Независимо от сценариев, компании могут получить потенциальные возможности для бизнеса, используя технологии обработки звука и речи на основе искусственного интеллекта. Ожидается, что с быстрым развитием этой технологии технология ИИ будет играть более важную роль во взаимодействии с предприятиями. Если все сделано правильно, эта технология улучшит качество обслуживания клиентов и бизнес-процессы, что принесет пользу обеим сторонам.

Технология распознавания речи

ASR (автоматическое распознавание речи) использует речь в качестве цели. Благодаря обработке речевого сигнала и распознаванию образов машины могут автоматически распознавать и понимать произнесенные человеком слова. Технология распознавания голоса позволяет устройствам преобразовывать голосовые сигналы в соответствующие тексты или команды. Распознавание речи является междисциплинарным предметом, который включает в себя широкий круг тем. Он тесно связан с акустикой, фонетикой, лингвистикой, теорией информации, теорией распознавания образов и нейробиологией.

Данные автоматического распознавания речи (ASR) обычно содержат шум, из-за которого машины неправильно понимают определенные слова или фразы. Человеческая речь происходит естественно и не имеет сценария — мы часто используем слова, которые не имеют ничего общего с нашими намерениями, когда мы говорим. Следовательно, в предложении много ненужных слов, что повлияет на интерпретацию. Формулировки также сильно различаются в зависимости от того, откуда приходят люди, какая у них среда роста и опыт.

Когда мы посмотрели статистику шумовых данных, то обнаружили, что в среднем в 53% случаев ИИ либо был прав, либо допускал небольшие ошибки. В 30% случаев ИИ допускал небольшие ошибки. В 17% случаев ИИ допустил существенную ошибку. Это показывает, что зашумленные данные по-прежнему являются проблемой при запуске разговорного искусственного интеллекта.

Как правило, разговорный ИИ будет выполнять следующую серию событий при взаимодействии с человеком:

• Преобразование речи в текст: ИИ преобразует исходный аудиофайл речи клиента в текст.

• Понимание естественного языка (NLU): ИИ анализирует и обрабатывает текст для создания действенных инструкций.

• Актуальность контента: ИИ возвращает лучшую информацию, которая может помочь клиентам.

Понимание естественного языка (NLU)

1. Ясное намерение: какова цель человеческого субъекта? Например, «Где мой заказ?», «Просмотреть список» или «Найти магазин» — все это намерения или цели.

2. Сбор корпуса: данные должны быть собраны, проанализированы и проверены по разным высказываниям. Во многих сценариях разные слова относятся к одной и той же цели. Например, «Где ближайший магазин?» и «Найти ближайший магазин» — разные слова с одинаковым намерением.

3. Извлечение ключевых слов. Эта технология используется для анализа ключевых слов в высказываниях. В таких предложениях, как «Есть ли вегетарианский ресторан в радиусе 3 миль от моего дома?», «вегетарианец» — это тип объекта, «3 мили» — объект расстояния, а «мой дом» — объект ссылки.

Реальные приложения

Использование обработки аудио, голоса и языка для решения реальных задач может оптимизировать взаимодействие с пользователем и снизить затраты. Это позволяет предприятиям сместить свое внимание на процессы более высокого уровня. Некоторые решения в этой области нашли применение в нашей повседневной жизни. Ниже приведены примеры:

• Виртуальные помощники и чат-боты

• Голосовой поиск

• Механизм преобразования текста в речь

• Управление в автомобиле

• Преобразование речи в текст

• Повышенная безопасность благодаря распознаванию голоса

  • Голосовая навигация по телефону
  • Служба перевода

Индивидуальный набор данных

С ускорением коммерциализации ИИ и применением технологий ИИ, таких как помощь вождению и чат-бот для обслуживания клиентов, во всех сферах жизни, требования к качеству данных в особых сценариях становятся все выше и выше. Высококачественные размеченные данные будут одним из основных факторов конкурентоспособности компаний, занимающихся искусственным интеллектом.

Если общие наборы данных, используемые предыдущей моделью алгоритма, представляют собой грубые зерна, то в настоящее время модель алгоритма нуждается в индивидуальной питательной еде. Если компании хотят еще больше улучшить коммерциализацию определенных моделей, они должны постепенно переходить от общего набора данных к созданию уникального.

НЛП Сервис

Мы предоставляем различные типы NLP в электронной коммерции, розничной торговле, поисковых системах, социальных сетях и т. д. Наши услуги включают голосовую классификацию, анализ настроений, распознавание текста и классификацию текста (релевантность чат-бота).

В партнерстве с более чем 30 различными языковыми сообществами по всему миру ByteBridge теперь предоставляет услуги по сбору данных и текстовым аннотациям на таких языках, как английский, китайский, испанский, корейский, бенгальский, вьетнамский, индонезийский, турецкий, арабский, русский. и многое другое.

Конец

Передайте свои задачи по маркировке данных на аутсорсинг в ByteBridge, чтобы получить высококачественные наборы данных для обучения машинному обучению дешевле и быстрее!

  • Бесплатная пробная версия без кредитной карты: вы можете быстро получить образец результата, проверить результат и оставить отзыв непосредственно нашему менеджеру проекта.
  • 100% подтверждено людьми
  • Прозрачное и стандартное ценообразование: доступны четкие цены (работа включена)

Почему бы не попробовать?

источник: https://www.jianshu.com/p/c37fc406ac4d