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序言

隨著人工智能命題的提出，近年來涌現出一大批基于人工智能的呼叫中心業務服務商和集成商，僅智能外呼這一模塊兒就將近百家公司在推廣和運營。可以說整個基于人工智能技術的市場開始蓬勃的發展起來了。

簡單介紹一下什么叫做智能語音交互平臺。其實大實話就是在呼叫中心基礎上，集成 ASR、 TTS、的呼叫服務平臺。

那么如何我們自己去搭建智能語音系統呢？

我們先列出搭建智能外呼系統的搭建需要那些技術和服務：

個人認為：

[if !supportLists]·[endif] 首先最重要的是交換機：

[if !supportLists]1. [endif]PBX也就是交換機，商用設備原廠包括像華為、Avaya、思科、東匯等這些生產硬件交換機，

[if !supportLists]2. [endif]還有就是目前FreeSitch、asterrisk、OpenPBX這些軟件交換機。

[if !supportLists]·[endif] 其次是AI技術: 及包含語音識別、語義理解、語音合成這三種技術是核心組成部分。語音識別相當于人的“耳朵”，接進電話后，對人的話語進行處理轉義成系統能夠識別的數據交由系統處理去識別。在進一步的話，可以轉義為文字。語義理解相當于人的"大腦"，根據話語識別人的意圖。語音合成，相當于人的”嘴巴“，識別人的意圖之后，依照特定的回答方式，去回復和引導對話。

[if !supportLists]·[endif] 再者是前端服務平臺：即用戶登錄、配置呼叫流程，建立呼叫任務、統計呼叫數據、導出呼叫報表的網站，這個是終端用戶唯一可以看到并且操作的界面。

[if !supportLists]·[endif] 最后是外呼線路：其中包括三大運營商以及其他小型的集成線路供應商，主要目的是外呼電話或者是接入電話。

也有人可能有疑問：”智能語音交互系統最重要的不是人工智能么，和交換機有啥關系？”為什么說最重要的是交換機呢，原因是不管我們是外呼還是接入電話、都需要前端服務平臺把外呼請求發送給交換機，通過外呼線路而撥出去。換句話說交換機是控制整體的外呼情況。硬件的交換機，比如說像華為的交換機，價格在大約幾萬到幾百萬不等的價格。對于想要建立自己的智能語音交互系統來說，價格對于一些小型公司來說承受不起，而FreeSitch這種軟交換則大大方便了小型公司建立自己的智能語音交互系統。

什么是FreeSwitch？

FreeSitch是一個電話的軟交換解決方案，包括一個軟電話和軟交換機用以提供語音和聊天的產品驅動。FreeSitch 可以用作交換機引擎、PBX、多媒體網關以及多媒體服務器等。支持多種通訊技術標準，包括 SIP, H.323, IAX2 以及 GoogleTalk ，同時也可以方便的與其他開源的PBX系統進行對接。而且具有很強的伸縮性。旨在為音頻、視頻、文字或任何其他形式的媒體，提供路由和互連 通信協議 。

FreeSwitch 的典型功能

[if !supportLists]·[endif]在線計費、預付費功能。

[if !supportLists]·[endif]電話路由服務器。

[if !supportLists]·[endif]語音轉碼服務器。

[if !supportLists]·[endif]支持資源優先權和QoS的服務器。

[if !supportLists]·[endif]多點會議服務器。

[if !supportLists]·[endif]IVR、語音通知服務器。

[if !supportLists]·[endif]VoiceMail服務器。

[if !supportLists]·[endif]PBX應用和軟交換。

[if !supportLists]·[endif]應用層網關。

[if !supportLists]·[endif]防火墻/NAT穿越應用。

[if !supportLists]·[endif]私有服務器。

[if !supportLists]·[endif]SIP網間互聯網關。

[if !supportLists]·[endif]SBC及安全網關。

FreeSwitch最典型的功能是作為一個服務器，并用電話客戶端軟件連接到它。雖然FreeSwitch支持眾多的通信協議，但其最主要的協議還是SIP，通過SIP中繼發起會話協議。

使用FreeSwitch這種軟交換的好處在于，你只需要一臺服務器就可以隨時搭建自己的外呼中心，而且FreeSwitch支持跨平臺運行。能夠原生運行Windows、Linux、BSD等諸多32/64位平臺。

FreeSwitch內部使用線程模型來處理并發請求，每個連接都在單獨的線程中進行處理，不同的線程間通過Mutex互斥訪問共享資源，并通過消息和異步事件等方式進行通信。FreeSwitch本身是比較穩定的，它是比較優秀的開源軟件。另一方面來講，FreeSwitch又是比較激進的，它的開發分支里會有大量的新特性加入，因此在測試不全面的情況下，很容易出現不穩定的情況。而在用于生產環境的情況下，系統的穩定性是系統能否正常被使用的關鍵。之前我們在做項目的過程中，就遇到一些FreeSwitch不穩定的情況，導致外呼情況不理想。舉一個例子：我們在進行測試外呼的時候，語音通話斷斷續續，雖然前端服務平臺可以很好的接受到數據的傳輸，但是，真正在與人工進行溝通的時候，會出現各種各樣的溝通障礙，為了解決這一個問題，我們花費了幾個月的時間，去研究FreeSwitch的結構特性。終于把這個問題解決掉。我們的項目才得以繼續推動，最終得以真正落地部署實施。

也有人可能有疑問：”FreeSwitch軟交換雖然重要，但是既然是智能語音交互系統人工智能不重要嗎？”，重要，當然重要！容我慢慢道來~

AI 技術

1. 通信原理

先簡單解釋一下正常打電話這個流程

流程：A→PSTN→B

解釋：PSTN是Public

Switched Telephone Network，意思為公共交換電話網絡，也就是我們的運營商的網絡電話，

那我們平時如何給呼叫中心比如打電話是如何打的？：個人A打電話給呼叫中心1***6 打電話，撥通后聽到錄音，您好，撥打人工臺，請按0鍵，按鍵之后，出現盲音，真正接通之后，客服接通了電話。

流程：A→PSTN→PBX→IVR→客服

解釋：PBX也叫交換機、相當于整個呼叫中心的出入口

IVR也叫互動/交互式語音應答，語音導航，也就是相當于咨詢業務請按鍵，這一環節，根據業務去分流到客服。

智能語音交互平臺（智能機器人）落實到具體具體業務場景是如何實現的：

如：”個人A要在某一個大型酒店預訂位子“，

A撥通后先聽到了聲音，“您好，我是機器人小岳，需要我幫您訂位子是嗎？

個人A說，“我不要和機器人說話，找個真人來”。

然后聽到錄音，“為您轉接很貴的真人客服，排隊中，請稍后”。

幾分鐘后接通，真人客服接了電話。

流程：A→PSTN→PBX→IVR（TTS→ASR→NLP→TTS）→ACD→客服

解釋：在IVR部分：不再需要提示按鍵，而是直接問來電方需要辦理什么業務，然后識別語音、理解意圖后，根據用戶的需求，回答后轉入對應的業務隊列排隊。

上邊是接通的流程，呼出的流程與之相反，就不在贅述了。

2. 現在市場上的AI技術的運用

目前市場上的不管是ASR、TTS、NLP都被阿里百度科大訊飛等巨頭公司所占據，這些技術在國內基本已經成為定局。像ASR這類引擎市場上大部分都是用的阿里云和訊飛云的，要不就是百度云。阿里云和訊飛云的識別率高一些，可以達到97%左右、百度的差一些，識別率在80%左右，我們當初在做項目的時候選擇ASR做過測試，事實證明阿里云識別率更高同時也可以識別方言。因此，我們在做項目的時候，當仁不讓的選擇了阿里云的

TTS我們選擇的是訊飛的，選擇的理由很簡單，畢竟科大訊飛是人工智能領域巨頭級的公司，質量當然有的保證。

3. AI 能力對接

在具體落地中，這個領域的常規參與者通常具備呼叫中心能力或者AI能力其中一種，而主要的對接點也就在于AI能力與呼叫中心設備去對接，而ASR/TTS與呼叫中心設備對接的常規協議主要是mrcp/sip。

媒體資源控制協議（Media Resource Control

Protocol, MRCP）是一種通訊協議，用于語音服務器向客戶端提供各種語音服務(如語音識別和語音合成)。有兩個版本的MRCP協議，版本2使用SIP作為控制協議，版本1使用RTSP。

實際對接的時候，會遇到不少技術問題，當我們ASR/TTS引擎做私有云部署，為了避免了內外網穿透時防火墻的諸多設置和語音流的時延。這在我們當時對接的時候也花費了好大一番功夫。

前端服務平臺：

其中最重要的就是配置呼叫流程這一塊兒了，

這一塊兒很容易被忽視，但是這反而是可以出成績的地方。一般來說一套最佳話術模板，可以以一敵萬。心理學基礎必須要有，一句話怎么說能讓接電話的人最大概率的順著自己的思路走，達成目的，從而形成特定細分領域機器人話術模板，得到最佳的外呼效果（接通率、通話時長、電銷意愿、催收意愿）或者是接通效果（滿意度）

其余的基本就是web端的東西了，具體功能點呢，即用戶登錄、配置呼叫流程，建立呼叫任務、統計呼叫數據、導出呼叫報表，這些功能點基本實現就可以，因為站在產品角度，產品最重要的價值就是可以呼通或者接通用戶的電話，并且能夠準確的識別用戶的意圖，并且準確的回答用戶。這就是智能語音交互系統的最終目標，也一直是我們的最終目標。

外呼線路廠商：

一般如果是購買系統的話，是給提供線路的，只需交一些線路費用。如果是自己做項目的話，網上、淘寶上一大堆，費用可以談，也給提供線路對接的接口。

結語

雖然現在市場上做智能語音交互系統的比較多，但一般只限于各個行業的電話銷售，真正意義上的智能語音交互還是很少的。原因很簡單，雖然原理不是很難但是真正落地實施的時候，遇到的困難非常的多，幾乎是一步一個坑。好在現在已經真正的落地實施了，方方面面的效果都還是很不錯的。一年多的辛苦沒有白費。哈哈~

寫這篇文章嘗試給大家簡單介紹一下智能語音交互系統，然才疏學淺，疏漏和不當之處在所難免，權當給大家拋磚引玉。

諸多細節限于主題和篇幅的要求不做詳細記述，如有問題，歡迎隨時交流。

如果您是做外呼行業的，是否有有遇到封號的問題？解決的方案主要有三個，篇幅所限，這里我介紹其中的一種，也就是回撥模式，希望對您有所幫助。

在介紹回撥模式之前，我們先要搞清楚封號的原因有哪些？主要的原因有三個。第一是異地用，但這種情況是很少的。第二是被投訴，這個沒有任何技術可以規避，只能是我們自己多調整好心態。當然我們的系統也有篩選功能，可以主動屏蔽掉高投訴的號碼，但無法完全阻止。想了解更多的朋友，可以關注一下新程通訊這個公號，里面有專業的人為您量身定制。

第三就是高頻導致的封卡，99%的封卡原因都是這個。所謂的高頻就是系統檢測到你在某一段時間內打的太多了，或者一天的量、一個月的量太多了，而且是向陌生號碼撥打的。尤其是對于新辦理的號碼，如果高頻撥號的話，有可能幾天時間就封了。

回撥模式如何解決封號的問題呢？其實是改變了撥號的方式，當你打電話給客戶的時候，實際上是打給了系統的號，系統的號再打給你和客戶，這樣一來，你跟客戶都處于接電話的狀態。你沒有任何的呼出記錄，當然就不存在高頻呼出的問題了，這就是回撥模式的原理。

同時，除了解決封號問題之外，還有CRM客戶管理系統，還能批量導入數據，還有錄音功能，并且外顯是你真實的號碼，客戶隨時可以打給你，也可以隨時添加你的社交號。歡迎想了解的朋友隨時來咨詢，除少數特殊行業之外，其余大部分行業均可以使用的哦。

智能外呼系統效率怎么樣？

在人工智能時代，這樣的問題AI技術可以輕松解決。網譜攜手智能外呼 系統利用阿里云全球領先的語音識別、語音合成、自然語言理解等人工智能技術，結合多樣化的外呼場景進行智能語音交互，構建了一個“話術標準、應答智能、語音真實、情緒穩定、永不疲倦、成本低廉”的外呼系統。

網譜攜手智能外呼機器人能夠使用標準話術，不會受情緒影響，能夠準確理解用戶的回答及意圖，像人與人交流一樣對話。智能外呼系統可導入待呼叫客戶號碼等信息，批量生成外呼任務，并在規定時間，針對不同的場景進行批量合規化處理，自動完成外呼成功解決了催收中的質量保證及效率提升的問題。

此外，系統可根據業務特點隨時調整話術，持續快速切入市場，靈活應對市場變化，同時可語音轉寫對話信息并存儲，并給予大數據分析從而挖掘市場熱點動態，支撐營銷決策。

自有核心技術

網譜攜手智能外呼系統應用獨立自主研發的語音識別、語義理解、語音合成技術，可自主學習，識別準確率穩居行業第一

智能化溝通對話

支持語義打斷，即時響應客戶中途插話；客戶反復追問，不同話術回復，告別死板；支持話術帶參，合成播報客戶姓名等變量信息，擬人度高，真實自然

靈活應對場景變化

通話過程中，發現客戶意向強烈或持續追問，可隨機應變，轉接人工坐席，通話結束后，可向客戶直接發送短信，進行信息確認、內容推送

場景話術豐富

國內首創外呼機器人，多年落地經驗，行業知識庫豐富，可根據行業特點，面向不同客戶群，靈活配置外呼策略，量身定制場景話術，快速達到理想效果；

錄音轉寫調聽

全程存儲通話語音，實時轉寫通話文本，對話記錄全文檢索，通話狀態在線監控，隨時調聽通話錄音，還原客戶原始意圖

數據分析挖掘

提供時間、場景、任務、產品等多維度數據報表，可視化分析關鍵運營指標，協助各層級管理人員了解服務運營情況，輕松完成外呼任務量化指標

客戶意向分類

分析客戶通話記錄，根據到達節點、交互輪次、通話時長，真實跟蹤用戶意圖，根據不同條件設定，完成客戶等級分類，精準篩選優質客戶，支撐人工跟進

多種合作服務模式

公有云部署，成本低，使用靈活，可快速上線；私有云部署，數據本地流轉，隱私數據安全可控；針對有線路有資源的客戶，可合作運營

在某房地產公司，用網譜攜手智能外呼機器人向數據庫中的購房者推薦樓盤，并邀請有意向的客戶到門店看房，客戶到了門店再由房產經紀人接待看房，形成“智能外呼機器人泛篩選+房產經紀人精準接待”的新型房產售賣模式。

在金融、房地產、招聘、交通、快遞、教育、調研等眾多領域，阿里云正在構建“AI+人工”，人機協同工作的客戶服務新模式、新風向。用人工智能賦能企業，從而實現AI技術輔助提升企業競爭力，成為阿里云人工智能技術及產品應用的目標。阿里云也將繼續專注于人工智能技術的研發與應用，實現促進外呼行業產業升級。