智能語音呆板人零碎天天可被動外呼800-1000通德律風德律風呆板人模板，是正常人工的6-8倍。AI的加持可能完成真人語音對話，可能及時回聲、響應突發詢問德律風呆板人模板；以致反對打斷呼入轉人工德律風呆板人模板：仿照真人任務場景，感情典范化、話術典范化，可分解不同標的目的客戶群，制定多種語音話術模板；同時提供精準年夜數據，通話數據正確到秒，完成對話關鍵詞智能提取，全程錄音，年夜數據便簽智能分類，被動性別辨認等。

智能語音呆板人核心技術分解

首要運用德律風呆板人模板了語音辨認、人造語音措置、語音歸并、呆板進修這四種核心技術，從而構建了一位可能被客戶供認、公司安心的“懂營業、全套路、能分解、會進修”的美滿員工，完成了電銷客服專家的AI化。

語音辨認首要是存眷被動且準確地轉錄人類語音的AI技術，它與圖像辨認技術、呆板進修技術是人工智能領域三年夜核心技術?；櫟恼Z音辨認技術首要措置不同口音、背景噪聲、辨別同音異形/異義詞，同時還需要具備跟上失常語速的任務速度。語音辨認就好比“呆板的聽覺零碎”，經由過程辨認和大白，把語音旌旗燈號變動為相應的文本或命令。這外面最關鍵的技術是呆板的辨認準確率，此刻的辨認率在工程環境下已底子達到90%以上，在生活職場要害下，支流ASR服務商能達到80%閣下的辨認率。國際頂尖科研機構及企業，達到深度合作，基于十年通信語料素材，同共研制打磨語音辨認核心引擎。

人造語音措置運用面前有年夜量的基礎任務和呆板進修模型。利用NLP，咱們可能讓呆板來履行被動摘錄，翻譯，聯系關系提取，情感分解，話題聯系等任務，像人一樣措置龐雜的文本。此刻針對金融、教育與房產領域，停止了針對性的NLP語音練習優化，以保證在三個電銷外呼行業，具備更高的NLP數據措置才干。

語音歸并即是將文字信息轉化為聲音信息，給呆板配上“人聲”。出色的TTS需要年夜量的語料庫，成熟的、可商用的TTS的歸并音，在音色、人造度等方面的暗示均可能湊近人聲。此刻，行業內根據人聲定制的TTS，需錄制原聲1000小時，費用達40萬元。而且成效還與正常人聲在語音語調等音色方面，仍有很年夜差距。在反對TTS的基礎上，著重反對真人灌音反對，以及高效的在線灌音更新方式，以最年夜化的汲引人機交互時的擬真度。

呆板進修指的是策畫機零碎毋庸按照顯式的順序指令，而只依靠數據來汲引自身功用的才干。此中心在于，呆板進修是從數據中被動發現方式，方式一旦被發現便可用于預測。好比，給予呆板進修系統一個對于生意工夫、商家、地點、代價及生意是否公道等諾言卡生意信息的數據庫，零碎就會進修到可用來預測諾言卡欺詐的方式。措置的生意數據越多，預測就會越準確，呆板也就會“更伶俐”。

【龍騁AI智能語音】