今天給各位分享智能電話機器人的生活實踐的知識，其中也會對電話 機器人進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！

本文目錄一覽：

內容如下：

1、推動眼科醫院的蓬勃發展，因為頻繁通過手機操控機器人會極大傷害人的眼睛。

2、推動眼鏡行業的快速發展，理由同前。

3、有效控制人口，因為通過手機操控機器人會使人的活動大大減少，對人的健康傷害極大，明顯縮短壽命。

4、擴大就業，相應的手機和機器人的售后服務、維修等配套行業應運而生，提供大量的就業機會。

5、惡化環境，機器人及手機會極大消耗能源，加速環境惡化。

相關內容解釋：

智能機器人之所以叫智能機器人，這是因為它有相當發達的“大腦”。在腦中起作用的是中央處理器，這種計算機跟操作它的人有直接的聯系。

智能機器人具備形形色色的內部信息傳感器和外部信息傳感器，如視覺、聽覺、觸覺、嗅覺。除具有感受器外，它還有效應器，作為作用于周圍環境的手段。

這就是筋肉，或稱自整步電動機，它們使手、腳、長鼻子、觸角等動起來。由此也可知，智能機器人至少要具備三個要素：感覺要素，反應要素和思考要素。

智能語音機器人應用實踐思考

智能語音機器人呼叫流程的交互時序流程（以呼入為例），如圖2所示，主要流程為：

1.客戶撥打電話給智能語音機器人。

2.智能語音機器人接聽電話后，呼叫中心平臺調用業務流程管理接口，啟動并初始化對話流程狀態圖。

10.根據配置好的業務流程狀態圖，重復6-9步驟，直至呼叫對話流程結束。

11.業務對話流程結束后，呼叫中心通知ASR服務結束當前的語音轉寫時間請求。最終通知業務流程對話管理模塊掛機操作，并向呼叫管理平臺上報呼叫結果。

1.語音識別ASR

語音識別能夠將用戶的語音轉換成文字。針對語音識別應用中面臨的方言口音、背景噪聲等問題，在實際業務系統中所收集的涵蓋不同方言和不同類型背景噪聲的海量語音數據的基礎上通過先進的區分訓練方法進行語音建模，能夠使語音識別在復雜應用場景下均有良好的效果表現。

模型優化包括聲學模型優化和語言模型優化。由于聲學模型訓練需要大量的數據（客戶的標注數據不足以訓練聲學模型），并且同時需要音頻及對應的標注文本，聲學訓練又是一個高計算的任務，需要多臺高性能服務器及GPU構成的硬件系統，所以給客戶做聲學優化不可行。語言模型優化相對聲學模型優化，其生成模型方式及硬件要求，可在利用客戶標注數據進行，以下是語言模型優化的流程：

語言模型優化主要分為需求評估、數據準備、模型訓練、測試評估、迭代優化五個部分，其中標綠框表示不一定能做（有時候拿不到客戶的樣本數據），標藍框表示第一次優化工作需要做的。

2.前端語音處理

前端語音處理，利用信號處理的方法對說話人的語音進行檢測、降噪等預處理，以便得到最適合識別引擎處理的語音，其主要功能包括端點檢測VAD、流式語音智能斷句和噪音消除。

語音端點檢測是對輸入的音頻流進行分析，確定客戶說話的起點和終止點的處理過程。一旦檢測到客戶開始說話，語音開始流向識別引擎，直到檢測到客戶說話結束。這種方式能夠使得識別引擎在客戶說話的同時開始進行識別處理，做到最大限度的即時處理。

n 端點檢測過程：

n 端點檢測目的：

隨著語音識別應用的發展，越來越多的系統將打斷功能作為一種方便有效的應用模式。而打斷功能又直接依賴端點檢測。端點檢測對打斷功能的影響發生在判斷語音/非語音的過程出現錯誤時。表現在過于敏感的端點檢測產生的語音信號的誤警將產生錯誤的打斷。例如，提示音被很強的背景噪音或其它人的講話打斷，是因為端點檢測錯誤的將這些信號作為有效語音信號造成的。反之，如果端點檢測漏過了事實上的語音部分，而沒有檢測到語音。系統會表現出沒有反應，在用戶講話時還在播放提示音。 端點檢測對識別系統的識別效果影響也很大。語音信號的起始點和結束點判斷有誤，有可能影響整個信號的完整性，在語句的開頭或結尾漏掉一些有用的數據。當這種情況發生時，很可能對識別的準確度有特別大影響。不完全的信息會使識別率降低。

n 商用端點檢測應具備的特性：

基于可靠的端點檢測技術和智能反饋，智能打斷功能不僅應該在一般的環境下工作出色，而且能有效的拒絕環境噪聲，非語音的高強噪聲(呼吸，關門等) 環境中其它人的聲音。

流式語音智能斷句

現有的語音處理方案是先用語音活動檢測模塊對語音進行斷句，再將斷開的語音進行自動語音識別。但是，在電話語音交互場景中，VAD面臨著兩個難題：

漏檢反應的是原本是語音但是沒有檢測出來，而虛檢率反應的是不是語音信號而被檢測成語音信號的概率。相對而言漏檢是不可接受的，而虛檢可以通過后端的ASR和NLP算法進一步過濾，但是虛檢會帶來系統資源利用率上升，以及造成響應不及時。

流式語音智能斷句模塊是主要由語音識別模塊、信息流聚合模塊、動態窗口設定模塊、斷句識別模塊構成。其中，語音識別模塊用于接收并識別語音實時流，并按照指定的頻率輸出帶有時序的語音識別結果；信息流聚合模塊用于對帶有時序的語音識別結果進行優化處理，并整合經過優化處理后的帶有時序的語音識別結果，以形成語音識別結果序列；動態窗口設定模塊用于從語音識別結果序列中選擇指定范圍的文本，進而將指定范圍的文本用于斷句分析；斷句識別模塊用于分析指定范圍的文本的語義，并根據語義確定是否進行斷句。

參考：

具體步驟如下：

1、對語音信號進行處理和分析，將環境雜音、一些冗余無用的信息除去。

2、將處理后的信息通過語音識別技術，從中提取關鍵詞。在提取到影響語音識別的關鍵信息和表達語言含義的特征信息后，智能電話機器人會在話術庫中搜集與之匹配的回答。匹配成功后，后臺會按照不同的語法，依照先后次序識別字詞，隨后系統會圍繞特征信息，用最小的單元再次識別字詞。

3、在字詞識別工作完成之后，智能算法會利用事先設定好的語法邏輯進行語義分析，這樣就能夠聽懂客戶的意思了。

4、結合關鍵信息劃分回答話術的段落，取出從話術庫中調取的字詞并按照語法排列成句子，最后還會分析上下文的關聯，對適當的部位進行修正，就可以實現與客戶溝通了。

這個步驟看起來十分的麻煩，但實際上，在智能電話機器人工作的過程中，整個流程不過數秒就可以完成，沒有絲毫延遲，和真人進行交流一樣自然通順。

關于智能電話機器人的生活實踐和電話 機器人的介紹到此就結束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關注本站。