Cynorthwywyr llais efallai mai'r lleisiau cŵl hyn, benywaidd yn bennaf, sy'n ymateb i'ch ceisiadau i ddod o hyd i'r bwyty agosaf neu'r llwybr byrraf i'r ganolfan siopa. Fodd bynnag, maent yn fwy na dim ond llais. Mae yna dechnoleg adnabod llais pen uchel gyda NLP, AI, a synthesis lleferydd sy'n gwneud synnwyr o'ch ceisiadau llais ac yn gweithredu'n unol â hynny.
Trwy weithredu fel pont gyfathrebu rhyngoch chi a'r dyfeisiau, mae cynorthwywyr llais wedi dod yn offeryn rydyn ni'n ei ddefnyddio ar gyfer bron pob un o'n hanghenion. Dyma'r offeryn sy'n gwrando, yn rhagweld ein hanghenion yn ddeallus, ac yn gweithredu yn ôl yr angen. Ond sut mae'n gwneud hyn? Sut mae cynorthwywyr poblogaidd fel Amazon Alexa, Apple Siri, a Chynorthwyydd Google deall ni? Gadewch i ni gael gwybod.
Dyma ychydig cynorthwyydd personol a reolir gan lais ystadegau a fydd yn chwythu eich meddwl. Yn 2019, roedd cyfanswm y cynorthwywyr llais yn fyd-eang wedi'i begio 2.45 biliwn. Daliwch eich anadl. Rhagwelir y bydd y nifer hwn yn cyrraedd 8.4 biliwn erbyn 2024 – mwy na phoblogaeth y byd.
Beth yw Cynorthwyydd Llais?
Mae cynorthwyydd llais yn gymhwysiad neu raglen sy'n defnyddio technoleg adnabod llais a phrosesu iaith naturiol i adnabod lleferydd dynol, cyfieithu geiriau, ymateb yn gywir, a chyflawni'r gweithredoedd dymunol. Mae cynorthwywyr llais wedi trawsnewid sut mae cwsmeriaid yn chwilio ac yn rhoi gorchmynion ar-lein yn ddramatig. Yn ogystal, mae technoleg cynorthwyydd llais wedi troi ein dyfeisiau bob dydd fel ffonau smart, seinyddion, a nwyddau gwisgadwy yn gymwysiadau deallus.
Pwyntiau i'w cofio wrth ryngweithio â chynorthwywyr digidol
Pwrpas cynorthwywyr llais yw ei gwneud hi'n haws i chi ryngweithio â'ch dyfais ac ysgogi'r ymateb priodol. Fodd bynnag, pan na fydd hyn yn digwydd, gall fynd yn rhwystredig.
Nid yw cael sgwrs unochrog yn hwyl, a chyn y gall droi yn ornest weiddi gyda chais anymatebol, dyma rai pethau y gallwch chi eu gwneud.
Cadwch ef i lawr a rhowch amser iddo
Mae gwylio'ch tôn yn gwneud y gwaith - hyd yn oed wrth ryngweithio â chynorthwywyr llais sy'n cael eu pweru gan ddeallusrwydd artiffisial. Yn lle sgrechian ar, dywedwch, Google Google pan nad yw'n ymateb, ceisiwch siarad mewn tôn niwtral. Yna, caniatewch amser i'r peiriant brosesu eich gorchmynion.
Creu proffiliau ar gyfer defnyddwyr rheolaidd
Gallwch chi wneud y cynorthwyydd llais yn ddoethach trwy greu proffiliau ar gyfer y rhai sy'n ei ddefnyddio'n rheolaidd, fel aelodau'ch teulu. Amazon Alexa, er enghraifft, yn gallu adnabod llais hyd at 6 o bobl.
Cadwch y ceisiadau'n syml
Eich cynorthwyydd llais, fel Cynorthwy-ydd Google, efallai ei fod yn gweithio ar dechnoleg uwch, ond yn sicr ni ellir disgwyl iddo gynnal sgwrs bron fel dyn. Pan na all y cynorthwyydd llais ddeall y cyd-destun, yn gyffredinol ni fydd yn gallu dod o hyd i ymateb cywir.
Byddwch yn barod i egluro ceisiadau
Gallwch, os gallwch gael ymateb ar y tro cyntaf, byddwch yn barod i ailadrodd neu ymateb i egluro. Ceisiwch aralleirio, symleiddio, neu aralleirio eich cwestiynau.
Sut mae Cynorthwywyr Llais (VA) yn cael eu hyfforddi?
Datblygu a hyfforddi model AI sgyrsiol angen llawer o hyfforddiant fel y gall y peiriant ddeall ac ailadrodd lleferydd, meddwl ac ymatebion dynol. Mae hyfforddi cynorthwyydd llais yn broses gymhleth sy'n llifo o gasglu lleferydd, anodi, dilysu a phrofi.
Cyn ymgymryd ag unrhyw un o'r prosesau hyn, mae casglu gwybodaeth helaeth am y prosiect a'i ofynion penodol yn hanfodol.
Casglu gofynion
Er mwyn galluogi dealltwriaeth a rhyngweithiad dynol bron, mae'n rhaid i'r ASR gael ei fwydo llawer iawn o ddata lleferydd sy'n darparu ar gyfer gofynion penodol y prosiect. Yn ogystal, mae gwahanol gynorthwywyr llais yn cyflawni gwahanol dasgau, ac mae angen math penodol o hyfforddiant ar bob un.
Er enghraifft, siaradwr cartref smart fel Amazon Echo sydd wedi'u cynllunio i adnabod ac ymateb i gyfarwyddiadau yn gorfod dirnad lleisiau o synau eraill fel cymysgwyr, sugnwyr llwch, peiriannau torri lawnt, a mwy. Felly, rhaid hyfforddi'r model ar ddata lleferydd wedi'i efelychu o dan amgylchedd tebyg.
Casgliad lleferydd
Mae casglu lleferydd yn hanfodol gan y dylai'r cynorthwyydd llais gael ei hyfforddi ar ddata sy'n ymwneud â'r diwydiant a'r busnes y mae'n ei wasanaethu. Yn ogystal, mae'r data lleferydd dylai gynnwys enghreifftiau o senarios perthnasol a bwriad cwsmeriaid i sicrhau bod y gorchmynion a'r cwynion yn hawdd eu deall.
Er mwyn datblygu cynorthwyydd llais o ansawdd uchel sy'n arlwyo i'ch cwsmeriaid, byddech am hyfforddi'r model ar samplau lleferydd y bobl sy'n cynrychioli eich cwsmeriaid. Dylai'r math o ddata lleferydd rydych chi'n ei gaffael fod yn debyg yn ieithyddol ac yn ddemograffig i'ch grŵp targed.
Dylech ystyried,
- Oedran
- Gwlad
- Rhyw
- iaith
Mathau o Ddata Lleferydd
Gellir defnyddio gwahanol fathau o ddata lleferydd yn seiliedig ar ofynion a manylebau'r prosiect. Mae rhai o'r enghreifftiau o ddata lleferydd yn cynnwys
Araith Sgriptiedig
Defnyddir data lleferydd sy'n cynnwys cwestiynau neu ymadroddion wedi'u hysgrifennu ymlaen llaw ac wedi'u sgriptio i hyfforddi system ymateb llais ryngweithiol awtomatig. Mae enghreifftiau o ddata lleferydd wedi'i rag-sgriptio yn cynnwys, 'Beth yw fy malans banc cyfredol?' neu 'Pryd mae'r dyddiad dyledus nesaf ar gyfer fy nhaliad cerdyn credyd?'Araith Deialog
Wrth ddatblygu cynorthwyydd llais ar gyfer rhaglen gwasanaeth cwsmeriaid, mae hyfforddi'r model ar ddeialog neu sgwrs rhwng cwsmer a busnes yn hanfodol. Mae cwmnïau'n defnyddio eu cronfa ddata galwadau o recordiadau galwadau go iawn i hyfforddi'r modelau. Os nad yw recordiadau galwadau ar gael neu rhag ofn y bydd cynnyrch newydd yn cael ei lansio, gellir defnyddio recordiadau galwadau mewn amgylchedd efelychiedig i hyfforddi'r model.Lleferydd digymell neu heb ei sgriptio
Nid yw pob cwsmer yn defnyddio'r fformat sgriptiedig o gwestiynau i'w cynorthwywyr llais. Dyna pam mae angen hyfforddi cymwysiadau llais penodol ar ddata lleferydd digymell lle mae'r siaradwr yn defnyddio ei ymadroddion i sgwrsio.Yn anffodus, mae mwy o amrywiaeth lleferydd ac amrywiaeth iaith, ac mae hyfforddi model ar adnabod lleferydd digymell yn gofyn am symiau enfawr o ddata. Eto, pan technoleg yn cofio ac yn addasu, mae'n creu datrysiad wedi'i bweru gan lais gwell.
Defnyddir data lleferydd sy'n cynnwys cwestiynau neu ymadroddion wedi'u hysgrifennu ymlaen llaw ac wedi'u sgriptio i hyfforddi system ymateb llais ryngweithiol awtomatig. Mae enghreifftiau o ddata lleferydd wedi'i rag-sgriptio yn cynnwys, 'Beth yw fy malans banc cyfredol?' neu 'Pryd mae'r dyddiad dyledus nesaf ar gyfer fy nhaliad cerdyn credyd?'
Wrth ddatblygu cynorthwyydd llais ar gyfer rhaglen gwasanaeth cwsmeriaid, mae hyfforddi'r model ar ddeialog neu sgwrs rhwng cwsmer a busnes yn hanfodol. Mae cwmnïau'n defnyddio eu cronfa ddata galwadau o recordiadau galwadau go iawn i hyfforddi'r modelau. Os nad yw recordiadau galwadau ar gael neu rhag ofn y bydd cynnyrch newydd yn cael ei lansio, gellir defnyddio recordiadau galwadau mewn amgylchedd efelychiedig i hyfforddi'r model.
Nid yw pob cwsmer yn defnyddio'r fformat sgriptiedig o gwestiynau i'w cynorthwywyr llais. Dyna pam mae angen hyfforddi cymwysiadau llais penodol ar ddata lleferydd digymell lle mae'r siaradwr yn defnyddio ei ymadroddion i sgwrsio.Trawsgrifio a dilysu data lleferydd
Ar ôl casglu amrywiaeth o ddata lleferydd, mae'n rhaid ei drawsgrifio'n gywir. Mae cywirdeb yr hyfforddiant enghreifftiol yn dibynnu ar fanwl gywirdeb y trawsgrifiad. Unwaith y bydd y rownd gyntaf o drawsgrifio wedi'i chwblhau, mae'n rhaid iddo gael ei ddilysu gan grŵp arall o arbenigwyr trawsgrifio. Dylai'r trawsgrifiad gynnwys seibiau, ailadroddiadau, a geiriau wedi'u camsillafu.
Anodi
Ar ôl trawsgrifio data, mae'n bryd anodi a thagio.
Anodi Semantig
Unwaith y bydd y data lleferydd wedi'i drawsgrifio a'i ddilysu; mae'n rhaid ei anodi. Yn seiliedig ar yr achos defnydd cynorthwyydd llais, dylid diffinio categorïau yn dibynnu ar y senarios y gallai fod yn rhaid iddo eu cefnogi. Bydd pob ymadrodd o'r data trawsgrifiedig yn cael ei labelu o dan gategori yn seiliedig ar ystyr a bwriad.
Cydnabod Endid a Enwyd
Gan ei fod yn gam rhagbrosesu data, mae adnabod endid a enwir yn golygu cydnabod gwybodaeth hanfodol o'r testun a drawsgrifiwyd a'u dosbarthu i gategorïau rhagosodedig.
NER yn defnyddio prosesu iaith naturiol i ymgymryd â NER trwy nodi endidau yn y testun yn gyntaf a'u rhoi mewn categorïau amrywiol. Gallai'r endidau fod yn unrhyw beth sy'n cael ei drafod yn gyson neu y cyfeirir ato yn y testun. Er enghraifft, gallai fod yn berson, lle, sefydliad, neu fynegiant.
Dyneiddio Deallusrwydd Artiffisial
Mae cynorthwywyr llais wedi dod yn rhan annatod o'n bywydau bob dydd. Y rheswm am y cynnydd aruthrol hwn mewn mabwysiadu yw eu bod yn cynnig profiad cwsmer di-dor ar bob cam o'r daith werthu. Mae cwsmer yn gofyn am robot greddfol sy'n deall, ac mae busnes yn ffynnu ar raglen nad yw'n amharu ar ei ddelwedd ar y rhyngrwyd.
Yr unig bosibilrwydd o gyflawni hyn fyddai dyneiddio cynorthwyydd llais wedi'i bweru gan AI. Fodd bynnag, mae'n heriol hyfforddi peiriant i ddeall lleferydd dynol. Fodd bynnag, yr unig ateb yw caffael amrywiaeth o gronfeydd data lleferydd a'u hanodi i ganfod emosiynau dynol yn gywir, naws lleferydd, a theimlad.
Mae Shaip - y darparwr gwasanaeth anodi y mae galw mawr amdano, yn cynorthwyo busnesau i ddatblygu cynorthwyydd llais o safon uchel ar gyfer anghenion amrywiol. Mae dewis rhywun sydd â phrofiad a sylfaen wybodaeth gadarn bob amser yn well. Mae gan Shaip flynyddoedd o brofiad ymroddedig yn darparu ar gyfer diwydiannau amrywiol i wella eu cynorthwy-ydd deallus galluoedd. Estynnwch atom i wybod sut y gallwn wella eich cymwyseddau cynorthwyydd llais.
[Darllenwch hefyd: Y Canllaw Cyflawn i AI Sgyrsiol]
