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語音機(jī)器人（語音機(jī)器人對話軟件下載）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-12 01:14:58 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 124 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于語音機(jī)器人的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、語音機(jī)器人有哪些優(yōu)勢
2、智能語音機(jī)器人方便嗎？
3、智能語音機(jī)器人應(yīng)用實(shí)踐思考
4、智能語音機(jī)器人有什么功能

語音機(jī)器人（語音機(jī)器人對話軟件下載）

一、語音機(jī)器人有哪些優(yōu)勢

智能語音機(jī)器人的出現(xiàn)，解決了這樣的問題。它可以自動(dòng)外呼，高并發(fā)，效率更高，每天可完成相對電銷人員5-10倍的工作量。另外，智能語音機(jī)器人采用真人式語音通話，只需將話術(shù)通過后臺傳到系統(tǒng)里即可，操作方便。這樣不僅提高了與客戶對話的真實(shí)性，還可以提高工作效率，讓給銷售人員能全身心地對意向客戶進(jìn)行跟蹤。

智能語音機(jī)器人不僅大大縮短了通話過程的時(shí)間，還通過毫秒級響應(yīng)時(shí)間的人機(jī)智能融合，極速處理客戶需求，優(yōu)于同類機(jī)器人1-2倍，讓工作效率超乎想象。同時(shí)，智能語音機(jī)器人可以7*24小時(shí)全方位與客戶溝通，經(jīng)過多輪交互，意圖識別準(zhǔn)確率高達(dá)90%，讓銷售人員可以根據(jù)客戶真實(shí)需求更快、更準(zhǔn)確地實(shí)施營銷方案，提升成單率。

二、智能語音機(jī)器人方便嗎？

使用非常方便，用了智能語音機(jī)器人后就不用在每天重復(fù)繁瑣的打電話了，人工只需要后期跟進(jìn)機(jī)器人篩選出來的意向客戶就行，很大程度上提高了工作效率。

三、智能語音機(jī)器人應(yīng)用實(shí)踐思考

智能語音機(jī)器人呼叫流程的交互時(shí)序流程（以呼入為例），如圖2所示，主要流程為：

1.客戶撥打電話給智能語音機(jī)器人。

2.智能語音機(jī)器人接聽電話后，呼叫中心平臺調(diào)用業(yè)務(wù)流程管理接口，啟動(dòng)并初始化對話流程狀態(tài)圖。

10.根據(jù)配置好的業(yè)務(wù)流程狀態(tài)圖，重復(fù)6-9步驟，直至呼叫對話流程結(jié)束。

11.業(yè)務(wù)對話流程結(jié)束后，呼叫中心通知ASR服務(wù)結(jié)束當(dāng)前的語音轉(zhuǎn)寫時(shí)間請求。最終通知業(yè)務(wù)流程對話管理模塊掛機(jī)操作，并向呼叫管理平臺上報(bào)呼叫結(jié)果。

1.語音識別ASR

語音識別能夠?qū)⒂脩舻恼Z音轉(zhuǎn)換成文字。針對語音識別應(yīng)用中面臨的方言口音、背景噪聲等問題，在實(shí)際業(yè)務(wù)系統(tǒng)中所收集的涵蓋不同方言和不同類型背景噪聲的海量語音數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過先進(jìn)的區(qū)分訓(xùn)練方法進(jìn)行語音建模，能夠使語音識別在復(fù)雜應(yīng)用場景下均有良好的效果表現(xiàn)。

模型優(yōu)化包括聲學(xué)模型優(yōu)化和語言模型優(yōu)化。由于聲學(xué)模型訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)（客戶的標(biāo)注數(shù)據(jù)不足以訓(xùn)練聲學(xué)模型），并且同時(shí)需要音頻及對應(yīng)的標(biāo)注文本，聲學(xué)訓(xùn)練又是一個(gè)高計(jì)算的任務(wù)，需要多臺高性能服務(wù)器及GPU構(gòu)成的硬件系統(tǒng)，所以給客戶做聲學(xué)優(yōu)化不可行。語言模型優(yōu)化相對聲學(xué)模型優(yōu)化，其生成模型方式及硬件要求，可在利用客戶標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行，以下是語言模型優(yōu)化的流程：

語言模型優(yōu)化主要分為需求評估、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、測試評估、迭代優(yōu)化五個(gè)部分，其中標(biāo)綠框表示不一定能做（有時(shí)候拿不到客戶的樣本數(shù)據(jù)），標(biāo)藍(lán)框表示第一次優(yōu)化工作需要做的。

2.前端語音處理

前端語音處理，利用信號處理的方法對說話人的語音進(jìn)行檢測、降噪等預(yù)處理，以便得到最適合識別引擎處理的語音，其主要功能包括端點(diǎn)檢測VAD、流式語音智能斷句和噪音消除。

語音端點(diǎn)檢測是對輸入的音頻流進(jìn)行分析，確定客戶說話的起點(diǎn)和終止點(diǎn)的處理過程。一旦檢測到客戶開始說話，語音開始流向識別引擎，直到檢測到客戶說話結(jié)束。這種方式能夠使得識別引擎在客戶說話的同時(shí)開始進(jìn)行識別處理，做到最大限度的即時(shí)處理。

n 端點(diǎn)檢測過程：

n 端點(diǎn)檢測目的：

隨著語音識別應(yīng)用的發(fā)展，越來越多的系統(tǒng)將打斷功能作為一種方便有效的應(yīng)用模式。而打斷功能又直接依賴端點(diǎn)檢測。端點(diǎn)檢測對打斷功能的影響發(fā)生在判斷語音/非語音的過程出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)。表現(xiàn)在過于敏感的端點(diǎn)檢測產(chǎn)生的語音信號的誤警將產(chǎn)生錯(cuò)誤的打斷。例如，提示音被很強(qiáng)的背景噪音或其它人的講話打斷，是因?yàn)槎它c(diǎn)檢測錯(cuò)誤的將這些信號作為有效語音信號造成的。反之，如果端點(diǎn)檢測漏過了事實(shí)上的語音部分，而沒有檢測到語音。系統(tǒng)會表現(xiàn)出沒有反應(yīng)，在用戶講話時(shí)還在播放提示音。端點(diǎn)檢測對識別系統(tǒng)的識別效果影響也很大。語音信號的起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)判斷有誤，有可能影響整個(gè)信號的完整性，在語句的開頭或結(jié)尾漏掉一些有用的數(shù)據(jù)。當(dāng)這種情況發(fā)生時(shí)，很可能對識別的準(zhǔn)確度有特別大影響。不完全的信息會使識別率降低。

n 商用端點(diǎn)檢測應(yīng)具備的特性：

基于可靠的端點(diǎn)檢測技術(shù)和智能反饋，智能打斷功能不僅應(yīng)該在一般的環(huán)境下工作出色，而且能有效的拒絕環(huán)境噪聲，非語音的高強(qiáng)噪聲(呼吸，關(guān)門等) 環(huán)境中其它人的聲音。

流式語音智能斷句

現(xiàn)有的語音處理方案是先用語音活動(dòng)檢測模塊對語音進(jìn)行斷句，再將斷開的語音進(jìn)行自動(dòng)語音識別。但是，在電話語音交互場景中，VAD面臨著兩個(gè)難題：

漏檢反應(yīng)的是原本是語音但是沒有檢測出來，而虛檢率反應(yīng)的是不是語音信號而被檢測成語音信號的概率。相對而言漏檢是不可接受的，而虛檢可以通過后端的ASR和NLP算法進(jìn)一步過濾，但是虛檢會帶來系統(tǒng)資源利用率上升，以及造成響應(yīng)不及時(shí)。

流式語音智能斷句模塊是主要由語音識別模塊、信息流聚合模塊、動(dòng)態(tài)窗口設(shè)定模塊、斷句識別模塊構(gòu)成。其中，語音識別模塊用于接收并識別語音實(shí)時(shí)流，并按照指定的頻率輸出帶有時(shí)序的語音識別結(jié)果；信息流聚合模塊用于對帶有時(shí)序的語音識別結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化處理，并整合經(jīng)過優(yōu)化處理后的帶有時(shí)序的語音識別結(jié)果，以形成語音識別結(jié)果序列；動(dòng)態(tài)窗口設(shè)定模塊用于從語音識別結(jié)果序列中選擇指定范圍的文本，進(jìn)而將指定范圍的文本用于斷句分析；斷句識別模塊用于分析指定范圍的文本的語義，并根據(jù)語義確定是否進(jìn)行斷句。

參考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/86627941

四、智能語音機(jī)器人有什么功能

智能語音機(jī)器人基于語音識別、現(xiàn)代通訊等成熟技術(shù)應(yīng)用于話務(wù)及客服的系統(tǒng)。廣泛應(yīng)用于電銷、會員喚醒、回訪等領(lǐng)域。具體您可咨詢下語音機(jī)器人廠商，比如容聯(lián)、七陌等。

智能語音機(jī)器人的主要功能都集中于話術(shù)上，其語氣仍然與人類無異。但沒有任何情感，客戶即便大罵、大吼，它也不會感到任何不適。依舊能夠完美地完成任務(wù)。同時(shí)，若是其系統(tǒng)較為成熟，便意味著人工智能所學(xué)的知識增加。

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