以多种语言收集、注释和转录数小时的音频数据，以训练虚拟/数字助理。
赋能团队打造世界领先的人工智能产品。
对话式 AI 聊天机器人和虚拟助手缺乏准确性是影响对话式 AI 市场用户体验的主要挑战。 解决方案？ 数据。 不仅仅是任何数据。 但 Shaip 提供的高度准确和高质量的数据可推动 AI 项目取得成功。
卫生保健：
一项研究表明，到 2026 年，聊天机器人可以帮助美国医疗保健经济节省约 每年 150 亿美元。
保险：
32% 的消费者在选择保险单时需要帮助，因为在线购买过程可能非常困难且令人困惑。
全球对话式人工智能市场预计将从 4.8 年的 2020 亿美元增长到 13.9 年的 2025 亿美元，预测期内复合年增长率为 21.9%
对话式人工智能、聊天机器人或虚拟助手的智能程度取决于其背后的技术和数据。聊天机器人/虚拟助理缺乏准确性是当今的一个主要挑战。解决方案？ Shaip 提供高度准确和高质量的数据，以推动您的人工智能项目取得成功。
在 Shaip，我们为您提供一系列用于自然语言处理 (NLP) 的多样化音频数据集，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 AI 平台的深入了解，我们可以帮助您利用全球多种语言的结构化数据集以最高精度构建支持 AI 的语音模型 理解意图、维护上下文并跨多种语言自动执行简单任务。我们根据您的需求提供多语言音频采集、音频转录和音频注释服务，同时完全定制所需的意图、话语和人口统计分布
脚本语音集合
自发语音采集
话语收集/唤醒词
自动语音识别 (ASR)
创译
文字转语音 (TTS)
150 多种语言的数小时音频数据 – 来源、转录和注释
来自 BFSI、零售、电信等 40 多个行业领域的 50 多种语言和方言的 55k+ 小时语音数据。
收集 150 多种语言的自定义音频和语音数据（唤醒词、话语、多说话者对话、呼叫中心对话、IVR 数据）
通过 30,000 名合作者组成的强大员工队伍，具有成本效益的音频转录/音频注释，保证 TAT、准确性和节省
培训 40 多种语言的语音助手以实现全球影响力
Shaip 为一家使用语音助手的主要基于云的语音服务提供商提供了 40 多种语言的数字助手培训。 他们需要自然的语音体验，以便全球不同国家/地区的用户能够与这项技术进行直观、自然的交互。
问题： 跨 20,000 种语言获取 40 多个小时的无偏见数据
解决方案： 3,000 多名语言学家在 30 周内提供了高质量的音频/成绩单
结果： 训练有素的数字助理模型，能够理解多种语言
构建多语言数字助理的话语
并非所有客户在与语音助手交互时都使用相同的词。 语音应用程序必须在自发语音数据上进行训练。 例如，“最近的医院在哪里？” “找我附近的医院”或“附近有医院吗？” 都表示相同的搜索意图，但措辞不同。
问题： 跨 22,250 种语言获取 13 多个小时的无偏见数据
解决方案： 在 7 周内收集、转录和交付超过 28 万条音频
结果： 训练有素的语音识别模型，能够理解多种语言
准备好开始收集对话式 AI 数据了吗？ 跟我们多说些。 我们可以通过多语言音频收集和注释服务帮助您的 ML 模型
个人助理听写、转录会议和通过电子邮件向参与者发送笔记、预订会议室等。
为客户定位产品的店内购物支持提供价格、产品可用性等信息。
酒店礼宾服务，以便办理入住手续或其他信息和服务
自动呼叫客户
允许拨打电话
客户。
将语音集成到移动应用程序中，提供“语音+视觉”功能，减少点击次数和页面访问量，最终实现更好的体验
支持外科医生进行手术
通过做笔记、维护和获取患者的临床数据
我们提供多种母语的 AI 训练语音数据。 我们在为财富 500 强公司采购、转录和注释定制的高质量数据集方面拥有十多年的经验。
我们可以根据您的要求以多种语言和方言从世界各地获取、扩展和交付音频数据。
我们在准确和无偏见的数据收集、转录和黄金标准注释方面拥有正确的专业知识。
由 30,000 多名合格贡献者组成的网络，可以快速分配数据收集任务以构建 AI 训练模型和扩展服务。
我们拥有一个完全基于 AI 的平台，其中包含专有工具和流程，可全天候 24*7 地利用工作流管理。
我们快速适应客户需求的变化，以比竞争对手快 5-10 倍的高质量语音数据帮助加速人工智能开发。
我们非常重视数据安全和隐私，并且还获得了处理高度监管敏感数据的认证。
我们与世界领先品牌合作，构建他们先进的对话式人工智能解决方案，以增强客户服务
生成的聊天机器人数据集由 10,000 多个小时的多语言音频对话和转录组成，以构建 24*7 实时聊天机器人
使用来自不同说话者的标记音频数据、转录、发音、词典提高自动语音识别的准确性。
立即联系我们，了解我们如何为您的独特 AI 解决方案收集自定义数据集。
对话式人工智能 (AI) 为人类与机器之间的交互提供动力，以极高的准确性模拟人类对话。利用大量数据集、机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP)，对话式 AI 可以模仿人类交互、识别和解释语音和文本输入，甚至跨语言翻译含义。这项技术是聊天机器人、虚拟助理和其他促进类人对话的交互式应用程序的支柱。例如 Amazon Alexa、Apple 的 Siri 和 Google Home。
会话式人工智能使用各种技术，例如自动语音识别 (ASR)、自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML)，从每次遭遇中理解、做出反应并从中学习。
对话式 AI 以协同方式将 NLP 与 ML 融合在一起。 NLP 流程与 ML 流程集成到连续反馈循环中，从而增强了 AI 算法。这使其能够以自然、直观的方式理解、处理和响应人类语言。
NLP 涉及四个关键步骤：
对话式人工智能发展的障碍主要集中在：1）检测人类情感 2）学习新的语言和方言 3）在拥挤的环境中识别正确的声音 4）隐藏敏感个人信息的安全性和隐私性。
它通过自动化传统上由人工处理的任务，显著降低了成本并提高了运营效率。它不仅可以最大限度地减少人为错误，还可以提高生产力。它还通过全天候提供个性化、引人入胜的互动来改善客户体验，从而提高客户满意度和参与度。
可以通过设置自动处理基本入站查询的数字/虚拟助手来改善客户体验。 物理代理可以专注于更具挑战性的任务。
