今天給各位分享智能電話機(jī)器人的生活實(shí)踐的知識(shí)，其中也會(huì)對(duì)電話 機(jī)器人進(jìn)行解釋，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問(wèn)題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在開始吧！
本文目錄一覽：
1、手機(jī)智能機(jī)器人應(yīng)用在生活中的5個(gè)例子
2、智能語(yǔ)音機(jī)器人應(yīng)用實(shí)踐思考
3、電話機(jī)器人到底是怎么工作的？
手機(jī)智能機(jī)器人應(yīng)用在生活中的5個(gè)例子
內(nèi)容如下：
1、推動(dòng)眼科醫(yī)院的蓬勃發(fā)展，因?yàn)轭l繁通過(guò)手機(jī)操控機(jī)器人會(huì)極大傷害人的眼睛。
2、推動(dòng)眼鏡行業(yè)的快速發(fā)展，理由同前。
3、有效控制人口，因?yàn)橥ㄟ^(guò)手機(jī)操控機(jī)器人會(huì)使人的活動(dòng)大大減少，對(duì)人的健康傷害極大，明顯縮短壽命。
4、擴(kuò)大就業(yè)，相應(yīng)的手機(jī)和機(jī)器人的售后服務(wù)、維修等配套行業(yè)應(yīng)運(yùn)而生，提供大量的就業(yè)機(jī)會(huì)。
5、惡化環(huán)境，機(jī)器人及手機(jī)會(huì)極大消耗能源，加速環(huán)境惡化。
相關(guān)內(nèi)容解釋：
智能機(jī)器人之所以叫智能機(jī)器人，這是因?yàn)樗邢喈?dāng)發(fā)達(dá)的“大腦”。在腦中起作用的是中央處理器，這種計(jì)算機(jī)跟操作它的人有直接的聯(lián)系。
智能機(jī)器人具備形形色色的內(nèi)部信息傳感器和外部信息傳感器，如視覺(jué)、聽覺(jué)、觸覺(jué)、嗅覺(jué)。除具有感受器外，它還有效應(yīng)器，作為作用于周圍環(huán)境的手段。
這就是筋肉，或稱自整步電動(dòng)機(jī)，它們使手、腳、長(zhǎng)鼻子、觸角等動(dòng)起來(lái)。由此也可知，智能機(jī)器人至少要具備三個(gè)要素：感覺(jué)要素，反應(yīng)要素和思考要素。
智能語(yǔ)音機(jī)器人應(yīng)用實(shí)踐思考
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.客戶撥打電話給智能語(yǔ)音機(jī)器人。
2.智能語(yǔ)音機(jī)器人接聽電話后，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)話流程結(jié)束。
11.業(yè)務(wù)對(duì)話流程結(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)寫時(shí)間請(qǐng)求。最終通知業(yè)務(wù)流程對(duì)話管理模塊掛機(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脩舻恼Z(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，確定客戶說(shuō)話的起點(diǎn)和終止點(diǎn)的處理過(guò)程。一旦檢測(cè)到客戶開始說(shuō)話，語(yǔ)音開始流向識(shí)別引擎，直到檢測(cè)到客戶說(shuō)話結(jié)束。這種方式能夠使得識(shí)別引擎在客戶說(shuō)話的同時(shí)開始進(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)，在用戶講話時(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，再將斷開的語(yǔ)音進(jìn)行自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別。但是，在電話語(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：
電話機(jī)器人到底是怎么工作的？
具體步驟如下：
1、對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行處理和分析，將環(huán)境雜音、一些冗余無(wú)用的信息除去。
2、將處理后的信息通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，從中提取關(guān)鍵詞。在提取到影響語(yǔ)音識(shí)別的關(guān)鍵信息和表達(dá)語(yǔ)言含義的特征信息后，智能電話機(jī)器人會(huì)在話術(shù)庫(kù)中搜集與之匹配的回答。匹配成功后，后臺(tái)會(huì)按照不同的語(yǔ)法，依照先后次序識(shí)別字詞，隨后系統(tǒng)會(huì)圍繞特征信息，用最小的單元再次識(shí)別字詞。
3、在字詞識(shí)別工作完成之后，智能算法會(huì)利用事先設(shè)定好的語(yǔ)法邏輯進(jìn)行語(yǔ)義分析，這樣就能夠聽懂客戶的意思了。
4、結(jié)合關(guān)鍵信息劃分回答話術(shù)的段落，取出從話術(shù)庫(kù)中調(diào)取的字詞并按照語(yǔ)法排列成句子，最后還會(huì)分析上下文的關(guān)聯(lián)，對(duì)適當(dāng)?shù)牟课贿M(jìn)行修正，就可以實(shí)現(xiàn)與客戶溝通了。
這個(gè)步驟看起來(lái)十分的麻煩，但實(shí)際上，在智能電話機(jī)器人工作的過(guò)程中，整個(gè)流程不過(guò)數(shù)秒就可以完成，沒(méi)有絲毫延遲，和真人進(jìn)行交流一樣自然通順。
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