語音識別技術就是讓機器通過識別和理解過程，把語音信號轉變為相應的文本或命令的技術。語音識別涉及的領域包括：數字信號處理、聲學、語音學、計算機科學、心理學、人工智能等，是一門涵蓋多個學科領域的交叉科學技術。語音識別的技術原理是模式識別，其一般過程可以總結為：預處理---特征提取---基于語音模型庫下的模式匹配---基于語言模型庫下的語言處理---完成識別。

現在的智能電銷機器人大多已經具備了語音撥號、語音記事本、語音遙控器等功能，人們可以通過語音識別對話系統查詢相關信息，并且取得了很好的成果。全自動電話語音機器人，同樣采用了此項技術，目的是讓機器人具備“聽”的能力，并在此基礎上，又添加了語音合成、聲紋識別等生物識別技術，從而在與人類對話中，能實現流暢自然的交流。

下面我們來看看人工智能語音識別在客服、報警等方面的應用價值。

人工智能語音識別的應用

1、人工智能語音識別在客服中的應用

人工智能語音識別在客服中最常見的應用是智能語音客服系統。

智能語音客服系統可通過開放式的提示來詢問用戶，在交互過程中，用戶可以隨時說話打斷，自然的說出需求，而無需等待提示語結束，使用戶和系統間的交流更加快捷、自然。系統能夠自動判斷用戶說話的起止，配合智能打斷并及時停止播放提示語。呼叫導航技術具有全面的自然語言理解能力，通過分析用戶自然對話中的關鍵語義，能夠自動判斷其需求，從而提供最適當的信息或服務。借助這些領先技術，語音自助服務應用可以提供更自然的交互體驗，帶來更高的客戶滿意度，并實現更高自動化水平。

比如：銀行、保險、電信、電商等行業都具備這大量的用戶規模智能語音系統，這些行業的呼叫中心為了能夠有效提高工作的效率以及客戶的滿意度，已經逐漸開始從傳統的人工服務方式升級為智能的客戶服務系統，相比于傳統的服務模式會更加快捷、智能以及高效。

智能語音系統的識別模塊不僅可以有效識別客戶的語音，并將語音識別結果進行反饋，可以為客戶提供優質的語音導航功能。智能語音系統的應用主要表現在三個方面：

第一個是智能IVR互動式語音應答，該功能可以在用戶說出自己的服務需求之后，自動匹配到相應的數據庫，為用戶檢索所需要的信息。

第二個是智能語音服務，該功能可以根據客戶的業務需求，轉接到相應的問題解答知識庫，通過語音的方式將信息傳遞給客戶。

第三個是對用戶進行身份的校驗，對于一些比如銀行業、保險業需要提前進行身份確認的服務，系統可以通過語音識別對用戶的身份進行確認，從而保障用戶信息的安全性。

2、人工智能語音識別在報警中的應用

人工智能語音識別在報警中最常用的應用是音視頻監控。

生活中，我們比較常見視頻監控設備，但是大多數視頻監控系統無法拾取音頻，所以此時需要智能語音識別系統來拾取視頻監控中的語音。這對于音視頻一體化監控來說，攝像機是眼睛，語音識別系統是耳朵。眼睛看到的圖像和耳朵聽到的聲音通過電纜、光纖、網絡等神經系統傳輸到作為大腦的云臺再發出指令完成報警。

總結

從以上分析，我們可以看到，人工智能語音識別皆是通過對聲音的采集到識別處理后智能語音系統，進行語音交互或者語音拾取，從而為不同的場景提供語音理解和翻譯。

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