智能语音机器人中心技能剖析
主要使用了语音识别、天然语音处置、语音合并、机器学习这四种中心技能，从而构建了一位能够被客户承认、公司放心的“懂业务、全套路、能剖析、会学习”的完满员工，实现了电销&客服专家的AI化。
语音识别主要是关注主动且精确地转录人类语音的AI技能，它与图像识别技能、机器学习技能是人工智能范畴三大中心技能。基顾的语音识别技能主要处置差别口音、靠山噪声、区分同音异形/异义词，同时还需求具有跟上正常语速的工作速率。语音识别就比如“机器的听觉系统”，通过识别和明白，把语音信号变化为相应的文本或下令。这里面最要害的技能是机器的识别精确率，现在的识别率在工程情况下已根本到达90%以上，在生存职场关键下，主流ASR效劳商能到达80%左右的识别率。国内顶尖科研机构及企业，到达深度协作，基于十年通讯语料素材，同共研制打磨语音识别中心引擎。
天然语音处置使用背后有大量的根底义务和机器学习模子。哄骗NLP，我们能够让机器来实行主动摘录，翻译，关联提取，情绪剖析，话题分割等义务，像人一样处置纷乱的文本。现在针对金融、教诲与房产范畴，进行了针对性的NLP语音训练优化，以保障在三个电销外呼行业，具有更高的NLP数据处置才能。
语音合并便是将笔墨信息转化为声响信息，给机器配上“人声”。精彩的TTS需求大量的语料库，成熟的、可商用的TTS的合并音，在音色、天然度等方面的表示均能够靠近人声。现在，行业内依据人声定制的TTS，需录制原声1000小时，用度达40万元。并且结果还与正凡人声在语音语调等音色方面，仍有很大差距。在支持TTS的根底上，偏重支持真人录音支持，以及高效的在线录音更新形式，以最大化的提拔人机交互时的拟真度。
机器学习指的是盘算机系统无须依照显式的程序指令，而只依托数据来提拔本身功能的才能。其中心在于，机器学习是从数据中主动发明形式，形式一旦被发明便可用于预测。比如，赐与机器学习系一致个关于买卖时间、商家、所在、价钱及买卖能否合理等信誉卡买卖信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信誉卡敲诈的形式。处置的买卖数据越多，预测就会越精确，机器也就会“更智慧”。
