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智能语音如何运用在呼叫领域?米领通信

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发表于 2017-11-17 15:09:23 | 显示全部楼层 |阅读模式

专业级市场虚拟助手适用于多种应用场景,从实现功能来看主要形式有语音识别转写以及语音、语义内容的分析,以医疗、教育和客服三个领域为例,语音技术与场景的深度融合将为技术壁垒构建应用端的护城河。
    应用场景壁垒:2B应用涉及金融、电信、医疗、交通等行业,这些行业对系统的稳定性要求非常高,非常重视实际应用案例情况,会通过严格的招投标选择最具实力和经验的智能语音:http://www.microlink.im/features/record.html技术和**供应商,一旦通过**测会保持稳定合作,新企业进入壁垒较高;2C应用层面互联网巨大具有商业应用和信息入口优势。
    声纹识别主要根据语音波形反馈的说话人生理和行为特征,自动识别说话人身份,在安全性上可与指纹、掌形和虹膜等生物识别技术相媲美,目前已经用于公安和司法系统证据鉴定中的身份鉴别,以及银行支付过程的身份认证。
    智能语音+可穿戴设备
    智能语音在医疗行业的应用主要有三种:语音导诊机器人;电子病历语音录入与转写、临床报告语音录入与转写。语音录入大大提高医生工作效率和工作质量;患者能够通过语音电子病历系统下载打印,能够拥有完整、清晰易懂的病历;医院可以科学管理诊疗过程和诊疗信息。
    语音识别技术进入突破量变到质变的临界点,相关技术和配套设施的研发能够为企业筑起护城河,百度、搜狗、科大讯飞等公司安静状态下语音识别准确率大都达到97%,目前均在向更高准确率以及非标准环境下的应用发展。
    大数据及人工智能技术的推动、关键技术与部件成本的下降以及产业联盟标准化协议的建立带来智能家居市场规模的快速增长。Statista研究数据显示,2016年全球智能家居市场规模已经达到168亿美元,其中中国市场占7%,预计到2021年全球智能家居市场规模将达到793亿美元,中国市场份额上升至17%
     融合场景、借力硬件提升语音技术实用和稳定性
    智能语音主要研究人机之间语音信息的处理和反馈问题,从表现形式来看,即研究如何通过语音实现人机交互,相关支撑技术主要可划分为基础语音技术、智能化技术以及大数据技术。
    智能语音+客服
    语音识别全文转写能够实现全量客服质检,同时可以利用自然语言处理技术分析文本,挖掘客户信息,辅助制定企业商业策略。充分尊重客户隐私,隐藏客户真实身份,防止人工客服对客户的骚扰。
    若去掉“智能”的概念,智能音箱首先是个音箱,与欧美超过85%的家庭音箱普及率相比,国内甚至不足20%,在对音乐以及音箱设备的需求观念上的差异导致音箱对欧美人群或许是“生活刚需”,而对国内用户或许目前还只是少部分人的爱好。正如前文所述,音箱只是恰好成为载体之一,最核心的依然是物联网时代智能终端的人机交互入口。
    自然语言理解目前尚处于浅层语义分析阶段,大致包含词法分析、句法分析、语义分析这三个既递进又相互包含的层面。

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