今天給各位分享語音電話機器人開發的知識，其中也會對機器人語音系統進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！

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其實智能電話機器人就是一款適用于產品業務或服務推廣需求的語音營銷服務平臺！通過精準語音平臺，群呼潛在客戶群體，并模擬銷售專家溝通進行信息篩選的人工智能語音系統。通俗點講就是代替人工打電話進行廣告推廣，電話機器人工作原理其實很簡單，就是通過語音識別技術，觸發設置的話術關鍵詞，然后進行人機溝通交互的目的。

電話機器人是什么工作原理

電話機器人的工作原理其實很簡單：它主要根據語音識別技術來進行工作。實際上，電話機器人的學習能力很強，上線時做好話術分析、制作，上線后經過一定時期（2-3周)的優化，就會成為一名中高級電話銷售人員，再加上后續持續的優化，他會越來越聰明。

電話機器人工作時，首先將客戶可能會問到的行業相關的一些問題和答案整理好并錄制到話術庫中，等到客戶提出問題后，電話機器人可以自己匹配相應答案；如果客戶沒有問題，電話機器人也會自己提出問題等待客戶回答，這樣一問一答的過程中，電話機器人就輕松判斷出客戶意向了。

電話機器人的誕生最初就是為了把人類從簡單重復的繁瑣工作中解放出來，而不是完全代替人類的工作。它在工作時，會根據目標客戶的意向程度進行等級的分類并記錄在系統后臺，人工只需再跟進電話機器人選中的意向客戶進行訂單的促成即可。

簡單來講，就是由智能機器人來代替人工進行電話銷售、客服。對比人工，有著巨大優勢。省時、省力、省心、省地、省錢。

近年來，隨著移動互聯網、大數據、云計算、傳感器等技術的加速突破和廣泛應用，人工智能的發展也進入了一個嶄新的階段。而智能語音技術作為人工智能產業鏈上的關鍵一環，AI應用最成熟的技術之一，在營銷客服、智能家居、智能車載、智能穿戴等領域都有著迅猛發展，智能電話機器人就是其中一種應用。目前市面上不錯的產品有靈聲、百業、悟空等。

其實智能電話機器人的原理非常簡單，只有四步:

1. 首先需要使用智能電話機器人的人，對將打電話客戶可能提問的問題有一個基本的預判，并提取問題中的關鍵詞設置相對的話術。

2. 在客戶打入電話之后，智能電話機器人會自動處理接受語音，去除雜音并提取關鍵詞。再通過關鍵詞智能匹配已經設置好的話術中搜索答案，匹配成功后，后臺會按照不同的語法，依照先后次序識別字詞，隨后系統會圍繞特征信息，用最小的單元再次識別字詞。

3. 在字詞識別工作完成之后，智能算法會利用事先設定好的語法邏輯進行語義分析，這也就是為什么智能電話機器人可以聽懂你客戶說的每一句話。

4. 智能電話機器人可以通過接收到的關鍵詞自動分成段落，同時智能分析上下文的意思，對適當的位置進行修正，以確保和客戶間的無礙溝通。

智能語音機器人呼叫流程的交互時序流程（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音機器人。

2.智能語音機器人接聽電話后，呼叫中心平臺調用業務流程管理接口，啟動并初始化對話流程狀態圖。

10.根據配置好的業務流程狀態圖，重復6-9步驟，直至呼叫對話流程結束。

11.業務對話流程結束后，呼叫中心通知ASR服務結束當前的語音轉寫時間請求。最終通知業務流程對話管理模塊掛機操作，并向呼叫管理平臺上報呼叫結果。

1.語音識別ASR

語音識別能夠將用戶的語音轉換成文字。針對語音識別應用中面臨的方言口音、背景噪聲等問題，在實際業務系統中所收集的涵蓋不同方言和不同類型背景噪聲的海量語音數據的基礎上通過先進的區分訓練方法進行語音建模，能夠使語音識別在復雜應用場景下均有良好的效果表現。

模型優化包括聲學模型優化和語言模型優化。由于聲學模型訓練需要大量的數據（客戶的標注數據不足以訓練聲學模型），并且同時需要音頻及對應的標注文本，聲學訓練又是一個高計算的任務，需要多臺高性能服務器及GPU構成的硬件系統，所以給客戶做聲學優化不可行。語言模型優化相對聲學模型優化，其生成模型方式及硬件要求，可在利用客戶標注數據進行，以下是語言模型優化的流程：

語言模型優化主要分為需求評估、數據準備、模型訓練、測試評估、迭代優化五個部分，其中標綠框表示不一定能做（有時候拿不到客戶的樣本數據），標藍框表示第一次優化工作需要做的。

2.前端語音處理

前端語音處理，利用信號處理的方法對說話人的語音進行檢測、降噪等預處理，以便得到最適合識別引擎處理的語音，其主要功能包括端點檢測VAD、流式語音智能斷句和噪音消除。

語音端點檢測是對輸入的音頻流進行分析，確定客戶說話的起點和終止點的處理過程。一旦檢測到客戶開始說話，語音開始流向識別引擎，直到檢測到客戶說話結束。這種方式能夠使得識別引擎在客戶說話的同時開始進行識別處理，做到最大限度的即時處理。

n 端點檢測過程：

n 端點檢測目的：

隨著語音識別應用的發展，越來越多的系統將打斷功能作為一種方便有效的應用模式。而打斷功能又直接依賴端點檢測。端點檢測對打斷功能的影響發生在判斷語音/非語音的過程出現錯誤時。表現在過于敏感的端點檢測產生的語音信號的誤警將產生錯誤的打斷。例如，提示音被很強的背景噪音或其它人的講話打斷，是因為端點檢測錯誤的將這些信號作為有效語音信號造成的。反之，如果端點檢測漏過了事實上的語音部分，而沒有檢測到語音。系統會表現出沒有反應，在用戶講話時還在播放提示音。 端點檢測對識別系統的識別效果影響也很大。語音信號的起始點和結束點判斷有誤，有可能影響整個信號的完整性，在語句的開頭或結尾漏掉一些有用的數據。當這種情況發生時，很可能對識別的準確度有特別大影響。不完全的信息會使識別率降低。

n 商用端點檢測應具備的特性：

基于可靠的端點檢測技術和智能反饋，智能打斷功能不僅應該在一般的環境下工作出色，而且能有效的拒絕環境噪聲，非語音的高強噪聲(呼吸，關門等) 環境中其它人的聲音。

流式語音智能斷句

現有的語音處理方案是先用語音活動檢測模塊對語音進行斷句，再將斷開的語音進行自動語音識別。但是，在電話語音交互場景中，VAD面臨著兩個難題：

漏檢反應的是原本是語音但是沒有檢測出來，而虛檢率反應的是不是語音信號而被檢測成語音信號的概率。相對而言漏檢是不可接受的，而虛檢可以通過后端的ASR和NLP算法進一步過濾，但是虛檢會帶來系統資源利用率上升，以及造成響應不及時。

流式語音智能斷句模塊是主要由語音識別模塊、信息流聚合模塊、動態窗口設定模塊、斷句識別模塊構成。其中，語音識別模塊用于接收并識別語音實時流，并按照指定的頻率輸出帶有時序的語音識別結果；信息流聚合模塊用于對帶有時序的語音識別結果進行優化處理，并整合經過優化處理后的帶有時序的語音識別結果，以形成語音識別結果序列；動態窗口設定模塊用于從語音識別結果序列中選擇指定范圍的文本，進而將指定范圍的文本用于斷句分析；斷句識別模塊用于分析指定范圍的文本的語義，并根據語義確定是否進行斷句。

參考：

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