广西语音服务服务标准

时间:2022年06月25日 来源:

    智能语音交互呼入智能语音交互呼入是指用户呼入后可通过回调接口获取企业设定的语音识别模型ID等参数,对用户的语音进行语音识别,将识别结果(一段文字)传给企业,企业根据自己的业务实际情况返回结果(一段音频或一段文字)给语音服务平台,语音服务平台进行播报或调用TTS能力进行播报的一种通信能力平台。场景:企业可基于智能语音交互呼入能力构建呼入语音机器人,常用于智能语音客服场景,例如订餐场景下的语音机器人自助订餐服务、物流场景下的语音机器人自助下单服务。价值:通过智能语音交互呼入平台构建的呼入语音机器人,可替代人工坐席自助接待来电用户,减少客服场景下的人力投入。智能语音交互呼出智能语音交互呼出是指可通过调用接口发起外呼,机器人根据预设内容进行播报,用户接听并回复后,由云通信平台识别用户回复结果(生成文本)返回给企业,企业根据自己的业务实际情况返回结果(一段音频或一段文字)给云通信平台进行播报。通过智能语音交互呼出产品,企业可快速构建智能外呼机器人。企业无需关注底层能力,专注于意图识别和话术编排即可构建属于企业自己的外呼机器人。场景:企业可基于智能语音交互呼出产品构建呼出语音机器人。作为语音识别的前提与基础,语音信号的预处理过程至关重要。广西语音服务服务标准

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    当您使用语音的API接口发送外呼后,可以通过使用MNS的Queue模型来接收语音的回执消息。语音服务提供的回执消息类型包括:呼叫记录消息(VoiceReport)订阅呼叫记录消息(VoiceReport)可以在呼叫结束后获取呼叫的记录信息,包括通话类型、通话的开始及结束时间、通话时长、结束原因等。呼叫中间状态消息(VoiceCallReport)订阅呼叫中间状态消息(VoiceCallReport),可以获取呼叫过程中的通话状态的信息,通常包括开始、振铃、接听、挂断以及状态产生的时间等。录音记录消息(VoiceRecordReport)订阅录音记录消息(VoiceRecordReport),可以在通话结束后获取通话的录音记录。ASR实时消息(VoiceRTASRReport)订阅ASR实时消息(VoiceRTASRReport),可以获取点击拨号通话中的实时文本转换结果。广西语音服务服务标准人工语音服务是什么?

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主要原因是定制菜单花费的时间太多,客户不太愿意使用。再如近几年提出的IVR优化,通过去除低频访问的业务,只保留高频业务,并安排呼叫频度决定业务所处的层架,这种方式会导致许多业务通过IVR无法办理,损伤了客户的体验。在移动互联网时代,“用户体验”重要性不言而喻,而竞争日益加剧的,“降低成本”是提升企业竞争力的关键。如何实现“鱼和熊掌兼得”?关键在于提升IVR的服务能力,通过菜单调整的方法终究是“治标不治本”,我们需要对IVR进行颠覆性的改变。智能语音服务技术的发展为IVR的发展注入了新的生机,以苹果“siri””为的手机智能语音服务助理的出现,标志智能语音技术发展达到了实用水平,在IVR中应用智能语音技术,用户无需按键,说出需求即可办理业务,非常符合人的使用习惯,同时完全摆脱了0-9按键个数的限制,大幅提升信息输入效率。一.智能语音服务在IVR中的业务模式我们对国内从事智能语音技术研发的领导企业“科大讯飞”进行了调研,智能语音在IVR中的应用是公司的重要产品方向之一,公司在06年开始尝试在IVR中的应用,提出“语音导航”的方案,为呼叫中心提供语音识别驱动的新型自动语音交互应用。

    什么是语音服务?语音服务在单个Azure订阅中统合了语音转文本、文本转语音以及语音翻译功能。使用语音CLI、语音SDK、语音设备SDK、SpeechStudio或RESTAPI可以轻松在应用程序、工具和设备中启用语音。以下功能是语音服务的一部分。请使用下表中的链接详细了解每项功能的常见用例或浏览API参考信息。语音转文本可将音频流或本地文件实时转录或翻译为文本,应用程序、工具或设备可以使用或显示这些文本。结合语言理解(LUIS)使用语音转文本可以从听录的语音中派生用户意向,以及处理语音命令。批量语音转文本支持对AzureBlob存储中存储的大量语音音频数据进行异步语音到文本转录。除了将语音音频转换为文本,批量语音转文本还允许进行分割聚类和情感分析。多设备对话-在对话中连接多个设备或客户端以发送基于语音或文本的消息,并轻松支持听录和翻译。对话听录-启用实时语音识别、说话人识别和分割聚类。它非常适合用于听录能够区分说话人的面对面会谈场景。创建自定义语音识别模型-如果使用语音转文本在独特的环境中进行识别和听录,则可以创建并训练自定义的声学、语言和发音模型,以解决环境干扰或行业特定的词汇。文本转语音可使用语音合成标记语言。

     ​游戏语音是支持多样玩法、覆盖游戏应用场景的语音服务。

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    非异构计算的工程优化随着深度学习技术的进步,模型的建模能力越来越强大,随之而来的计算量需求也越来越高。近年来,很多公司都采用异构计算进行模型的inference,例如采用高性能或者inferenceGPU,甚至采用FPGA/ASIC这样的芯片技术来加速inference部分的计算,服务实际需求。对语音合成而言,大量的需求是需要进行实时计算的。例如,在交互场景上,语音合成服务的响应时间直接影响到用户的体验,往往需要从发起合成请求到返回语音包的时间在200ms左右,即首包latency。另一方面,很多场景的语音合成的请求量的变化是非常大的,例如小说和新闻播报场景,白天和傍晚的请求量往往较高,而深夜的请求量往往很低,这又对部署的便捷性和服务的快速扩展性带来了要求。我们仔细对比了不同的inference方案,考虑到我们终的使用场景要求,对快速扩展的要求,甚至客户不同机器的部署能力,我们终选择以非异构计算的形式进行inference计算,即不采用任何异构计算的模块,包括GPU/FPGA/ASIC等。 语音服务在单个 Azure 订阅中统合了语音转文本、文本转语音以及语音翻译功能。广西语音服务服务标准

点击呼叫通话双方显示的号码均为语音服务平台号码。广西语音服务服务标准

语音生物识别--呼叫验证技术可以标记可疑的入站呼叫,以在开始前阻止。此外,语音生物特征可用于通过简化的基于语音的身份验证来验证说话人。意图预测--当前IVR认可度如此之低的原因之一是,他们无法在呼叫前其他渠道的客户行程。这种了解和理解客户在线行为的能力对于实现更好的语音自助服务至关重要。通过使用人口统计和行为信息,公司可以利用这种意图来提供比较好的体验。多模式通话--随着智能手机的普及,可以将可视辅助设备与语音通话相结合。客户可以在智能手机上无缝、安全地输入或查看信息,以提高通话的准确性和安全性。这提高了平均处理时间和法规遵从性。会话生成器技术--新的低代码工具技术使非技术资源能够以与数字相同的方式快速构建语音对话旅程。这为公司提供了更大的灵活性和敏捷性来推出会话服务。为了充分利用语音技术进行数字化转型,公司必须确保技术完全集成到数据驱动的客户体验平台中。这意味着有能力发现意图,建立机器人的行动意图,与客户关系管理系统集成,以获取上下文,监测性能和优化自然语言模型,并报告这些行动的效果实时。公司开始将购买力转向首席客户官,他负责监督所有与客户有关的技术。一些具有前瞻性思维的公司意识到。广西语音服务服务标准

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