原創
2024/02/27 16:19:04
來源：天潤融通
1676
本文摘要
ai智能語音交互系統，是一款專業的、可應用于企業呼叫中心數字化轉型的語音交互系統，將聲音信號轉化成系統可識別的文字，實現人機對話。運用語音識別、語音合成、聲紋識別等技術，將語音轉換為文本，再將文本轉換成響聲、視頻、歸類鑒別、人機互換。目前，這些系統常用于銀行、電信、保險等領域。
ai智能語音交互系統，是一款專業的、可應用于企業呼叫中心數字化轉型的語音交互系統，將聲音信號轉化成系統可識別的文字，實現人機對話。
運用語音識別、語音合成、聲紋識別等技術，將語音轉換為文本，再將文本轉換成響聲、視頻、歸類鑒別、人機互換。目前，這些系統常用于銀行、電信、保險等領域。
AI智能語音交互系統的關鍵作用是：文本轉寫、語音識別、自然語言理解、多次對話、情感分析等業務。
文本轉寫
文本轉寫，主要針對企業內部人員或外部人員，可對不同語種進行實時轉寫。例如：當有新的政策或文件下發時，我們可以第一時間將文件下發到對應人員的手機上。這樣就可以實現即時通知到人。
客戶給予的語音信息能夠變換，轉換后的文本信息可以為我們提供更好的服務項目，也可以給出語音識別結果，自動轉化成文本并上傳。
語音識別
語音識別是指將人類的語音信號轉換成計算機可處理的數字信號，然后將處理后的數字信號轉換成計算機能夠理解的文本信息。目前語音識別技術主要有端到端、混合、單端等三種方式。
1.端到端：采用傳統的基于聲學模型和基于統計模型的識別技術;
2.混合：采用混合模型技術;
3.單端：采用單階段識別技術。
自然語言理解
自然語言理解要在語音識別和語音合成以后， AI智能語音交互系統客戶的問題進行認知回復。比如，當客戶問：“我需要購買外賣”時，系統會根據客戶的描寫進行內容認知回應。
在自然語言理解中，有兩個關鍵技術：一個是聲學模型，另一個是語言模型。聲學模型負責識別用戶的發音特征，語言模型則負責識別用戶的自然語言表達。
聲學模型主要通過詞嵌入、詞匹配、詞向量、句向量等技術進行訓練。然后將訓練好的聲學模型和語言模型結合起來，實現自然語言理解。
ai智能語音交互系統會根據用戶的指令進行回答，但在回答過程中，會結合上下文對用戶的提問進行分析。
多輪對話
在多輪對話中，通常會出現兩種情況，一是對話過程中出現了錯誤，或者對話內容沒有被用戶理解，二是對話中有一方沒有反應過來，會導致對話出現問題。為了解決這些問題， ai智能語音交互系統采用多輪對話技術。
多輪對話系統由多個功能模塊組成，包括：知識庫、對話管理、用戶管理、角色管理、消息管理、會話檢測等。通過多個功能模塊的聯動，實現人機對話的交互，也支持在 AI機器人上進行二次開發。
ai智能語音交互系統應用于客服領域優勢
提高效率：快速處理和響應客戶語音請求，自動識別語音內容，提高電話客服處理效率。相比傳統人工客服，它可以同時處理多個電話請求，提高整體服務效率。
提升溝通體驗：自然語言處理技術理解和分析客戶的語音內容，快速給出回應和建議。縮短咨詢等待時間，多語種服務，滿足出海企業不同語言需求，進一步提升了溝通體驗。
降低成本：降低企業的客服成本。減少人工客服數量，降低人力成本，提供24小時不間斷的服務，提高服務時間和效率，減少企業運營成本。
優化資源配置：自動分析和處理大量的客戶數據和反饋信息，幫助企業了解市場需求和行為，為企業的市場和產品開發提供數據支持。通過分析這些數據，企業可以更好地了解客戶的需求和偏好，優化產品和服務的設計和資源配置，提高企業的競爭力和市場占有率。
增強客戶黏性：記錄和存儲客戶的語音請求和反饋信息，幫助企業更好地了解客戶需求和歷史服務記錄。通過這些信息，企業可以為客戶提供更加個性化的服務和關懷，增強客戶黏性。通過主動提醒和關懷等方式，促進企業與客戶之間的長期合作和發展。
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