ਵਾਇਸ ਸਹਾਇਕ ਇਹ ਵਧੀਆ, ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਔਰਤਾਂ ਦੀਆਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਰੈਸਟੋਰੈਂਟ ਜਾਂ ਮਾਲ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਰਸਤਾ ਲੱਭਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਆਵਾਜ਼ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹਨ. NLP, AI, ਅਤੇ ਸਪੀਚ ਸਿੰਥੇਸਿਸ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਦੀ ਵੌਇਸ ਪਛਾਣ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਵੌਇਸ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਤੁਹਾਡੇ ਅਤੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸੰਚਾਰ ਪੁਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਕੇ, ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਉਹ ਸਾਧਨ ਬਣ ਗਏ ਹਨ ਜੋ ਅਸੀਂ ਲਗਭਗ ਸਾਰੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਉਹ ਸਾਧਨ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸੁਣਦਾ, ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵਰਗੇ ਮਸ਼ਹੂਰ ਸਹਾਇਕ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਲੈਕਸਾ, ਐਪਲ ਸਿਰੀ, ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਸਾਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹੋ? ਆਓ ਪਤਾ ਕਰੀਏ.
ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਹਨ ਆਵਾਜ਼-ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਨਿੱਜੀ ਸਹਾਇਕ ਅੰਕੜੇ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਦਿਮਾਗ ਨੂੰ ਉਡਾ ਦੇਣਗੇ। 2019 ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਦੀ ਕੁੱਲ ਗਿਣਤੀ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ 2.45 ਅਰਬ. ਆਪਣਾ ਸਾਹ ਰੋਕੋ. ਇਸ ਗਿਣਤੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ 8.4 ਅਰਬ 2024 ਤੱਕ - ਵਿਸ਼ਵ ਦੀ ਆਬਾਦੀ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ।
ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਕੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਬੋਲੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਸ਼ਬਦਾਂ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ, ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਆਵਾਜ਼ ਪਛਾਣਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੇ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ ਕਿਵੇਂ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਕਮਾਂਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੇ ਸਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਯੰਤਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਰਟਫ਼ੋਨ, ਸਪੀਕਰ, ਅਤੇ ਪਹਿਨਣਯੋਗ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਡਿਜੀਟਲ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਲਈ ਨੁਕਤੇ
ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਡਿਵਾਈਸ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਚਿਤ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਦੋਂ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਤਰਫਾ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨਾ ਕੋਈ ਮਜ਼ੇਦਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਜਵਾਬਦੇਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਰੌਲਾ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮੈਚ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਜਾਵੇ, ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਸਨੂੰ ਹੇਠਾਂ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਮਾਂ ਦਿਓ
ਤੁਹਾਡੇ ਟੋਨ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਨਾਲ ਕੰਮ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ – ਭਾਵੇਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਸੰਚਾਲਿਤ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਚੀਕਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਕਹੋ, ਗੂਗਲ ਹੋਮ ਜਦੋਂ ਇਹ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ ਸੁਰ ਵਿੱਚ ਗੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ। ਫਿਰ, ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਕਮਾਂਡਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮਾਂ ਦਿਓ।
ਨਿਯਮਤ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਬਣਾਓ
ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਬਣਾ ਕੇ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਚੁਸਤ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਇਸਦੀ ਨਿਯਮਿਤ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਪਰਿਵਾਰਕ ਮੈਂਬਰ। ਅਮੇਜ਼ੋ ਅਕਲਸਾ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, 6 ਲੋਕਾਂ ਤੱਕ ਦੀ ਅਵਾਜ਼ ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਰੱਖੋ
ਤੁਹਾਡਾ ਵੌਇਸ ਸਹਾਇਕ, ਜਿਵੇਂ ਗੂਗਲ ਸਹਾਇਕ, ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉੱਨਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੋਵੇ, ਪਰ ਇਹ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਗਭਗ-ਮਨੁੱਖੀ-ਵਰਗੀ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹੋ
ਹਾਂ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਰਹੋ ਜਾਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ ਲਈ ਜਵਾਬ. ਆਪਣੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ, ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ, ਜਾਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ।
ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ (VAs) ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੇ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਮਨੁੱਖੀ ਬੋਲਣ, ਸੋਚਣ ਅਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕੇ ਅਤੇ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕੇ। ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਭਾਸ਼ਣ ਸੰਗ੍ਰਹਿ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ ਬਾਰੇ ਵਿਆਪਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਲੋੜ ਦਾ ਇਕੱਠ
ਲਗਭਗ ਮਨੁੱਖੀ-ਵਰਗੇ ਸਮਝ ਅਤੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ASR ਨੂੰ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਖੁਆਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਸਮਾਰਟ ਹੋਮ ਸਪੀਕਰ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਗੂੰਜ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਨੂੰ ਹੋਰ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬਲੈਂਡਰ, ਵੈਕਿਊਮ ਕਲੀਨਰ, ਲਾਅਨ ਮੋਵਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਤੋਂ ਆਵਾਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮਾਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਅਧੀਨ ਸਿਮੂਲੇਟ ਕੀਤੇ ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਭਾਸ਼ਣ ਸੰਗ੍ਰਹਿ
ਸਪੀਚ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਉਸ ਉਦਯੋਗ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਡੇਟਾ ਬਾਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਸੇਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਦ ਬੋਲੀ ਦਾ ਡਾਟਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਿਕਾਇਤਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕੇ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ।
ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਚਾਹੋਗੇ। ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਿਸਮ ਭਾਸ਼ਾਈ ਅਤੇ ਜਨਸੰਖਿਆ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਟੀਚੇ ਵਾਲੇ ਸਮੂਹ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ,
- ਉੁਮਰ
- ਦੇਸ਼
- ਲਿੰਗ
- ਭਾਸ਼ਾ
ਸਪੀਚ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਪੀਚ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ
ਸਕ੍ਰਿਪਟਡ ਭਾਸ਼ਣ
ਪੂਰਵ-ਲਿਖਤ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟਡ ਸਵਾਲਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਵਾਲੇ ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵੌਇਸ ਰਿਸਪਾਂਸ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰਿਪਟਡ ਸਪੀਚ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, 'ਮੇਰਾ ਮੌਜੂਦਾ ਬੈਂਕ ਬੈਲੇਂਸ ਕੀ ਹੈ?' ਜਾਂ 'ਮੇਰੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਾਰਡ ਦੇ ਭੁਗਤਾਨ ਦੀ ਅਗਲੀ ਨਿਯਤ ਮਿਤੀ ਕਦੋਂ ਹੈ?'ਵਾਰਤਾਲਾਪ ਭਾਸ਼ਣ
ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਵਾਦ ਜਾਂ ਗੱਲਬਾਤ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਅਸਲ-ਕਾਲ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਕਾਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇ ਕਾਲ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜਾਂ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਲਾਂਚ ਹੋਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਕਾਲ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।ਸੁਭਾਵਿਕ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਲਿਖਤ ਭਾਸ਼ਣ
ਸਾਰੇ ਗਾਹਕ ਆਪਣੇ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਲਈ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟਡ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵੌਇਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਪੀਕਰ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਵਾਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਬੋਲੀ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਵੈ-ਚਾਲਤ ਭਾਸ਼ਣ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਫਿਰ ਵੀ, ਜਦੋਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਯਾਦ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਆਵਾਜ਼-ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੱਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪੂਰਵ-ਲਿਖਤ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟਡ ਸਵਾਲਾਂ ਜਾਂ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਵਾਲੇ ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵੌਇਸ ਰਿਸਪਾਂਸ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੀ-ਸਕ੍ਰਿਪਟਡ ਸਪੀਚ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, 'ਮੇਰਾ ਮੌਜੂਦਾ ਬੈਂਕ ਬੈਲੇਂਸ ਕੀ ਹੈ?' ਜਾਂ 'ਮੇਰੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਾਰਡ ਦੇ ਭੁਗਤਾਨ ਦੀ ਅਗਲੀ ਨਿਯਤ ਮਿਤੀ ਕਦੋਂ ਹੈ?'
ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਵਾਦ ਜਾਂ ਗੱਲਬਾਤ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀਆਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਅਸਲ-ਕਾਲ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਕਾਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇ ਕਾਲ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜਾਂ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਲਾਂਚ ਹੋਣ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸਿਮੂਲੇਟਿਡ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਕਾਲ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਸਾਰੇ ਗਾਹਕ ਆਪਣੇ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਲਈ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟਡ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵੌਇਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਪੀਕਰ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਵਾਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ
ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ ਦੀ ਸਾਵਧਾਨੀ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਇੱਕ ਵਾਰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਦੌਰ ਪੂਰਾ ਹੋ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਸਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਮਾਹਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਮੂਹ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਿਰਾਮ, ਦੁਹਰਾਓ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਸ਼ਬਦ-ਜੋੜ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਵਿਆਖਿਆ
ਡੇਟਾ ਦੇ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਟੈਗਿੰਗ ਦਾ ਸਮਾਂ ਹੈ.
ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ
ਇੱਕ ਵਾਰ ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ; ਇਸ ਨੂੰ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ, ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ ਪੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਹਰੇਕ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਨੂੰ ਅਰਥ ਅਤੇ ਇਰਾਦੇ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਅਧੀਨ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
ਨਾਮ ਇਕਾਈ ਦੀ ਪਛਾਣ
ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਦਮ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਨਾਮਿਤ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
NER ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪਾ ਕੇ NER ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਕਾਈਆਂ ਕੁਝ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਲਗਾਤਾਰ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ ਜਾਂ ਪਾਠ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ, ਸਥਾਨ, ਸੰਗਠਨ, ਜਾਂ ਸਮੀਕਰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਮਾਨਵੀਕਰਨ
ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਸਾਡੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦਾ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਅੰਗ ਬਣ ਗਏ ਹਨ। ਗੋਦ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਇਸ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਵਾਧੇ ਦਾ ਕਾਰਨ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਵਿਕਰੀ ਯਾਤਰਾ ਦੇ ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਹਿਜ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਹਕ ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਸਮਝਦਾਰ ਰੋਬੋਟ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ 'ਤੇ ਵਧਦਾ-ਫੁੱਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੰਟਰਨੈਟ 'ਤੇ ਇਸਦੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਖਰਾਬ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਏਆਈ-ਪਾਵਰਡ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਮਾਨਵੀਕਰਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਹੈ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਹੱਲ ਹੈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਵਨਾਵਾਂ, ਭਾਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖੋਜਣ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ।
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋੜਾਂ ਲਈ ਉੱਚ-ਅੰਤ ਦੇ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ੈਪ ਹੈ - ਮੰਗੀ ਗਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ। ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਠੋਸ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਚੁਣਨਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੈਪ ਕੋਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦਾ ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਸਮਰਪਿਤ ਅਨੁਭਵ ਹੈ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸਹਾਇਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਕਿ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੀ ਵੌਇਸ ਸਹਾਇਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਗੱਲਬਾਤ ਸੰਬੰਧੀ AI ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ ਗਾਈਡ]
