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一知智能科技主打的智能語(yǔ)音外呼機(jī)器人，個(gè)人是知道。這里的產(chǎn)品，形成了自己的特色和優(yōu)勢(shì)，所帶來(lái)的使用效果，果真可以。

AI語(yǔ)音機(jī)器人有哪些好處

使用AI語(yǔ)音機(jī)器人的好處有很多江西智能語(yǔ)音電話(huà)機(jī)器人，像該機(jī)器人可以不間斷的工作江西智能語(yǔ)音電話(huà)機(jī)器人，還能進(jìn)行智能化的溝通交流、在工作期間并沒(méi)有情緒存在、還能夠智能篩選客戶(hù)。以下時(shí)AI語(yǔ)音機(jī)器人的具體優(yōu)勢(shì)江西智能語(yǔ)音電話(huà)機(jī)器人：

一、使用AI語(yǔ)音機(jī)器人的好處

1、智能溝通：智能外呼機(jī)器人可以模擬真人語(yǔ)音江西智能語(yǔ)音電話(huà)機(jī)器人，回答客戶(hù)的提問(wèn)，并可以通過(guò)修改話(huà)術(shù)來(lái)引導(dǎo)銷(xiāo)售過(guò)程。并通過(guò)智能學(xué)習(xí)建立海量數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析對(duì)用戶(hù)的行為做出準(zhǔn)確的判斷，提升銷(xiāo)售轉(zhuǎn)化率。

2、智能篩選：智能外呼機(jī)器人能對(duì)意向客戶(hù)溝通軌跡做全方位的準(zhǔn)確記錄，會(huì)自動(dòng)篩選出意向客戶(hù)。并對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)存儲(chǔ)在系統(tǒng)里便于后期人工進(jìn)一步跟進(jìn)，并把溝通結(jié)果全程存儲(chǔ)云端，便于企業(yè)隨時(shí)調(diào)用。

3、時(shí)間不間斷：AI語(yǔ)音機(jī)器人可以24小時(shí)不間斷的工作、也可以根據(jù)行業(yè)的時(shí)間來(lái)設(shè)定一個(gè)撥打的時(shí)間段范圍進(jìn)行合理的銷(xiāo)售。

4、數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)：外呼系統(tǒng)撥打的電話(huà)可以即時(shí)查詢(xún)，且能根據(jù)語(yǔ)音通話(huà)分析

5、不受情緒影響：外呼語(yǔ)音智能機(jī)器人會(huì)一直保持著一定的工作態(tài)度。而且還可以模仿優(yōu)秀業(yè)務(wù)人員的話(huà)語(yǔ)進(jìn)行自動(dòng)溝通，以更低的成本為企業(yè)創(chuàng)造更高的效益。

6、自動(dòng)語(yǔ)音群呼，外呼系統(tǒng)支持批量導(dǎo)入，自動(dòng)撥打，高效過(guò)濾篩選意向用戶(hù)。

7、智能管理：AI機(jī)器人外呼系統(tǒng)的CRM客戶(hù)管理功能，能智能分類(lèi)客戶(hù)類(lèi)別，意向客戶(hù)直接給企業(yè)銷(xiāo)售人員。系統(tǒng)分類(lèi)后，無(wú)意向的客戶(hù)就不會(huì)再撥打，這樣避免對(duì)客戶(hù)造成困擾。

做初篩工作是完全沒(méi)有問(wèn)題江西智能語(yǔ)音電話(huà)機(jī)器人的江西智能語(yǔ)音電話(huà)機(jī)器人，可以過(guò)濾很多無(wú)效的信息，篩選出能夠有效接通的電話(huà)。效果的話(huà)這個(gè)就因人而異了，一個(gè)是看提供電話(huà)質(zhì)量，二是看機(jī)器人后期學(xué)習(xí)。機(jī)器人和人一樣也需要不斷地學(xué)習(xí)提升。

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

1.客戶(hù)撥打電話(huà)給智能語(yǔ)音機(jī)器人。

2.智能語(yǔ)音機(jī)器人接聽(tīng)電話(huà)后，呼叫中心平臺(tái)調(diào)用業(yè)務(wù)流程管理接口，啟動(dòng)并初始化對(duì)話(huà)流程狀態(tài)圖。

10.根據(jù)配置好的業(yè)務(wù)流程狀態(tài)圖，重復(fù)6-9步驟，直至呼叫對(duì)話(huà)流程結(jié)束。

11.業(yè)務(wù)對(duì)話(huà)流程結(jié)束后，呼叫中心通知ASR服務(wù)結(jié)束當(dāng)前的語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)時(shí)間請(qǐng)求。最終通知業(yè)務(wù)流程對(duì)話(huà)管理模塊掛機(jī)操作，并向呼叫管理平臺(tái)上報(bào)呼叫結(jié)果。

1.語(yǔ)音識(shí)別ASR

語(yǔ)音識(shí)別能夠?qū)⒂脩?hù)的語(yǔ)音轉(zhuǎn)換成文字。針對(duì)語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用中面臨的方言口音、背景噪聲等問(wèn)題，在實(shí)際業(yè)務(wù)系統(tǒng)中所收集的涵蓋不同方言和不同類(lèi)型背景噪聲的海量語(yǔ)音數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過(guò)先進(jìn)的區(qū)分訓(xùn)練方法進(jìn)行語(yǔ)音建模，能夠使語(yǔ)音識(shí)別在復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景下均有良好的效果表現(xiàn)。

模型優(yōu)化包括聲學(xué)模型優(yōu)化和語(yǔ)言模型優(yōu)化。由于聲學(xué)模型訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)（客戶(hù)的標(biāo)注數(shù)據(jù)不足以訓(xùn)練聲學(xué)模型），并且同時(shí)需要音頻及對(duì)應(yīng)的標(biāo)注文本，聲學(xué)訓(xùn)練又是一個(gè)高計(jì)算的任務(wù)，需要多臺(tái)高性能服務(wù)器及GPU構(gòu)成的硬件系統(tǒng)，所以給客戶(hù)做聲學(xué)優(yōu)化不可行。語(yǔ)言模型優(yōu)化相對(duì)聲學(xué)模型優(yōu)化，其生成模型方式及硬件要求，可在利用客戶(hù)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行，以下是語(yǔ)言模型優(yōu)化的流程：

語(yǔ)言模型優(yōu)化主要分為需求評(píng)估、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、測(cè)試評(píng)估、迭代優(yōu)化五個(gè)部分，其中標(biāo)綠框表示不一定能做（有時(shí)候拿不到客戶(hù)的樣本數(shù)據(jù)），標(biāo)藍(lán)框表示第一次優(yōu)化工作需要做的。

2.前端語(yǔ)音處理

前端語(yǔ)音處理，利用信號(hào)處理的方法對(duì)說(shuō)話(huà)人的語(yǔ)音進(jìn)行檢測(cè)、降噪等預(yù)處理，以便得到最適合識(shí)別引擎處理的語(yǔ)音，其主要功能包括端點(diǎn)檢測(cè)VAD、流式語(yǔ)音智能斷句和噪音消除。

語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)是對(duì)輸入的音頻流進(jìn)行分析，確定客戶(hù)說(shuō)話(huà)的起點(diǎn)和終止點(diǎn)的處理過(guò)程。一旦檢測(cè)到客戶(hù)開(kāi)始說(shuō)話(huà)，語(yǔ)音開(kāi)始流向識(shí)別引擎，直到檢測(cè)到客戶(hù)說(shuō)話(huà)結(jié)束。這種方式能夠使得識(shí)別引擎在客戶(hù)說(shuō)話(huà)的同時(shí)開(kāi)始進(jìn)行識(shí)別處理，做到最大限度的即時(shí)處理。

n 端點(diǎn)檢測(cè)過(guò)程：

n 端點(diǎn)檢測(cè)目的：

隨著語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用的發(fā)展，越來(lái)越多的系統(tǒng)將打斷功能作為一種方便有效的應(yīng)用模式。而打斷功能又直接依賴(lài)端點(diǎn)檢測(cè)。端點(diǎn)檢測(cè)對(duì)打斷功能的影響發(fā)生在判斷語(yǔ)音/非語(yǔ)音的過(guò)程出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)。表現(xiàn)在過(guò)于敏感的端點(diǎn)檢測(cè)產(chǎn)生的語(yǔ)音信號(hào)的誤警將產(chǎn)生錯(cuò)誤的打斷。例如，提示音被很強(qiáng)的背景噪音或其它人的講話(huà)打斷，是因?yàn)槎它c(diǎn)檢測(cè)錯(cuò)誤的將這些信號(hào)作為有效語(yǔ)音信號(hào)造成的。反之，如果端點(diǎn)檢測(cè)漏過(guò)了事實(shí)上的語(yǔ)音部分，而沒(méi)有檢測(cè)到語(yǔ)音。系統(tǒng)會(huì)表現(xiàn)出沒(méi)有反應(yīng)，在用戶(hù)講話(huà)時(shí)還在播放提示音。 端點(diǎn)檢測(cè)對(duì)識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別效果影響也很大。語(yǔ)音信號(hào)的起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)判斷有誤，有可能影響整個(gè)信號(hào)的完整性，在語(yǔ)句的開(kāi)頭或結(jié)尾漏掉一些有用的數(shù)據(jù)。當(dāng)這種情況發(fā)生時(shí)，很可能對(duì)識(shí)別的準(zhǔn)確度有特別大影響。不完全的信息會(huì)使識(shí)別率降低。

n 商用端點(diǎn)檢測(cè)應(yīng)具備的特性：

基于可靠的端點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)和智能反饋，智能打斷功能不僅應(yīng)該在一般的環(huán)境下工作出色，而且能有效的拒絕環(huán)境噪聲，非語(yǔ)音的高強(qiáng)噪聲(呼吸，關(guān)門(mén)等) 環(huán)境中其它人的聲音。

流式語(yǔ)音智能斷句

現(xiàn)有的語(yǔ)音處理方案是先用語(yǔ)音活動(dòng)檢測(cè)模塊對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行斷句，再將斷開(kāi)的語(yǔ)音進(jìn)行自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別。但是，在電話(huà)語(yǔ)音交互場(chǎng)景中，VAD面臨著兩個(gè)難題：

漏檢反應(yīng)的是原本是語(yǔ)音但是沒(méi)有檢測(cè)出來(lái)，而虛檢率反應(yīng)的是不是語(yǔ)音信號(hào)而被檢測(cè)成語(yǔ)音信號(hào)的概率。相對(duì)而言漏檢是不可接受的，而虛檢可以通過(guò)后端的ASR和NLP算法進(jìn)一步過(guò)濾，但是虛檢會(huì)帶來(lái)系統(tǒng)資源利用率上升，以及造成響應(yīng)不及時(shí)。

流式語(yǔ)音智能斷句模塊是主要由語(yǔ)音識(shí)別模塊、信息流聚合模塊、動(dòng)態(tài)窗口設(shè)定模塊、斷句識(shí)別模塊構(gòu)成。其中，語(yǔ)音識(shí)別模塊用于接收并識(shí)別語(yǔ)音實(shí)時(shí)流，并按照指定的頻率輸出帶有時(shí)序的語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果；信息流聚合模塊用于對(duì)帶有時(shí)序的語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化處理，并整合經(jīng)過(guò)優(yōu)化處理后的帶有時(shí)序的語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果，以形成語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果序列；動(dòng)態(tài)窗口設(shè)定模塊用于從語(yǔ)音識(shí)別結(jié)果序列中選擇指定范圍的文本，進(jìn)而將指定范圍的文本用于斷句分析；斷句識(shí)別模塊用于分析指定范圍的文本的語(yǔ)義，并根據(jù)語(yǔ)義確定是否進(jìn)行斷句。

參考：

現(xiàn)在智能ai電話(huà)機(jī)器人市場(chǎng)比較成熟，有很多的電銷(xiāo)企業(yè)都有使用。電話(huà)機(jī)器人操作簡(jiǎn)單，成本低，24小時(shí)不間斷的工作，大大提升了工作效率，效果挺好的。

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