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.
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
A IA conversacional é uma forma avançada de inteligência artificial que permite que as máquinas se envolvam em diálogos interativos semelhantes aos humanos com os usuários. Essa tecnologia entende e interpreta a linguagem humana para simular conversas naturais. Ele pode aprender com as interações ao longo do tempo para responder contextualmente.
Os sistemas de IA conversacional são amplamente utilizados em aplicativos como chatbots, assistentes de voz e plataformas de suporte ao cliente em canais digitais e de telecomunicações.
O mercado de IA conversacional experimentou um rápido crescimento nos últimos anos. Inicialmente desenvolvida para fins de entretenimento, a IA conversacional tornou-se parte integrante do ecossistema digital. Aqui estão algumas estatísticas importantes para ilustrar seu impacto:
- O mercado global de IA conversacional foi avaliado em US$ 6.8 bilhões em 2021 e deve crescer para US$ 18.4 bilhões até 2026, com um CAGR de 22.6%. Até 2028, o tamanho do mercado deverá atingir US$ 29.8 bilhões.
- Apesar de sua prevalência, 63% dos usuários não sabem que usam IA em suas vidas diárias.
- A Pesquisa de Gartner descobriram que muitas empresas identificaram os chatbots como seu principal aplicativo de IA, com quase 70% dos funcionários de colarinho branco interagindo com plataformas de conversação diariamente até 2022.
- Desde a pandemia, o volume de interações tratadas por agentes conversacionais aumentou tanto quanto 250% em vários setores.
- A parcela de profissionais de marketing que usam IA para marketing digital em todo o mundo aumentou drasticamente, de 29% em 2018 para 84% em 2020.
- Em 2022, 91% dos usuários de assistentes de voz adultos usaram tecnologia de IA conversacional em seus smartphones.
- Navegar e pesquisar produtos foram as principais atividades de compras conduzido usando tecnologia de assistente de voz entre usuários dos EUA em uma pesquisa de 2021.
- Entre os profissionais de tecnologia em todo o mundo, quase 80% usar assistentes virtuais para atendimento ao cliente.
- Até 2024, 73% dos tomadores de decisão de atendimento ao cliente na América do Norte acreditam que o chat online, chat de vídeo, chatbots ou mídia social serão os canais de atendimento mais utilizados.
- Em uma pesquisa de 2021, 86% dos executivos dos EUA concordaram que a IA se tornaria uma “tecnologia dominante” em suas empresas.
- Em fevereiro de 2022, 53% dos adultos nos EUA se comunicaram com um chatbot de IA para atendimento ao cliente no ano passado.
- Em 2022, 3.5 bilhões aplicativos de chatbot foram acessados em todo o mundo.
- O três principais razões Os consumidores dos EUA usam um chatbot para horário comercial (18%), informações sobre produtos (17%) e solicitações de atendimento ao cliente (16%).
Essas estatísticas destacam a crescente adoção e influência da IA conversacional em vários setores e comportamentos do consumidor.
Como funciona a IA Conversacional
A AI de conversação usa processamento de linguagem natural (NLP) e outros algoritmos sofisticados para se envolver em diálogos ricos em contexto. À medida que a IA encontra uma gama mais ampla de entradas do usuário, ela melhora seu reconhecimento de padrões e habilidades preditivas. O processo de IA conversacional envolvendo usuários pode ser dividido em quatro etapas principais:
Etapa 1: coleta de entrada – Os usuários fornecem sua entrada por meio de texto ou voz.
Etapa 2: processamento de entrada – Quando a entrada está na forma de texto, a compreensão da linguagem natural (NLU) é usada para extrair o significado das palavras. Para entradas de voz, o reconhecimento automático de fala (ASR) é empregado primeiro para converter o áudio em tokens de idioma que podem ser analisados posteriormente.
Etapa 3: geração de resposta – Técnicas de geração de linguagem natural são utilizadas para responder adequadamente à consulta do usuário.
Passo 4: Melhoria Contínua – Os sistemas de IA conversacional analisam as entradas do usuário ao longo do tempo, refinando suas respostas para garantir precisão e relevância.
Tipos de IA de conversação
A IA conversacional pode beneficiar muito as empresas, atendendo a diferentes necessidades e fornecendo soluções personalizadas. Existem três tipos principais de IA conversacional: chatbots, assistentes de voz e respostas de voz interativas. Escolher o modelo certo depende de seus objetivos de negócios e caso de uso.
Chatbots
Os chatbots são ferramentas de IA baseadas em texto que envolvem os usuários por meio de mensagens ou sites. Eles podem ser baseados em regras, orientados por AI/NLP ou híbridos. Os chatbots automatizam tarefas de suporte ao cliente, vendas e geração de leads, oferecendo assistência personalizada.
Assistentes de voz
Os assistentes de voz (VA) permitem a interação por meio de comandos de voz. Eles processam a linguagem falada para interação com viva-voz e são encontrados em smartphones e alto-falantes. Os VA's auxiliam no suporte ao cliente, agendamento de consultas, orientações e perguntas frequentes.
IVR
IVRs são sistemas de telefonia baseados em regras que permitem a interação por meio de comandos de voz ou entradas de tom. Eles automatizam o roteamento de chamadas, coleta de informações e opções de autoatendimento. Os IVRs lidam eficientemente com altos volumes de chamadas em clientes e vendas.
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 |
Benefícios da IA de conversação
A IA conversacional tornou-se cada vez mais avançada, intuitiva e econômica, levando à adoção generalizada em todos os setores. Vamos explorar os benefícios significativos dessa tecnologia inovadora com mais detalhes:
Conversas personalizadas em vários canais
A IA conversacional permite que as organizações ofereçam atendimento ao cliente de primeira classe por meio de interações personalizadas em vários canais, proporcionando uma jornada perfeita do cliente, desde a mídia social até os bate-papos ao vivo na web.
Escale sem esforço para gerenciar altos volumes de chamadas
A IA conversacional pode ajudar as equipes de atendimento ao cliente a lidar com picos repentinos no volume de chamadas, categorizando as interações com base na intenção, requisitos, histórico de chamadas e sentimento do cliente. Isso permite o roteamento eficiente de chamadas, garantindo que os agentes ao vivo lidem com interações de alto valor, enquanto os chatbots gerenciam as de baixo valor.
Eleve o atendimento ao cliente
A experiência do cliente tornou-se um diferenciador significativo da marca. A IA conversacional ajuda as empresas a oferecer experiências positivas. Ele fornece respostas instantâneas e precisas a consultas e desenvolve respostas centradas no cliente usando tecnologia de reconhecimento de fala, análise de sentimento e reconhecimento de intenção.
Apoia iniciativas de marketing e vendas
A IA conversacional permite que as empresas criem identidades de marca exclusivas e ganhem uma vantagem competitiva no mercado. As empresas podem integrar os chatbots de IA ao mix de marketing para desenvolver perfis abrangentes de compradores, entender as preferências de compra e criar conteúdo personalizado adaptado às necessidades dos clientes.
Melhor economia de custos com atendimento ao cliente automatizado
Os chatbots oferecem economia, com previsões de que salvarão os negócios US $ 8 bilhões anualmente até 2022. Desenvolver chatbots para atender consultas simples e complexas reduz a necessidade de treinamento contínuo dos agentes de atendimento. Embora os custos iniciais de implementação possam ser altos, os benefícios a longo prazo superam o investimento inicial.
Suporte multilíngue para alcance global
A IA conversacional pode ser programada para oferecer suporte a vários idiomas, permitindo que as empresas atendam a uma base global de clientes. Essa capacidade ajuda as empresas a fornecer suporte contínuo a clientes que não falam inglês, quebrando as barreiras do idioma e melhorando a satisfação geral do cliente.
Coleta e análise de dados aprimoradas
As plataformas de IA conversacional podem coletar e analisar grandes quantidades de dados do cliente, oferecendo informações valiosas sobre o comportamento, preferências e preocupações do cliente. Essa abordagem orientada por dados ajuda as empresas a tomar decisões informadas, refinar estratégias de marketing e desenvolver melhores produtos e serviços. Além disso, esse fluxo contínuo de dados aprimora a capacidade de aprendizado da IA, levando a respostas mais precisas e eficientes ao longo do tempo.
Disponibilidade 24 / 7
A IA conversacional pode fornecer suporte XNUMX horas por dia, garantindo que os clientes recebam assistência sempre que necessário, independentemente dos fusos horários ou feriados. Essa disponibilidade contínua é particularmente importante para empresas com operações globais ou clientes que precisam de suporte fora do horário comercial tradicional.
Exemplo de IA Conversacional
Muitas empresas grandes e pequenas usam chatbots orientados por IA e ajudantes virtuais nas mídias sociais. Essas ferramentas ajudam as empresas a interagir com os clientes, responder a perguntas e fornecer suporte de forma rápida e fácil. aqui estão alguns exemplos:
Dominós – Pedido, consultas, chatbot de status
O chatbot da Domino, “Dom”, está disponível em várias plataformas, incluindo Facebook Messenger, Twitter e o site da empresa.
O Dom permite que os clientes façam pedidos, acompanhem as entregas e recebam recomendações personalizadas de pizza com base em suas preferências. Essa abordagem orientada por IA aprimorou a experiência geral do cliente e tornou o processo de pedido mais eficiente.
Spotify – chatbot para encontrar músicas
O chatbot do Spotify no Facebook Messenger ajuda os usuários a encontrar, ouvir e compartilhar músicas. O chatbot pode recomendar listas de reprodução com base nas preferências, humor ou atividades do usuário e até fornecer listas de reprodução personalizadas mediante solicitação.
O chatbot orientado por IA permite que os usuários descubram novas músicas e compartilhem suas faixas favoritas diretamente por meio do aplicativo Messenger, aprimorando a experiência musical geral.
eBay – ShopBot intuitivo
O ShopBot do eBay, disponível no Facebook Messenger, ajuda os usuários a encontrar produtos e negócios na plataforma do eBay. O chatbot pode fornecer sugestões de compras personalizadas com base nas preferências do usuário, faixas de preço e interesses.
Os usuários também podem enviar uma foto de um item que estão procurando, e o chatbot usará a tecnologia de reconhecimento de imagem para encontrar itens semelhantes no eBay. Essa solução baseada em IA agiliza as compras e ajuda os usuários a descobrir itens e pechinchas exclusivos.
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 é trazer 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 uma pausa 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
Construir um sistema de reconhecimento de voz com IA ou uma IA de conversação 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 Índice de Consumo de Voz 2021, foi relatado que perto de 66% dos usuários dos EUA, Reino Unido e Alemanha interagiram com alto-falantes inteligentes e 31% usaram algum tipo 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. Sobre 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.
Suporte 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.
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
Seguros
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 lidera o mercado com suas implantações bem-sucedidas. No entanto, com a escassez aguda de chatbots e assistentes de fala, as empresas buscam cada vez mais os serviços da Shaip – líder de mercado – para fornecer conjuntos de dados personalizados, precisos e de qualidade para treinamento e teste de projetos de IA.
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 extensos 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 Sharp estende-se a oferecer excelentes soluções de diarização de alto-falante 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 de veículos, 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
Os serviços de dados de áudio multilíngues são outra oferta altamente preferida da Shaip, pois temos uma equipe de coletores de dados que coletam 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, mudando todo o significado das frases. O chatbot é treinado para identificar felicidade, sarcasmo, raiva, irritação e mais expressões. É onde a experiência dos fonoaudiólogos e anotadores da Sharp entra em ação.
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.
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 Sharp se estende ao fornecimento de diferentes tipos de conjuntos de dados de fala em mais de 150 idiomas
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.
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.
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Perguntas Mais Frequentes (FAQ)
Chatbots são programas simples baseados em regras que respondem a entradas específicas. Ao mesmo tempo, a IA conversacional usa aprendizado de máquina e compreensão de linguagem natural para gerar respostas contextuais mais semelhantes às humanas, permitindo interações naturais com os usuários.
Alexa (Amazon) e Siri (Apple) são exemplos de IA conversacional, pois podem entender a intenção do usuário, processar a linguagem falada e fornecer respostas personalizadas com base no contexto e no histórico do usuário.
Não existe uma IA de conversação “melhor” definitiva, pois diferentes plataformas atendem a casos de uso e setores exclusivos. Algumas plataformas populares de IA de conversação incluem Google Assistant, Amazon Alexa, IBM Watson, OpenAI's GPT-3 e Rasa.
Os aplicativos de IA conversacional incluem chatbots de suporte ao cliente, assistentes pessoais virtuais, ferramentas de aprendizado de idiomas, conselhos de saúde, recomendações de comércio eletrônico, integração de RH e gerenciamento de eventos, entre outros.
As ferramentas de IA conversacional são plataformas e software que permitem o desenvolvimento, implantação e gerenciamento de chatbots e assistentes virtuais com tecnologia de IA. Os exemplos incluem Dialogflow (Google), Amazon Lex, IBM Watson Assistant, estrutura Microsoft Bot e o assistente digital Oracle.