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ai智能语音交互系统,智能化人机多轮对话

原创

2024/03/11 15:58:15

来源:天润融通

作者:Tian

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本文摘要

ai智能语音交互系统,是一款专业的、可应用于企业呼叫中心数字化转型的语音交互系统,将声音信号转化成系统可识别的文字,实现人机对话。运用语音识别、语音合成、声纹识别等技术,将语音转换为文本,再将文本转换成响声、视频、归类鉴别、人机互换。目前,这些系统常用于银行、电信、保险等领域。

ai智能语音交互系统,是一款专业的、可应用于企业呼叫中心数字化转型的语音交互系统,将声音信号转化成系统可识别的文字,实现人机对话。

运用语音识别、语音合成、声纹识别等技术,将语音转换为文本,再将文本转换成响声、视频、归类鉴别、人机互换。目前,这些系统常用于银行、电信、保险等领域。

AI智能语音交互系统的关键作用是:文本转写、语音识别、自然语言理解、多次对话、情感分析等业务。

ai智能语音交互系统

文本转写

文本转写,主要针对企业内部人员或外部人员,可对不同语种进行实时转写。例如:当有新的政策或文件下发时,我们可以第一时间将文件下发到对应人员的手机上。这样就可以实现即时通知到人。

客户给予的语音信息能够变换,转换后的文本信息可以为我们提供更好的服务项目,也可以给出语音识别结果,自动转化成文本并上传。

语音识别

语音识别是指将人类的语音信号转换成计算机可处理的数字信号,然后将处理后的数字信号转换成计算机能够理解的文本信息。目前语音识别技术主要有端到端、混合、单端等三种方式。

1.端到端:采用传统的基于声学模型和基于统计模型的识别技术;

2.混合:采用混合模型技术;

3.单端:采用单阶段识别技术。

自然语言理解

自然语言理解要在语音识别和语音合成以后, AI智能语音交互系统客户的问题进行认知回复。比如,当客户问:“我需要购买外卖”时,系统会根据客户的描写进行内容认知回应。

在自然语言理解中,有两个关键技术:一个是声学模型,另一个是语言模型。声学模型负责识别用户的发音特征,语言模型则负责识别用户的自然语言表达。

声学模型主要通过词嵌入、词匹配、词向量、句向量等技术进行训练。然后将训练好的声学模型和语言模型结合起来,实现自然语言理解。

ai智能语音交互系统会根据用户的指令进行回答,但在回答过程中,会结合上下文对用户的提问进行分析。

多轮对话

在多轮对话中,通常会出现两种情况,一是对话过程中出现了错误,或者对话内容没有被用户理解,二是对话中有一方没有反应过来,会导致对话出现问题。为了解决这些问题, ai智能语音交互系统采用多轮对话技术。

多轮对话系统由多个功能模块组成,包括:知识库、对话管理、用户管理、角色管理、消息管理、会话检测等。通过多个功能模块的联动,实现人机对话的交互,也支持在 AI机器人上进行二次开发。

ai智能语音交互系统应用于客服领域优势

提高效率:快速处理和响应客户语音请求,自动识别语音内容,提高电话客服处理效率。相比传统人工客服,它可以同时处理多个电话请求,提高整体服务效率。

提升沟通体验:自然语言处理技术理解和分析客户的语音内容,快速给出回应和建议。缩短咨询等待时间,多语种服务,满足出海企业不同语言需求,进一步提升了沟通体验。

降低成本:降低企业的客服成本。减少人工客服数量,降低人力成本,提供24小时不间断的服务,提高服务时间和效率,减少企业运营成本。

优化资源配置:自动分析和处理大量的客户数据和反馈信息,帮助企业了解市场需求和行为,为企业的市场和产品开发提供数据支持。通过分析这些数据,企业可以更好地了解客户的需求和偏好,优化产品和服务的设计和资源配置,提高企业的竞争力和市场占有率。

增强客户黏性:记录和存储客户的语音请求和反馈信息,帮助企业更好地了解客户需求和历史服务记录。通过这些信息,企业可以为客户提供更加个性化的服务和关怀,增强客户黏性。通过主动提醒和关怀等方式,促进企业与客户之间的长期合作和发展。

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