आवाज सहायक ये शांत, मुख्य रूप से महिला आवाजें हो सकती हैं जो निकटतम रेस्तरां या मॉल के सबसे छोटे मार्ग को खोजने के आपके अनुरोधों का जवाब देती हैं। हालांकि, वे सिर्फ एक आवाज से ज्यादा हैं। एनएलपी, एआई और स्पीच सिंथेसिस के साथ एक हाई-एंड वॉयस रिकॉग्निशन तकनीक है जो आपके वॉयस रिक्वेस्ट को समझती है और उसके अनुसार काम करती है।
आपके और उपकरणों के बीच एक संचार सेतु के रूप में कार्य करके, ध्वनि सहायक वह उपकरण बन गए हैं जिनका उपयोग हम अपनी लगभग सभी आवश्यकताओं के लिए करते हैं। यह वह उपकरण है जो सुनता है, बुद्धिमानी से हमारी आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करता है, और आवश्यकतानुसार कार्रवाई करता है। लेकिन यह ऐसा कैसे करता है? Amazon जैसे लोकप्रिय सहायक कैसे हैं एलेक्सा, Apple सिरी, और Google सहायक हमें समझे? चलो पता करते हैं।
यहाँ कुछ हैं आवाज नियंत्रित निजी सहायक आंकड़े जो आपके होश उड़ा देंगे। 2019 में, विश्व स्तर पर वॉयस असिस्टेंट की कुल संख्या आंकी गई थी 2.45 अरब. अपनी सांस रोके। यह संख्या पहुंचने का अनुमान है 8.4 अरब 2024 तक - दुनिया की आबादी से ज्यादा।
वॉयस असिस्टेंट क्या है?
वॉयस असिस्टेंट एक एप्लिकेशन या प्रोग्राम है जो मानव भाषण को पहचानने, शब्दों का अनुवाद करने, सटीक प्रतिक्रिया देने और वांछित कार्य करने के लिए आवाज पहचान तकनीक और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करता है। वॉयस असिस्टेंट ने ग्राहकों के ऑनलाइन खोजने और कमांड देने के तरीके को नाटकीय रूप से बदल दिया है। इसके अलावा, वॉयस असिस्टेंट तकनीक ने हमारे रोजमर्रा के उपकरणों जैसे स्मार्टफोन, स्पीकर और पहनने योग्य उपकरणों को बुद्धिमान अनुप्रयोगों में बदल दिया है।
डिजिटल सहायकों के साथ बातचीत करते समय ध्यान रखने योग्य बातें
वॉइस असिस्टेंट का उद्देश्य आपके लिए अपने डिवाइस के साथ इंटरैक्ट करना और उचित प्रतिक्रिया उत्पन्न करना आसान बनाना है। हालाँकि, जब ऐसा नहीं होता है, तो निराशा हो सकती है।
एकतरफा बातचीत करना कोई मज़ा नहीं है, और इससे पहले कि यह एक अनुत्तरदायी एप्लिकेशन के साथ चिल्लाने वाले मैच में बदल जाए, यहां कुछ चीजें हैं जो आप कर सकते हैं।
इसे नीचे रखें और इसे समय दें
अपने लहज़े को देखने से काम पूरा हो जाता है - यहां तक कि आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस से चलने वाले वॉइस असिस्टेंट के साथ इंटरैक्ट करने पर भी। चिल्लाने के बजाय कहें, गूगल होम जब यह जवाब नहीं देता है, तो तटस्थ स्वर में बात करने का प्रयास करें। फिर, मशीन को आपके आदेशों को संसाधित करने के लिए समय दें।
नियमित उपयोगकर्ताओं के लिए प्रोफाइल बनाएं
आप अपने परिवार के सदस्यों जैसे नियमित रूप से इसका उपयोग करने वालों के लिए प्रोफ़ाइल बनाकर ध्वनि सहायक को अधिक स्मार्ट बना सकते हैं। अमेज़ॅन अलेक्साउदाहरण के लिए, अधिकतम 6 लोगों की आवाज़ पहचान सकता है।
अनुरोधों को सरल रखें
आपका आवाज सहायक, जैसे गूगल सहायकहो सकता है कि वह उन्नत तकनीक पर काम कर रहा हो, लेकिन उससे निश्चित रूप से लगभग मानव-जैसी बातचीत जारी रखने की उम्मीद नहीं की जा सकती है। जब वॉइस असिस्टेंट संदर्भ को समझने में असमर्थ होता है, तो यह आमतौर पर सटीक प्रतिक्रिया देने में सक्षम नहीं होता है।
अनुरोधों को स्पष्ट करने के लिए तैयार रहें
हां, यदि आप पहली बार में प्रतिक्रिया प्राप्त कर सकते हैं, तो दोहराने के लिए तैयार रहें या स्पष्ट करने के लिए उत्तर दें. अपने प्रश्नों को फिर से शब्दों में बदलने, सरल बनाने या फिर से लिखने का प्रयास करें।
वॉइस असिस्टेंट (VA) को कैसे प्रशिक्षित किया जाता है?
विकासशील और एक संवादात्मक एआई मॉडल का प्रशिक्षण मशीन को मानव भाषण, सोच और प्रतिक्रियाओं को समझने और दोहराने में सक्षम बनाने के लिए बहुत अधिक प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है। वॉयस असिस्टेंट को प्रशिक्षित करना एक जटिल प्रक्रिया है जो भाषण संग्रह, एनोटेशन, सत्यापन और परीक्षण से आती है।
इनमें से किसी भी प्रक्रिया को करने से पहले, परियोजना और इसकी विशिष्ट आवश्यकताओं के बारे में व्यापक जानकारी एकत्र करना महत्वपूर्ण है।
आवश्यक भीड़ जुटना
लगभग मानव-जैसी समझ और बातचीत को सक्षम करने के लिए, ASR को बड़ी मात्रा में स्पीच डेटा देना पड़ता है जो विशिष्ट परियोजना आवश्यकताओं को पूरा करता है। इसके अलावा, अलग-अलग आवाज सहायक अलग-अलग कार्य करते हैं, और प्रत्येक को एक विशिष्ट प्रकार के प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।
उदाहरण के लिए, एक स्मार्ट होम स्पीकर जैसे अमेज़न इको निर्देशों को पहचानने और उनका जवाब देने के लिए डिज़ाइन किया गया है, अन्य ध्वनियों जैसे ब्लेंडर्स, वैक्यूम क्लीनर, लॉन मोवर, और अधिक से आवाजों को समझना है। इसलिए, मॉडल को समान वातावरण के तहत सिम्युलेटेड स्पीच डेटा पर प्रशिक्षित किया जाना चाहिए।
भाषण संग्रह
भाषण संग्रह आवश्यक है क्योंकि आवाज सहायक को उद्योग और व्यवसाय से संबंधित डेटा पर प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। इसके साथ में भाषण डेटा यह सुनिश्चित करने के लिए प्रासंगिक परिदृश्यों और ग्राहक के इरादे के उदाहरण होने चाहिए कि आदेशों और शिकायतों को आसानी से समझा जा सके।
अपने ग्राहकों के लिए एक उच्च-गुणवत्ता वाली आवाज सहायक खानपान विकसित करने के लिए, आप अपने ग्राहकों का प्रतिनिधित्व करने वाले लोगों के भाषण के नमूने पर मॉडल को प्रशिक्षित करना चाहेंगे। आपके द्वारा प्राप्त भाषण डेटा का प्रकार आपके लक्षित समूह के लिए भाषाई और जनसांख्यिकीय रूप से समान होना चाहिए।
आपको सोचना चाहिए,
- आयु
- देश
- लिंग
- भाषा
भाषण डेटा के प्रकार
परियोजना की आवश्यकताओं और विशिष्टताओं के आधार पर विभिन्न भाषण डेटा प्रकारों का उपयोग किया जा सकता है। भाषण डेटा के कुछ उदाहरणों में शामिल हैं
स्क्रिप्टेड स्पीच
भाषण डेटा जिसमें पूर्व-लिखित और स्क्रिप्टेड प्रश्न या वाक्यांश शामिल हैं, का उपयोग स्वचालित इंटरैक्टिव वॉयस रिस्पांस सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। प्री-स्क्रिप्टेड स्पीच डेटा के उदाहरणों में शामिल है, 'मेरा वर्तमान बैंक बैलेंस क्या है?' या 'मेरे क्रेडिट कार्ड भुगतान की अगली देय तिथि कब है?'संवाद भाषण
ग्राहक सेवा एप्लिकेशन के लिए वॉयस असिस्टेंट विकसित करते समय, ग्राहक और व्यवसाय के बीच संवाद या बातचीत पर मॉडल को प्रशिक्षित करना आवश्यक है। मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कंपनियां वास्तविक कॉल रिकॉर्डिंग के अपने कॉल डेटाबेस का उपयोग करती हैं। यदि कॉल रिकॉर्डिंग उपलब्ध नहीं हैं या नए उत्पाद लॉन्च के मामले में, नकली वातावरण में कॉल रिकॉर्डिंग का उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है।सहज या अलिखित भाषण
सभी ग्राहक अपने वॉइस असिस्टेंट से प्रश्नों के स्क्रिप्टेड प्रारूप का उपयोग नहीं करते हैं। इसलिए विशिष्ट आवाज अनुप्रयोगों को सहज भाषण डेटा पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है जिसमें वक्ता बातचीत करने के लिए अपने उच्चारण का उपयोग करता है।दुर्भाग्य से, भाषा की अधिक भाषण भिन्नता और विविधता है, और सहज भाषण की पहचान करने पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है। फिर भी, कब तकनीक याद करती है और अपनाती है, यह एक उन्नत आवाज-संचालित समाधान बनाता है।
भाषण डेटा जिसमें पूर्व-लिखित और स्क्रिप्टेड प्रश्न या वाक्यांश शामिल हैं, का उपयोग स्वचालित इंटरैक्टिव वॉयस रिस्पांस सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। प्री-स्क्रिप्टेड स्पीच डेटा के उदाहरणों में शामिल है, 'मेरा वर्तमान बैंक बैलेंस क्या है?' या 'मेरे क्रेडिट कार्ड भुगतान की अगली देय तिथि कब है?'
ग्राहक सेवा एप्लिकेशन के लिए वॉयस असिस्टेंट विकसित करते समय, ग्राहक और व्यवसाय के बीच संवाद या बातचीत पर मॉडल को प्रशिक्षित करना आवश्यक है। मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कंपनियां वास्तविक कॉल रिकॉर्डिंग के अपने कॉल डेटाबेस का उपयोग करती हैं। यदि कॉल रिकॉर्डिंग उपलब्ध नहीं हैं या नए उत्पाद लॉन्च के मामले में, नकली वातावरण में कॉल रिकॉर्डिंग का उपयोग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है।
सभी ग्राहक अपने वॉइस असिस्टेंट से प्रश्नों के स्क्रिप्टेड प्रारूप का उपयोग नहीं करते हैं। इसलिए विशिष्ट आवाज अनुप्रयोगों को सहज भाषण डेटा पर प्रशिक्षित करने की आवश्यकता होती है जिसमें वक्ता बातचीत करने के लिए अपने उच्चारण का उपयोग करता है।भाषण डेटा का प्रतिलेखन और सत्यापन
विभिन्न प्रकार के वाक् डेटा एकत्र किए जाने के बाद, इसे सटीक रूप से लिप्यंतरित किया जाना चाहिए। मॉडल प्रशिक्षण की सटीकता प्रतिलेखन की सूक्ष्मता पर निर्भर करती है। एक बार ट्रांसक्रिप्शन का पहला दौर हो जाने के बाद, इसे ट्रांसक्रिप्शन विशेषज्ञों के दूसरे समूह द्वारा मान्य किया जाना चाहिए। ट्रांसक्रिप्शन में विराम, दोहराव और गलत वर्तनी वाले शब्द शामिल होने चाहिए।
टिप्पणी
डेटा के ट्रांसक्रिप्शन के बाद, यह एनोटेशन और टैगिंग का समय है।
शब्दार्थ एनोटेशन
एक बार वाक् डेटा का लिप्यंतरण और सत्यापन हो जाने के बाद; इसे एनोटेट करना होगा। ध्वनि सहायक के उपयोग के मामले के आधार पर, श्रेणियों को उन परिदृश्यों के आधार पर परिभाषित किया जाना चाहिए जिन्हें इसे समर्थन देना पड़ सकता है। लिखित डेटा के प्रत्येक वाक्यांश को अर्थ और मंशा के आधार पर एक श्रेणी के तहत लेबल किया जाएगा।
जिसका नाम एंटिटी रिकग्निशन रखा गया है
डेटा प्रीप्रोसेसिंग कदम होने के नाते, नामित इकाई पहचान में लिखित पाठ से आवश्यक जानकारी को पहचानना और उन्हें पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में वर्गीकृत करना शामिल है।
एनईआर पाठ में पहले संस्थाओं की पहचान करके और उन्हें विभिन्न श्रेणियों में डालकर एनईआर करने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करता है। संस्थाएं कुछ भी हो सकती हैं जिस पर लगातार चर्चा की जा रही है या पाठ में संदर्भित किया गया है। उदाहरण के लिए, यह कोई व्यक्ति, स्थान, संगठन या अभिव्यक्ति हो सकता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का मानवीकरण
वॉयस असिस्टेंट हमारे दैनिक जीवन का अभिन्न अंग बन गए हैं। अपनाने में इस अभूतपूर्व वृद्धि का कारण यह है कि वे बिक्री यात्रा के हर चरण में एक सहज ग्राहक अनुभव प्रदान कर रहे हैं। एक ग्राहक एक सहज और समझदार रोबोट की मांग करता है, और एक व्यवसाय एक ऐसे एप्लिकेशन पर फलता-फूलता है जो इंटरनेट पर उसकी छवि को खराब नहीं करता है।
इसे प्राप्त करने की एकमात्र संभावना एआई-संचालित आवाज सहायक का मानवीकरण करना होगा। हालांकि, मानव भाषण को समझने के लिए मशीन को प्रशिक्षित करना चुनौतीपूर्ण है। हालाँकि, एकमात्र समाधान विभिन्न प्रकार के भाषण डेटाबेस की खरीद करना है और मानवीय भावनाओं, भाषण की बारीकियों और भावनाओं का सटीक पता लगाने के लिए उनकी व्याख्या करना है।
विभिन्न आवश्यकताओं के लिए एक उच्च अंत आवाज सहायक विकसित करने में व्यवसायों की सहायता करना शैप है - मांग के बाद एनोटेशन सेवा प्रदाता। किसी ऐसे व्यक्ति को चुनना जिसके पास अनुभव और ज्ञान का ठोस आधार हो हमेशा बेहतर होता है। Shaip के पास विभिन्न उद्योगों को बढ़ाने के लिए समर्पित वर्षों का अनुभव है बुद्धिमान सहायक क्षमताओं। यह जानने के लिए हमसे संपर्क करें कि हम आपकी ध्वनि सहायक दक्षताओं को कैसे बेहतर बना सकते हैं।
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