separar com precisão sons de áudio semelhantes e anotá-los,
Diarização do Locutor
A experiência da Shaip se estende a oferecer excelentes soluções de diarização de alto-falantes, segmentando a gravação de áudio com base em sua fonte. Além disso, os limites dos alto-falantes são identificados e classificados com precisão, como alto-falante 1, alto-falante 2, música, ruído de fundo, sons veiculares, silêncio e muito mais, para determinar o número de alto-falantes.
Classificação de áudio
A anotação começa com a classificação dos arquivos de áudio em categorias predeterminadas. As categorias dependem principalmente dos requisitos do projeto e geralmente incluem intenção do usuário, idioma, segmentação semântica, ruído de fundo, número total de falantes e muito mais.
Coleção de enunciados de linguagem natural/palavras de despertar
É difícil prever que o cliente sempre escolherá palavras semelhantes ao fazer uma pergunta ou iniciar uma solicitação. Por exemplo, “Onde fica o restaurante mais próximo?” “Encontre restaurantes perto de mim” ou “Existe um restaurante perto de mim?”
Todos os três enunciados têm a mesma intenção, mas são formulados de forma diferente. Por meio de permutação e combinação, os especialistas em IA conversacional da Shaip identificarão todas as combinações possíveis para articular o mesmo pedido. Shaip coleta e anota enunciados e palavras de despertar, concentrando-se em semântica, contexto, tom, dicção, tempo, estresse e dialetos.
Serviços de dados de áudio multilíngue
Multilíngue serviços de dados de áudio são outra oferta altamente preferida da Shaip, pois temos uma equipe de coletores de dados coletando dados de áudio em mais de 150 idiomas e dialetos em todo o mundo.
Detecção de intenção
As interações e comunicações humanas são muitas vezes mais complicadas do que acreditamos. E essa complicação inata dificulta o treinamento de um modelo de ML para entender a fala humana com precisão.
Além disso, pessoas diferentes do mesmo grupo demográfico ou de grupos demográficos diferentes podem expressar a mesma intenção ou sentimento de maneira diferente. Assim, o sistema de reconhecimento de fala deve ser treinado para reconhecer a intenção comum, independentemente da demografia.
Para garantir que você possa treinar e desenvolver um modelo de ML de alto nível, nossos fonoaudiólogos fornecem conjuntos de dados extensos e diversos para ajudar o sistema a identificar as várias maneiras pelas quais os seres humanos expressam a mesma intenção.
Classificação de intenção
Semelhante a identificar a mesma intenção de pessoas diferentes, seus chatbots também devem ser treinados para categorizar os comentários dos clientes em várias categorias – pré-determinadas por você. Cada chatbot ou assistente virtual é projetado e desenvolvido com uma finalidade específica. Shaip pode classificar a intenção do usuário em categorias predefinidas conforme necessário.
Reconhecimento Automático de Fala ou ASR
Reconhecimento de Fala” refere-se à conversão de palavras faladas em texto; no entanto, o reconhecimento de voz e a identificação do locutor visam identificar tanto o conteúdo falado quanto a identidade do locutor. A precisão do ASR é determinada por diferentes parâmetros, ou seja, volume do alto-falante, ruído de fundo, equipamento de gravação, etc.
Detecção de Tom
Outra faceta interessante da interação humana é o tom – reconhecemos intrinsecamente o significado das palavras dependendo do tom com que são pronunciadas. Embora o que dizemos seja importante, como dizemos essas palavras também transmitem significado.
Por exemplo, uma frase simples como 'Que alegria!' pode ser uma exclamação de felicidade e também pode ter a intenção de ser sarcástico. Depende do tom e do estresse.
'O que você está fazendo?'
'O que você está fazendo?'
Ambas as frases têm as palavras exatas, mas a ênfase nas palavras é diferente, alterando todo o significado das frases. O chatbot é treinado para identificar felicidade, sarcasmo, raiva, irritação e mais expressões. É aí que entra em jogo a experiência dos fonoaudiólogos e anotadores de Shaip.
Coleta de dados de áudio/voz
Quando há escassez de conjuntos de dados de fala de qualidade, a solução de fala resultante pode estar repleta de problemas e não ter confiabilidade. A Shaip é um dos poucos provedores que oferecem coleções de áudio multilíngues, transcrição de áudio e ferramentas de anotação e serviços totalmente customizáveis para o projeto.
Os dados de fala podem ser vistos como um espectro, indo da fala natural de um lado para a fala não natural do outro. Na fala natural, você tem o falante falando de maneira espontânea. Por outro lado, a fala não natural soa restrita quando o falante está lendo um script. Finalmente, os falantes são solicitados a pronunciar palavras ou frases de maneira controlada no meio do espectro.
A experiência da Shaip se estende ao fornecimento de diferentes tipos de conjuntos de dados de fala em mais de 150 idiomas
Discurso com script
Coleção
Discurso Espontâneo
Coleção
Coleta de enunciados/palavras de despertar
Reconhecimento automatizado de fala (ASR)
Transcriação
Serviços
Text-to-speech
(TTS)
Dados com script
Os falantes são solicitados a proferir palavras ou frases específicas de um script em um formato de dados de fala com script. Esse formato de dados controlado normalmente inclui comandos de voz em que o falante lê um script pré-preparado.
Na Shaip, fornecemos um conjunto de dados com script para desenvolver ferramentas para muitas pronúncias e tonalidades. Bons dados de fala devem incluir amostras de muitos falantes de diferentes grupos de sotaque.
Dados espontâneos
Como em cenários do mundo real, dados espontâneos ou de conversação são a forma mais natural de fala. Os dados podem ser amostras de conversas telefônicas ou entrevistas.
A Shaip fornece um formato de fala espontânea para desenvolver chatbots ou assistentes virtuais que precisam entender conversas contextuais. Portanto, o conjunto de dados é crucial para o desenvolvimento de chatbots avançados e realistas baseados em IA.
Dados de enunciados
O conjunto de dados de fala de enunciados fornecido pela Shaip é um dos mais procurados do mercado. É porque enunciados/palavras de ativação acionam assistentes de voz e os levam a responder às consultas humanas de forma inteligente.
Transcriação
Nossa proficiência em vários idiomas nos ajuda a oferecer conjuntos de dados de transcriação com extensas amostras de voz traduzindo uma frase de um idioma para outro, mantendo rigorosamente a tonalidade, o contexto, a intenção e o estilo.
Dados de conversão de texto em fala (TTS)
Fornecemos amostras de fala altamente precisas que ajudam a criar produtos de conversão de texto em fala autênticos e multilíngues. Além disso, fornecemos arquivos de áudio com suas transcrições sem ruído de fundo anotadas com precisão.
Fala para texto
A Shaip oferece serviços exclusivos de fala para texto, convertendo a fala gravada em texto confiável. Como faz parte da tecnologia PNL e é crucial para o desenvolvimento de assistentes de fala avançados, o foco está nas palavras, frases, pronúncia e dialetos.
Personalizando a coleta de dados de fala
Os conjuntos de dados de fala desempenham um papel crucial no desenvolvimento e implantação de modelos avançados de IA conversacional. No entanto, independentemente da finalidade do desenvolvimento de soluções de fala, a precisão, eficiência e qualidade do produto final dependem do tipo e da qualidade de seus dados treinados.
Algumas organizações têm uma ideia clara sobre o tipo de dados de que necessitam. No entanto, a maioria não está totalmente ciente das necessidades e requisitos do projeto. Portanto, devemos fornecer a eles uma ideia concreta sobre a coleta de dados de áudio metodologias utilizadas por Shaip.
Demografia
Os idiomas de destino e a demografia podem ser determinados com base no projeto. Além disso, os dados de fala podem ser personalizados com base na demografia, como idade, qualificação educacional, etc. Os países são outro fator de personalização na coleta de dados de amostragem, pois podem influenciar o resultado do projeto.
Com o idioma e o dialeto necessários em mente, amostras de áudio para o idioma especificado são coletadas e personalizadas com base na proficiência necessária – falantes de nível nativo ou não nativo.
Tamanho da coleção
O tamanho da amostra de áudio desempenha um papel crítico na determinação do desempenho do projeto. Assim, o total de respondentes devem ser considerados para a coleta de dados. o número total de enunciados ou repetições de fala por participante ou total de participantes também devem ser consideradas.
Script de dados
O script é um dos elementos mais cruciais em uma estratégia de coleta de dados. Portanto, é essencial determinar o script de dados necessário para o projeto – roteirizados, não-roteirizados, enunciados ou palavras de ativação.
Formatos de áudio
O áudio dos dados de fala desempenha um papel vital no desenvolvimento de soluções de reconhecimento de voz e som. o qualidade de áudio e o ruído de fundo pode afetar o resultado do treinamento do modelo.
A coleta de dados de fala deve garantir formato de arquivo, compressão, estrutura de conteúdo, e os requisitos de pré-processamento podem ser personalizados para atender às demandas do projeto.
Entrega de arquivos de áudio
Um componente altamente crítico da coleta de dados de fala é a entrega de arquivos de áudio conforme os requisitos do cliente. Como resultado, os serviços de segmentação, transcrição e rotulagem de dados fornecidos pela Shaip são alguns dos mais procurados pelas empresas por sua qualidade e escalabilidade.
Além disso, também seguimos convenções de nomenclatura de arquivos para uso imediato e siga rigorosamente os prazos de entrega para implantação rápida.
Licenciamento de dados de áudio/voz
A Shaip oferece conjuntos de dados de fala de qualidade incomparáveis que podem ser personalizados para atender às necessidades específicas do seu projeto. A maioria de nossos conjuntos de dados pode caber em qualquer orçamento, e os dados são escaláveis para atender a todas as demandas de projetos futuros. Oferecemos mais de 40 mil horas de conjuntos de dados de fala prontos para uso em mais de 100 dialetos em mais de 50 idiomas. Também fornecemos uma variedade de tipos de áudio, incluindo palavras espontâneas, monólogos, roteirizadas e de despertar. Visualize todo o Catálogo de Dados.
Nossa especialidade
Idiomas suportados
Histórias de sucesso
Trabalhamos com algumas das principais empresas e marcas e fornecemos soluções de IA conversacionais do mais alto nível.
Algumas de nossas histórias de sucesso incluem,
- Desenvolvemos um conjunto de dados de reconhecimento de fala com mais de 10,000 horas de transcrições em vários idiomas, conversas e arquivos de áudio para treinar e construir um chatbot ao vivo.
- Construímos um conjunto de dados de alta qualidade de milhares de conversas de 1000 turnos por conversa usado para treinamento de chatbot de seguros.
- Nossa equipe de mais de 3000 especialistas linguísticos forneceu mais de 1000 horas de arquivos de áudio e transcrições em 27 idiomas nativos para treinamento e teste de um assistente digital.
- Nossa equipe de anotadores e especialistas linguísticos também coletou e entregou 20,000 e mais horas de enunciados em mais de 27 idiomas globais rapidamente.
- Nossos serviços de Reconhecimento Automático de Fala são um dos mais preferidos do setor. Fornecemos arquivos de áudio rotulados de forma confiável, garantindo atenção específica à pronúncia, tom e intenção usando uma ampla variedade de transcrições e léxico de diversos conjuntos de alto-falantes para melhorar a confiabilidade dos modelos ASR.
Nossas histórias de sucesso decorrem do compromisso de nossa equipe em oferecer sempre os melhores serviços utilizando as mais recentes tecnologias para nossos clientes. O que nos diferencia é que nosso trabalho é apoiado por anotadores especializados que fornecem conjuntos de dados imparciais e precisos de anotações padrão-ouro.
Nossa equipe de coleta de dados com mais de 30,000 colaboradores pode fornecer, dimensionar e fornecer conjuntos de dados de alta qualidade que ajudam na implantação rápida de modelos de ML. Além disso, trabalhamos na mais recente plataforma baseada em IA e temos a capacidade de fornecer soluções de dados de fala aceleradas para empresas muito mais rapidamente do que nossos concorrentes mais próximos.
Conclusão
Acreditamos honestamente que este guia foi útil para você e que a maioria de suas perguntas foi respondida. No entanto, se você ainda não está convencido sobre um fornecedor confiável, não procure mais.
Nós, da Shaip, somos uma empresa de anotação de dados de primeira linha. Temos especialistas na área que entendem os dados e suas preocupações como nenhum outro. Podemos ser seus parceiros ideais, pois trazemos à mesa competências como compromisso, confidencialidade, flexibilidade e propriedade para cada projeto ou colaboração.
Portanto, independentemente do tipo de dados para os quais você pretende obter anotações, você pode encontrar essa equipe veterana em nós para atender às suas demandas e objetivos. Obtenha seus modelos de IA otimizados para aprender conosco.