A társalgási AI teljes útmutatója

Shaip ajánlat

Ha minőségi és megbízható adatkészleteket kell biztosítani a fejlett ember-gép interakciós beszédalkalmazások fejlesztéséhez, a Shaip sikeres telepítéseivel a piac élére állt. A chatbotok és beszéd asszisztensek akut hiánya miatt azonban a vállalatok egyre gyakrabban keresik a piacvezető Shaip szolgáltatásait, hogy testreszabott, pontos és minőségi adatkészleteket biztosítsanak a mesterséges intelligencia projektek képzéséhez és teszteléséhez.

A természetes nyelvi feldolgozás kombinálásával személyre szabott élményeket nyújthatunk, segítve az emberi beszélgetéseket hatékonyan utánzó, pontos beszédalkalmazások fejlesztését. Csúcskategóriás technológiát használunk a kiváló minőségű vásárlói élmény biztosítására. Az NLP megtanítja a gépeket az emberi nyelvek értelmezésére és az emberekkel való interakcióra.

Audio átírás

A Shaip vezető audio-átírási szolgáltató, amely különféle beszéd-/audiofájlokat kínál minden típusú projekthez. Ezenkívül a Shaip 100%-ban ember által generált átírási szolgáltatást kínál az audio- és videofájlok – interjúk, szemináriumok, előadások, podcastok stb. – könnyen olvasható szöveggé alakításához.

Beszédcímkézés

A Shaip kiterjedt beszédcímkézési szolgáltatásokat kínál azáltal, hogy szakszerűen választja szét a hangokat és a beszédet egy hangfájlban, és minden fájlt felcímkéz. A hasonló hanghangok pontos elkülönítésével és megjegyzésekkel

Hangszóró átméretezése

A Sharp szakértelme kiterjed arra is, hogy kiváló hangszóró-dializációs megoldásokat kínáljon azáltal, hogy a hangfelvételt forrásuk alapján szegmentálja. Ezenkívül a hangszórók határait pontosan azonosítja és osztályozza, például 1. hangszóró, 2. hangszóró, zene, háttérzaj, járműhangok, csend stb., a hangszórók számának meghatározásához.

Audio osztályozás

Az annotáció az audiofájlok előre meghatározott kategóriákba sorolásával kezdődik. A kategóriák elsősorban a projekt követelményeitől függenek, és általában magukban foglalják a felhasználói szándékot, a nyelvet, a szemantikai szegmentációt, a háttérzajt, a hangszórók számát stb.

Természetes nyelvi kijelentésgyűjtemény/ Ébresztőszavak

Nehéz megjósolni, hogy a kliens mindig hasonló szavakat választ majd kérdésfeltevéskor vagy kérés indításakor. Pl. „Hol van a legközelebbi étterem?” „Find Restaurants near me” vagy „Van egy étterem a közelben?”
Mindhárom megnyilatkozásnak ugyanaz a szándéka, de más a megfogalmazása. A permutáción és a kombináción keresztül a Shaip szakértő társalgási ai specialistái azonosítják az összes lehetséges kombinációt ugyanazon kérés megfogalmazására. A Shaip összegyűjti és jegyzetekkel látja el a kijelentéseket és az ébresztő szavakat, a szemantikára, a kontextusra, a hangnemre, a dikcióra, az időzítésre, a hangsúlyra és a dialektusokra összpontosítva.

Többnyelvű audio adatszolgáltatások

A többnyelvű audioadat-szolgáltatások a Shaip másik nagyon kedvelt ajánlata, mivel adatgyűjtő csapatunk több mint 150 nyelven és dialektusban gyűjti a hangadatokat szerte a világon.

Szándékfelismerés

Az emberi interakciók és kommunikáció gyakran bonyolultabbak annál, mint amiért hitelt érdemelnénk. Ez a veleszületett szövődmény pedig megnehezíti az ML-modell kiképzését az emberi beszéd pontos megértésére.
Ezenkívül az azonos demográfiai vagy különböző demográfiai csoportokhoz tartozó különböző emberek eltérően fejezhetik ki ugyanazt a szándékot vagy érzést. Tehát a beszédfelismerő rendszert arra kell képezni, hogy a demográfiai jellemzőktől függetlenül felismerje a közös szándékot.
Annak érdekében, hogy biztosíthassuk egy csúcsminőségű ML-modell betanítását és fejlesztését, logopédusaink kiterjedt és változatos adatkészletekkel segítik a rendszert annak azonosításában, hogy az emberi lények hogyan fejezik ki ugyanazt a szándékot.

Szándékos osztályozás

Hasonlóan ahhoz, hogy különböző emberek ugyanazt a szándékot azonosítsák, a chatbotokat arra is ki kell képezni, hogy az ügyfelek megjegyzéseit különböző – Ön által előre meghatározott – kategóriákba sorolják. Minden chatbotot vagy virtuális asszisztenst meghatározott célra terveztek és fejlesztettek. A Shaip igény szerint előre meghatározott kategóriákba sorolhatja a felhasználói szándékot.

Automatikus beszédfelismerés vagy ASR

Beszédfelismerés” a kimondott szavak szöveggé alakítására utal; a hangfelismerés és a beszélő azonosítása azonban mind a beszélt tartalmat, mind a beszélő személyazonosságát azonosítja. Az ASR pontosságát különböző paraméterek határozzák meg, mint például a hangszóró hangereje, a háttérzaj, a felvevő berendezés stb.

Hangfelismerés

Az emberi interakció másik érdekes aspektusa a hangszín – a szavak jelentését belsőleg felismerjük attól függően, hogy milyen hangon mondják ki őket. Bár fontos, amit mondunk, az is, ahogyan ezeket a szavakat mondjuk, jelentést is közvetít.
Például egy egyszerű kifejezés, mint például: „Micsoda öröm!” lehet a boldogság felkiáltása, és lehet szarkasztikus is. Ez a tónustól és a stressztől függ.
'Mit csinálsz?'
'Mit csinálsz?' 
Mindkét mondatban a pontos szavak szerepelnek, de a szavak hangsúlyozása eltérő, ami megváltoztatja a mondatok teljes jelentését. A chatbotot arra képezték ki, hogy felismerje a boldogságot, a szarkazmust, a haragot, az irritációt és még sok más kifejezést. Itt jön képbe Sharp beszédnyelv-patológusainak és annotátorainak szakértelme.

Audio / beszédadatok engedélyezése

A Shaip páratlan, készen kapható minőségű beszédadatkészleteket kínál, amelyek testreszabhatók projektje speciális igényei szerint. Adatkészleteink többsége minden költségvetésbe belefér, és az adatok méretezhetők a jövőbeli projektigények kielégítésére. Több mint 40 100 órányi kész beszédadatkészletet kínálunk több mint 50 dialektusban, több mint XNUMX nyelven. Számos hangtípust is kínálunk, beleértve a spontán, monológ, forgatókönyvezett és ébresztő szavakat. Tekintse meg az egészet Adatkatalógus.

Audio / beszéd adatgyűjtés

Ha hiányzik a minőségi beszédadatkészlet, az eredményül kapott beszédmegoldás tele lehet problémákkal és nem megbízható. A Shaip azon kevés szolgáltatók egyike, amelyek többnyelvű hanggyűjteményeket, hangátiratokat és annotációs eszközök és a projekthez teljesen testreszabható szolgáltatások.
A beszédadatok spektrumként tekinthetők meg, amely a természetes beszédtől az egyik végén a természetellenes beszédig terjed. A természetes beszédben a beszélő spontán társalgási módban beszél. Másrészt a természetellenes beszéd korlátozottan szólal meg, amikor a beszélő egy forgatókönyvet olvas fel. Végül a beszélőket arra kérik, hogy a spektrum közepén ellenőrzött módon mondjanak ki szavakat vagy kifejezéseket.

A Sharp szakértelme kiterjed a különböző típusú beszédadatkészletek több mint 150 nyelven történő biztosítására