發(fā)布時(shí)間：2020-10-10 00:58

　　 近年來(lái),人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展,智能語(yǔ)音人機(jī)交互技術(shù)是炙手可熱的技術(shù)之一。以蕭山供水為例,主要闡述智能語(yǔ)音人機(jī)交互技術(shù)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,分析其在水務(wù)客服領(lǐng)域的應(yīng)用實(shí)踐,提出在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中的相關(guān)建議。
【部分圖文】：

2.3.1 蕭山供水智能語(yǔ)音服務(wù)系統(tǒng)具備的能力蕭山供水智能語(yǔ)音服務(wù)系統(tǒng)是一個(gè)具備語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、語(yǔ)義理解能力的智能語(yǔ)音導(dǎo)航系統(tǒng)，具體應(yīng)用在兩大核心服務(wù)內(nèi)容：一是智能IVR互動(dòng)式語(yǔ)音應(yīng)答，用戶在說(shuō)出自己的業(yè)務(wù)需求后，系統(tǒng)自動(dòng)匹配到相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)并轉(zhuǎn)移至相應(yīng)的服務(wù)技能組中。二是智能語(yǔ)音服務(wù)，用戶說(shuō)出自己的業(yè)務(wù)需求后，系統(tǒng)自動(dòng)跳轉(zhuǎn)至相應(yīng)的問(wèn)題解答知識(shí)庫(kù)中，并用語(yǔ)音播報(bào)出用戶的服務(wù)需求。通過(guò)智能語(yǔ)音服務(wù)系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)客服系統(tǒng)用戶菜單的扁平化，使得用戶快速獲取所需要的業(yè)務(wù)信息，提升用戶體驗(yàn)感。同時(shí)作為人工服務(wù)的延伸和拓展，智能語(yǔ)音服務(wù)系統(tǒng)可以充當(dāng)兩種角色，一是作為人工服務(wù)的前端資源，系統(tǒng)可以優(yōu)先替人工客服解決部分問(wèn)題，減小人工坐席的業(yè)務(wù)壓力；二是作為人工服務(wù)的后備資源[9]，在人工忙時(shí)，引導(dǎo)用戶使用系統(tǒng)進(jìn)行自主服務(wù)，可提高接通率，大幅減輕忙時(shí)人工坐席壓力。

蕭山供水智能語(yǔ)音服務(wù)系統(tǒng)當(dāng)前存在特殊地名識(shí)別準(zhǔn)確率較差、復(fù)雜通話場(chǎng)景抗干擾能力較弱等問(wèn)題。針對(duì)此類(lèi)問(wèn)題，合作方基于Attention模型的核心思想，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning,ML）的方法構(gòu)建了Hybrid CNN即混合的Attention CNN模型，用于構(gòu)建語(yǔ)音識(shí)別聲學(xué)模型的全局優(yōu)化，仿照人類(lèi)視覺(jué)機(jī)制，同時(shí)也借鑒人類(lèi)大腦處理的一些優(yōu)勢(shì)，堪稱(chēng)目前效果更好、資源占用更小、模型更靈活的語(yǔ)音識(shí)別框架。具體來(lái)說(shuō)，在DF-CNN基礎(chǔ)上，將傳統(tǒng)卷積使用擴(kuò)張卷積（Dilatedconv）代替，讓每個(gè)卷積輸出都包含更大范圍的信息，使得模型不使用池化層（Pooling）也可以看到很長(zhǎng)的語(yǔ)音段信息，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)語(yǔ)音長(zhǎng)時(shí)相關(guān)性的更精確的表達(dá)。與此同時(shí)，還引入了基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory,LSTM）的門(mén)控機(jī)制（Gated Mechanism,GM），使得Hybrid-CNN在長(zhǎng)時(shí)相關(guān)性建模的過(guò)程中，能快速地過(guò)濾噪聲等干擾信息，并加強(qiáng)語(yǔ)境等長(zhǎng)時(shí)信息，進(jìn)一步提升模型的抗干擾能力，從而在實(shí)際應(yīng)用中能夠保障高噪聲等復(fù)雜場(chǎng)景的語(yǔ)音識(shí)別效果。圖3 智能語(yǔ)音服務(wù)系統(tǒng)轉(zhuǎn)寫(xiě)準(zhǔn)確率

智能語(yǔ)音服務(wù)系統(tǒng)轉(zhuǎn)寫(xiě)準(zhǔn)確率

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