許多公司都在使用人工智慧 (AI) 打造音訊功能供其客戶使用，像是提供客戶服務的語音助理、語音指令功能、語音無障礙輔助選項，以及先進的對話式 AI 體驗等，希望透過這些服務滿足日漸升高的客戶期望。AI 也可以用來改善效率。AI 語音助理可以處理簡單的問題或客戶互動，進而減少所需的人力和/或讓員工可以專注在更複雜的工作上。AI 音訊措施絕不是什麼可有可無的事情。隨著語音介面逐漸成為客戶與 AI 互動的主要方式，組織的系統也必須要能在不同的實際環境、語言和使用者族群間展現一致的表現。因此這些系統也會是在今日市場中保持競爭力的關鍵要素。

不過，這些措施所費不貲。組織可能得要在沒有什麼內部專業能力或語音 AI 服務的情況下，從無到有地展開這類措施。但若要確保以語音為主的 AI 措施能展現可觀的業務價值，就得要正確地執行這些措施。歡迎繼續閱讀，了解 AI 音訊資料服務正如何協助組織確保其音訊 AI 措施能在任何環境與使用案例下，為客戶提供優異的表現。

AI 音訊資料服務的好處 #1：打造更真實的語音

AI 語音助理、虛擬助理以及無障礙輔助功能的語音如果聽起來像機器人般生硬拙劣，或甚至是令人難以理解的話，往往也發揮不了什麼作用。若想訓練出高效的語音 AI 系統，就得要收集與註解大量高品質的音訊資料，而 AI 音訊資料服務便能協助公司企業執行這個高難度的作業。AI 語音資料服務供應商 (例如 Lionbridge) 能運用全球資料提供人才網與可彈性拓展規模的平台，迅速地收集、註解與驗證高品質的語音資料，讓組織得以加快 AI 開發、部署及價值實現的速度。我們也深知要開發出能在多樣的講者、語言和環境下展現可靠效能的語音 AI 系統，牽涉的事物非常之複雜。AI 音訊資料服務可協助 AI 系統在涉及以下事項的情境中，展現可靠的效能：

• 背景噪音
• 口音
• 情緒
• 脈絡
• 意圖
• 音量變化
• 聲調變化

我們的 AI 資料服務專家曾處理過數以百計的 AI 語音專案。在以下這個案例中，我們便透過 AI 語音訓練解決方案，協助某家公司建置了效果卓越、ROI 表現良好的語音措施。

AI 音訊資料服務的好處 #2：打造成效良好的多語言語音服務/功能

向新市場進軍時，組織經常會仰賴 AI 語音功能來提供本地化、感覺自然的客戶體驗。但訓練 AI 語音助理來服務使用新語言的客戶通常是非常複雜的工作，尤其是目標語言是比較少見或原住民語言的話。除了每個語言都有數量龐大的資料需要處理這個典型的挑戰之外，這些專案還需要以深厚語言和文化知識為後盾的 AI 資料解決方案。AI 音訊資料服務可以收集與註解多語言語音資料，好讓 AI 模型能夠理解：

• 口音
• 方言
• 俚語
• 文化規範
• 脈絡

與 AI 及語言解決方案整合商 (例如 Lionbridge) 合作，會有助確保您的語音功能可以敏捷熟練地為客戶、病人等對象提供支援服務，不會因對方所說的語言 (以及口音) 而受限制。Lionbridge 的 AI 音訊資料服務便已輔助許多類似措施的執行，以下的個案研究便是其中一個例子。

AI 音訊資料服務的好處 #3：擴增無障礙輔助可及性

許多公司和組織都想確保能為非母語或身心障礙的客戶，提供無障礙輔助使用的選項。或者，他們必須遵循相關法規要求，或單純希望能進一步提高包容性。想要順利地提供例如以下的功能，就必須以完善且高品質的資料集來訓練語音辨識與對話式 AI 系統：

• 語音轉文字聽寫
• 即時輔助字幕
• 為視障或視力不良的使用者提供語音描述
• 更廣泛的語言協助

同樣地，正如前述其他專案所強調，這些措施一般而言需要能快速取得大量的資料集。特別是在這些案例中，效果會是最好的會是人類資料，而非合成資料。合成資料雖然有助加快開發的速度，但若要掌握真實世界對話的變化性跟細微差異，人類生成的資料還是最為重要。想要滿足這些要求，往往得要交由經驗豐富的 AI 音訊資料服務供應商處理。

另一個重要考量，是這些資料是否真的能訓練機器處理人類在實際環境與對話中的複雜性。這些資料必須要能反映以下情況：

• 背景噪音
• 多個講者
• 帶有情緒的說話
• 說話障礙或差異
• 地方和區域性的口音
• 業界專有術語

收集這類資料可確保以正確、及時的無障礙輔助功能，為參加者提供完善的支援服務。如果沒有充足地訓練與評估 AI 系統，結果可能令人大失所望，甚至會比病人、客戶等對象沒有任何無障礙輔助使用功能可用時還糟 (任何人只要看過字幕翻譯極差的電影應該都能理解這種效果)。AI 代理的訓練不到位，也可能會危害到法規遵循，進而遭致罰款、法律訴訟、聲譽受損或更糟的後果。因此，選擇經驗豐富且專業的 AI 音訊資料服務供應商，是這類專案能否獲致成功的關鍵要素。

AI 音訊資料服務的好處 #4：排除偏見

負責任的 AI 是企業界的熱門議題，它不是種可有可無的態度，而是很有益處的做法。許多年輕一點的客戶族群，都很重視公司企業是否能以明顯符合倫理的方式經營。此外，製作執行上不含偏見的 AI 代理，亦可確保客戶/病人/參加者能享有正面的體驗。最後一點，排除有偏見的 AI 代理，會有助公司避免發生嚴重損害其聲譽的事件。如果 AI 音訊功能執行時會有種族歧視、厭女、身心障礙歧視等問題，絕對會惹惱客戶並 (在線上、現場等更多情況下) 招致惡評。要減少 AI 系統中的偏見，就必須準備多元又具代表性的資料集，而且要能涵蓋諸多不同講者、語言、文化與實際情境。因此組織在挑選 AI 音訊資料服務供應商時，應該要選擇能提供組成多元的資料提供人員人力網、同時又具有嚴格品質管理流程的供應商，進而減少偏見並改善模型成效。