智能呼叫系統(tǒng)中到底應用了哪幾項技術?
作者：admin 來源：本站 發(fā)布時間：2022-01-19 09:51:02
呼叫中心的各項服務中，自助語音服務是大多數客戶會選定的服務方法。隨著服務內容繼續(xù)擴充，古老的按鍵式菜單I(自助語音服務)自助服務菜單層級越來越深，客戶需要花費大批時間、經過屢次交互才能找到需求節(jié)點，已經影響用戶體驗，增長了人工坐席成本。隨著智能語音技術的成熟，為這些問題供應了可行計劃。下面嘉舜通訊小編為朋友們說明一下智能呼叫體系中究竟應用了哪幾項技術?濟南自動外呼系統(tǒng)
智能語音呼叫體系中主要有語音識別技術、語音合成技術、語義分析技術等。語音識別和語義分析技術主要用于呼叫中心的智能語音交互中，語音合成技術主要用于消息的播報上。
語音識別是讓機械通過識別和分析過程，能聽懂人類說話的技術，可以將語音轉化為文字。語音識別技術是信息技術中人機交互的關鍵技術，現如今在呼叫中心、企業(yè)信息化管理體系中有了廣泛的應用。它驅動了自助語音服務和語音搜索，是語音應用的焦點動力引擎。
所謂語音識別，就是將一段語音信號轉換成相對應的文本信息，系統(tǒng)主要包含特征提取、聲學模型，語言模型以及字典與解碼四大部分。另一方面，為了更有效地提取特征往往還需要對所采集到的聲音信號進行濾波、分幀等音頻數據預處理工作，將需要分析的音頻信號從原始信號中合適地提取出來；特征提取工作將聲音信號從時域轉換到頻域，為聲學模型提供合適的特征向量；聲學模型中再根據聲學特性計算每一個特征向量在聲學特征上的得分；而語言模型則根據語言學相關的理論，計算該聲音信號對應可能詞組序列的概率；根據已有的字典，對詞組序列進行解碼，得到終可能的文字。
語義分析技術，對自然語言進行語義分析，給出適用的指令，常識庫為語義分析供應常識語料。
語義分析服務可通過一段文字剖析出關鍵詞，如用戶講：“我想問一下，濟南明天的天氣？”經由語義分析，體系會剖析出如下關鍵信息。
用戶需求的服務：天氣詢問；時間：次日；城市：濟南。
根據關鍵詞從常識庫中查詢，體系便立刻將濟南次日的天氣告知用戶，使人機交互過程更為順暢。語義分析服務應用流水線方法，對用戶輸入的文本搜索要求處理。
基于詞典的分詞方法是一種比較傳統(tǒng)的方式，這類分詞方法有很多，如：正向匹配（forward maximum matching method, FMM）、逆向匹配（backward maximum matching method，BMM）、雙向掃描法、逐詞遍歷法、N-短路徑方法以及基于詞的n-gram語法模型的分詞方法等等。對于這類方法，詞典的整理選擇在其中占到了很重要的作用。
已經成熟的客服常識問答，對用戶的問題及征詢提供明確回復，并自動指導其進行相關操作，提升用戶滿意率，從而實現“回復問題內容的針對性"及 “關聯問題"
在多領域多中快速定位，同時為體系提供自借鑒功效，擴充體系服務的深度和廣度；提升渠道覆蓋率，從而實現“回復問題內容的精確性"
從復雜的文字中提取關鍵信息，可以記錄用戶曾經輸入的關鍵信息，在后續(xù)的交互中可以提醒用戶輸入余下的關鍵信息，令人機對話歷程更靠近人與人的對話，從而實現交互歷程更為人性化。
語音合成技術是自動將各種文字及時轉換為清楚、流利、自然的語音。面向各種文本的語音合成，可以方便快捷地提供更加豐富的信息服務內容，提高自動化效率，使人們從繁雜的重復任務中擺脫出來，提高工作服務，降低運營成本。
語音合成技術流程是，當需要合成的文本輸入后，先要判斷是什么語種，例如中文，英文，藏語，維語等，再根據對應語種的語法規(guī)則，把整段文字切分為單個的句子，并將切分好的句子傳到后面的處理模塊。后續(xù)在前面剖析的基礎上，經由韻律方面的剖析處理，獲得語音的時長、句讀等韻律信息，再根據這些信息在音庫中篩選合適的語音單位，語音單位再經由調解和拼接，就能獲得終的語音數據。
隨著5G時代的到來，AI、大數據、云的開展更加迅速。智能呼叫中心的各項技術也越來越完善，應用范圍將會越來越寬泛。了解智能呼叫體系中究竟應用了哪幾項技術，有益于企業(yè)購買和應用智能呼叫中心體系。
