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如何提升語音交互機器人的交互能力

在人工智能迅速發展的當今社會，人們的生活也在不斷被人工智能所改變，其中有一種機器人叫做語音交互機器人。說到語音機器人大家馬上想到的可能就是我們打客服電話轉接人工座席前的那個智能語音菜單，但是很多人卻不知道自己有時會接到的一些銷售或者調研回訪類的電話，跟自己說話的那個甜美聲音居然也是個AI機器人，神奇吧！

可是如何能把一個語音機器人做得如此擬人，作為一個做了兩年outbound智能語音的新人團隊，想在這里把我們團隊這兩年中摸索出來的一些經驗做些分享，希望能對同樣也在智能語音道路上不斷探索的你有所幫助。

1
智能語音的豐富性

首先作為語音交互機器人，它需要針對不同的客群和渠道，比如新客戶還是老客戶，主要是男性群體還是女性群體等等，渠道主要是來自微博、微信、小程序還是APP等等，從而實現精細化客群對話運營。
然后針對不同的業務模型，需要匹配不同的樣本數據場景，比如有的模型更適應小樣本數據場景，有的模型則更適應大的樣本數據場景。
最后機器人一定要適應場景的匹配，比如多輪就更適合outbound場景，圖譜則更適合文本機器人，而文本機器人基本上都是inbound場景。
所以在做智能語音前你一定要明確你的客群渠道、模型大小和場景類型，從而才能找到與之相匹配的交互機器人。當然作為一個outbound語音團隊，后面同大家分享的主要也會是從outbound的一個角度來說。

2
流程跳轉的靈活性

在人與人交流的時候，大家可能都會遇到一種情況——正在聊一件事，突然想到了另外一件事，話題馬上就會被扯開。語音交互機器人同用戶的交互也是一樣，如果不能靈活應對用戶突如其來的各種“意外”，那語音交互機器人的交互能力永遠只能停留在初級階段。
如何讓機器人在交互中變得更加靈活呢？
首先，在設計流程前期需要把用戶所有可能會提到的問題進行收集整理，然后進行分類，哪些意圖是只屬于這句機器人話術下才會出現的意圖，那就將這類意圖對應的話術配置在這句機器人話術下面去進行響應就可以了。哪些意圖是屬于公共意圖，就是無論在哪句機器人話術下客戶都有可能出現這樣的問題，那這類意圖可放入到全局的子流程中，從主流程的任意機器人話術節點都可以跳轉觸發該意圖對應的機器人話術。
當然更加智能的機器人還可以實時通過客戶畫像標簽進行不同的對話，比如說對客戶前幾輪的一些問答進行畫像，從中分析出客戶的實際需求，更加智能的跳轉到更符合客戶需求的交互路徑中去，從而實現交互跳轉的靈活性。

3
話術應答的多樣性

相信大家都有這種經歷——接起電話聽到對方說話是一個字一個字往外蹦的時候，我們便知道對方一定是機器人，有時甚至都沒聽清對方說的是什么就會直接選擇掛斷電話。作為語音機器人的訓練團隊，想必如何留住用戶聽完開場白，是個首要解決的問題，如何做到語音播報的擬人化，這時我們可以選擇聲音和業務相匹配的專業錄音師，來進行自主錄音，讓每句機器人話術播報起來都更流暢而富有情感，把用戶留下來后如何讓用戶在之后的交互中察覺不出這是位機器人呢?那就需要在技術上做到可打斷，而話術上要做到多樣性。

同真人交流時，往往當對方聽不懂我說的這句話時，我們會選擇換一種表達方式，在機器人上如何高效且有邏輯的編寫話術1、話術2、話術3等就顯得尤為重要了。
當語音機器人能夠實現這種流暢的一問一答交互方式后，用戶卻始終無法根據自身的需求隨時對機器人進行打斷，必須要求用戶聽完機器人的語音輸出，這時也會大大降低用戶的體驗感。而打斷技術在語音交互中一直也是一個難點，它需要另一個檢測設備，對收錄到的語音進行判別，判別是用戶聲音還是周圍的雜音，判別用戶是有問題需要表達還是只是在做無意圖的響應，從而才能及時暫停語音播報，給出正確的響應。當這三點都能做到近乎完美時，那機器人的應答能力也能達到一個質的飛躍，我想這應該也是當前行業中一個急需突破解決的問題。

4
意圖識別的準確性

有了靈活的交互和多樣的應答話術，卻無法準確識別到用戶的意圖，對于一個優秀的機器人來說自然是不行的。如何提升機器人的意圖識別能力，自然少不了大量的語料訓練，如果每天通過人工來進行大量的語料收集、清洗及標注，這將是一個相當耗費人力且繁瑣的工作。
但是如果將大部分工作交給機器人自己完成的話，一切就會變得容易很多，首先在每天外呼結束后，讓機器人對當天所有語料進行自我驗證，只將有問題的語料篩選出來，由人工進行ASR及NLP的清洗及重新標注，最后回流給機器人重新進行ASR優化、語料質檢及訓練發布，從而使機器人的意圖識別準確性得到不斷的提升。
這兩年中為了不斷提升語音機器人的交互能力，同仁們都付出了很多的努力，同時也克服了很多的困難，但是當我們看到自家AI機器人從“小baby”飛速成長為一個“大人”的時候，不斷收獲到來自行業和周邊的肯定的時候，一切付出瞬間也都覺得值了。希望同樣在智能語音交互領域辛勤耕耘的你，也能收獲到一份屬于您的價值和成就感。

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