Asisten suara mungkin suara-suara keren yang didominasi wanita yang menanggapi permintaan Anda untuk menemukan restoran terdekat atau rute terpendek ke mal. Namun, mereka lebih dari sekedar suara. Ada teknologi pengenalan suara kelas atas dengan NLP, AI, dan sintesis ucapan yang memahami permintaan suara Anda dan bertindak sesuai dengan itu.
Dengan bertindak sebagai jembatan komunikasi antara Anda dan perangkat, asisten suara telah menjadi alat yang kami gunakan untuk hampir semua kebutuhan kami. Ini adalah alat yang mendengarkan, secara cerdas memprediksi kebutuhan kita, dan mengambil tindakan sesuai kebutuhan. Tapi bagaimana cara melakukannya? Bagaimana asisten populer seperti Amazon Alexa, Apple Siri, dan Asisten Google mengerti kita? Mari kita cari tahu.
Berikut beberapa asisten pribadi yang dikendalikan suara statistik yang akan meniup pikiran Anda. Pada tahun 2019, jumlah total asisten suara secara global dipatok pada 2.45 miliar. Tahan nafasmu. Jumlah ini diprediksi akan mencapai 8.4 miliar pada tahun 2024 – lebih banyak dari populasi dunia.
Apa itu Asisten Suara?
Asisten suara adalah aplikasi atau program yang menggunakan teknologi pengenalan suara dan pemrosesan bahasa alami untuk mengenali ucapan manusia, menerjemahkan kata, merespons secara akurat, dan melakukan tindakan yang diinginkan. Asisten suara telah secara dramatis mengubah cara pelanggan menelusuri dan memberikan perintah online. Selain itu, teknologi asisten suara telah mengubah perangkat kita sehari-hari seperti smartphone, speaker, dan perangkat yang dapat dikenakan menjadi aplikasi cerdas.
Poin yang perlu diingat saat berinteraksi dengan asisten digital
Tujuan asisten suara adalah untuk memudahkan Anda berinteraksi dengan perangkat Anda dan membangkitkan respons yang sesuai. Namun, ketika ini tidak terjadi, itu bisa membuat frustrasi.
Melakukan percakapan sepihak memang tidak menyenangkan, dan sebelum berubah menjadi adu mulut dengan aplikasi yang tidak responsif, berikut beberapa hal yang bisa Anda lakukan.
Pertahankan dan beri waktu
Menonton nada Anda menyelesaikan pekerjaan – bahkan saat berinteraksi dengan asisten suara yang didukung kecerdasan buatan. Alih-alih berteriak, katakan, Rumah Google ketika tidak merespons, cobalah berbicara dengan nada netral. Kemudian, beri waktu bagi mesin untuk memproses perintah Anda.
Buat profil untuk pengguna biasa
Anda dapat membuat asisten suara lebih pintar dengan membuat profil untuk mereka yang sering menggunakannya, seperti anggota keluarga Anda. Amazon Alexa, misalnya, dapat mengenali suara hingga 6 orang.
Buat permintaan tetap sederhana
Asisten suara Anda, seperti Google Asisten, mungkin sedang mengerjakan teknologi canggih, tetapi tentu saja tidak dapat diharapkan untuk terus melakukan percakapan yang hampir seperti manusia. Ketika asisten suara tidak dapat memahami konteks, biasanya tidak akan dapat memberikan respons yang akurat.
Bersedia untuk mengklarifikasi permintaan
Ya, jika Anda dapat memperoleh respons pada langkah pertama, bersiaplah untuk mengulanginya atau menjawab untuk memperjelas. Coba ulangi kata, sederhanakan, atau ulangi pertanyaan Anda.
Bagaimana Asisten Suara (VA) dilatih?
Mengembangkan dan melatih model AI percakapan membutuhkan banyak pelatihan agar mesin dapat memahami dan mereplikasi ucapan, pemikiran, dan tanggapan manusia. Melatih asisten suara adalah proses kompleks yang mengalir dari pengumpulan ucapan, anotasi, validasi, dan pengujian.
Sebelum melakukan salah satu dari proses ini, mengumpulkan informasi ekstensif tentang proyek dan persyaratan spesifiknya sangat penting.
pengumpulan kebutuhan
Untuk mengaktifkan pemahaman dan interaksi yang hampir seperti manusia, ASR harus diberi sejumlah besar data ucapan yang memenuhi persyaratan proyek tertentu. Selain itu, asisten suara yang berbeda melakukan tugas yang berbeda, dan masing-masing membutuhkan jenis pelatihan tertentu.
Misalnya, speaker rumah pintar seperti Amazon Echo dirancang untuk mengenali dan menanggapi instruksi harus membedakan suara dari suara lain seperti blender, penyedot debu, mesin pemotong rumput, dan banyak lagi. Oleh karena itu, model harus dilatih pada data ucapan yang disimulasikan di bawah lingkungan yang serupa.
Koleksi pidato
Pengumpulan ucapan sangat penting karena asisten suara harus dilatih tentang data yang terkait dengan industri dan bisnis yang dilayaninya. Selain itu, data ucapan harus memiliki contoh skenario yang relevan dan maksud pelanggan untuk memastikan bahwa perintah dan keluhan mudah dipahami.
Untuk mengembangkan asisten suara berkualitas tinggi yang melayani pelanggan Anda, Anda ingin melatih model pada sampel ucapan orang yang mewakili pelanggan Anda. Jenis data pidato yang Anda peroleh harus serupa secara linguistik dan demografis dengan kelompok sasaran Anda.
Anda harus mempertimbangkan,
- Usia
- Negara
- Gender
- Bahasa
Jenis Data Ucapan
Tipe data ucapan yang berbeda dapat digunakan berdasarkan persyaratan dan spesifikasi proyek. Beberapa contoh data ucapan termasuk
pidato tertulis
Data ucapan yang berisi pertanyaan atau frasa pra-tertulis dan skrip digunakan untuk melatih sistem respons suara interaktif otomatis. Contoh data ucapan pra-skrip meliputi, 'Berapa saldo bank saya saat ini?' atau 'Kapan tanggal jatuh tempo pembayaran kartu kredit saya berikutnya?'Pidato Dialog
Saat mengembangkan asisten suara untuk aplikasi layanan pelanggan, pelatihan model tentang dialog atau percakapan antara pelanggan dan bisnis sangat penting. Perusahaan menggunakan database panggilan mereka dari rekaman panggilan nyata untuk melatih model. Jika rekaman panggilan tidak tersedia atau jika produk baru diluncurkan, rekaman panggilan dalam lingkungan simulasi dapat digunakan untuk melatih model.Pidato spontan atau tanpa naskah
Tidak semua pelanggan menggunakan format pertanyaan tertulis untuk asisten suara mereka. Itu sebabnya aplikasi suara tertentu perlu dilatih tentang data ucapan spontan di mana pembicara menggunakan ucapannya untuk berkomunikasi.Sayangnya, ada lebih banyak variasi dan keragaman bahasa, dan pelatihan model untuk mengidentifikasi ucapan spontan membutuhkan data dalam jumlah besar. Namun, ketika teknologi mengingat dan beradaptasi, ini menciptakan solusi bertenaga suara yang disempurnakan.
Data ucapan yang berisi pertanyaan atau frasa pra-tertulis dan skrip digunakan untuk melatih sistem respons suara interaktif otomatis. Contoh data ucapan pra-skrip meliputi, 'Berapa saldo bank saya saat ini?' atau 'Kapan tanggal jatuh tempo pembayaran kartu kredit saya berikutnya?'
Saat mengembangkan asisten suara untuk aplikasi layanan pelanggan, pelatihan model tentang dialog atau percakapan antara pelanggan dan bisnis sangat penting. Perusahaan menggunakan database panggilan mereka dari rekaman panggilan nyata untuk melatih model. Jika rekaman panggilan tidak tersedia atau jika produk baru diluncurkan, rekaman panggilan dalam lingkungan simulasi dapat digunakan untuk melatih model.
Tidak semua pelanggan menggunakan format pertanyaan tertulis untuk asisten suara mereka. Itu sebabnya aplikasi suara tertentu perlu dilatih tentang data ucapan spontan di mana pembicara menggunakan ucapannya untuk berkomunikasi.Transkripsi dan validasi data ucapan
Setelah berbagai data pidato dikumpulkan, itu harus ditranskripsikan secara akurat. Keakuratan pelatihan model tergantung pada ketelitian transkripsi. Setelah putaran pertama transkripsi selesai, itu harus divalidasi oleh kelompok ahli transkripsi lainnya. Transkripsi harus mencakup jeda, pengulangan, dan kata-kata yang salah eja.
Anotasi
Setelah transkripsi data, saatnya untuk anotasi dan penandaan.
Anotasi Semantik
Setelah data ucapan telah ditranskripsi dan divalidasi; itu harus diberi catatan. Berdasarkan kasus penggunaan asisten suara, kategori harus ditentukan tergantung pada skenario yang mungkin harus didukungnya. Setiap frase dari data yang ditranskripsi akan diberi label di bawah kategori berdasarkan makna dan maksud.
Pengakuan Entitas Bernama
Menjadi langkah pra-pemrosesan data, pengenalan entitas bernama melibatkan pengenalan informasi penting dari teks yang ditranskripsi dan mengklasifikasikannya ke dalam kategori yang telah ditentukan.
APM menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk melakukan APM dengan terlebih dahulu mengidentifikasi entitas dalam teks dan memasukkannya ke dalam berbagai kategori. Entitas dapat berupa apa saja yang terus-menerus dibahas atau dirujuk dalam teks. Misalnya, bisa berupa orang, tempat, organisasi, atau ekspresi.
Memanusiakan Kecerdasan Buatan
Asisten suara telah menjadi bagian integral dari kehidupan kita sehari-hari. Alasan peningkatan adopsi yang fenomenal ini adalah karena mereka menawarkan pengalaman pelanggan yang mulus di setiap tahap perjalanan penjualan. Pelanggan menuntut robot yang intuitif dan pengertian, dan bisnis berkembang dengan aplikasi yang tidak merusak citranya di internet.
Satu-satunya kemungkinan untuk mencapai ini adalah memanusiakan asisten suara bertenaga AI. Namun, melatih mesin untuk memahami ucapan manusia merupakan tantangan. Namun, satu-satunya solusi adalah untuk mendapatkan berbagai database ucapan dan membubuhi keterangan untuk mendeteksi emosi manusia secara akurat, nuansa ucapan, dan sentimen.
Membantu bisnis dalam mengembangkan asisten suara kelas atas untuk berbagai kebutuhan adalah Shaip – penyedia layanan anotasi yang dicari. Memilih seseorang dengan pengalaman dan basis pengetahuan yang kuat selalu lebih baik. Shaip memiliki pengalaman bertahun-tahun dalam melayani berbagai industri untuk meningkatkan kualitas mereka asisten cerdas kemampuan. Hubungi kami untuk mengetahui bagaimana kami dapat meningkatkan kompetensi asisten suara Anda.
[Baca juga: Panduan Lengkap untuk AI Percakapan]
