智能語音機(jī)器人真的好用嗎？在對(duì)比智能語音機(jī)器人的使用效果時(shí)，我們一般會(huì)關(guān)注機(jī)器人的反應(yīng)速度和機(jī)器人聲音的自然性和流暢度。影響電話機(jī)器人反應(yīng)速度的因素有哪些？以及常用的智能語音機(jī)器人語音識(shí)別技術(shù)有哪些？核心評(píng)測(cè)指標(biāo)有哪些？如何提升機(jī)器人的語音識(shí)別率和語音識(shí)別效率？下面由為您詳細(xì)解答。
　　人工智能
　　語音識(shí)別模型：語音識(shí)別的本質(zhì)是將音頻序列轉(zhuǎn)化為文字序列轉(zhuǎn)化，即將給定語音輸入信號(hào)對(duì)應(yīng)到匹配度最高的文字序列。實(shí)現(xiàn)流程可簡(jiǎn)單理解為：系統(tǒng)基于聲學(xué)模型，將語音源與聲學(xué)符號(hào)相匹配；再基于語言模型將聲音序列輸出為文字序列。語音識(shí)別系統(tǒng)的核心就在與聲學(xué)模型和語言模型的構(gòu)建。主流的聲學(xué)模型有高斯混合模型（GMM）、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）以及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）/卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，實(shí)際的應(yīng)用中，語音識(shí)別技術(shù)廠商往往會(huì)采用混合模型的方式，綜合各個(gè)模型的優(yōu)勢(shì)來提高語音識(shí)別的準(zhǔn)確率。
　　抗噪音和遠(yuǎn)場(chǎng)技術(shù)：語音識(shí)別模型的搭建主要用于提升安靜環(huán)境下的語音識(shí)別的準(zhǔn)確性。那么在環(huán)境較為復(fù)雜，比如高噪聲、多人說話、強(qiáng)口音、遠(yuǎn)場(chǎng)環(huán)境下時(shí)，如何保障語音識(shí)別的準(zhǔn)確率呢？常用的技術(shù)方案有語音增強(qiáng)與分離以及語音模型自適應(yīng)。語音增強(qiáng)與分離指的是在戶外、車內(nèi)等復(fù)雜環(huán)境下，系統(tǒng)通過對(duì)不同輸入信號(hào)進(jìn)行分離處理，再通過對(duì)人聲信號(hào)增強(qiáng)來提高語音識(shí)別率； 語音模型自適應(yīng)指的是在語音模型訓(xùn)練中加入正則項(xiàng)，以及使用非常少的參數(shù)來表征說話者特征等方式來訓(xùn)練系統(tǒng)對(duì)人聲的識(shí)別能力。
　　語音識(shí)別效率影響因素
　　語音識(shí)別效率會(huì)直接影響智能語音機(jī)器人會(huì)話的實(shí)時(shí)性，低實(shí)時(shí)性、高延時(shí)的系統(tǒng)無疑會(huì)導(dǎo)致客戶體驗(yàn)差。語音識(shí)別效率提升的思路主要有三個(gè)方面：一是通過優(yōu)化算法來降低運(yùn)算時(shí)間成本；二是通過識(shí)別階段硬件的運(yùn)算能力來減少語音識(shí)別時(shí)間，但語音識(shí)別芯片的研發(fā)依賴于硬件廠商，語音機(jī)器人廠商可操作性不大，在采購電話機(jī)器人時(shí)可忽略這個(gè)方面；此外就是話語/語音識(shí)別和同步處理技術(shù)，即在語音識(shí)別的過程中，實(shí)時(shí)同步區(qū)分說話人，以提高系統(tǒng)效率。
　　語音交互基本模型
　　作為移動(dòng)搜索領(lǐng)域，中文識(shí)別率國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的人工智能企業(yè)，將大量時(shí)間精力投入到研發(fā)核心技術(shù)方面，同時(shí)將AI語音嵌入至每一個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，對(duì)接各行業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，適用于多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景，使人機(jī)對(duì)話成熟地應(yīng)用于電話客服、企業(yè)通信、遠(yuǎn)程物聯(lián)等領(lǐng)域，為企業(yè)和個(gè)人提供專業(yè)、全面、可控的人機(jī)交互解決方案。

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