语音助理 可能是这些很酷的，主要是女性的声音，可以响应您寻找最近的餐厅或到购物中心的最短路线的请求。 然而，它们不仅仅是一种声音。 具有 NLP、AI 和语音合成的高端语音识别技术可以理解您的语音请求并采取相应的行动。
通过充当您与设备之间的沟通桥梁，语音助手已成为我们用于满足几乎所有需求的工具。 它是倾听、智能预测我们的需求并根据需要采取行动的工具。 但它是如何做到的呢？ 亚马逊等热门助手如何 Alexa的， 苹果 Siri 和谷歌助手 了解我们吗？ 让我们来了解一下。
这里有一些 语音控制的个人助理 会让你大吃一惊的统计数据。 2019 年，全球语音助手总数固定在 2.45十亿. 屏住呼吸。 这个数字预计将达到 8.4十亿 到 2024 年——超过世界人口。
什么是语音助手？
语音助手是一种使用语音识别技术和自然语言处理来识别人类语音、翻译单词、准确响应并执行所需操作的应用程序或程序。 语音助手极大地改变了客户搜索和发出在线命令的方式。 此外，语音助手技术已将我们的日常设备（例如智能手机、扬声器和可穿戴设备）转变为智能应用程序。
与数字助理交互时要记住的要点
语音助手的目的是让您更轻松地与您的设备进行交互并唤起适当的响应。 但是，当这种情况没有发生时，它可能会令人沮丧。
进行单方面的对话并不好玩，在它变成与无响应的应用程序的大喊大叫之前，您可以做一些事情。
保持冷静，给它时间
观察你的语气就能完成工作——即使在与人工智能语音助手交互时也是如此。 而不是尖叫，说， 谷歌首页 当它没有反应时，试着用中性的语气说话。 然后，让机器有时间处理您的命令。
为普通用户创建配置文件
您可以通过为经常使用它的人（例如您的家人）创建配置文件来使语音助手更智能。 亚马逊的Alexa的，例如，最多可以识别 6 个人的声音。
保持请求简单
你的语音助手，比如 谷歌助理，可能正在研究先进技术，但肯定不能指望它会保持几乎像人类一样的对话。 当语音助手无法理解上下文时，它通常无法做出准确的回应。
愿意澄清请求
是的，如果您可以在第一时间引起响应，请准备好重复或 回应澄清. 尝试改写、简化或改写你的问题。
语音助手 (VA) 是如何训练的？
开发和 训练对话式 AI 模型 需要大量的训练，以便机器能够理解和复制人类的言语、思维和反应。 训练语音助手是一个复杂的过程，包括语音收集、注释、验证和测试。
在进行任何这些过程之前，收集有关项目及其具体要求的广泛信息至关重要。
需求收集
为了实现几乎类似于人类的理解和交互，必须向 ASR 提供大量满足特定项目要求的语音数据。 此外，不同的语音助手执行不同的任务，每个都需要特定类型的培训。
例如，智能家居扬声器，如 亚马逊回声 旨在识别和响应指令的设计必须从其他声音中辨别出声音，例如搅拌机、真空吸尘器、割草机等。 因此，模型必须在类似环境下模拟的语音数据上进行训练。
语音采集
语音收集是必不可少的，因为语音助手应该接受与其服务的行业和业务相关的数据的培训。 除此之外 语音数据 应有相关场景和客户意图的示例，以确保命令和投诉易于理解。
为了开发满足客户需求的高质量语音助手，您需要根据代表客户的人员的语音样本来训练模型。 您获取的语音数据类型应在语言和人口统计上与您的目标群体相似。
你应该考虑，
- 年龄
- 国家
- 性别
- 语言
语音数据的类型
可以根据项目要求和规范使用不同的语音数据类型。 一些语音数据示例包括
脚本演讲
包含预先编写和脚本化的问题或短语的语音数据用于训练自动交互式语音响应系统。 预先编写好的语音数据示例包括“我目前的银行余额是多少？” 或“我的信用卡付款的下一个到期日是什么时候？”对话演讲
在为客户服务应用程序开发语音助手时，训练模型进行客户与企业之间的对话或对话至关重要。 公司使用他们的真实通话录音通话数据库来训练模型。 如果通话录音不可用或在新产品发布的情况下，可以使用模拟环境中的通话录音来训练模型。自发或即兴演讲
并非所有客户都对他们的语音助手使用脚本格式的问题。 这就是为什么特定的语音应用程序需要在自发语音数据上进行训练，其中说话者使用他们的话语进行交谈。不幸的是，语言的语音差异和多样性更多，训练识别自发语音的模型需要大量数据。 然而，当 技术记忆和适应，它创建了一个增强的语音驱动解决方案。
包含预先编写和脚本化的问题或短语的语音数据用于训练自动交互式语音响应系统。 预先编写好的语音数据示例包括“我目前的银行余额是多少？” 或“我的信用卡付款的下一个到期日是什么时候？”
在为客户服务应用程序开发语音助手时，训练模型进行客户与企业之间的对话或对话至关重要。 公司使用他们的真实通话录音通话数据库来训练模型。 如果通话录音不可用或在新产品发布的情况下，可以使用模拟环境中的通话录音来训练模型。
并非所有客户都对他们的语音助手使用脚本格式的问题。 这就是为什么特定的语音应用程序需要在自发语音数据上进行训练，其中说话者使用他们的话语进行交谈。语音数据的转录和验证
在收集了各种语音数据后，必须对其进行准确的转录。 模型训练的准确性取决于转录的细致程度。 第一轮转录完成后，必须由另一组转录专家进行验证。 转录应包括停顿、重复和拼写错误的单词。
注解
在数据转录之后，是时候进行注释和标记了。
语义注释
一旦语音数据被转录和验证； 它必须被注释。 根据语音助手用例，应根据它可能必须支持的场景来定义类别。 转录数据的每个短语都将根据含义和意图标记在一个类别下。
命名实体识别
作为数据预处理步骤，命名实体识别涉及从转录文本中识别基本信息并将它们分类为预定义的类别。
NER 使用自然语言处理通过首先识别文本中的实体并将其放入各种类别来进行 NER。 实体可以是文本中不断讨论或提及的任何事物。 例如，它可以是一个人、一个地方、一个组织或一个表达方式。
人性化人工智能
语音助手已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。 采用率显着增加的原因是他们在销售过程的每个阶段都提供无缝的客户体验。 客户需要一个直观且易于理解的机器人，而企业则依靠不会损害其在互联网上的形象的应用程序而蓬勃发展。
实现这一目标的唯一可能性是将人工智能驱动的语音助手人性化。 然而，训练机器理解人类语音是一项挑战。 然而，唯一的解决方案是获取各种语音数据库并对其进行注释，以准确检测人类情绪、语音细微差别和情绪。
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