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AI質檢系統，使用人工智能技術對語音進行質檢，重復繁瑣的事情由系統來完成，可以釋放大量人力，還能大幅提高了質檢效率。AI質檢，檢測標準可量化統一，完全不受人為主觀因素的影響，且抽樣檢測比例可自主設定，隨著技術的發展進步，得到越來越廣泛的應用。

這里，針對AI質檢系統的組成做個大概介紹。
毫無疑問，AI質檢系統，最基礎的部分，就是AI部分。
AI質檢的核心技術ASR語音識別技術，將語音轉化為文本，再基于文本進行質檢判斷。
不同地域方言，不同的語種，不同的行業，不同的環境，甚至說話的語氣變化，都對語音識別結果有影響；另外，人們之間的交流，離不開上下文及交流背景，截取只言片語進行識別轉換極其容易出現大幅偏差，所以，準確度要求較高的語音識別領域需要加入機器語義理解NLP技術。
正是因為語音識別需要考慮的情況非常之多，語音識別技術也需要收集各種語音素材進行訓練完善，就出現了通用語音識別庫、方言庫、地址庫、行業庫等各種針對性識別庫。
由于語音識別需要強大的算力，特別是需要同時處理大量語音時，由于單臺服務器能夠提供的算力相當有限，此時就需要多臺服務器的算力來堆疊，如何將多臺服務器的算力進行合理調度使用，就必須引入服務器集群技術。
由上可以看出，語音識別技術作為基礎技術，技術含量高，不僅前期投入較大，還需要后期持續進行訓練完善，一般來說，AI部分也是AI質檢系統里最主要的成本。
當場景較為簡單時，AI部分的成本也可以大幅降低。比如，基于關鍵詞的線路質檢，對準確度要求沒有那么嚴苛，且實時性要求不高，檢測到關鍵詞并觸發處理動作即可。
除AI部分之外，AI質檢系統還包括配置管理、語料輸入、網絡傳輸、存儲管理、識別結果判斷處理、結果輸出&通知、認證計費、統計報表等部分。
語料輸入，主要是將各種不同的語音素材（一般是錄音文件）統一處理為AI可以處理的統一格式；網絡傳輸部分，主要完成將各種待質檢系統的錄音通過網絡傳輸到質檢系統。
一般的，除系統部署成本外，在日常經營中，在系統上還需要支出的經營成本，主要包括服務器費用、寬帶費用、存儲費用。
隨著技術的發展，AI質檢系統的在成本逐漸降低之外，功能也越來越完善，甚至可以協助人工完成填表、情緒偵測、數據抽取、提取關鍵信息、業務分析等，質檢系統的組成顯然不會一成不變，也會適應行業及業務的發展進行相應的演進變化。

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AI質檢系統的組成