2018年Next大會(huì)上推出的人工智能預(yù)包裝服務(wù)客服中心AI（Contact Center AI），現(xiàn)在Google透過增加人工智能理解對(duì)話情境的方法，進(jìn)一步強(qiáng)化虛擬代理人語音識(shí)別的能力，用戶現(xiàn)在還可以更靈活地自訂定義Speech Context類別，減少人工智能對(duì)于文字概念混淆的問題。
Google提到，即便客服中心虛擬代理人的語音識(shí)別精準(zhǔn)度達(dá)90％，但是比起實(shí)驗(yàn)室，實(shí)際使用環(huán)境以及雜訊的影響，在部分情況下，仍然會(huì)使得自動(dòng)語音識(shí)別的結(jié)果變得很糟，因此現(xiàn)在Google進(jìn)一步更新客服中心AI所使用的技術(shù)，特別是在Dialogflow以及云端語音轉(zhuǎn)文字兩服務(wù)，以提升辨識(shí)品質(zhì)。
Dialogflow讓用戶能夠在網(wǎng)頁、行動(dòng)應(yīng)用程式或是熱門的傳訊平臺(tái)，建構(gòu)對(duì)話服務(wù)，而這次更新，Google為Dialogflow加入了自動(dòng)語音調(diào)適能力（Auto Speech Adaptation），以對(duì)話情境資訊，解決虛擬代理人混淆單字發(fā)音的問題。
由于許多單字的讀音很相似，在電話中可能無法很清楚傳遞，像是cheese和these的發(fā)音，還有可能把mail誤翻成male或nail，但是當(dāng)虛擬代理人知道這些對(duì)話背景，發(fā)生在速食餐廳或是商品退貨時(shí)，便不容易混淆這些字。用戶只要在Dialogflow控制臺(tái)中，將自動(dòng)語音調(diào)適功能打開，就能讓語音識(shí)別準(zhǔn)確度上升40％以上。
Google也改進(jìn)了互動(dòng)式語音應(yīng)答（IVR）以及電話虛擬代理人，所使用的云端語音轉(zhuǎn)文字基線模型，而這將會(huì)使語音轉(zhuǎn)錄的結(jié)果更好，Google以電話用語的常用短句最佳化了該模型，使得新模型的表現(xiàn)，在美國英文上的辨識(shí)準(zhǔn)確度提高15％，再加上自動(dòng)語音調(diào)適功能，還能進(jìn)一步提升辨識(shí)的品質(zhì)。
開發(fā)人員在使用云端語音轉(zhuǎn)文字服務(wù)時(shí)，能使用SpeechContext參數(shù)來控制情境資訊，讓語音轉(zhuǎn)錄更加精確，以讓虛擬代理人更精準(zhǔn)地辨識(shí)企業(yè)產(chǎn)品等特定名詞。
而現(xiàn)在Google在SpeechContext中新增類別，而預(yù)定義的類別則對(duì)應(yīng)到流行或是通用的概念上，使用情境像是在數(shù)字溝通時(shí)，4個(gè)數(shù)字的組合可能代表年、時(shí)間或是金錢，而開發(fā)者可以在SpeechContext類別，調(diào)校整個(gè)自動(dòng)語音識(shí)別的單字列表，改善輸入語音的轉(zhuǎn)錄結(jié)果。
不過，Google也提到，使用SpeechContext這樣的工具，會(huì)增加部分短句被擷取的機(jī)率，這可能降低了語音有提及卻沒出現(xiàn)在轉(zhuǎn)錄文字上的錯(cuò)誤，但同時(shí)也會(huì)增加語音未提及卻出現(xiàn)在轉(zhuǎn)錄文字的情形，自動(dòng)語音調(diào)適的強(qiáng)度需要權(quán)衡結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，而SpeechContext的Boost功能解決了開發(fā)者這樣的煩惱，可以自動(dòng)為使用案例調(diào)整語音調(diào)適的最佳強(qiáng)度。
過去云端語音轉(zhuǎn)語音服務(wù)，處理語音只能以1分鐘為單位，而這對(duì)于需要較長時(shí)間轉(zhuǎn)錄文字的使用案例，像是會(huì)議、即時(shí)影片或是電話等是個(gè)大問題，現(xiàn)在Google將處理語音時(shí)間上限提高至5分鐘，而且API也允許開發(fā)人員開啟新的串流對(duì)話，來接續(xù)前一個(gè)串流對(duì)話，以做到無限時(shí)間的串流語音轉(zhuǎn)錄文字。
