在當今科技飛速發(fā)展的時代，人工智能也開始滲透到人們生活的方方面面。比如：智能掃地機器人、餐廳的智能送餐員、街邊的無人駕駛汽車、物流行業(yè)的智能揀貨機器人等等，最常見的大概就是智能客服機器人了。

許多人可能已經(jīng)接到了來自智能電話機器人的電話，并且可能也接到了來自電話機器人的撥出電話。如果問題不難，機器人無法解決即時傳輸，人類可能無法識別接電話的是人還是機器人。那么智能電話機器人實現(xiàn)的自動語音對話通常使用哪些技術(shù)呢？原理是什么？



智能客服系統(tǒng)如何實現(xiàn)智能對話？原理是什么？

自動語音識別
將麥克風捕獲的用戶語音轉(zhuǎn)換為文本的過程。

自然語義理解
將用戶說的話轉(zhuǎn)換成機器可以理解的詞。例如，將“呼叫張三”和“呼叫張三”這兩個短語轉(zhuǎn)換為文本理解為相同的操作。

自然語言生成
與自然語義理解相反，它將機器語言轉(zhuǎn)換為人類語言，這個階段的輸出是文本。

語音合成
文本被合成成語音并回放，盡可能地模仿自然的人類語調(diào)，給人一種對話的感覺。

上面從客戶服務(wù)處理的角度介紹了幾個技術(shù)類別。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
深度學習是機器學習研究的一個新領(lǐng)域。其動機是建立一個模擬人腦進行分析和學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)模仿人腦解釋圖像、聲音和文本等數(shù)據(jù)的機制。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種機器學習算法，可以顯著提高智能客服應(yīng)用中的檢測率。

知識圖譜
知識圖譜是通過連接所有不同類型的信息而創(chuàng)建的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。知識圖譜是基于對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的再加工，包括關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、文本或XML中的非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、領(lǐng)域本體知識和外部知識信息抽取與知識融合技術(shù)形成的一種統(tǒng)一的全球知識庫。知識圖譜應(yīng)用于客服系統(tǒng)，主要有三個應(yīng)用方面：一是在客服系統(tǒng)中建立知識圖譜，二是個性化推薦，三是客戶關(guān)懷。

因為智能客服機器人可以很好地與客戶進行互動，而其自帶的智能語音質(zhì)量檢查功能和統(tǒng)計功能可以幫助商家節(jié)省大量勞動力，提高工作效率。因此，許多公司使用智能電話機器人的客戶服務(wù)。

在智能客服系統(tǒng)開發(fā)中使用中間件可以有效節(jié)省開發(fā)時間，降低項目成本，提高項目穩(wěn)定性。因此，呼叫中心中間件在開發(fā)呼叫中心客服系統(tǒng)中是必不可少的。

深海捷致力于幫助集成商快速高效地為不同用戶構(gòu)建不同行業(yè)的智能呼叫中心系統(tǒng)，幫助企業(yè)快速高效成長。開發(fā)的“AI智能呼叫中心升級包”可以輕松實現(xiàn)基于AI人工智能的智能呼叫中心功能，包括智能客服機器人、智能質(zhì)檢等，無需對現(xiàn)有呼叫中心進行代碼級改動.如有需要可以聯(lián)系我們咨詢！

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