智能语音客服系统,智能语音客服方案设计

手机用户的普遍如何快速的应答与高质量的沟通是智能客服的关键问题。目前智能聊天机器人技术相对比较成熟,但是在专业领域内的智能客服,技术相对比较滞后,原因有以下几个难点。引擎的选择就是问题的选择,通俗的讲,智能客服需要解决什么类的问题,什么样的问题需要对给人工客服。系统设计语音识别技术路线和选型2.

文章目录1.语音识别:(ASR)2.语音合成3.文本聊天引擎4.问候语模块文档版本更新说明0.项目需求0.1 需求

近年来,呼叫中心在国内外得到了越来越快的发展,国内企业的发展趋势 已逐渐从以“产品”为导向转变为以“客户"为导向,客户资源成为市场经济的主体,市场竞争最直接的表现就是企业对于客户的争夺,在这里,呼叫中心起到企业和客户之间沟通桥梁的作用。

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手机用户的普遍如何快速的应答与高质量的沟通是智能客服的关键问题。 采用合理的分层结构流程与先进的中间组件(例如,语音识别、语音合成、智能对话、知识图谱等技术组建),建立客服热线自动语音应答系统。缓解人工忙线,客户问题简单智能语音客服系统,如法充分利用资源的情况。 借用AI相关的技术,建立稳定、有效的智能语音应答系统的研究目标。

0.2 技术难点

目前智能聊天机器人技术相对比较成熟,但是在专业领域内的智能客服,技术相对比较滞后,原因有以下几个难点。

2.2 语音合成 语音合成在专业领域还有以下问题: 2.3 专业问题库( 和) 其实是一个关键点是 和库的构建。这个过程需要人工去整理,有些场景如果前期已经积累了很多的和,效率会高。其实这些问题差别大,领域答案专业可能比较靠谱些。 2.4 引擎的选择 引擎的选择就是问题的选择,通俗的讲智能语音客服系统,智能客服需要解决什么类的问题,什么样的问题需要对给人工客服。 首先使用 方法进行快速过滤,保留专业问题库中与用户输入问句相似度小于等于阈值的问答对,然后再通过语义相似度和语序相似度相结合 匹配出最相似的问句,并返回对应的答案给用户。最后未能匹配正确结果的用户的语音问题,需要转接人工服务。 2.5 接入话务专线 最后是对效率的要求,整个过程设计到语音识别、语音合成、问题检索等过程,每个过程都需要一定的时间,在线交互的效果要求很高,也就是对整个智能语音机器人的效率要求很高。 0.3 模型框架初设与关键技术0.4 系统设计

在功能层面,在线客服智能推理系统的核心部分包括知识库、数据库、推理机(推理机),其外围部分是知识库、语音合成、语音识别和自然语言处理等,系统功能组成如图3所示。- ![智能客服功能点](https://tva1.sinaimg.cn/large/006tNbRwgy1gai9mxreopj30hc0cyt94.jpg)

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1.语音识别:(ASR)1.1语音识别技术概要:1.1.1 DNN方法。状态2.3 n 模型 1.1.2 语音识别技术路线和选型2.语音合成2.1 语音合成2.1.1参数化合成目前训练存在问题 存在问题的解决方法 2.1.2 端到端合成状态: 3.文本聊天引擎3.1 方案成熟

- 采用运维机器人的引擎

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4.问候语模块4.1 方案

- 

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