Voice ကိုလက်ထောက်

Siri နဲ့ Alexa က မင်းပြောနေတာကို ဘယ်လိုနားလည်လဲ။

အသံလက်ထောက် အနီးဆုံးစားသောက်ဆိုင် သို့မဟုတ် ကုန်တိုက်သို့ အတိုဆုံးလမ်းကြောင်းကိုရှာရန် သင့်တောင်းဆိုချက်များကို တုံ့ပြန်သည့် အေးမြသော၊ အများစုသော အမျိုးသမီးအသံများ ဖြစ်နိုင်သည်။ သို့သော် ၎င်းတို့သည် အသံတစ်ခုမျှသာဖြစ်သည်။ NLP၊ AI၊ နှင့် စကားသံပေါင်းစပ်မှုတို့ပါရှိသော အဆင့်မြင့်အသံဖြင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းနည်းပညာသည် သင့်အသံတောင်းဆိုမှုများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။

သင်နှင့် စက်များကြား ဆက်သွယ်ရေး တံတားတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ လိုအပ်ချက်များ အားလုံးနီးပါးအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုသည့် အသံအကူကိရိယာ ဖြစ်လာပါသည်။ ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏လိုအပ်ချက်များကို ထက်မြက်စွာခန့်မှန်းပြီး လိုအပ်သလိုလုပ်ဆောင်ပေးသည့်ကိရိယာဖြစ်သည်။ ဒါပေမယ့် ဒါကို ဘယ်လို လုပ်မလဲ။ Amazon ကဲ့သို့သော နာမည်ကြီး လက်ထောက်များ မည်သို့လုပ်ဆောင်ကြသနည်း။ Alexa Apple Siri နှင့် Google Assistant ငါတို့ကိုနားလည်လား ရှာကြစို့။

ဒီနေရာမှာအနည်းငယ်ရှိပါတယ် အသံဖြင့်ထိန်းချုပ်ထားသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလက်ထောက် သင့်စိတ်ပျက်စေမည့် စာရင်းဇယားများ။ 2019 ခုနှစ်တွင်၊ တစ်ကမ္ဘာလုံးရှိ အသံအကူစုစုပေါင်း အရေအတွက်ကို အမှတ်အသားပြုထားသည်။ 2.45 ဘီလီယံအထိ. မင်းအသက်ကို ထိန်းထားပါ။ ဒီနံပါတ်ကို ရောက်ဖို့ ခန့်မှန်းထားပါတယ်။ 8.4 ဘီလီယံအထိ 2024 တွင် - ကမ္ဘာ့လူဦးရေထက် ပို.

Voice Assistant ဆိုတာ ဘာလဲ။

အသံအကူသည် လူ၏ပြောဆိုမှုကို မှတ်မိရန်၊ စကားလုံးများကို ဘာသာပြန်ရန်၊ တိကျစွာတုံ့ပြန်ရန်နှင့် အလိုရှိသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန် အသံအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာနှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်မှုကို အသုံးပြုသည့် အက်ပ် သို့မဟုတ် ပရိုဂရမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Voice assistant သည် သုံးစွဲသူများ ရှာဖွေပုံနှင့် အွန်လိုင်းအမိန့်ပေးပုံတို့ကို သိသိသာသာ ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ ထို့အပြင်၊ အသံအကူနည်းပညာသည် စမတ်ဖုန်းများ၊ စပီကာများနှင့် ဝတ်ဆင်နိုင်သော ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်သုံးပစ္စည်းများကို ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော အပလီကေးရှင်းများအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးပါသည်။

ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်များနှင့် အပြန်အလှန်ဆက်ဆံရာတွင် သတိပြုရမည့်အချက်များ

အသံအကူများ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ သင့်စက်ပစ္စည်းနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေရန်နှင့် သင့်လျော်သောတုံ့ပြန်မှုကို တွန်းအားပေးရန်ဖြစ်သည်။ ဒါပေမယ့် ဒီလိုမဖြစ်ရင် စိတ်ရှုပ်သွားနိုင်ပါတယ်။

တစ်ဖက်သတ်စကားပြောဆိုခြင်းသည် ပျော်ရွှင်စရာမဟုတ်ပါ၊ တုံ့ပြန်မှုမရှိသော အက်ပ်လီကေးရှင်းဖြင့် အော်ဟစ်ခြင်းပွဲအဖြစ်သို့ မပြောင်းမီ၊ ဤသည်မှာ သင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အရာအချို့ဖြစ်သည်။

  • နှိမ့်ချပြီး အချိန်ပေးပါ။

    သင်၏လေသံကိုကြည့်ခြင်းသည် ဉာဏ်ရည်တုစွမ်းအင်သုံး အသံအကူများနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်သည့်တိုင် အလုပ်ပြီးမြောက်စေသည်။ အော်ဟစ်ပြောဆိုမယ့်အစား၊ Google ပင်မ တုံ့ပြန်ခြင်းမရှိပါက ကြားနေလေသံဖြင့် ပြောကြည့်ပါ။ ထို့နောက် သင့်အမိန့်ပေးချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန် စက်အတွက် အချိန်ပေးပါ။

  • ပုံမှန်အသုံးပြုသူများအတွက် ပရိုဖိုင်ဖန်တီးပါ။

    သင့်မိသားစုဝင်များကဲ့သို့ ပုံမှန်အသုံးပြုသူများအတွက် ပရိုဖိုင်များဖန်တီးခြင်းဖြင့် အသံလက်ထောက်ကို ပိုမိုစမတ်ကျစေနိုင်ပါသည်။ အမေဇုံ Alexaဥပမာအားဖြင့်၊ လူ ၆ ဦးအထိ အသံကို မှတ်မိနိုင်သည်။

  • တောင်းဆိုချက်များကို ရိုးရိုးရှင်းရှင်းထားပါ။

    မင်းရဲ့ အသံအကူ၊ Google ကလက်ထောက်ခေတ်မီနည်းပညာကို လုပ်ဆောင်နေနိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် လူသားကဲ့သို့နီးပါး စကားပြောဆိုမှုကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန် မမျှော်လင့်နိုင်ပါ။ အသံအကူသည် အကြောင်းအရာကို နားမလည်နိုင်သောအခါ၊ ယေဘုယျအားဖြင့် ၎င်းသည် တိကျသောတုံ့ပြန်မှုကို ရရှိနိုင်မည်မဟုတ်ပါ။

  • တောင်းဆိုချက်များကို ရှင်းလင်းတင်ပြလိုပါသည်။

    ဟုတ်ကဲ့၊ ပထမသွားတုန်းက တုံ့ပြန်မှုကို ထုတ်ယူနိုင်ရင် ထပ်လုပ်ရန် အဆင်သင့်ဖြစ်ပါစေ။ ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖြေကြားပါ။. သင့်မေးခွန်းများကို ပြန်သုံးရန်၊ ရိုးရှင်းစေရန် သို့မဟုတ် ပြန်ဆိုကြည့်ပါ။

Voice Assistants (VAs) ကို ဘယ်လိုလေ့ကျင့်ထားလဲ။

Voice Assistant သင်တန်း ပြုစုပျိုးထောင်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ပေးခြင်း က စကားပြောဆိုသော AI အ မော်ဒယ်သည် လူသားတို့၏ ပြောဆိုမှု၊ တွေးခေါ်မှုနှင့် တုံ့ပြန်မှုများကို နားလည်နိုင်ပြီး ထပ်တူပြုနိုင်ရန် လေ့ကျင့်မှုများစွာ လိုအပ်သည်။ အသံအကူကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် စကားပြောစုဆောင်းခြင်း၊ မှတ်စာများ၊ အတည်ပြုခြင်းနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းတို့မှ စီးဆင်းလာသော ရှုပ်ထွေးသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

ဤလုပ်ငန်းစဉ်များအနက်မှတစ်ခုမလုပ်ဆောင်မီ၊ ပရောဂျက်နှင့်ပတ်သက်သည့် ကျယ်ပြန့်သောအချက်အလက်များနှင့် ၎င်း၏သတ်မှတ်ထားသောလိုအပ်ချက်များကို စုဆောင်းခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။

လိုအပ်ချက်စုဆောင်းခြင်း။

လူသားနှင့်တူသော နားလည်နိုင်စွမ်းနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုကို ဖွင့်ရန်အတွက်၊ ASR သည် သီးခြားပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည့် စကားပြောဒေတာအမြောက်အမြားကို ကျွေးမွေးရမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ မတူညီသော အသံအကူများသည် မတူညီသောအလုပ်များကို လုပ်ဆောင်ကြပြီး တစ်ခုစီသည် သီးခြားလေ့ကျင့်မှုအမျိုးအစားတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။

ဥပမာ smart home speaker လိုမျိုးပေါ့။ အမေဇုံ: Echo ညွှန်ကြားချက်များကို အသိအမှတ်ပြုရန်နှင့် တုံ့ပြန်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး Blender၊ ဖုန်စုပ်စက်၊ မြက်ရိတ်စက်နှင့် အခြားအသံများမှ အသံများကို ပိုင်းခြားသိမြင်ရပါမည်။ ထို့ကြောင့် မော်ဒယ်ကို အလားတူပတ်ဝန်းကျင်အောက်တွင် သရုပ်ဖော်ထားသော စကားပြောဒေတာကို လေ့ကျင့်ရပါမည်။

ယနေ့ သင်၏ Conversational AI Training Data လိုအပ်ချက်ကို ဆွေးနွေးကြပါစို့။

မိန့်ခွန်းစုစည်းမှု

အသံအကူအား ဝန်ဆောင်မှုပေးနေသော လုပ်ငန်းနှင့် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို လေ့ကျင့်ထားသင့်သောကြောင့် စကားပြောစုဆောင်းမှုသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ စကားပြောဒေတာ ညွှန်ကြားချက်များနှင့် တိုင်ကြားချက်များကို လွယ်ကူစွာ နားလည်နိုင်စေရန်အတွက် သက်ဆိုင်ရာ အခြေအနေများနှင့် သုံးစွဲသူ၏ ရည်ရွယ်ချက် ဥပမာများ ရှိသင့်သည်။

သင့်ဖောက်သည်များကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အရည်အသွေးမြင့် အသံအကူကို ဖော်ဆောင်ရန်၊ သင့်ဖောက်သည်များကို ကိုယ်စားပြုသည့် လူများ၏ စကားပြောနမူနာပုံစံကို လေ့ကျင့်ပေးလိုပါသည်။ သင်ရယူသည့် စကားအသုံးအနှုန်း အမျိုးအစားသည် သင့်ပစ်မှတ်အုပ်စုနှင့် ဘာသာစကားအရ တူညီသင့်ပါသည်။

စဉ်းစားသင့်တယ်၊

  • အသက်အရွယ်
  • နိုင်ငံ
  • ကျား
  • ဘာသာစကား

Speech Data အမျိုးအစားများ

ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များနှင့် သတ်မှတ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ မတူညီသော စကားပြောဒေတာအမျိုးအစားများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ စကားပုံအချက်အလက် ဥပမာအချို့ ပါဝင်ပါသည်။

  • ဇာတ်ညွှန်းရေးထားသော မိန့်ခွန်း

    ဇာတ်ညွှန်းရေးထားသော မိန့်ခွန်း ကြိုတင်ရေးသားထားသော နှင့် ဇာတ်ညွှန်းရေးထားသော မေးခွန်းများ သို့မဟုတ် စကားစုများပါရှိသော စကားပြောဒေတာကို အလိုအလျောက်အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်သည့်အသံတုံ့ပြန်မှုစနစ်ကို လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အသုံးပြုပါသည်။ ကြိုတင် ဇာတ်ညွှန်းရေးထားသော စကားပြောဒေတာ နမူနာများတွင် 'ကျွန်ုပ်၏ လက်ရှိဘဏ်လက်ကျန်ငွေက ဘာလဲ' ပါဝင်သည်။ သို့မဟုတ် 'ကျွန်ုပ်၏ခရက်ဒစ်ကတ်ငွေပေးချေမှုအတွက် နောက်လာမည့်ရက်ချိန်းက ဘယ်တော့လဲ။'

  • ဆွေးနွေးပွဲမိန့်ခွန်း

    အသံနှင့်စကားပြောဒေတာကူးယူခြင်း ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုအက်ပလီကေးရှင်းအတွက် အသံလက်ထောက်ကို တီထွင်နေချိန်တွင်၊ ဖောက်သည်နှင့် လုပ်ငန်းတစ်ခုကြား အပြန်အလှန်ဆွေးနွေးမှု သို့မဟုတ် စကားပြောဆိုမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ကုမ္ပဏီများသည် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ရန် ၎င်းတို့၏ ဖုန်းခေါ်ဆိုမှု ဒေတာဘေ့စ်ကို အသုံးပြုသည်။ ဖုန်းခေါ်ဆိုမှု အသံသွင်းခြင်းများကို မရရှိနိုင်ပါက သို့မဟုတ် ထုတ်ကုန်အသစ်များ မိတ်ဆက်သည့်အခါ၊ မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရန်အတွက် အတုယူထားသော ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ ခေါ်ဆိုမှုအသံသွင်းချက်များကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

  • အလိုအလျောက်ဖြစ်စေသော သို့မဟုတ် စာသားမပါသော စကား

    အလိုအလျောက်စကားပြောခြင်း ဝယ်ယူသူတိုင်းသည် ၎င်းတို့၏ အသံလက်ထောက်သို့ မေးခွန်းများ ဇာတ်ညွှန်းပုံစံကို မသုံးကြပါ။ ထို့ကြောင့် စပီကာသည် ၎င်းတို့၏ စကားများကို ပြောဆိုရန် အသုံးပြုသည့် အလိုအလျောက် စကားပြောဒေတာအတွက် သီးခြား အသံအပလီကေးရှင်းများကို လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်ပါသည်။

    ကံမကောင်းစွာပဲ၊ စကားကွဲလွဲမှုနှင့် ဘာသာစကားကွဲပြားမှု ပိုများလာပြီး သူ့အလိုအလျောက်ပြောဆိုမှုကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ လေ့ကျင့်မှုပုံစံတစ်ခုအတွက် ဒေတာပမာဏများစွာ လိုအပ်ပါသည်။ တိုင်လိုက်တာ နည်းပညာက မှတ်သားပြီး လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေပါတယ်။၊ ၎င်းသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အသံစွမ်းအင်သုံး ဖြေရှင်းချက်တစ်ခုကို ဖန်တီးပေးသည်။

စကားပြောဒေတာကို ကူးယူဖော်ပြခြင်းနှင့် မှန်ကန်ကြောင်း အတည်ပြုခြင်း။

စကားပြောဒေတာ အမျိုးမျိုးကို စုဆောင်းပြီးနောက်၊ ၎င်းကို တိကျစွာ ကူးယူဖော်ပြရပါမည်။ မော်ဒယ်သင်တန်း၏ တိကျမှန်ကန်မှုသည် စာသားမှတ်တမ်း၏ တိကျသေချာမှုပေါ်တွင် မူတည်သည်။ ပထမအကျော့ ကူးယူခြင်းပြီးသည်နှင့်၊ ၎င်းကို အခြားဘာသာပြန်ဆိုခြင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူအဖွဲ့မှ အတည်ပြုရပါမည်။ စာသားမှတ်တမ်းတွင် ခေတ္တရပ်ခြင်း၊ ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ခြင်းနှင့် စာလုံးပေါင်းမှားခြင်းတို့ ပါဝင်သင့်သည်။

မှတ်စာ

ဒေတာကို ကူးယူဖော်ပြပြီးနောက်၊ မှတ်ချက်ချခြင်းနှင့် တဂ်လုပ်ခြင်းအတွက် အချိန်ဖြစ်သည်။

semantic မှတ်ချက်

စကားပြောဒေတာကို ကူးယူပြီး အတည်ပြုပြီးသည်နှင့်၊ မှတ်သားထားရပါမည်။ အသံအကူအသုံးပြုမှုကိစ္စအပေါ် အခြေခံ၍ အမျိုးအစားများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည့် အခြေအနေများပေါ်မူတည်၍ အမျိုးအစားများကို သတ်မှတ်သင့်သည်။ ကူးယူထားသော ဒေတာ၏ စကားစုတစ်ခုစီကို အဓိပ္ပါယ်နှင့် ရည်ရွယ်ချက်အပေါ်အခြေခံ၍ အမျိုးအစားတစ်ခုအောက်တွင် အညွှန်းတပ်ပါမည်။

Entity အသိအမှတ်ပြု Named

ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်ဖြစ်သောကြောင့်၊ entity recognition ဟုအမည်ပေးထားသော စာသားမှမရှိမဖြစ်လိုအပ်သောအချက်အလက်များကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် ၎င်းတို့အား ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းပါဝင်သည်။

င်း၏ NNER NER ကို စာသားပါ အကြောင်းအရာများကို ဦးစွာ ဖော်ထုတ်ပြီး အမျိုးအစား အမျိုးမျိုးတွင် ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် NER ကို လုပ်ဆောင်ရန် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းကို အသုံးပြုပါသည်။ အကြောင်းအရာများသည် စာသားထဲတွင် အဆက်မပြတ် ဆွေးနွေးနေသည့် သို့မဟုတ် ရည်ညွှန်းနေသည့် မည်သည့်အရာမဆို ဖြစ်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ၎င်းသည် လူတစ်ဦး၊ နေရာ၊ အဖွဲ့အစည်း သို့မဟုတ် ဖော်ပြမှု ဖြစ်နိုင်သည်။

လူသားဆန်သော Artificial Intelligence

အသံအကူများသည် ကျွန်ုပ်တို့၏နေ့စဉ်ဘဝများတွင် မရှိမဖြစ်လိုအပ်လာပါသည်။ ဤထူးခြားဆန်းပြားသော ကလေးမွေးစားခြင်းအတွက် အကြောင်းရင်းမှာ ၎င်းတို့သည် အရောင်းခရီး၏ အဆင့်တိုင်းတွင် ချောမွေ့မှုမရှိသော သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံကို ပေးဆောင်နေခြင်းဖြစ်သည်။ ဖောက်သည်တစ်ဦးသည် အလိုလိုသိနားလည်နိုင်သော စက်ရုပ်တစ်ရုပ်ကို တောင်းဆိုပြီး လုပ်ငန်းတစ်ခုသည် အင်တာနက်ပေါ်ရှိ ၎င်း၏ရုပ်ပုံကို မညှိုးနွမ်းစေသော အက်ပလီကေးရှင်းတစ်ခုပေါ်တွင် ကြီးထွားလာပါသည်။

ယင်းကို အောင်မြင်ရန် တစ်ခုတည်းသော ဖြစ်နိုင်ခြေမှာ AI-ပါဝါရှိသော အသံအကူကို လူသားအဖြစ် အသုံးချရန်ဖြစ်သည်။ သို့သော် လူသားစကားနားလည်ရန် စက်တစ်လုံးကို လေ့ကျင့်ရန်မှာ ခက်ခဲသည်။ သို့သော်၊ တစ်ခုတည်းသောဖြေရှင်းချက်မှာ စကားပြောဒေတာဘေ့စ်အမျိုးမျိုးကိုရယူပြီး လူ့စိတ်ခံစားမှုများကို တိကျစွာသိရှိနိုင်စေရန်၊ စကားအပြောအဆိုကွဲပြားမှုနှင့် စိတ်ဓာတ်များကို တိကျစွာသိရှိနိုင်စေရန်ဖြစ်သည်။

လိုအပ်ချက်အမျိုးမျိုးအတွက် အဆင့်မြင့်အသံလက်ထောက်ကို တီထွင်ရာတွင် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို ကူညီပေးခြင်းမှာ Shaip ဖြစ်သည် - ဆည်းကပ်သောမှတ်ချက်ဝန်ဆောင်မှုပေးသူဖြစ်သည်။ အတွေ့အကြုံရှိပြီး ခိုင်မာသော အသိပညာအခြေခံရှိသူကို ရွေးချယ်ခြင်းသည် အမြဲတမ်း ပိုကောင်းပါသည်။ Shaip သည် ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းများကို မြှင့်တင်ရန် အမျိုးမျိုးသော လုပ်ငန်းများကို ကူညီဆောင်ရွက်ပေးသည့် အတွေ့အကြုံ နှစ်ပေါင်းများစွာ ရှိသည်။ အသိဉာဏ်လက်ထောက် စွမ်းရည်များ။ သင်၏ အသံအကူစွမ်းရည်များကို မည်ကဲ့သို့ မြှင့်တင်နိုင်သည်ကို သိရှိရန် ကျွန်ုပ်တို့ထံ ဆက်သွယ်ပါ။

လူမှုဝေမျှမယ်