对话式 AI 完整指南
2023 年终极买家指南
介绍
没有 这几天有人停下来问你上次与聊天机器人或虚拟助手交谈是什么时候？ 取而代之的是，机器一直在播放我们最喜欢的歌曲，快速识别当地的中国地点，该地点可以送货到您的地址并在半夜轻松处理请求。
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6.8 年，全球对话式人工智能市场价值 2021 亿美元。预计将增长至 $十亿18.4 2026通过 复合年增长率为 21.8%。 最初是作为娱乐宠物开发的， 会话AI 多年来已经显着增长。
尽管对话式 AI 已成为数字生态系统的一部分，但用户缺乏意识—— 63% 的用户不知道他们已经在日常生活中使用人工智能。 然而，缺乏理解并没有阻止人们使用这些对话式人工智能系统。 聊天机器人可能是对话式人工智能中最受欢迎的例子，预计它们将见证一个 100％增加 在接下来的 2 到 5 年内采用。
在一个 Gartner公司 调查显示，许多企业将聊天机器人视为其组织使用的主要人工智能应用程序。 到 2022 年，近 70% 的白领将在日常工作中与会话虚拟平台进行交互。
让我们看看对话式人工智能的类型，以及为什么它在更大的技术范围内变得越来越重要。
本指南适用于谁？
这份详尽的指南适用于：
- 所有经常处理大量数据的企业家和个体企业家
- 开始使用流程优化技术的 AI 和机器学习或专业人员
- 打算加快其 AI 模型或 AI 驱动产品上市时间的项目经理
- 以及喜欢深入了解 AI 流程中涉及的层的细节的技术爱好者。
什么是对话式人工智能
通过数字和电信技术提供对话体验以模拟与真人对话的程序化和智能方式。
来源： 德勤：数字时代对话式人工智能
对话式人工智能 (AI) 或聊天机器人或虚拟助理或数字助理是使人和计算机能够通过文本或语音进行有效交流的技术。 大量音频和文本数据用于训练 ML 和 NLP 模型，这些模型有助于模仿人类对话，同时识别人类语音或文本模式，识别它们在不同语言中的意图和含义。
对话式人工智能的类型
根据需求和设计，对话式 AI 可为企业带来不同的好处。 因此，在开发特定类型的聊天机器人或虚拟助手之前，了解当前使用的会话 AI 类型至关重要。
选择合适的模型主要取决于您的业务目标。 例如，假设您正在开发零售聊天机器人。 在这种情况下，您可能会使用 AI 或混合类型做得很好，因为聊天机器人必须与用户交互、识别意图并为他们的购物提供指导。
另一方面，如果您正在开发常见问题解答聊天机器人，则基于规则的算法可以很好地工作。 对话式 AI 的三种主要类型是基于规则的、人工智能和混合型。 让我们详细看看每一个。
基于规则
基于规则的聊天机器人也称为决策树机器人，遵循预定义的规则。 遵循决策树类型的对话结构，聊天机器人使用一系列帮助聊天机器人解决特定问题的规则在流程图中绘制整个对话。 由于规则构成了聊天机器人熟悉的问题和解决方案的基础，因此它可以预测问题并提供预设的响应。
这一系列规则可以简单也可以复杂。 但是，聊天机器人无法回答超出规则范围的查询。 这些聊天机器人只能回答适合训练场景的问题。
训练基于规则的聊天机器人更容易、更快、更容易与遗留系统集成。 然而，这些聊天机器人无法通过交互进行学习，从而限制了它们的个性化和灵活性范围。
人工智能/自然语言处理
顾名思义，人工智能聊天机器人使用机器学习和 自然语言处理 在响应之前了解用户的上下文和意图。 人工智能驱动的聊天机器人可以根据用户问题制定甚至复杂的自然语言响应。
凭借其意图和上下文理解能力，人工智能聊天机器人可以迎合用户的复杂问题，并根据用户需求定制对话。
与基于规则的聊天机器人相比，训练 AI 聊天机器人可能需要更长的时间，但它们在训练后会提供高度可靠和定制的响应。
AI 聊天机器人通过从以前的交互中学习、理解用户行为和绘制模式以及使用高级决策技能理解不同的语言来提供增强的用户体验。
人工智能和基于规则的聊天机器人之间的区别
| AI/NLP 聊天机器人 | 基于规则的聊天机器人 |
| 理解语音和文本命令并与之交互 | 仅理解文本命令并与之交互 |
| 可以理解上下文并解释对话中的意图 | 可以遵循经过培训的预定聊天流程 |
| 旨在进行对话对话 | 设计为纯粹的导航 |
| 适用于多个界面，例如博客和虚拟助手 | 仅用作聊天支持界面 |
| 可以从互动、对话中学习 | 它遵循一组预先设计的规则，并且必须配置新的更新 |
| 需要大量时间、数据和资源来训练 | 训练更快、成本更低 |
| 可以根据交互提供定制的响应 | 执行可预测的任务 |
| 非常适合需要高级决策的复杂项目 | 更直接和定义明确的用例的理想选择 |
杂交种
混合聊天机器人使用 NLP 和基于规则的算法为使用基于规则的算法的用户查询提供特定响应，并使用 NLP 来理解意图。
与其将基于规则的人工智能聊天机器人进行比较，不如更容易地利用两者的优势来提供增强的用户体验。 混合模型非常适合开发基于任务的项目和对话体验。
对话式人工智能的优势
全球聊天机器人市场预计将从 190.8 年的 2016 亿美元增长到 到 1.25 年达到 2025 亿美元. 该统计数据显示了企业如何在聊天机器人技术和市场上进行大量投资。
这项技术的广泛采用可归因于它们变得先进和直观，并降低了开发和部署成本。
首先，详细了解这项创新技术的显着优势。
提供跨多个渠道的个性化对话
今天的授权客户期望组织提供无故障的客户服务，无论其规模和能力如何。 对话式人工智能通过跨多个渠道的个性化对话帮助这些组织提供一流的客户服务。
客户即使从社交媒体对话转移到实时网络聊天，也可以享受无缝的个人旅程。
无缝扩展以满足高呼叫量
预计通话量会突然增加，对话式 AI 可以帮助客户服务团队处理此类高峰。 对话式 AI 可以根据客户的意图、要求、过去的通话记录、情绪和情绪来隔离交互。 聊天机器人可以帮助将低价值呼叫与高价值呼叫分类，将低价值呼叫路由到虚拟助理，并确保现场座席处理更关键的呼叫。
聊天机器人可以帮助企业减少客户服务查询的交互和响应时间。 通过大幅减少支持电话所花费的时间，预计到 2023 年，企业可以节省超过 2.5 亿美元小时 在零售、银行和医疗保健领域。
让客户服务更上一层楼
客户体验已成为品牌最大的差异化因素之一。 因此，为什么品牌相互竞争以向用户提供难忘的体验也就不足为奇了。 对话式人工智能正在帮助品牌提供积极的体验。
除了个性化的对话之外，客户还可以随时享受对其查询的即时、可靠的响应。 企业可以使用语音识别技术开发以客户为中心的对用户查询的响应。 聊天机器人可以通过分析情绪、情绪和意图、减少现场座席协助以及提高首次联系解决率来提供帮助。
协助营销和销售
向受众营销品牌是一项具有挑战性的任务。 尽管如此，企业仍在使用对话式人工智能为品牌创建独特的身份，并在市场上形成竞争优势。 企业还提供有针对性的营销和转换技术。
当您将基于 AI 的聊天机器人引入营销组合时，您可以开发广泛的买家资料，访问他们的购买偏好，并根据他们的需求设计个性化的内容。
自动化客户服务（节省成本）
使用聊天机器人的另一个好处是成本效益。 据预测，到 2022 年，聊天机器人可以帮助企业降低成本 每年$ 8十亿. 企业可以开发聊天机器人来处理更直接和复杂的查询，而不是不断培训客户服务代理组来满足客户不断变化的需求。 尽管最初的实施成本可能很高，但收益超过了任何实施问题。
缓解会话 AI 中的常见数据挑战
对话式人工智能正在动态地改变人机通信。 许多企业热衷于开发先进的对话式人工智能工具和应用程序，以改变业务的开展方式。 但是，在开发可以促进您与客户之间更好沟通的聊天机器人之前，您必须了解您可能面临的许多发展陷阱。
语言多样性
开发可以满足多种语言的聊天助手具有挑战性。 此外，全球语言的多样性使得开发一个无缝地为所有客户提供客户服务的聊天机器人成为一项挑战。
2022年， 约1.5亿 全球有 1.1 亿人说英语，其次是中文普通话。 尽管英语是全球使用和学习最多的外语，但只有大约 20% 世界人口说它。 它使全球其他人口（80%）说英语以外的语言。 因此，在开发聊天机器人时，还必须考虑语言的多样性。
语言可变性
人类说不同的语言和不同的语言。 不幸的是，机器仍然不可能完全理解口语的可变性，包括情绪、方言、发音、口音和细微差别。
我们的文字和语言选择也反映在我们的打字方式上。 只有当一组注释者在各种语音数据集上训练机器时，机器才能理解和欣赏语言的可变性。
演讲中的活力
另一个专业 开发对话式人工智能的挑战 正在将演讲的活力带入战斗。 例如，我们在说话时使用了几个填充词、停顿、句子片段和无法辨认的声音。 此外，语音比书面文字复杂得多，因为我们通常不会在每个单词之间停顿并强调正确的音节。
当我们倾听他人的意见时，我们倾向于利用我们一生的经历来推断他们谈话的意图和意义。 因此，即使在模棱两可的情况下，我们也会将其语境化并理解。 然而，一台机器无法达到这种品质。
嘈杂的数据
嘈杂数据或背景噪音是不会为对话提供价值的数据，例如门铃、狗、孩子和其他背景声音。 因此，必须擦洗或过滤 音频文件 并训练 AI 系统识别重要的声音和不重要的声音。
不同语音数据类型的优缺点
构建一个人工智能驱动的语音识别系统或 对话式 AI 需要大量的训练和测试数据集. 然而，访问这些质量可靠且满足您特定项目需求的数据集并不容易。 然而，对于寻找训练数据集的企业来说，有一些选择，每个选择都有优点和缺点。
如果您正在寻找通用数据集类型，则有大量可用的公共演讲选项。 但是，对于更具体且与您的项目要求相关的内容，您可能必须自己收集和自定义它。
专有语音数据
首先要看的是贵公司的专有数据。 但是，由于您拥有使用客户语音数据的合法权利和同意，因此您可以使用这个庞大的数据集来训练和测试您的项目。
优点：
- 没有额外的训练数据收集成本
- 训练数据可能与您的业务相关
- 语音数据还具有自然环境背景声学、动态用户和设备。
缺点：
- 使用此类数据可能会花费您大量的资金来获得记录和使用的许可。
- 语音数据可能有语言、人口统计或客户群限制
- 数据可能是免费的，但您仍需为处理、转录、标记等付费。
公共数据集
如果您不打算使用公共语音数据集，则是另一种选择。 这些数据集是公共领域的一部分，可以为开源项目收集。
优点:
- 公共数据集是免费的，非常适合低预算项目
- 它们可以立即下载
- 公共数据集有各种脚本和非脚本样本集。
缺点:
- 加工和质量保证成本可能很高
- 公共语音数据集的质量差异很大
- 提供的语音样本通常是通用的，因此不适合开发特定的语音项目
- 数据集通常偏向于英语
预打包/现成的数据集
如果公共数据或专有数据，探索预先打包的数据集是另一种选择 语音数据采集 不适合您的需求。
供应商收集了预先打包的语音数据集，用于转售给客户的特定目的。 这种类型的数据集可用于开发通用应用程序或特定目的。
优点:
- 您可以访问适合您特定语音数据需求的数据集
- 使用预先打包的数据集比收集自己的数据集更实惠
- 您也许可以快速访问数据集
缺点:
- 由于数据集是预先打包的，因此不会根据您的项目需求进行定制。
- 此外，该数据集并不是您公司独有的，因为任何其他企业都可以购买它。
选择自定义收集的数据集
在构建语音应用程序时，您需要一个满足您所有特定要求的训练数据集。 但是，您极不可能访问满足项目独特要求的预打包数据集。 唯一可用的选项是创建您的数据集或通过第三方解决方案提供商购买数据集。
您的训练和测试需求的数据集是完全可定制的。 您可以包括语言动态、语音数据多样性以及对各种参与者的访问。 此外，数据集可以扩展以满足您的项目需求。
优点:
- 为您的特定用例收集数据集。 人工智能算法偏离预期结果的机会被最小化。
- 控制和减少 AI 数据中的偏差
缺点:
- 数据集可能既昂贵又耗时； 然而，收益总是大于成本。
对话式 AI 用例
语音数据识别和语音应用的可能性是巨大的，它们正被用于多个行业的大量应用。
智能家电/设备
在 2021 年语音消费者指数中，据报道，来自美国、英国和德国的近 66% 的用户与智能扬声器互动，31% 的用户每天使用某种形式的语音技术。 此外，电视、灯光、安全系统等智能设备借助语音识别技术响应语音命令。
语音搜索应用程序
语音搜索是对话式人工智能开发最常见的应用之一。 在 Google 上进行的所有搜索中，约有 20% 来自其语音助手技术。 74% 的受访者表示他们在上个月使用过语音搜索。
消费者越来越依赖语音搜索来进行购物、客户支持、定位企业或地址以及进行查询。
客户支持
客户支持是语音识别技术最突出的用例之一，因为它有助于以经济实惠且有效的方式改善客户购物体验。
医疗
对话式 AI 产品的最新发展为医疗保健带来了巨大的好处。 它被医生和其他医疗专业人员广泛用于捕获语音记录、改进诊断、提供咨询和保持医患沟通。
安全应用
语音识别正在以安全应用程序的形式出现另一个用例，其中软件确定个人独特的语音特征。 它允许基于语音匹配进入或访问应用程序或场所。 语音生物识别技术消除了身份盗用、凭证复制和数据滥用。
车载语音指令
车辆，主要是汽车，都有语音识别软件，可以响应语音命令，提高车辆的安全性。 这些对话式 AI 工具接受简单的命令，例如调节音量、拨打电话和选择电台。
车载信息娱乐系统
支持语音的汽车仪表板的效率和准确性取决于如何训练它在尽可能多的嘈杂环境中听到用户的声音。 汽车仪表板中的语音系统应该能够准确地确定驾驶员的声音，并通过交通声音、雨声、雷声、其他乘客声音等不熟悉的背景噪音来响应指令。
家用智能音箱
语音助手应在多个语音数据集上进行广泛培训，以识别说话者并通过从厨房搅拌器、儿童玩耍、微弱交通或割草机等背景噪音中辨别说话者的声音来理解指令。 在模拟此类声学环境的数据集上训练模型以获得更好的性能非常重要。
该模型还应该能够确定填词或停顿以及其他声音（例如咳嗽）来确定实际单词。 最后，将语言模型与声学模型配对至关重要，这样系统才能将单词和声音转换为有意义的句子。
使用对话式 AI 的行业
目前，对话式人工智能主要用作聊天机器人。 然而，一些行业正在实施这项技术以获得巨大的利益。 一些使用对话式人工智能的行业是：
医疗
对话式人工智能正在对医疗保健行业产生巨大影响。 对话式人工智能已被证明对患者、医生、工作人员、护士和其他医务人员有益。
一些好处是
- 患者参与治疗后阶段
- 约会安排聊天机器人
- 回答常见问题和一般查询
- 症状评估
- 识别重症监护患者
- 紧急情况升级
电子商务
对话式人工智能正在帮助电子商务企业与客户互动、提供定制化推荐和销售产品。
电子商务行业正在充分利用这种一流技术的优势。
- 收集客户信息
- 提供相关的产品信息和建议
- 提高客户满意度
- 帮助下订单和退货
- 回答常见问题
- 交叉销售和追加销售产品
银行业
银行业正在部署对话式人工智能工具，以增强客户互动、实时处理请求，并跨多个渠道提供简化和统一的客户体验。
- 允许客户实时查看余额
- 帮助存款
- 协助报税和申请贷款
- 通过发送账单提醒、通知和警报来简化银行流程
保险
与银行业类似，保险业也受到对话式人工智能的数字化驱动并从中受益。 例如，对话式人工智能正在帮助保险业提供更快、更可靠的解决冲突和索赔的方法。
- 提供政策建议
- 更快的理赔
- 消除等待时间
- 收集客户的反馈和评论
- 建立客户对政策的认识
- 管理更快的索赔和更新
夏普祭
在为开发高级人机交互语音应用程序提供优质可靠的数据集方面，Shaip 凭借其成功的部署一直引领市场。 然而，由于聊天机器人和语音助手的严重短缺，公司越来越多地寻求 市场领导者 Shaip 为 AI 项目的培训和测试提供定制、准确和优质的数据集。
在 Shaip，我们为您提供用于自然语言处理 (NLP) 的广泛多样化的音频数据集，这些数据集模仿与真人的对话，让您的人工智能 (AI) 栩栩如生。 凭借我们对多语言对话式 AI 平台的深入了解，我们可以帮助您构建支持 AI 的语音模型，并使用来自全球的多种语言的结构化数据集进行最精确的构建。 我们根据您的要求提供多语言音频收集、音频转录和音频注释服务，同时完全定制所需的意图、话语和人口分布。
通过结合自然语言处理，我们可以帮助开发能够有效模仿人类对话的准确语音应用程序，从而提供个性化体验。 我们使用一系列高端技术来提供高质量的客户体验。 NLP 教机器解释人类语言并与人类互动。
音频转录
Shaip 是领先的音频转录服务提供商，为所有类型的项目提供各种语音/音频文件。 此外，Shaip 提供 100% 人工生成的转录服务，可将音频和视频文件（访谈、研讨会、讲座、播客等）转换为易于阅读的文本。
语音标签
Shaip提供广泛的 语音标注服务 通过熟练地分离音频文件中的声音和语音并标记每个文件。 通过准确地分离相似的音频声音并对其进行注释，
说话人分类
Shaip 的专长延伸到提供出色的扬声器分类解决方案，方法是根据其来源对录音进行分段。 此外，准确识别和分类说话人边界，例如说话人 1、说话人 2、音乐、背景噪音、车辆声音、静音等，以确定说话人的数量。
音频分类
注释从将音频文件分类为预定类别开始。 这些类别主要取决于项目的要求，它们通常包括用户意图、语言、语义分割、背景噪音、发言者总数等。
自然语言话语收集/唤醒词
很难预测客户端在提出问题或发起请求时总是会选择相似的词。 例如，“最近的餐厅在哪里？” “查找我附近的餐厅”或“附近有餐厅吗？”
这三个话语的意图相同，但措辞不同。 通过排列和组合，Shaip 的专家对话 AI 专家将识别所有可能的组合来表达相同的请求。 Shaip 收集和注释话语和唤醒词，重点关注语义、上下文、语气、措辞、时机、压力和方言。
多语言音频数据服务
多种语言 音频数据服务 是 Shaip 的另一个非常受欢迎的产品，因为我们拥有一支数据收集器团队，收集全球 150 多种语言和方言的音频数据。
意图检测
人际互动和沟通通常比我们想象的要复杂得多。 这种与生俱来的复杂性使得训练 ML 模型以准确理解人类语音变得困难。
此外，来自相同人口或不同人口群体的不同人可以不同地表达相同的意图或情绪。 因此，必须训练语音识别系统以识别共同意图，而不管人口统计如何。
为确保您可以训练和开发一流的 ML 模型，我们的言语治疗师提供了广泛而多样的数据集，以帮助系统识别人类表达相同意图的多种方式。
意图分类
类似于从不同的人那里识别相同的意图，您的聊天机器人也应该接受培训，以将客户评论分类为各种类别 - 由您预先确定。 每个聊天机器人或虚拟助手都是为特定目的而设计和开发的。 Shaip 可以根据需要将用户意图分类为预定义的类别。
自动语音识别或 ASR
“语音识别”是指将口语单词转换为文本； 但是，语音识别和说话人识别旨在识别语音内容和说话人的身份。 ASR 的准确性取决于不同的参数，即扬声器音量、背景噪音、录音设备等。
音调检测
人类互动的另一个有趣方面是语气——我们本质上是根据发音的语气识别单词的含义。 虽然我们所说的很重要，但我们如何说这些话也传达了意义。
例如，一个简单的短语，如“多么快乐！” 可以是幸福的感叹，也可以是讽刺的意思。 这取决于语气和压力。
'你在干什么？'
'你在干什么？'
这两个句子都有确切的单词，但是单词的重音不同，从而改变了句子的整个含义。 聊天机器人经过训练可以识别快乐、讽刺、愤怒、恼怒和更多的表达方式。 这就是 Shaip 的语言病理学家和注释者的专业知识发挥作用的地方。
音频/语音数据采集
当缺乏高质量的语音数据集时，最终的语音解决方案可能会出现问题并且缺乏可靠性。 Shaip 是为数不多的提供多语言音频集、音频转录和 注释工具 以及为项目完全可定制的服务。
语音数据可以被视为一个频谱，从一端的自然语音到另一端的非自然语音。 在自然语音中，您让说话者以自发的会话方式说话。 另一方面，当说话者朗读剧本时，不自然的语音听起来会受到限制。 最后，提示说话者在频谱中间以受控方式说出单词或短语。
Shaip 的专业知识扩展到提供超过 150 种语言的不同类型的语音数据集
脚本演讲
购物
即兴演讲
购物
话语收集/唤醒词
自动语音识别 (ASR)
创译
服务项目
文本到语音转换
(语音合成)
脚本数据
要求说话者以脚本语音数据格式说出脚本中的特定单词或短语。 这种受控数据格式通常包括说话者从预先准备好的脚本中读取的语音命令。
在 Shaip，我们提供了一个脚本数据集来开发用于多种发音和音调的工具。 好的语音数据应该包括来自不同口音群体的许多说话者的样本。
自发数据
与现实世界的场景一样，自发或会话数据是最自然的语音形式。 数据可以是电话交谈或采访的样本。
Shaip 提供了一种自发的语音格式来开发需要理解上下文对话的聊天机器人或虚拟助手。 因此，该数据集对于开发先进且逼真的基于 AI 的聊天机器人至关重要。
话语数据
Shaip 提供的 utterances 语音数据集是市场上最受欢迎的数据集之一。 这是因为话语/唤醒词会触发语音助手并提示他们智能地响应人类查询。
创译
我们的多语言能力帮助我们提供包含大量语音样本的创译数据集，将短语从一种语言翻译成另一种语言，同时严格保持音调、上下文、意图和风格。
文字转语音 (TTS) 数据
我们提供高度准确的语音样本，帮助创建真实的多语言文本转语音产品。 此外，我们还提供带有准确注释的无背景噪音的音频文件。
语音转文本
Shaip 通过将录制的语音转换为可靠的文本来提供独家的语音到文本服务。 由于它是 NLP 技术的一部分，对于开发高级语音助手至关重要，因此重点是单词、句子、发音和方言。
自定义语音数据收集
语音数据集在开发和部署高级会话 AI 模型中发挥着至关重要的作用。 然而，无论开发语音解决方案的目的是什么，最终产品的准确性、效率和质量都取决于其训练数据的类型和质量。
一些组织对他们需要的数据类型有一个明确的想法。 然而，大多数人并没有完全了解他们的项目需求和要求。 因此，我们必须为他们提供有关音频数据收集的具体想法 Shaip 使用的方法。
人口统计
可以根据项目确定目标语言和人口统计数据。 此外，语音数据可以根据人口特征进行定制，例如年龄、学历等。国家是抽样数据收集的另一个定制因素，因为它们会影响项目的结果。
考虑到所需的语言和方言，根据所需的熟练程度（母语或非母语水平的扬声器）收集和定制指定语言的音频样本。
集合大小
音频样本的大小在确定项目的性能方面起着至关重要的作用。 因此，受访者总数 应考虑用于数据收集。 这 话语总数 还应考虑每个参与者或所有参与者的语音重复次数。
数据脚本
脚本是数据收集策略中最关键的元素之一。 因此，确定项目所需的数据脚本至关重要—— 脚本、非脚本、话语或唤醒词。
音频格式
语音数据的音频在开发语音和声音识别解决方案中起着至关重要的作用。 这 音频质量 背景噪声会影响模型训练的结果。
语音数据收集应确保 文件格式、压缩、内容结构，并且可以定制预处理要求以满足项目需求。
音频文件的交付
语音数据收集的一个非常关键的组成部分是根据客户要求交付音频文件。 因此，Shaip 提供的数据分割、转录和标签服务因其基准质量和可扩展性而成为企业最抢手的一些服务。
此外，我们还遵循 文件命名约定 立即使用，并严格遵守交付时间表以实现快速部署。
音频/语音数据许可
Shaip 提供无与伦比的现成质量语音数据集，可以根据您的项目的特定需求进行定制。 我们的大多数数据集都可以适应每个预算，并且数据可扩展以满足所有未来的项目需求。 我们提供超过 40k 小时的现成语音数据集，涵盖 100 多种语言的 50 多种方言。 我们还提供一系列音频类型，包括自发、独白、脚本和唤醒词。 查看整个 数据目录。
我们的专长
语言支持
成功案例
我们与一些顶级企业和品牌合作，并为他们提供了最高级别的对话式人工智能解决方案。
我们的一些成功案例包括：
- 我们开发了一个语音识别数据集，其中包含超过 10,000 小时的多语言转录、对话和音频文件，用于训练和构建实时聊天机器人。
- 我们构建了一个高质量的数据集，其中包含 1000 个对话，每个对话 6 回合，用于保险聊天机器人培训。
- 我们的 3000 多名语言专家团队以 1000 种母语提供了超过 27 小时的音频文件和成绩单，用于培训和测试数字助理。
- 我们的注释者和语言专家团队还以超过 20,000 种全球语言快速收集并交付了 27 多个小时的话语。
- 我们的自动语音识别服务是业内最受欢迎的服务之一。 我们提供了可靠标记的音频文件，使用来自不同扬声器组的各种转录和词典确保对发音、语调和意图的特别关注，以提高 ASR 模型的可靠性。
我们的成功故事源于我们团队的承诺，即始终使用最新技术为客户提供最佳服务。 让我们与众不同的是，我们的工作得到了专家注释者的支持，他们提供了无偏见且准确的黄金标准注释数据集。
我们由 30,000 多名贡献者组成的数据收集团队可以获取、扩展和交付有助于快速部署 ML 模型的高质量数据集。 此外，我们在最新的基于人工智能的平台上工作，并有能力比最接近的竞争对手更快地为企业提供加速语音数据解决方案。
总结
老实说，我们相信本指南对您很有帮助，并且您已经回答了大部分问题。 但是，如果您仍然不相信可靠的供应商，请不要再犹豫了。
我们在 Shaip，是一家一流的数据注释公司。 我们拥有该领域的专家，他们以独一无二的方式了解数据及其相关问题。 我们可以成为您理想的合作伙伴，因为我们为每个项目或合作带来了承诺、保密性、灵活性和所有权等能力。
因此，无论您打算获得何种类型的数据注释，您都可以在我们中找到满足您需求和目标的资深团队。 优化您的 AI 模型，以便与我们一起学习。