電話機器人是近兩年興起的人工智能產品，主要通過電話群呼叫潛在客戶，通信選擇信息，幫助企業選擇意向客戶。企業使用電話機器人可以降低人工成本，提高運營效率。

　　電話溝通也是信息溝通的一種方式。對于人類來說，這是一件非常簡單的事情，但對于機器來說，這并不是一件容易的事情，它涉及到主動語音識別技術。

　　語音識別，又稱主動語音識別(AutomatichSpeechRecognition、ASR)，是指計算機主動將人類的語音內容轉換成相應的文本。

　　語音識別技術已經有50多年的歷史近年來仍被廣泛使用。隨著移動設備、可穿戴設備、智能家居設備和車載系統的日益普及，對話交互逐漸成為人機交互的重點。

　　語音識別主要由以下基本模塊組成:信息處理和特征處理、聲學模型(AM)、語音模型(LM)、發音詞典和解碼器。

　　信號處理和特征提取。它是語音識別系統的部分，其主要使命是接收最原始的音頻信號，為后面的聲學模型提取合適的代表性特征向量。它還包括一些信號處理技術，如盡可能降低環境噪聲、信道失真、說話人等因素對特征的影響。

　　普通語音識別系統多采用隱馬爾科夫模型對詞、音節、音素等基本聲學單元進行建模，生成聲學模型。可以簡單理解為發聲的建模，可以將語音輸入轉換成聲學表示的輸出。

　　正則語言，包括上下文和文法在內的各種語言模型都可以作為語言模型。目前，大多數語音識別系統仍然選擇基于計算的N元(N-gram)模型及其變體。它可以通過練習學習單詞和單詞之間的聯系來估計假設單詞序列的可能性。

　　發音詞典包括系統可以處理的單詞的調整和發音。發音詞典獲得了聲學模型建模單元和言語模型建模單元之間的映射連接，并將它們連接起來，形成一個搜索狀態空間，用于解碼器進行解碼操作。

　　解碼器是語音識別系統的中心之一，其使命主要是讀取和輸入語音信號的特征序列，然后根據聲學模型、語音模型和發音詞典解碼以更大概率輸出信號的詞串。

　　語音識別是先編碼后解碼的過程，信號處理和特征提取是編碼的過程，從原始語音獲得語音向量。后面是語音向量的解碼，解碼需要上面提到的聲學模型和言語模型。

　　與計算機視覺不同，語音識別只有一個中心使命——將人類的語音轉換成文本。簡單描述一下機器識別語音的過程:單詞由單詞組成，單詞由音素組成。假設我們把一段語音的聲波按幀切開，用幀組成狀態，用狀態組成音素，然后用音素組成單詞，語音就變成文字了。

　　音素:音素是最小的語音單位，一個發音動作構成一個音素。音素構成音節，音節構成不同的單詞和短語。音素分為元音和子音。

　　情況:這里可以理解為比音素更詳細的語音單位。一般一個音素分紅三種情況。

　　雖然語音識別技術仍有許多亟待進步的地方，如方言語音識別、高噪聲環境語音識別等。但不可否認的是，隨著信息技術的不斷發展，語音識別技術將不斷被打破，發展空間越來越大。