按日归档：2020-01-17

智能语音交互机器人系统功能优势

智能语音交互机器人是一款适用于产品业务或服务推广需求的语音营销服务平台，通过精准语音平台，群呼潜在客户群体，并模拟销售专家沟通进行信息筛选的人工智能机器人，集筛选意向客户、锁定目标客户、精准客户分类三重营销于一体，全面实现市场营销。

智能语音交互机器人系统功能优势：

• 超强开发性可与其他第三方系统做对接：智能对接技术，可与客户公司其他的呼叫系统、OA等各种系统对接，消除企业内部信息孤岛，减少企业管理成本。
• 话术自定义：智能话术完善系统，客户可以根据情况随时随地不断完善修改话术，未接问题自主收集技术，实时统计机器人未能解答的问题。
• 意向客户精准划分，更深层次客户标签分类，同时支持关键词搜索分类。
• 三人会话模式支持经历在线监听：机器人或者销售人员和客户通话时，客户经理或者经理可以在线监听，需要时可以第一时间切换，实现三方会话。
• 高智能对话实现自主转人工，打断智能应答：呼入/呼出自动转人工对接，同时文字呈现沟通内容，支持通话打断与智能随机对答。

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人工智能在金融领域的几大应用

金融是人工智能重要的应用场景，人工智能在金融行业的应用改变了金融服务行业的规则。传统金融机构与科技公司共同参与，构建起更大范围的高性能动态生态系统，参与者需要与外部各方广泛互动，获取各自所需要的资源，因此在金融科技生态系统中，金融机构与科技公司之间将形成一种深层次的信任与合作关系，提升金融公司的商业效能。

1、自然语言处理

自然语言处理是用计算机来处理、理解以及运用人类语言。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志。没有语言，人类的思维也就无从谈起，所以自然语言处理体现了人工智能的最高任务与境界，也就是说，只有当计算机具备了处理自然语言的能力时，机器才算实现了真正的智能。从研究内容来看，自然语言处理包括语法分析、语义分析、篇章理解等。

2、语音识别和语言合成

语音识别是实现人机交互比较关键的技术，其所要解决的问题是让计算机能够“听到”人类的语音，之后结合自然语言处理技术通过语义理解才能“懂”人类语言的意思。语音识别技术主要通过语音特征提取、模式匹配、模型训练等技术方式将语音转化为计算机可读的输入。语音识别是一门交叉学科，所涉及的领域包括信号处理、模型识别、概率论、信息论、发生机理和听觉机理、人工智能等。

语音合成，是将任意文字信息转化为标准流畅的语音朗读出来，让机器实现像人一样开口说话。语音合成包括三个方面，首先语言处理要模拟人对自然语言的理解过程给出词语的发音提示，接着韵律处理根据语音规划音强等特质，最后进行声学处理输出语音。随着人工智能算法的加入，音色、情感等方面的模拟得以提高，使合成的声音更加自然，一定程度下可以达到真人说话的水准。

3、智能客服

智能客服是指能够与用户进行简单问题答复，通过人机交互解决用户关于产品或服务的问题。自然语言处理技术成熟度在各类人工智能技术中成熟度较低，但在客服领域中能够发挥较高的价值。人工客服存在培训成本高、服务效果难以统一以及流动性大的问题。以大数据、云计算特别是人工智能技术为基础智能客服加速企业客服智能化，依靠知识图谱回答简答重复性问题，减少人工客服使用，提升客服效率及效果。客服机器人已替代40%-50%的人工客服工作，随着技术的不断完善，更多的客服工作将依靠人工智能完成。

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智能语音识别引擎构成原理

智能语音识别引擎主要由语音检测、特征提取、识别搜索几个模块组成，利用声学模型、字典/词典、识别语法等识别引擎资源，识别引擎将原始输入的语音流进行识别得到识别结果。主要识别原理如下：

1、语音检测

引擎采集的原始云数据被送入语音检测模块，该模块进行语音信号的预处理和检测, 将原始语音信号数据转换成标准数据格式，并通过高效的语音信号检测算法，检测到语音的起始点和终止点。

2、特征提取

检测后的语音数据流被送入特征提取模块，提取得到语音信号的特征矢量流。语音特征是利用数字信号处理技术，从语音信号中提取最反应其本质属性的信息。在这个模块中，需要对语音信号进行预加重、分帧、加窗、频域变换、倒谱变换、差分等处理， 最终得到40维左右的特征矢量。

3、识别搜索

语音特征矢量被送入识别搜索模块。在这个模块中，未知语音信号的特征与引擎内含的声学模型库、字典/词典和识别语法信息进行匹配，得到最适合未知语音特征的词序列。这个模块是识别引擎的核心。

智能语音识别引擎技术优势：

低功耗：功耗不超过0.85mA，可以全天候低功耗持续监听。

资源占用少：ROM不超过45KB，RAM消耗小于40KB。

唤醒性能好：唤醒率超过90%，虚警低于1次/6小时。

支持更换唤醒词：用户可以根据需要进行唤醒词定制。

支持远距离唤醒：用户不需要手持或佩戴传声器，且用户说话时姿态自由，不需要靠近传声器。

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