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一知智能科技主打的智能語音外呼機器人，個人是知道。這里的產(chǎn)品，形成了自己的特色和優(yōu)勢，所帶來的使用效果，果真可以。

AI語音機器人有哪些好處

使用AI語音機器人的好處有很多江西智能語音電話機器人，像該機器人可以不間斷的工作江西智能語音電話機器人，還能進行智能化的溝通交流、在工作期間并沒有情緒存在、還能夠智能篩選客戶。以下時AI語音機器人的具體優(yōu)勢江西智能語音電話機器人：

一、使用AI語音機器人的好處

1、智能溝通：智能外呼機器人可以模擬真人語音江西智能語音電話機器人，回答客戶的提問，并可以通過修改話術來引導銷售過程。并通過智能學習建立海量數(shù)據(jù)庫，通過數(shù)據(jù)分析對用戶的行為做出準確的判斷，提升銷售轉(zhuǎn)化率。

2、智能篩選：智能外呼機器人能對意向客戶溝通軌跡做全方位的準確記錄，會自動篩選出意向客戶。并對其進行分類存儲在系統(tǒng)里便于后期人工進一步跟進，并把溝通結果全程存儲云端，便于企業(yè)隨時調(diào)用。

3、時間不間斷：AI語音機器人可以24小時不間斷的工作、也可以根據(jù)行業(yè)的時間來設定一個撥打的時間段范圍進行合理的銷售。

4、數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)：外呼系統(tǒng)撥打的電話可以即時查詢，且能根據(jù)語音通話分析

5、不受情緒影響：外呼語音智能機器人會一直保持著一定的工作態(tài)度。而且還可以模仿優(yōu)秀業(yè)務人員的話語進行自動溝通，以更低的成本為企業(yè)創(chuàng)造更高的效益。

6、自動語音群呼，外呼系統(tǒng)支持批量導入，自動撥打，高效過濾篩選意向用戶。

7、智能管理：AI機器人外呼系統(tǒng)的CRM客戶管理功能，能智能分類客戶類別，意向客戶直接給企業(yè)銷售人員。系統(tǒng)分類后，無意向的客戶就不會再撥打，這樣避免對客戶造成困擾。

做初篩工作是完全沒有問題江西智能語音電話機器人的江西智能語音電話機器人，可以過濾很多無效的信息，篩選出能夠有效接通的電話。效果的話這個就因人而異了，一個是看提供電話質(zhì)量，二是看機器人后期學習。機器人和人一樣也需要不斷地學習提升。

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(diào)用業(yè)務流程管理接口，啟動并初始化對話流程狀態(tài)圖。

10.根據(jù)配置好的業(yè)務流程狀態(tài)圖，重復6-9步驟，直至呼叫對話流程結束。

11.業(yè)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(zhuǎn)寫時間請求。最終通知業(yè)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?qū)⒂脩舻恼Z音轉(zhuǎn)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(yè)務系統(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)的基礎上通過先進的區(qū)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(xiàn)。

模型優(yōu)化包括聲學模型優(yōu)化和語言模型優(yōu)化。由于聲學模型訓練需要大量的數(shù)據(jù)（客戶的標注數(shù)據(jù)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(tǒng)，所以給客戶做聲學優(yōu)化不可行。語言模型優(yōu)化相對聲學模型優(yōu)化，其生成模型方式及硬件要求，可在利用客戶標注數(shù)據(jù)進行，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)準備、模型訓練、測試評估、迭代優(yōu)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(shù)據(jù)），標藍框表示第一次優(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(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，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(shù)據(jù)。當這種情況發(fā)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(huán)境下工作出色，而且能有效的拒絕環(huán)境噪聲，非語音的高強噪聲(呼吸，關門等) 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(tǒng)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(tài)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(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果，以形成語音識別結果序列；動態(tài)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(jù)語義確定是否進行斷句。

參考：

現(xiàn)在智能ai電話機器人市場比較成熟，有很多的電銷企業(yè)都有使用。電話機器人操作簡單，成本低，24小時不間斷的工作，大大提升了工作效率，效果挺好的。

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