- Kino-convert ng mga voice assistant ng AI ang pagsasalita sa text, binibigyang kahulugan ang layunin, kumukuha ng impormasyon, at tumugon sa pamamagitan ng text-to-speech.
- Kasama sa pangunahing teknolohiya ang mga pagsasama ng ASR, NLP, RAG, at API para sa pagsasagawa ng mga gawain at mga dynamic na pag-uusap.
- Nag-aalok ang mga voice bot ng bilis, pagiging naa-access, pag-personalize, at mga hands-free na interface sa mga industriya.
- Ang mga kaso ng paggamit ay sumasaklaw sa pangangalagang pangkalusugan, pagbabangko, suporta sa customer, at retail, na nagpapahusay sa kahusayan at karanasan ng user.
Kinailangan kong baguhin ang aking ChatGPT boses sa inis na lalaking British. Natatakot ako na kung masyadong friendly ang boses ay maiinlove ako dito.
Tulad ng lalaking iyon. Sa pelikulang iyon.
Pag-usapan natin ang tungkol sa mga voice assistant.
Si Siri ang dating sa biro. Ngunit habang abala kami sa pagtatanong kay Siri kung paano itago ang isang katawan, ang voice AI ay tahimik na tumagos sa lahat ng sulok ng merkado. Noong 2025, 67% ng mga organisasyon ang itinuturing na voice AI bilang pangunahing sa kanilang negosyo .
Napagtanto ng mga organisasyong iyon na ang mga ahente ng AI ay mas mahusay sa mga kakayahan sa pagsasalita.
Oh, at ang pelikulang iyon na sinangguni ko? Hindi ganoon kalayo. Ang kamakailang pagkuha ng io ng Open AI ay inaasahan na may layuning bumuo ng isang hindi nagsasalakay, palaging may alam na voice assistant.
Alam mo, isang maliit na kaibigan sa iyong tainga sa lahat ng oras.
Kaya narito kami: Si Alexa ay mas nakikilala bilang isang produkto kaysa bilang isang pangalan ng isang tao, ang mga CEO ng mga kumpanya ng AI ay kumukuha ng mga larawan sa pakikipag-ugnayan , at dalawang-katlo ng mga negosyo ang nakapag-save-the-date na.
At kung wala ka sa ibabaw nito, ate, nasa likod ka .
Na naiintindihan. Ang teknolohiya ay misteryoso, at walang napakaraming tao na nagpapaliwanag kung paano ito gumagana . Ngunit hulaan kung sino ang may dalawang thumbs at isang graduate degree sa speech technology?
(Hindi mo nakikita pero itinaas ko ang mga hinlalaki ko.)
(...Alam mo kung sino pa ang hindi nakakakita? Mga voice assistant.)
(Umalis ako.)
Sinusulat ko ang artikulong ito upang maabutan ka nang mabilis. Pag-uusapan natin ang tungkol sa AI Voice Assistants: kung paano gumagana ang mga ito, kung ano ang magagawa mo sa kanila, at ang mga dahilan kung bakit pinipili ng maraming kumpanya na isama ang mga ito sa kanilang mga operasyon.
Ano ang AI Voice Assistant?
Ang AI voice assistant ay AI-powered software na nagpoproseso ng speech input, naiintindihan ito, nagsasagawa ng mga gawain, at nagbibigay ng mga tugon sa user. Ang mga katulong na ito ay ginagamit sa mga industriya at mga kaso ng paggamit, na nagdaragdag ng personal na ugnayan sa pamamahala ng gawain at suporta sa customer.
Paano Gumagana ang AI Voice Assistants?

Ang mga voice assistant ng AI ay isang kumplikadong orkestrasyon ng mga teknolohiya ng AI . Sa ilang segundo sa pagitan ng pagkuha ng input speech ng user at pagbuo ng tugon, maraming proseso ang na-trigger upang makapaghatid ng tuluy-tuloy na pakikipag-ugnayan.
Automatic Speech Recognition (ASR)
Ang awtomatikong pagkilala sa pagsasalita ay kung minsan ay tinatawag na speech-to-text, dahil iyon kung ano ito.
Kapag ang isang user ay nagsalita sa kanilang device– ito man ay isang telepono, katulong sa bahay, o dashboard ng kotse, ang kanilang pananalita ay na-convert sa text. Upang gawin ito, ang mga malalim na neural network ay sinanay upang mahulaan ang transkripsyon ng isang audio clip .
Pagkatapos ng pagsasanay sa 1,000s na oras ng data ng pagsasalita sa milyun-milyong iba't ibang clip na kinasasangkutan ng iba't ibang speaker, accent, at kundisyon ng ingay, ang mga modelong AI na ito ay nagiging mahusay sa pag-transcribe.
At iyan ay mahalaga– ang unang hakbang sa multi-layer system ay kailangang maging matatag.
Natural Language Processing (NLP)
Kapag na-transcribe ang speech input, nagpapatuloy ang modelo sa pagbibigay-kahulugan dito.
Ang NLP ay ang payong konsepto para sa lahat ng mga diskarteng ginamit upang i-parse ang query ng user (bilang na-transcribe na teksto) sa mga layunin at makabuluhang unit.
Pagkilala sa Layunin
Ang teksto ay hindi nakaayos, at ang gawain ng panunukso ng kahulugan ay malayo sa walang kabuluhan. Kunin ang mga sumusunod na ilang katanungan:
- "Mag-iskedyul ng isang tawag sa Aniqa para sa Martes sa 1."
- "Marunong ka bang maglaro ng Cher?"
- "Ano ang mabuti sa keso ng kambing?"
Ang isang AI assistant ay magkakaroon ng may hangganang serye ng mga layunin sa ilalim ng hood. Para sa aming bot, kasama doon ang:
- booking appointment
- naglalaro ng media
- posibleng naghahanap sa web , at
- kaswal na nag-uusap
Ang pagkilala sa layunin ay responsable para sa pag-uuri ng bawat query ng user sa isa sa mga kategoryang ito.
Kaya, alin ang nasa ilalim ng bawat isa sa ating mga halimbawa?
Ang “Mag-iskedyul ng isang tawag…” ay binigkas bilang isang kailangan. Medyo prangka. “Kaya mo ba…?” ay binigkas bilang isang tanong. Ngunit isa rin itong utos, tulad ng nakaraang query. Sa parehong mga kaso, intuitively mong nauunawaan ang nais na aksyon, ngunit ito ay hindi napakadaling gawing pormal.
“Ano ang maganda sa…?” ay simple– uri ng.
Alam natin kung anong uri ng sagot ang gusto natin: pagkain. Ngunit hindi masyadong malinaw kung saan dapat makuha ang sagot.
Dapat ba itong maghanap sa web? Kung gayon, gaano karaming mga tugon ang dapat ibigay nito? Ang unang resulta ay hindi masyadong masinsinan, ngunit ang pagbibigay ng maraming tugon ay maaaring maging sobrang kumplikado sa isang simpleng gawain.
Sa kabilang banda, marahil ay maaari lamang itong maghukay mula sa kanyang panloob na kaalaman– ngunit tayo ay nauuna sa ating sarili.
Ang takeaway ay: ang pagpili ay hindi palaging simple, at ang pagiging kumplikado ng gawaing ito ay may malaking kinalaman sa disenyo– o personalidad– ng bot tulad ng ginagawa nito sa query ng user.
Pinangalanang Entity Recognition
Higit sa at higit pa sa pag-alam kung aling gawain ang gagawin, kailangang kilalanin ng bot ang ibinigay na impormasyon.
Ang pagkilala sa pinangalanang entity ay may kinalaman sa pagkuha ng mga makabuluhang unit – o pinangalanang entity – mula sa hindi nakabalangkas na text . Halimbawa, ang pagtukoy sa mga pangalan ng mga pangalan ng mga tao, mga musical artist, o mga petsa sa query ng isang user.
Tingnan natin muli ang unang query:
- "Mag-iskedyul ng isang tawag sa Aniqa para sa Martes sa 1."
Si Aniqa ay isang tao, at ipinahiwatig mula sa query na kilala siya ng user . Iyon ay gumagawa sa kanya - sa lahat ng posibilidad - isang contact.

Sa kasong ito, ang "contact" ay paunang na-program bilang isang entity, at ang bot ay magkakaroon ng access sa mga contact ng user.
Ito ay para sa mga oras, lokasyon, at anumang iba pang makabuluhang impormasyon na maaaring itinatago sa isang query ng user.
Pagkuha ng Impormasyon
Dahil naunawaan mo na kung ano ang gusto mo, kailangang maghanap ang voice assistant ng may-katuturang impormasyon upang matulungan itong tumugon. Ang isang mahusay na bot ay nilagyan ng isang buong hanay ng mga extension upang makatulong na matugunan ang iyong mga pangangailangan.
Napag-usapan namin ang tungkol sa panloob na kaalaman kanina. Sigurado akong nabigla ka sa isang punto ng malalaking modelo ng wika' ( LLM ) at ang kanilang malawak na kaalaman. At ito ay kahanga-hanga, ngunit habang ang iyong mga query ay nagiging mas dalubhasa, ang mga bitak ay nagsisimulang magpakita.
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Ang isang mahusay na katulong ay may access sa mga panlabas na mapagkukunan ng kaalaman – hindi ito umaasa lamang sa kaalaman na nakuha nito sa panahon ng pagsasanay . Kinokondisyon ng RAG ang mga tugon ng AI sa kaalamang iyon.
Ang kaalaman, sa kasong ito, ay tumutukoy sa mga dokumento, talahanayan, larawan, o karaniwang anumang bagay na maaaring iproseso nang digital.
Naghahanap ito sa pamamagitan ng dokumentasyon, kumukuha ng mga item na pinaka- nauugnay sa query ng user at ginagamit ang mga ito upang ipaalam ang mga tugon ng modelo .
- Minsan ito ay para sa interes ng pagpapatalas ng impormasyon ng LLMs , tulad ng pagre-reference nito sa akademikong literatura kapag gumagawa ng pananaliksik.
- Sa ibang pagkakataon, ito ay tungkol sa pagbibigay ng access sa impormasyong hindi magkakaroon ng modelo , tulad ng data ng customer.
Sa alinmang kaso, mayroon itong karagdagang bentahe ng pagbanggit sa mga pinagmulan nito, na ginagawang mas maaasahan at mabe-verify ang mga tugon.
Mga API at Pagsasama
Sa parehong paraan na ang isang LLM maaaring makipag-interface sa panlabas na impormasyon, mga API at integrasyon ay nagbibigay-daan dito na makipag-interface sa mga panlabas na teknolohiya.
Gustong mag-book ng appointment sa Google Meets sa pamamagitan ng Calendly para mag-follow up sa isang HubSpot lead na nasuri gamit ang Clearbit enrichment? Maliban na lang kung ginawa mo ang kalendaryo, teknolohiya ng video conferencing, CRM, at analytics tool (na lubos na hindi marapat), kakailanganin mong 🔌magsama⚡️.
Ang mga 3rd party na tool na ito ay karaniwang may mga API na naglalantad ng mga operasyon upang maisagawa ang mga ito ng iba pang mga automated na teknolohiya– tulad ng iyong ahente.

Ginagawang mas madali ng mga pagsasama para sa isang bot na mag-interface sa teknolohiya ng 3rd party. Binuo ito sa ibabaw ng isang API, na sumasaklaw sa magulo upang maiugnay mo ang iyong ahente sa kaunting trabaho.
Pagtugon at Text-to-Speech (TTS)
Kaya, ang input ng user ay na-transcribe, ang kanilang layunin ay na-parse, ang may-katuturang impormasyon ay nakuha, at ang gawain ay naisakatuparan.
Ngayon ay oras na upang tumugon.
Sumasagot man ito sa tanong ng user o nagkukumpirma na ginawa nito ang hiniling na gawain, ang voice bot ay halos palaging nag-aalok ng tugon.
Text-to-Speech (TTS)
Katumbas at kabaligtaran ng speech recognition ang speech synthesis, o text-to-speech .
Ang mga ito ay mga modelo, na sinanay din sa mga pares ng speech-text, na kadalasang nakakondisyon sa tagapagsalita, intonasyon, at emosyon upang makapaghatid ng mala-tao na pananalita.
Isinasara ng TTS ang loop na nagsisimula at nagtatapos sa pagsasalita ng tao(-oid).
Ang Mga Benepisyo ng Mga Voice Assistant
Ang isang layer ng boses sa itaas ng functionality ng AI ay nagpapabuti sa karanasan sa buong paligid. Oo naman, ito ay naka-personalize at madaling maunawaan, ngunit mayroon din itong mga pakinabang sa bahagi ng negosyo ng mga bagay, masyadong.
Mas Mabilis ang Boses kaysa Teksto
Sa pagdami ng mga chatbot, nasanay na ang mga user sa mabilis na pagtugon. Gamit ang mga voice AI assistant, nagawa rin naming pahusayin ang oras ng pag-input.
Pinipigilan tayo ng mga ahente ng Voice AI na bumalangkas ng mga wastong pangungusap. Sa halip, maaari mong ilabas ang isang stream-of-consciousness, at ipaunawa ito sa bot.
Same goes para sa mga tugon. Ako ang unang aamin na ang pagbabasa ay maaaring maging isang drag– ngunit hindi problema kapag ang mga tugon ay isinalaysay sa iyo.
24/7 na Tugon
Isa pang uri ng bilis. Sa mga taong nagtatrabaho nang malayuan, at mga transaksyon sa negosyo na nangyayari sa iba't ibang kontinente, imposibleng isaalang-alang ang lahat ng timezone at oras ng trabaho na kakailanganin mong saklawin.
Ang mga pasalitang pakikipag-ugnayan ay dapat na available sa lahat, hindi lamang sa mga customer na nahuhulog sa ilang partikular na oras ng trabaho. At sa mga voice AI assistant, maaaring totoo iyon.
Higit pang Mga Personalized na Pakikipag-ugnayan
Ang pakikipag-usap ay higit pa sa mga salita. Ang pagkakaroon ng voice bot ay lumilikha ng mas personal na karanasan na nagbibigay ng kumpiyansa sa user. Kasama ng mga katangiang tulad ng tao ng AI chatbots , ang voice layer ay gumagawa ng mas malakas na koneksyon.
Madaling Isama
Ang katotohanan na ang mga voice assistant ay hands-free ay nangangahulugan na ang mga ito ay UI-free din. Hindi sila nangangailangan ng mga screen, o paggamit ng iyong mga mata– kaya naman sikat ang mga ito sa mga kotse.
Sa katunayan, maaari silang isama kahit saan na maaaring ikabit ang isang mikropono. Iyan ay isang napakababang bar na tawiran, hindi lamang dahil napakaliit ng mga mikropono, ngunit dahil nasaan na ang mga ito: mga computer, smartphone, at maging sa mga landline.
Pangalanan ang isa pang makabagong teknolohiya na naa-access sa pamamagitan ng mga rotary na telepono.

Mas Naa-access
Ang "hands-free" ay hindi lamang tungkol sa kaginhawahan. Para sa mga taong may magkakaibang mga pangangailangan, maaari itong maging isang pangangailangan.
Available ang mga voice assistant sa mga taong may mobility-, vision-, at literacy-diversity na maaaring nahihirapan sa mga tradisyonal na AI interface.
Gumamit ng Mga Kaso ng Voice Bots sa Mga Industriya
Kaya, ibinebenta ka sa mga voice bot. Mahusay. Ngunit paano mo ito magagamit?
Well, ang magandang balita ay halos lahat ng industriya ay maaaring mapabuti gamit ang voice AI.
Pangangalaga sa kalusugan
Ang mga pamamaraan sa pangangalagang pangkalusugan ay kilalang nakakapagod. At para sa magandang dahilan: ito ay mataas na taya ng trabaho, at dapat itong gawin nang tama. Ang puwang na ito ay humihiling para sa automation ng AI, sa kondisyon na ito ay maaasahan at epektibo.
Nakikita na namin ang mga aplikasyon ng AI sa pangangalagang pangkalusugan , at ang boses ay nagdaragdag ng maraming bagong pagkakataon upang mapabuti.
Ang isang magandang halimbawa nito ay mga medikal na questionnaire: personal na impormasyon, kasaysayan ng medikal, atbp.
Nakakapagod yang mga yan. Ngunit sila ay mahalaga.
Ang mga nadagdag sa bilis at pagiging produktibo ay nagpapagaan sa trabaho ng mga sobrang trabahong propesyonal sa pangangalagang pangkalusugan, at ang mala-tao na daloy ng pag-uusap ay nagwawasak sa monotony ng pagsagot sa tanong-pagkatapos-tanong.
Ang pagiging naa-access ay isinasaalang-alang, at ayon sa masigla, multi-layered na pipeline na tinalakay natin kanina, masisiguro kong maaasahan ang teknolohiya.
Pagbabangko
Speaking of high-stakes and tedious.
Ang mga bagay tulad ng pagsuri sa mga balanse ng account at pag-update ng impormasyon ay medyo simpleng mga transaksyon, ngunit mayroong ilang layer ng mga pananggalang upang mabawasan ang mga error at panloloko.
Ang voice agent ng NatWest ay nakikitungo sa mga regular na transaksyon, na nagpapalaya sa mga ahente ng tao na gumugol ng mas maraming oras sa mga sensitibo o kumplikadong pakikipag-ugnayan, na pinapataas ang kasiyahan ng customer ng 150% nang hindi nakompromiso ang seguridad.
Suporta sa Customer
Sa paksa ng pag-automate ng mga karaniwang tawag, ang SuperTOBI ng Vodafone, isang voice AI assistant, ay pinahusay ang kanilang net promoter score (NPS) mula 14 hanggang 64 .
Iyon ay dahil paulit-ulit ang mga pakikipag-ugnayan sa serbisyo ng custer, at pare-parehong sinasagot ang mga tanong ng mga customer, ng tao man o ng ahente. Ang diskarte na ito ay hindi nakompromiso sa mga edge case– ang mga iyon ay ipinapasa sa mga ahente ng tao.
Pagtitingi
Medyo na-miss ko ang mga araw ng pakikipag-usap sa isang tindera.
Ang problema ay, masyado silang abala upang maging pamilyar sa katalogo at mga patakaran ng tindahan, hindi pa banggitin ang oras na kinakailangan upang makitungo sa bawat indibidwal na kliyente.
Magpasok ng mga voice sales assistant tulad ng Lowe's' MyLow: isang virtual na sales associate na may impormasyon sa mga detalye ng produkto, imbentaryo, at patakaran.
LLMs ' ang pangkalahatang kaalaman ay talagang kumikinang dito: bukod sa pagbibigay ng impormasyong partikular ni Lowe, gumagamit ito ng kaalaman sa panloob na disenyo upang payuhan ang mga customer sa dekorasyon ng bahay.
Ang ilang mga customer ay naghahanap pa rin ng pakikipag-ugnayan ng tao. Sa kabutihang palad, ang MyLow ay magagamit din sa mga kasama sa pagbebenta. Maaaring kunin ng mga empleyado ang impormasyong kailangan nila mula sa MyLow at tulungan ang customer mismo.
Magsimulang Mag-alok ng Mga AI Voice Assistant
Ang mga voice AI assistant ay ang malinaw na paraan. Kahusayan at personalidad, nang walang pag-kompromiso sa sangkatauhan– ito ay panalo-panalo.
Botpress nag-aalok ng nako-customize na drag-and-drop builder, human in the loop oversight, isang host ng mga pre-build integration, at higit pa rito, isang voice wrapper na walang putol na nakaupo sa ibabaw ng iyong ahente.
Ang aming mga bot ay malinis at madaling maunawaan, ngunit hindi nangangahulugang basic.
Simulan ang pagtatayo ngayon . Ito ay libre.
Mga FAQ
Gaano katumpak ang mga voice assistant ng AI sa pag-unawa sa iba't ibang accent o kapansanan sa pagsasalita?
Ang mga voice assistant ng AI ay lalong nagiging tumpak sa iba't ibang accent, salamat sa pagsasanay sa mga global dataset, ngunit bumaba pa rin ang kanilang katumpakan para sa malalakas na regional accent, hindi pangkaraniwang pagbigkas, o mga kapansanan sa pagsasalita. Ang ilang system tulad ng Google at Microsoft ay nag-aalok ng mga modelong partikular sa accent, ngunit ang mga user na may makabuluhang hamon sa pagsasalita ay maaaring makaranas ng mas mataas na mga rate ng error at nangangailangan ng custom na pag-tune o mga espesyal na solusyon.
Maaari bang gumana nang offline ang isang voice assistant ng AI o palaging nangangailangan ito ng koneksyon sa internet?
Maaaring gumana nang offline ang isang voice assistant ng AI kung gumagamit ito ng on-device na speech recognition at mga modelo ng wika, ngunit karaniwan nitong nililimitahan ito sa mas simpleng mga gawain at walang real-time na external na access sa data. Karamihan sa mga advanced na katulong ay umaasa sa internet para sa cloud-based na pagproseso at up-to-date na pagkuha ng impormasyon.
Gaano ka-secure ang data na ibinabahagi sa mga voice assistant ng AI, lalo na para sa mga sensitibong industriya tulad ng pangangalaga sa kalusugan at pagbabangko?
Ang data na ibinahagi sa mga voice assistant ng AI sa mga sensitibong industriya tulad ng pangangalaga sa kalusugan at pagbabangko ay sinisiguro sa pamamagitan ng pag-encrypt at pagsunod sa mga regulasyon tulad ng HIPAA, GDPR, o PCI DSS. Gayunpaman, ang mga negosyo ay dapat na maingat na pumili ng mga vendor na may matatag na mga sertipikasyon sa seguridad at dapat na iwasan ang pagpapadala ng personal na nakakapagpakilalang impormasyon.
Mahal ba ang magdagdag ng voice interface sa isang umiiral nang chatbot?
Ang pagdaragdag ng voice interface sa isang umiiral nang chatbot ay maaaring mula sa medyo mura (gamit ang mga cloud API tulad ng Google Text-to-Speech o Botpress voice wrapper) sa mas magastos kung nangangailangan ito ng custom na pag-develop o pagsasama sa mga proprietary system. Maraming mga platform ang nag-aalok ngayon ng pagsasama ng boses bilang isang tampok, na binabawasan ang mga gastos sa ilang daan dollars bawat buwan para sa katamtamang paggamit, ngunit ang malalaking deployment na may mga custom na boses o mga pangangailangan sa seguridad ay maaaring umabot sa antas ng pagpepresyo ng enterprise na sampu-sampung libo dollars .
Gaano kabilis makakapag-deploy ang isang negosyo ng AI voice assistant mula sa simula?
Ang isang negosyo ay maaaring mag-deploy ng pangunahing AI voice assistant sa loob lang ng ilang oras gamit ang mga platform na walang code o mga pre-built na template, lalo na para sa mga simpleng gawain tulad ng mga FAQ o pagruruta ng mga tawag. Ang mga mas kumplikadong voice assistant na sumasama sa mga backend system at sumusuporta sa natural na pag-uusap ay karaniwang tumatagal ng ilang linggo hanggang buwan para sa pag-unlad.