La guía completa de IA conversacional

La guía definitiva para compradores de 2022

Introducción

No uno en estos días se detiene para preguntar cuándo fue la última vez que habló con un chatbot o un asistente virtual? En su lugar, las máquinas han estado reproduciendo nuestra canción favorita, identificando rápidamente un lugar chino local que realiza entregas en su dirección y maneja las solicitudes en medio de la noche, con facilidad.

Datos de entrenamiento de IA
Guía para compradores de IA conversacional
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El mercado global de IA conversacional se valoró en $ 6.8 mil millones en 2021. Se prevé que crezca a $ 18.4 2026 millones de dólares por a una CAGR del 21.8%. Inicialmente desarrollado como una mascota entretenida, AI conversacional ha crecido fenomenalmente a lo largo de los años.

Aunque la IA conversacional se ha convertido en parte del ecosistema digital, existe una falta de conciencia entre los usuarios: 63% de los usuarios no saben que ya están usando IA en su vida diaria. Sin embargo, la falta de comprensión no ha disuadido a las personas de usar estos sistemas de IA conversacional. Los chatbots son probablemente los ejemplos más populares de IA conversacional, y se prevé que sean testigos de una Aumento del 100% en adopción durante los próximos 2 a 5 años.

En una Gartner encuesta, muchas empresas identificaron los chatbots como la principal aplicación de inteligencia artificial utilizada por su organización. Y que para el 2022, casi el 70% de los trabajadores administrativos estarán interactuando con plataformas virtuales conversacionales para su trabajo diario.

Veamos los tipos de IA conversacional y por qué está adquiriendo una enorme importancia en el espectro tecnológico más amplio.

¿Qué es la inteligencia artificial conversacional?

¿Para quién es esta guía?

Esta extensa guía es para:

  • Todos ustedes, emprendedores y emprendedores independientes que procesan cantidades masivas de datos con regularidad.
  • Inteligencia artificial y aprendizaje automático o profesionales que se están iniciando en técnicas de optimización de procesos.
  • Gerentes de proyecto que tienen la intención de implementar un tiempo de comercialización más rápido para sus modelos de IA o productos impulsados ​​por IA
  • Y entusiastas de la tecnología a los que les gusta profundizar en los detalles de las capas involucradas en los procesos de IA.
Recopilación de datos de voz

¿Qué es la IA conversacional?

Una forma programática e inteligente de ofrecer una experiencia conversacional para imitar conversaciones con personas reales, a través de tecnologías digitales y de telecomunicaciones.

Fuente: Deloitte: IA conversacional de la era digital

La inteligencia artificial conversacional (IA) o los chatbots o los asistentes virtuales o los asistentes digitales son tecnologías que permiten que las personas y las computadoras se comuniquen de manera efectiva a través de texto o voz. Se utilizan grandes volúmenes de datos de audio y texto para entrenar modelos ML y NLP que ayudan a imitar conversaciones humanas mientras reconocen patrones de texto o habla humana, identificando su intención y significado en diferentes idiomas.

Tipos de IA conversacional

Las IA conversacionales brindan diferentes beneficios a las empresas según la necesidad y el diseño. Por lo tanto, antes de desarrollar un tipo particular de chatbot o asistente virtual, es esencial comprender los tipos de IA conversacional que se utilizan actualmente.

Tipos de Ai conversacional La elección del modelo adecuado depende principalmente de sus objetivos comerciales. Por ejemplo, suponga que está desarrollando un chatbot minorista. En ese caso, podría hacerlo bien con un tipo de IA o híbrido, ya que los chatbots tienen que interactuar con los usuarios, identificar la intención y brindar orientación para sus compras.

Por otro lado, si está desarrollando chatbots de preguntas frecuentes, un algoritmo basado en reglas puede funcionar bien. Los tres tipos principales de IA conversacional son la basada en reglas, la inteligencia artificial y los híbridos. Veamos cada uno en detalle.

Basado en reglas

También conocidos como bots de árbol de decisiones, los chatbots basados ​​en reglas siguen una regla predefinida. Siguiendo una estructura de conversación de tipo árbol de decisiones, el chatbot mapea toda la conversación en un diagrama de flujo utilizando una serie de reglas que ayudan al chatbot a resolver problemas específicos. Dado que las reglas forman la base de los problemas y soluciones con los que está familiarizado el chatbot, anticipa las preguntas y proporciona respuestas preestablecidas.

La serie de reglas puede ser simple o complicada. Sin embargo, el chatbot no está equipado para responder consultas más allá del alcance de las reglas. Estos chatbots solo pueden responder preguntas que se ajusten a los escenarios entrenados.
Entrenar un chatbot basado en reglas es más fácil, rápido y sencillo de integrar con sistemas heredados. Sin embargo, estos chatbots no pueden aprender a través de interacciones, lo que limita su alcance de personalización y flexibilidad.

IA/PNL

Como sugiere el nombre, los chatbots de IA utilizan el aprendizaje automático y procesamiento natural del lenguaje para comprender el contexto y la intención del usuario antes de responder. Los chatbots impulsados ​​por IA pueden formular incluso respuestas complejas en lenguaje natural basadas en las preguntas de los usuarios.

Con sus capacidades de comprensión de la intención y el contexto, los chatbots de IA pueden responder a las preguntas complejas de los usuarios y personalizar la conversación en función de las necesidades del usuario.

Puede llevar más tiempo entrenar a los chatbots de IA que a los chatbots basados ​​en reglas, pero brindan respuestas altamente confiables y personalizadas una vez que están capacitados.

Los chatbots de IA brindan una experiencia de usuario mejorada al aprender de interacciones anteriores, comprender el comportamiento del usuario y patrones de dibujo, y comprender diferentes idiomas utilizando habilidades avanzadas de toma de decisiones.

Diferencia entre IA y chatbot basado en reglas

Chatbot de IA/PNLChatbot basado en reglas
Entiende e interactúa con los comandos de voz y textoEntiende e interactúa solo con comandos de texto
Puede entender el contexto e interpretar la intención en una conversación.Puede seguir el flujo de chat predeterminado en el que ha sido entrenado
Diseñado para tener diálogos conversacionales.Diseñado para ser puramente de navegación.
Funciona en múltiples interfaces como blogs y asistentes virtualesFunciona solo como una interfaz de soporte de chat
Puede aprender de interacciones, conversaciones.Sigue un conjunto de reglas prediseñadas y debe configurarse con nuevas actualizaciones.
Requiere toneladas de tiempo, datos y recursos para entrenarMás rápido y menos costoso de entrenar
Puede proporcionar respuestas personalizadas basadas en las interacciones.Realiza tareas predecibles
Ideal para proyectos complejos que necesitan una toma de decisiones avanzadaIdeal para casos de uso más sencillos y bien definidos


HÍBRIDO

Los chatbots híbridos utilizan NLP y algoritmos basados ​​en reglas para proporcionar respuestas específicas a las consultas de los usuarios utilizando el algoritmo basado en reglas y utilizan NLP para comprender la intención.

En lugar de enfrentar los chatbots de IA basados ​​en reglas, es más fácil tomar lo mejor de ambos para brindar una experiencia de usuario mejorada. El modelo híbrido es perfecto para desarrollar proyectos basados ​​en tareas y experiencias conversacionales.

Ventajas de la IA conversacional

Se prevé que el mercado mundial de chatbots crezca de 190.8 millones de dólares en 2016 a $ 1.25 mil millones para 2025. Esta estadística muestra cómo las empresas invierten mucho en la tecnología de chatbot y en el mercado.

La drástica adopción de esta tecnología se puede atribuir a que se volvieron más avanzados e intuitivos y redujeron los costos de desarrollo e implementación.

En primer lugar, mire en detalle los importantes beneficios de esta tecnología innovadora.

Beneficios de la inteligencia artificial conversacional en el aprendizaje automático

Proporciona conversaciones personalizadas a través de múltiples canales.

Los clientes empoderados de hoy en día esperan un servicio al cliente sin problemas por parte de las organizaciones, independientemente de su tamaño y capacidades. La IA conversacional ayuda a estas organizaciones a brindar un servicio al cliente de primera clase a través de conversaciones personalizadas a través de múltiples canales.

Los clientes pueden disfrutar de un viaje personal fluido incluso cuando pasan de una conversación en las redes sociales a un chat web en vivo.

Escale sin problemas para cumplir con los altos volúmenes de llamadas

Atención al cliente Se espera un aumento repentino en el volumen de llamadas, y una IA conversacional puede ayudar a los equipos de servicio al cliente a manejar esos picos. Una IA conversacional puede segregar las interacciones en función de la intención, los requisitos, el historial de llamadas anteriores, los sentimientos y las emociones del cliente. Un chatbot puede ayudar a categorizar las llamadas de bajo valor de las llamadas de alto valor, enrutar las de bajo valor a los asistentes virtuales y garantizar que los agentes en vivo manejen las llamadas más críticas.

Los chatbots pueden ayudar a las empresas a reducir la interacción y el tiempo de respuesta de las consultas de atención al cliente. Al reducir drásticamente el tiempo dedicado a las llamadas de soporte, se pronostica que para 2023 las empresas pueden ahorrar más de $ 2.5 mil millones de horas en los sectores minorista, bancario y sanitario.

Lleve los servicios al cliente a un nivel superior

La experiencia del cliente se ha convertido en uno de los mayores diferenciadores en las marcas. Por lo tanto, no es de extrañar por qué las marcas se empujan entre sí para brindar una experiencia memorable a los usuarios. La IA conversacional está ayudando a las marcas a ofrecer una experiencia positiva.

Además de conversaciones personalizadas, los clientes también disfrutan de respuestas instantáneas y creíbles a sus consultas en todo momento. Las empresas pueden desarrollar respuestas centradas en el cliente a las consultas de los usuarios utilizando la tecnología de reconocimiento de voz. Los chatbots pueden ayudar analizando el sentimiento, la emoción y la intención, reduciendo la asistencia de agentes en vivo y aumentando la resolución del primer contacto.

Ayuda en Marketing y Ventas

Comercializar una marca para una audiencia es una tarea desafiante. Aún así, las empresas están utilizando la IA conversacional para crear una identidad única para las marcas y desarrollar una ventaja competitiva sobre el mercado. Las empresas también ofrecen técnicas de marketing y conversión dirigidas.

Cuando incorpora un chatbot basado en IA a la combinación de marketing, puede desarrollar un amplio perfil de comprador, acceder a sus preferencias de compra y diseñar contenido personalizado adaptado a sus necesidades.

Automatice la atención al cliente (ahorro de costos)

Otro beneficio de usar chatbots es la rentabilidad. Para 2022, se predijo que los chatbots podrían ayudar a las empresas a reducir sus costos en $ 8 mil millones por año. Las empresas pueden desarrollar chatbots para manejar consultas más sencillas y complejas en lugar de capacitar continuamente a grupos de agentes de servicio al cliente para satisfacer las necesidades cambiantes de los clientes. Aunque los costos iniciales de implementación pueden ser altos, los beneficios superan cualquier problema de implementación.

Mitigar los desafíos de datos comunes en la IA conversacional

La IA conversacional está transformando dinámicamente la comunicación entre humanos y computadoras. Y muchas empresas están interesadas en desarrollar herramientas y aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial conversacional que puedan alterar la forma en que se hacen los negocios. Sin embargo, antes de desarrollar un bot conversacional que pueda facilitar una mejor comunicación entre usted y sus clientes, debe considerar las muchas dificultades de desarrollo que podría enfrentar.

Diversidad de idiomas

Diversidad de idiomas Desarrollar un asistente de chat que pueda atender varios idiomas es un desafío. Además, la gran diversidad de idiomas globales hace que sea un desafío desarrollar un chatbot que brinde un servicio al cliente sin problemas a todos los clientes.

En 2022, en una alrededor de 1.5 mil millones la gente hablaba inglés en todo el mundo, seguida por el chino mandarín con 1.1 millones de hablantes. Aunque el inglés es el idioma extranjero más hablado y estudiado a nivel mundial, solo 20% de la población mundial lo habla. Hace que el resto de la población mundial, el 80%, hable otros idiomas además del inglés. Entonces, al desarrollar un chatbot, también debe considerar la diversidad de idiomas.

Variabilidad del lenguaje

Los seres humanos hablamos diferentes idiomas y el mismo idioma de manera diferente. Desafortunadamente, todavía es imposible que una máquina comprenda completamente la variabilidad del lenguaje hablado, teniendo en cuenta las emociones, los dialectos, la pronunciación, los acentos y los matices.

Nuestras palabras y la elección del idioma también se reflejan en la forma en que escribimos. Se puede esperar que una máquina comprenda y aprecie la variabilidad del lenguaje solo cuando un grupo de anotadores la entrena en varios conjuntos de datos de voz.

Dinamismo en el Habla

Otro mayor desafío en el desarrollo de una IA conversacional está trayendo el dinamismo del habla a la refriega. Por ejemplo, usamos varios rellenos, pausas, fragmentos de oraciones y sonidos indescifrables cuando hablamos. Además, el habla es mucho más compleja que la palabra escrita, ya que no solemos hacer una pausa entre cada palabra y enfatizar la sílaba correcta.

Cuando escuchamos a los demás, tendemos a derivar la intención y el significado de su conversación utilizando nuestras experiencias de toda la vida. Como resultado, contextualizamos y comprendemos sus palabras incluso cuando son ambiguas. Sin embargo, una máquina es incapaz de esta cualidad.

Datos ruidosos

Los datos con ruido o ruido de fondo son datos que no aportan valor a las conversaciones, como timbres, perros, niños y otros sonidos de fondo. Por lo tanto, es fundamental fregar o filtrar el archivos de sonido de estos sonidos y entrenar al sistema de IA para identificar los sonidos que importan y los que no.

Pros y contras de diferentes tipos de datos de voz

Ventajas y amperios; Contras de diferentes conjuntos de datos de voz Construir un sistema de reconocimiento de voz impulsado por IA o un La IA conversacional requiere toneladas de conjuntos de datos de entrenamiento y prueba. Sin embargo, tener acceso a tales conjuntos de datos de calidad (confiables y que satisfacen las necesidades específicas de su proyecto) no es fácil. Sin embargo, existen opciones disponibles para las empresas que buscan conjuntos de datos de capacitación, y cada opción tiene ventajas y desventajas.

En caso de que esté buscando un tipo de conjunto de datos genérico, tiene muchas opciones de discurso público disponibles. Sin embargo, para algo más específico y relevante para el requisito de su proyecto, es posible que deba recopilarlo y personalizarlo por su cuenta.

Conjuntos de datos de voz personalizados

  1. Datos de voz patentados

    El primer lugar para buscar serían los datos de propiedad de su empresa. Sin embargo, dado que tiene el derecho legal y el consentimiento para usar los datos de voz de sus clientes, podría usar este conjunto de datos masivo para entrenar y probar sus proyectos.

    Pros:

    • Sin costes adicionales de recopilación de datos de formación
    • Es probable que los datos de capacitación sean relevantes para su negocio
    • Los datos de voz también tienen una acústica de fondo ambiental natural, usuarios dinámicos y dispositivos.

    Contras:

    • El uso de dichos datos puede costarle una tonelada de dinero en permisos para grabar y usar.
    • Los datos de voz pueden tener limitaciones de idioma, demográficas o de base de clientes.
    • Los datos pueden ser gratuitos, pero aún pagará por el procesamiento, la transcripción, el etiquetado y más.
  2. Conjuntos de datos públicos

    Los conjuntos de datos de discursos públicos son otra opción si no tiene la intención de usar los suyos. Estos conjuntos de datos son parte del dominio público y podrían recopilarse para proyectos de código abierto.

    Ventajas:

    • Los conjuntos de datos públicos son gratuitos e ideales para proyectos de bajo presupuesto
    • Están disponibles para descarga inmediata
    • Los conjuntos de datos públicos vienen en una variedad de conjuntos de muestra con y sin guión.

    Desventajas:

    • Los costos de procesamiento y control de calidad podrían ser altos
    • La calidad de los conjuntos de datos de discurso público varía en un grado significativo
    • Las muestras de voz que se ofrecen suelen ser genéricas, lo que las hace inadecuadas para desarrollar proyectos de voz específicos.
    • Los conjuntos de datos suelen estar sesgados hacia el idioma inglés.
  3. Conjuntos de datos preempaquetados/listos para usar

    Explorar conjuntos de datos preempaquetados es otra opción si se trata de datos públicos o propietarios. recopilación de datos de voz no se adapta a tus necesidades.

    El proveedor ha recopilado conjuntos de datos de voz preempaquetados con el propósito específico de revenderlos a los clientes. Este tipo de conjunto de datos podría usarse para desarrollar aplicaciones genéricas o propósitos específicos.

    Ventajas:

    • Es posible que obtenga acceso a un conjunto de datos que se adapte a sus necesidades específicas de datos de voz
    • Es más asequible utilizar un conjunto de datos preempaquetado que recopilar uno propio
    • Es posible que pueda obtener acceso al conjunto de datos rápidamente

    Desventajas:

    • Dado que el conjunto de datos está preempaquetado, no está personalizado para las necesidades de su proyecto.
    • Además, el conjunto de datos no es exclusivo de su empresa, ya que cualquier otra empresa puede adquirirlo.
  4. Elija conjuntos de datos recopilados personalizados

    Al crear una aplicación de voz, necesitará un conjunto de datos de entrenamiento que cumpla con todos sus requisitos específicos. Sin embargo, es muy poco probable que obtenga acceso a un conjunto de datos preempaquetado que satisfaga los requisitos únicos de su proyecto. La única opción disponible sería crear su conjunto de datos o adquirir el conjunto de datos a través de proveedores de soluciones de terceros.

    Los conjuntos de datos para sus necesidades de entrenamiento y evaluación son completamente personalizables. Puede incluir dinamismo de lenguaje, variedad de datos de voz y acceso a varios participantes. Además, el conjunto de datos se puede escalar para satisfacer las demandas de su proyecto a tiempo.

    Ventajas:

    • Los conjuntos de datos se recopilan para su caso de uso específico. Se minimiza la posibilidad de que los algoritmos de IA se desvíen de los resultados previstos.
    • Controle y reduzca el sesgo en los datos de IA

    Desventajas:

    • Los conjuntos de datos pueden ser costosos y consumir mucho tiempo; sin embargo, los beneficios siempre superan los costos.

Casos de uso de IA conversacional

El mundo de posibilidades para el reconocimiento de datos de voz y las aplicaciones de voz es inmenso, y se utilizan en varias industrias para una gran cantidad de aplicaciones.

Electrodomésticos/dispositivos inteligentes

En el Voice Consumer Index 2021, se informó que cerca del 66 % de los usuarios de los EE. UU., el Reino Unido y Alemania interactuaron con parlantes inteligentes, y el 31 % usó algún tipo de tecnología de voz todos los días. Además, los dispositivos inteligentes como televisores, luces, sistemas de seguridad y otros responden a los comandos de voz gracias a la tecnología de reconocimiento de voz.

Aplicación de búsqueda por voz

La búsqueda por voz es una de las aplicaciones más comunes del desarrollo de IA conversacional. Alrededor del 20% de todas las búsquedas realizadas en Google provienen de su tecnología de asistente de voz. 74% de los encuestados en una encuesta dijeron que usaron la búsqueda por voz en el último mes.

Los consumidores confían cada vez más en la búsqueda por voz para sus compras, atención al cliente, localización de negocios o direcciones y realización de consultas.

Atención al cliente

La atención al cliente es uno de los casos de uso más destacados de la tecnología de reconocimiento de voz, ya que ayuda a mejorar la experiencia de compra del cliente de forma asequible y eficaz.

Sanidad

Los últimos desarrollos en productos de inteligencia artificial conversacional están viendo un beneficio significativo para la atención médica. Está siendo utilizado ampliamente por médicos y otros profesionales médicos para capturar notas de voz, mejorar el diagnóstico, brindar consultas y mantener la comunicación médico-paciente.

Aplicaciones de seguridad

El reconocimiento de voz está viendo otro caso de uso en forma de aplicaciones de seguridad donde el software determina las características de voz únicas de las personas. Permite el ingreso o acceso a aplicaciones o locales en base a la coincidencia de voz. La biometría de voz elimina el robo de identidad, la duplicación de credenciales y el uso indebido de datos.

Comandos de voz vehicular

Los vehículos, en su mayoría automóviles, cuentan con un software de reconocimiento de voz que responde a comandos de voz que mejoran la seguridad vehicular. Estas herramientas conversacionales de IA aceptan comandos simples como ajustar el volumen, hacer llamadas y seleccionar estaciones de radio.

Infoentretenimiento en el automóvil

La eficiencia y la precisión del tablero de instrumentos de un automóvil con función de voz dependen de cómo haya sido entrenado para escuchar la voz del usuario en tantos entornos ruidosos como sea posible. El sistema de voz en el tablero del automóvil debe poder determinar la voz del conductor con precisión y responder a las instrucciones a través de ruidos de fondo desconocidos, como los sonidos del tráfico, la lluvia, los truenos, las voces de otros pasajeros y más.

Altavoz inteligente para el hogar

Los asistentes de voz deben estar ampliamente capacitados en varios conjuntos de datos de voz para identificar al hablante y comprender las instrucciones al distinguir la voz del hablante de los ruidos de fondo, como la licuadora de la cocina, los niños jugando, el tráfico débil o una cortadora de césped. Es importante entrenar el modelo en conjuntos de datos que han simulado dichos entornos acústicos para un mejor rendimiento.

El modelo también debe poder determinar rellenos de palabras o pausas y otros sonidos como toser para determinar palabras reales. Finalmente, es crucial emparejar el modelo de lenguaje con el modelo acústico para que el sistema pueda convertir las palabras y los sonidos en oraciones significativas.

Industrias que utilizan IA conversacional

Actualmente, la IA conversacional se utiliza predominantemente como chatbots. Sin embargo, varias industrias están implementando esta tecnología para obtener grandes beneficios. Algunas de las industrias que utilizan IA conversacional son:

Sanidad

Salud conversacional Ai La IA conversacional está teniendo un gran impacto en el sector de la salud. La IA conversacional ha demostrado ser beneficiosa para pacientes, médicos, personal, enfermeras y otro personal médico.

Algunos de los beneficios son

  • Compromiso del paciente en la fase posterior al tratamiento
  • Chatbots de programación de citas
  • Responder preguntas frecuentes y consultas generales.
  • Evaluación de síntomas
  • Identificar a los pacientes de cuidados intensivos.
  • Escalamiento de casos de emergencia

Comercio Electrónico

Comercio Electrónico La IA conversacional está ayudando a las empresas de comercio electrónico a interactuar con sus clientes, brindar recomendaciones personalizadas y vender productos.

La industria del comercio electrónico está aprovechando al máximo los beneficios de esta tecnología líder en su clase.

  • Recopilación de información del cliente
  • Proporcionar información y recomendaciones de productos relevantes.
  • Mejorando la satisfacción del cliente
  • Ayudar a realizar pedidos y devoluciones
  • Responda preguntas frecuentes
  • Productos de venta cruzada y venta adicional

Bancario

Ai conversacional bancario El sector bancario está implementando herramientas de inteligencia artificial conversacional para mejorar las interacciones con los clientes, procesar solicitudes en tiempo real y brindar una experiencia de cliente simplificada y unificada a través de múltiples canales.

  • Permitir a los clientes consultar sus saldos en tiempo real
  • Ayuda con depósitos
  • Ayudar a declarar impuestos y solicitar préstamos.
  • Optimice el proceso bancario enviando recordatorios de facturas, notificaciones y alertas

Seguro médico

Seguro Conversacional Ai Al igual que el sector bancario, la industria de seguros también está siendo impulsada digitalmente por la IA conversacional y está cosechando sus beneficios. Por ejemplo, la IA conversacional está ayudando a la industria de seguros a proporcionar medios más rápidos y confiables para resolver conflictos y reclamos.

  • Proporcionar recomendaciones de política
  • Liquidaciones de siniestros más rápidas
  • Elimina los tiempos de espera
  • Recopile comentarios y reseñas de los clientes
  • Crear conciencia del cliente sobre las políticas.
  • Gestione reclamaciones y renovaciones más rápido

Industrias que utilizan inteligencia artificial conversacional

Ofrenda Shaip

Cuando se trata de proporcionar conjuntos de datos confiables y de calidad para desarrollar aplicaciones avanzadas de voz de interacción hombre-máquina, Shaip ha liderado el mercado con sus implementaciones exitosas. Sin embargo, con una escasez aguda de chatbots y asistentes de voz, las empresas buscan cada vez más los servicios de Shaip, el líder del mercado, para proporcionar conjuntos de datos personalizados, precisos y de calidad para la capacitación y las pruebas de proyectos de IA.

En Shaip, le ofrecemos un amplio conjunto de datos de audio diversificados para procesamiento de lenguaje natural (NLP) que imitan conversaciones con personas reales para dar vida a su inteligencia artificial (IA). Con nuestro profundo conocimiento de la plataforma de IA conversacional multilingüe, lo ayudamos a crear modelos de voz habilitados para IA con la máxima precisión con conjuntos de datos estructurados en varios idiomas de todo el mundo. Ofrecemos servicios de recopilación de audio multilingüe, transcripción de audio y anotación de audio en función de sus requisitos, mientras personalizamos por completo la intención deseada, las declaraciones y la distribución demográfica.

Al combinar el procesamiento del lenguaje natural, podemos brindar experiencias personalizadas al ayudar a desarrollar aplicaciones de voz precisas que imitan las conversaciones humanas de manera efectiva. Utilizamos una gran cantidad de tecnologías de alta gama para ofrecer experiencias de cliente de alta calidad. La PNL enseña a las máquinas a interpretar lenguajes humanos e interactuar con humanos.

Casos de uso de Shaip

Transcripción de audio

Shaip es un proveedor líder de servicios de transcripción de audio que ofrece una variedad de archivos de voz/audio para todo tipo de proyectos. Además, Shaip ofrece un servicio de transcripción 100% generado por humanos para convertir archivos de audio y video: entrevistas, seminarios, conferencias, podcasts, etc. en texto fácil de leer.

Etiquetado de voz

Shaip ofrece una amplia servicios de etiquetado de voz separando de forma experta los sonidos y el habla en un archivo de audio y etiquetando cada archivo. Al separar con precisión los sonidos de audio similares y anotarlos,

Diarización de locutores

La experiencia de Shaip se extiende a ofrecer excelentes soluciones de diarización de locutores mediante la segmentación de la grabación de audio en función de su fuente. Además, los límites de los altavoces se identifican y clasifican con precisión, como altavoz 1, altavoz 2, música, ruido de fondo, sonidos de vehículos, silencio y más, para determinar el número de altavoces.

Clasificación de audio

La anotación comienza con la clasificación de archivos de audio en categorías predeterminadas. Las categorías dependen principalmente de los requisitos del proyecto y, por lo general, incluyen la intención del usuario, el idioma, la segmentación semántica, el ruido de fondo, la cantidad total de hablantes y más.

Colección de expresiones en lenguaje natural/Palabras de activación

Es difícil predecir que el cliente siempre elegirá palabras similares cuando haga una pregunta o inicie una solicitud. Por ejemplo, "¿Dónde está el restaurante más cercano?" "Buscar restaurantes cerca de mí" o "¿Hay un restaurante cerca?"

Los tres enunciados tienen la misma intención pero están expresados ​​de manera diferente. A través de la permutación y la combinación, los expertos especialistas en inteligencia artificial conversacional de Shaip identificarán todas las combinaciones posibles para articular una misma solicitud. Shaip recopila y anota expresiones y palabras de activación, centrándose en la semántica, el contexto, el tono, la dicción, el tiempo, el acento y los dialectos.

Servicios de datos de audio multilingües

Multilingüe servicios de datos de audio son otra oferta muy preferida de Shaip, ya que contamos con un equipo de recolectores de datos que recopilan datos de audio en más de 150 idiomas y dialectos en todo el mundo.

Detección de intención

Las interacciones y comunicaciones humanas a menudo son más complicadas de lo que creemos. Y esta complicación innata hace que sea difícil entrenar un modelo ML para comprender el habla humana con precisión.
Además, diferentes personas del mismo grupo demográfico o de diferentes grupos demográficos pueden expresar la misma intención o sentimiento de manera diferente. Por lo tanto, el sistema de reconocimiento de voz debe estar capacitado para reconocer la intención común independientemente de la demografía.

Para garantizar que pueda entrenar y desarrollar un modelo ML de primer nivel, nuestros terapeutas del habla proporcionan conjuntos de datos extensos y diversos para ayudar al sistema a identificar las diversas formas en que los seres humanos expresan la misma intención.

Clasificación por intención

Al igual que identificar la misma intención de diferentes personas, sus chatbots también deben estar capacitados para categorizar los comentarios de los clientes en varias categorías, predeterminadas por usted. Cada chatbot o asistente virtual está diseñado y desarrollado con un propósito específico. Shaip puede clasificar la intención del usuario en categorías predefinidas según sea necesario.

Reconocimiento Automático de Voz o ASR

Reconocimiento de voz” se refiere a convertir palabras habladas en texto; sin embargo, el reconocimiento de voz y la identificación del hablante tienen como objetivo identificar tanto el contenido hablado como la identidad del hablante. La precisión de ASR está determinada por diferentes parámetros, es decir, el volumen del altavoz, el ruido de fondo, el equipo de grabación, etc.

Detección de tono

Otra faceta interesante de la interacción humana es el tono: reconocemos intrínsecamente el significado de las palabras según el tono con el que se pronuncian. Si bien lo que decimos es importante, la forma en que decimos esas palabras también transmiten significado.

Por ejemplo, una frase simple como '¡Qué alegría!' podría ser una exclamación de felicidad y también podría tener la intención de ser sarcástica. Depende del tono y el estrés.

'¿Qué haces?'
'¿Qué haces?'

Ambas oraciones tienen las palabras exactas, pero el énfasis en las palabras es diferente, cambiando todo el significado de las oraciones. El chatbot está capacitado para identificar la felicidad, el sarcasmo, la ira, la irritación y más expresiones. Es donde entra en juego la experiencia de los anotadores y patólogos del habla y el lenguaje de Shaip.

Recopilación de datos de audio/voz

Cuando hay escasez de conjuntos de datos de voz de calidad, la solución de voz resultante puede estar plagada de problemas y carecer de confiabilidad. Shaip es uno de los pocos proveedores que ofrece colecciones de audio en varios idiomas, transcripción de audio y herramientas de anotación y servicios totalmente personalizables para el proyecto.

Los datos de voz se pueden ver como un espectro, que va desde el habla natural en un extremo hasta el habla no natural en el otro. En el habla natural, el hablante habla de manera conversacional espontánea. Por otro lado, el habla no natural suena restringido cuando el hablante lee un guión. Finalmente, se pide a los hablantes que pronuncien palabras o frases de manera controlada en el medio del espectro.

La experiencia de Shaip se extiende a proporcionar diferentes tipos de conjuntos de datos de voz en más de 150 idiomas.

Discurso guionado

Discurso guionado
Recaudación

Habla espontánea

Discurso Espontáneo
Recaudación

Expresión de lenguaje natural

Colección de expresiones/Palabras de activación

Reconocimiento de voz automatizado (Asr)

Reconocimiento de voz automatizado (ASR)

transcreación

transcreación
Servicios

Texto a voz

Text-to-speech
(TTS)

Datos con secuencias de comandos

Se pide a los hablantes que pronuncien palabras o frases específicas de un guión en un formato de datos de voz con guión. Este formato de datos controlado normalmente incluye comandos de voz en los que el orador lee un guión preparado previamente.

En Shaip, proporcionamos un conjunto de datos con secuencias de comandos para desarrollar herramientas para muchas pronunciaciones y tonalidades. Los buenos datos de voz deben incluir muestras de muchos hablantes de diferentes grupos de acento.

Datos espontáneos

Como en los escenarios del mundo real, los datos espontáneos o conversacionales son la forma de expresión más natural. Los datos pueden ser muestras de conversaciones telefónicas o entrevistas.

Shaip proporciona un formato de voz espontáneo para desarrollar chatbots o asistentes virtuales que necesitan comprender conversaciones contextuales. Por lo tanto, el conjunto de datos es crucial para desarrollar chatbots basados ​​en IA avanzados y realistas.

Datos de declaraciones

El conjunto de datos de voz de declaraciones proporcionado por Shaip es uno de los más buscados en el mercado. Esto se debe a que las declaraciones/palabras de activación activan los asistentes de voz y les piden que respondan a las consultas humanas de manera inteligente.

transcreación

Nuestro dominio de varios idiomas nos ayuda a ofrecer conjuntos de datos de transcreación con amplias muestras de voz que traducen una frase de un idioma a otro manteniendo estrictamente la tonalidad, el contexto, la intención y el estilo.

Datos de texto a voz (TTS)

Proporcionamos muestras de voz de alta precisión que ayudan a crear productos de texto a voz auténticos y multilingües. Además, proporcionamos archivos de audio con sus transcripciones sin ruido de fondo anotadas con precisión.

Dictado a texto

Shaip ofrece servicios exclusivos de conversión de voz a texto mediante la conversión de voz grabada en texto confiable. Dado que es parte de la tecnología NLP y crucial para el desarrollo de asistentes de voz avanzados, la atención se centra en las palabras, las oraciones, la pronunciación y los dialectos.

Personalización de la recopilación de datos de voz

Los conjuntos de datos de voz juegan un papel crucial en el desarrollo y la implementación de modelos avanzados de inteligencia artificial conversacional. Sin embargo, independientemente del propósito de desarrollar soluciones de voz, la precisión, la eficiencia y la calidad del producto final dependen del tipo y la calidad de los datos entrenados.

Algunas organizaciones tienen una idea clara sobre el tipo de datos que necesitan. Sin embargo, la mayoría no son plenamente conscientes de las necesidades y los requisitos de su proyecto. Por lo tanto, debemos proporcionarles una idea concreta sobre la recopilación de datos de audio. metodologías utilizadas por Shaip.

Demografía

Los idiomas de destino y la demografía se pueden determinar en función del proyecto. Además, los datos de voz se pueden personalizar en función de la demografía, como la edad, la calificación educativa, etc. Los países son otro factor de personalización en la recopilación de datos de muestreo, ya que pueden influir en el resultado del proyecto.

Con el idioma y el dialecto necesarios en mente, las muestras de audio para el idioma especificado se recopilan y personalizan en función del nivel de competencia requerido: hablantes nativos o no nativos.

Tamaño de la colección

El tamaño de la muestra de audio juega un papel fundamental en la determinación del rendimiento del proyecto. Por lo tanto, el número total de encuestados debe tenerse en cuenta para la recogida de datos. los número total de declaraciones o también se deben considerar las repeticiones del discurso por participante o el total de participantes.

Guión de datos

El guión es uno de los elementos más cruciales en una estrategia de recopilación de datos. Por lo tanto, es esencial determinar el script de datos necesario para el proyecto: Enunciados con guión, sin guión, o palabras de activación.

formatos de audio

El audio de los datos de voz juega un papel vital en el desarrollo de soluciones de reconocimiento de voz y sonido. los calidad de audio y el ruido de fondo puede afectar el resultado del entrenamiento del modelo.

La recopilación de datos de voz debe garantizar formato de archivo, compresión, estructura de contenidoy los requisitos de preprocesamiento se pueden personalizar para satisfacer las demandas del proyecto.

Entrega de Archivos de Audio

Un componente muy crítico de la recopilación de datos de voz es la entrega de archivos de audio según los requisitos del cliente. Como resultado, los servicios de segmentación, transcripción y etiquetado de datos proporcionados por Shaip son algunos de los más buscados por las empresas por su calidad y escalabilidad comparativas.

Además, también seguimos convenciones de nomenclatura de archivos para uso inmediato y cumpla estrictamente con los plazos de entrega para una implementación rápida.

Licencias de datos de audio/voz

Shaip ofrece conjuntos de datos de voz de calidad comercial inigualables que se pueden personalizar para adaptarse a las necesidades específicas de su proyecto. La mayoría de nuestros conjuntos de datos se ajustan a todos los presupuestos y los datos son escalables para satisfacer todas las demandas de proyectos futuros. Ofrecemos más de 40 100 horas de conjuntos de datos de voz listos para usar en más de 50 dialectos en más de XNUMX idiomas. También proporcionamos una variedad de tipos de audio, que incluyen palabras espontáneas, monólogas, guionadas y de activación. Ver todo Catálogo de datos.

NUESTRAS HABILIDADES

0 +
Horas de discurso recopiladas
0 +
Recolectores de datos
0 %
Cumple con PII
0 +
Idiomas soportados
> 0
Aceptación de datos
0 +
Clientela de Fortune 500

Idiomas soportados

Historias exitosas

Historias exitosas

Hemos trabajado con algunas de las principales empresas y marcas y les hemos proporcionado soluciones de inteligencia artificial conversacional del más alto nivel.

Algunas de nuestras historias de éxito incluyen,

  • Habíamos desarrollado un conjunto de datos de reconocimiento de voz con más de 10,000 XNUMX horas de transcripciones, conversaciones y archivos de audio en varios idiomas para entrenar y construir un chatbot en vivo.
  • Construimos un conjunto de datos de alta calidad de 1000s de conversaciones de 6 turnos por conversación utilizados para el entrenamiento de chatbot de seguros. 
  • Nuestro equipo de más de 3000 expertos lingüísticos proporcionó más de 1000 horas de archivos de audio y transcripciones en 27 idiomas nativos para entrenar y probar un asistente digital.
  • Nuestro equipo de anotadores y expertos lingüísticos también recopiló y entregó rápidamente más de 20,000 27 horas de declaraciones en más de XNUMX idiomas globales. 
  • Nuestros servicios de Reconocimiento Automático de Voz son uno de los más preferidos por la industria. Proporcionamos archivos de audio etiquetados de manera confiable, asegurando una atención específica a la pronunciación, el tono y la intención utilizando una amplia gama de transcripciones y léxico de diversos conjuntos de altavoces para mejorar la confiabilidad de los modelos ASR. 

Nuestros casos de éxito se derivan del compromiso de nuestro equipo de brindar siempre los mejores servicios utilizando las últimas tecnologías a nuestros clientes. Lo que nos hace diferentes es que nuestro trabajo está respaldado por anotadores expertos que brindan conjuntos de datos imparciales y precisos de anotaciones estándar.

Nuestro equipo de recopilación de datos de más de 30,000 colaboradores puede obtener, escalar y entregar conjuntos de datos de alta calidad que ayudan en la implementación rápida de modelos ML. Además, trabajamos en la última plataforma basada en IA y tenemos la capacidad de proporcionar soluciones de datos de voz aceleradas a las empresas mucho más rápido que nuestros competidores más cercanos.

Conclusión

Sinceramente, creemos que esta guía fue útil para usted y que tiene la mayoría de sus preguntas respondidas. Sin embargo, si aún no está convencido de un proveedor confiable, no busque más.

En Shaip, somos una empresa de anotación de datos de primer nivel. Contamos con expertos en el campo que comprenden los datos y sus preocupaciones aliadas como ningún otro. Podríamos ser sus socios ideales, ya que ponemos sobre la mesa competencias como el compromiso, la confidencialidad, la flexibilidad y la propiedad de cada proyecto o colaboración.

Por lo tanto, independientemente del tipo de datos para los que desee obtener anotaciones, puede encontrar ese equipo veterano en nosotros para satisfacer sus demandas y objetivos. Optimice sus modelos de IA para aprender con nosotros.

Hablemos

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