智能語音機器人系統每天可主動外呼800-1000通電話，是正凡人工微奇智能電話機器人的6-8倍。AI的加持能夠實現真人語音對話，能夠實時反響、呼應突發訊問微奇智能電話機器人；乃至支持打斷呼入轉人工微奇智能電話機器人：模仿真人工作場景，情感模范化、話術模范化，可剖析差別方向客戶群，訂定多種語音話術模板微奇智能電話機器人；同時提供精準大數據，通話數據準確到秒，實現對話要害詞智能提取，全程灌音，大數據便簽智能分類，主動性別識別等。

智能語音機器人中心技能剖析

主要使用了語音識別、天然語音處置、語音合并、機器學習這四種中心技能，從而構建了一位能夠被客戶承認、公司放心的“懂業務、全套路、能剖析、會學習”的完滿員工，實現了電銷客服專家的AI化。

語音識別主要是關注主動且精確地轉錄人類語音的AI技能，它與圖像識別技能、機器學習技能是人工智能范疇三大中心技能?；櫟恼Z音識別技能主要處置差別口音、靠山噪聲、區分同音異形/異義詞，同時還需求具有跟上正常語速的工作速率。語音識別就比如“機器的聽覺系統”，通過識別和明白，把語音信號變化為相應的文本或下令。這里面最要害的技能是機器的識別精確率，現在的識別率在工程情況下已根本到達90%以上，在生存職場關鍵下，主流ASR效勞商能到達80%左右的識別率。國內頂尖科研機構及企業，到達深度協作，基于十年通訊語料素材，同共研制打磨語音識別中心引擎。

天然語音處置使用背后有大量的根底義務和機器學習模子。哄騙NLP，微奇智能電話機器人我們能夠讓機器來實行主動摘錄，翻譯，關聯提取，情緒剖析，話題分割等義務，像人一樣處置紛亂的文本?，F在針對金融、教誨與房產范疇，進行了針對性的NLP語音訓練優化，以保障在三個電銷外呼行業，具有更高的NLP數據處置才能。

語音合并便是將筆墨信息轉化為聲響信息，給機器配上“人聲”。精彩的TTS需求大量的語料庫，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夠靠近人聲。現在，行業內依據人聲定制的TTS，需錄制原聲1000小時，用度達40萬元。并且結果還與正凡人聲在語音語調等音色方面，仍有很大差距。在支持TTS的根底上，偏重支持真人錄音支持，以及高效的在線錄音更新形式，以最大化的提拔人機交互時的擬真度。

機器學習指的是盤算機系統無須依照顯式的程序指令，而只依托數據來提拔本身功能的才能。其中心在于，機器學習是從數據中主動發明形式，形式一旦被發明便可用于預測。比如，賜與機器學習系一致個關于買賣時間、商家、所在、價錢及買賣能否合理等信譽卡買賣信息的數據庫，系統就會學習到可用來預測信譽卡敲詐的形式。處置的買賣數據越多，預測就會越精確，機器也就會“更智慧”。

【龍騁AI智能語音】