智能机器学习有哪些功能优势？

智能机器学习，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。其应用遍及人工智能的各个领域，同时具备非常广泛的商业应用场景。

1、深度学习

深度学习又叫深层神经网络，是机器学习研究中的一个新领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模拟人脑的机制来解释数据，比如图像、声音和文本等。深度学习，能让计算机具有人一样的智慧。

2、强化学习

人工智能中的很多应用问题需要算法在每个时刻做出决策并执行动作。譬如：对于自动驾驶算法，需要根据路况来确定当前的形势策略以保证安全的行驶到目的地。即根据当前的条件做出决策和动作，已达到某一预期目标。解决这类问题的机器学习算法称为强化学习。

3、联邦学习

通过将企业、机构数据在不共享的情况下共同建模，提升模型效果。它实际上是一种加密的分布式机器学习技术，参与各方可以在不披露底层数据和底层数据的加密形态的前提下共建模型。

4、元学习：元学习是要“学会如何学习”，即利用以往的知识经验来指导新任务的学习，具有学会学习的能力。元学习是实现通用人工智能的关键，因为它使人工智能学会思考与推理。

智能语音技术，包含语音识别、语义理解、语音合成，以及自然语言处理等技术，在智能客服、智能信审、智能投顾等人机交互产品中应用。智能语音交互技术提供一种方便迅捷的信息沟通方案，提升顺畅交互的良好体验。主要应用范围有：

声纹识别即说话人识别技术，是根据说话人语音的声学特征进行身份辨识的服务。配合产品实际应用场景，可以采用用户声纹认证和说话人辨认两种方案。

语义理解即识别对话中说话热的意图，基于对话文本，采用先进的中文自然语言处理系统，通过与语音识别的联合优化、数据驱动的迁移学习等手段，实现更高准确率的意图识别，为流畅的人机交互提供坚实的基础。

语音识别采用最新的语音技术，提供实时语音识别、语音转文字、音频文件离线撰写等高精度的语音识别服务，支持多场景、多领域的智能语音交互，为客户提供全面的垂直领域产品应用定制服务。

基于深度学习的语音合成算法，能够提供更加真实、自然、流畅的合成效果，通过算法优化是的服务能够支撑大规模的商业应用，支持全面的发音人、音色等特色定制服务，为客户提供针对业务场景的差异化语音交互产品。

通过分析语义声学和生理特征识别说话人的情感状态，优化语音顺畅的交互体验，也为智能风控、语音质检等提供决策辅助。

集合语音识别、语义理解、语音合成等技术构成的对话机器人，提供全方位的定制化能力，例如业务话术的定制、话术调优，语音识别的针对性优化、合成语音的音色语速定制等。

想了解更多关于人工智能语音技术的相关信息，可访问http://www.youlanai.com或关注“幽澜智能AI”微信公众号，可直接进行智能机器人的服务体验。

智能语音外呼解决方案基于人工智能语音技术构建的智能语音外呼机器人，利用语音识别、语音合成、语义理解等技术，支持根据设定，在指定时间，对指定用户进行批量电话外呼服务，根据业务话术配置，自动完成客户服务的沟通、交流工作，并自动记录通话内容、输出报告。

智能语音外呼解决方案构成：

1、智能语音外呼平台：支持稳定高效的大规模外呼服务请求，灵活配置呼叫策略。

2、语音识别：采用新一代深度学习技术的语音识别引擎，可以实时将语音转化为文本，语音识别引擎提供针对垂直领域的精细化定制和优化。

3、语义理解：基于自然语言处理技术，采用多种机器学习算法，与语音识别引擎进行了联合优化等，实现了更高准确率的意图识别，提供流畅的人机交互体验。

4、话术定制：提供可视化的多轮对话话术配置平台，用户可以根据业务进行灵活配置。

5、高质量的语音：提供发音人录音定制，支持真人录音与语音合成的无缝结合。

6、语音交互：支持与客户沟通交流中的对话打断功能，提升客户体验，支持根据客户意愿，自动转接人工服务。

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按日归档：2020-01-07