今天給各位分享智能電話機(jī)器人的生活實踐的知識，其中也會對電話 機(jī)器人進(jìn)行解釋，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問題，別忘了關(guān)注本站，現(xiàn)在開始吧！

本文目錄一覽：

內(nèi)容如下：

1、推動眼科醫(yī)院的蓬勃發(fā)展，因為頻繁通過手機(jī)操控機(jī)器人會極大傷害人的眼睛。

2、推動眼鏡行業(yè)的快速發(fā)展，理由同前。

3、有效控制人口，因為通過手機(jī)操控機(jī)器人會使人的活動大大減少，對人的健康傷害極大，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)運而生，提供大量的就業(yè)機(jī)會。

5、惡化環(huán)境，機(jī)器人及手機(jī)會極大消耗能源，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，這是因為它有相當(dāng)發(fā)達(dá)的“大腦”。在腦中起作用的是中央處理器，這種計算機(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、聽覺、觸覺、嗅覺。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，或稱自整步電動機(jī)，它們使手、腳、長鼻子、觸角等動起來。由此也可知，智能機(jī)器人至少要具備三個要素：感覺要素，反應(yīng)要素和思考要素。

智能語音機(jī)器人應(yīng)用實踐思考

智能語音機(jī)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(jī)器人。

2.智能語音機(jī)器人接聽電話后，呼叫中心平臺調(diào)用業(yè)務(wù)流程管理接口，啟動并初始化對話流程狀態(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，直至呼叫對話流程結(jié)束。

11.業(yè)務(wù)對話流程結(jié)束后，呼叫中心通知ASR服務(wù)結(jié)束當(dāng)前的語音轉(zhuǎn)寫時間請求。最終通知業(yè)務(wù)流程對話管理模塊掛機(jī)操作，并向呼叫管理平臺上報呼叫結(jié)果。

1.語音識別ASR

語音識別能夠?qū)⒂脩舻恼Z音轉(zhuǎn)換成文字。針對語音識別應(yīng)用中面臨的方言口音、背景噪聲等問題，在實際業(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音數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過先進(jìn)的區(qū)分訓(xùn)練方法進(jìn)行語音建模，能夠使語音識別在復(fù)雜應(yīng)用場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），并且同時需要音頻及對應(yīng)的標(biāo)注文本，聲學(xué)訓(xùn)練又是一個高計算的任務(wù)，需要多臺高性能服務(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。語言模型優(yōu)化相對聲學(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，以下是語言模型優(yōu)化的流程：

語言模型優(yōu)化主要分為需求評估、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、測試評估、迭代優(yōu)化五個部分，其中標(biāo)綠框表示不一定能做（有時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(jìn)行檢測、降噪等預(yù)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(jìn)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(jié)束。這種方式能夠使得識別引擎在客戶說話的同時開始進(jìn)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(yīng)用的發(fā)展，越來越多的系統(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檢測。端點檢測對打斷功能的影響發(fā)生在判斷語音/非語音的過程出現(xiàn)錯誤時。表現(xiàn)在過于敏感的端點檢測產(chǎn)生的語音信號的誤警將產(chǎn)生錯誤的打斷。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(tǒng)會表現(xiàn)出沒有反應(yīng)，在用戶講話時還在播放提示音。 端點檢測對識別系統(tǒng)的識別效果影響也很大。語音信號的起始點和結(jié)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(jié)尾漏掉一些有用的數(shù)據(jù)。當(dāng)這種情況發(fā)生時，很可能對識別的準(zhǔn)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(yīng)具備的特性：

基于可靠的端點檢測技術(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。

流式語音智能斷句

現(xiàn)有的語音處理方案是先用語音活動檢測模塊對語音進(jìn)行斷句，再將斷開的語音進(jìn)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(yīng)的是原本是語音但是沒有檢測出來，而虛檢率反應(yīng)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(jìn)一步過濾，但是虛檢會帶來系統(tǒng)資源利用率上升，以及造成響應(yīng)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(tài)窗口設(shè)定模塊、斷句識別模塊構(gòu)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(jié)果；信息流聚合模塊用于對帶有時序的語音識別結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化處理，并整合經(jīng)過優(yōu)化處理后的帶有時序的語音識別結(jié)果，以形成語音識別結(jié)果序列；動態(tài)窗口設(shè)定模塊用于從語音識別結(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；斷句識別模塊用于分析指定范圍的文本的語義，并根據(jù)語義確定是否進(jìn)行斷句。

參考：

具體步驟如下：

1、對語音信號進(jìn)行處理和分析，將環(huán)境雜音、一些冗余無用的信息除去。

2、將處理后的信息通過語音識別技術(shù)，從中提取關(guān)鍵詞。在提取到影響語音識別的關(guān)鍵信息和表達(dá)語言含義的特征信息后，智能電話機(jī)器人會在話術(shù)庫中搜集與之匹配的回答。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(tǒng)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(shè)定好的語法邏輯進(jìn)行語義分析，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)庫中調(diào)取的字詞并按照語法排列成句子，最后還會分析上下文的關(guān)聯(lián)，對適當(dāng)?shù)牟课贿M(jìn)行修正，就可以實現(xiàn)與客戶溝通了。

這個步驟看起來十分的麻煩，但實際上，在智能電話機(jī)器人工作的過程中，整個流程不過數(shù)秒就可以完成，沒有絲毫延遲，和真人進(jìn)行交流一樣自然通順。

關(guān)于智能電話機(jī)器人的生活實踐和電話 機(jī)器人的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。