语音智能,语音智能开关

ai语音功能是什么

AI语音，即智能语音技术，以语音识别技术为开端，是实现人机语言的通信，包括语音识别技术（ASR）和语音合成技术（TTS）。

语音识别技术是指机器自动将人的语音转成文字的技术，又称AutomaticSpeechRecognition，即ASR技术。语音识别是近几年来发展最快的技术之一，随着数据处理技术的进步以及深度学习技术的不断发展，语音识别技术得到了质的飞跃，已广泛运用于智能手机、语音智能交互等各个领域。目前常用的语音识别技术方法主要有四种：（1）基于语言学和声学的方法（2）随机模型法（3）利用人工神经网络的方法（4）概率语法分析，其中最主流的方法是随机模型法，如动态时间规整（DTW），隐马尔科夫模型（HMM）理论和矢量量化（VQ）技术等。

怎么设置智能语音？

一、设置语音唤醒：

1、进入设置--Jovi--（Jovi能力设置）--语音助手--语音唤醒--开启语音唤醒--唤醒词--选择“小V小V”或“Hi，Jovi’”；

2、点击下一步，根据提示进行录入唤醒词，此操作需要重复5次：

3、录入5次后会显示唤醒词录入成功，说出唤醒词即可唤醒Jovi助手。若打开“关怀唤醒”，可录入中文唤醒词“小薇小薇”。

二、语音助手的唤醒方法：

1、开启语音唤醒后直接对着麦克风说出唤醒词唤醒；

2、进入“Jovi语音”APP--点击右上角的头像--按键唤醒--可选择电源键唤醒、后台键唤醒、线控耳机唤醒、蓝牙耳机唤醒；

3、支持AI按键的机型：可进入设置--Jovi--（Jovi能力设置）--智慧按键--长按选择语音助手，在熄屏状态下长按AI按键唤醒。

智能语音机器人应用实践思考

智能语音机器人呼叫流程的交互时序流程（以呼入为例），如图2所示，主要流程为：

1.客户拨打电话给智能语音机器人。

2.智能语音机器人接听电话后，呼叫中心平台调用业务流程管理接口，启动并初始化对话流程状态图。

10.根据配置好的业务流程状态图，重复6-9步骤，直至呼叫对话流程结束。

11.业务对话流程结束后，呼叫中心通知ASR服务结束当前的语音转写时间请求。最终通知业务流程对话管理模块挂机操作，并向呼叫管理平台上报呼叫结果。

1.语音识别ASR

语音识别能够将用户的语音转换成文字。针对语音识别应用中面临的方言口音、背景噪声等问题，在实际业务系统中所收集的涵盖不同方言和不同类型背景噪声的海量语音数据的基础上通过先进的区分训练方法进行语音建模，能够使语音识别在复杂应用场景下均有良好的效果表现。

模型优化包括声学模型优化和语言模型优化。由于声学模型训练需要大量的数据（客户的标注数据不足以训练声学模型），并且同时需要音频及对应的标注文本，声学训练又是一个高计算的任务，需要多台高性能服务器及GPU构成的硬件系统，所以给客户做声学优化不可行。语言模型优化相对声学模型优化，其生成模型方式及硬件要求，可在利用客户标注数据进行，以下是语言模型优化的流程：

语言模型优化主要分为需求评估、数据准备、模型训练、测试评估、迭代优化五个部分，其中标绿框表示不一定能做（有时候拿不到客户的样本数据），标蓝框表示第一次优化工作需要做的。

2.前端语音处理

前端语音处理，利用信号处理的方法对说话人的语音进行检测、降噪等预处理，以便得到最适合识别引擎处理的语音，其主要功能包括端点检测VAD、流式语音智能断句和噪音消除。

语音端点检测是对输入的音频流进行分析，确定客户说话的起点和终止点的处理过程。一旦检测到客户开始说话，语音开始流向识别引擎，直到检测到客户说话结束。这种方式能够使得识别引擎在客户说话的同时开始进行识别处理，做到最大限度的即时处理。

n 端点检测过程：

n 端点检测目的：

随着语音识别应用的发展，越来越多的系统将打断功能作为一种方便有效的应用模式。而打断功能又直接依赖端点检测。端点检测对打断功能的影响发生在判断语音/非语音的过程出现错误时。表现在过于敏感的端点检测产生的语音信号的误警将产生错误的打断。例如，提示音被很强的背景噪音或其它人的讲话打断，是因为端点检测错误的将这些信号作为有效语音信号造成的。反之，如果端点检测漏过了事实上的语音部分，而没有检测到语音。系统会表现出没有反应，在用户讲话时还在播放提示音。 端点检测对识别系统的识别效果影响也很大。语音信号的起始点和结束点判断有误，有可能影响整个信号的完整性，在语句的开头或结尾漏掉一些有用的数据。当这种情况发生时，很可能对识别的准确度有特别大影响。不完全的信息会使识别率降低。

n 商用端点检测应具备的特性：

基于可靠的端点检测技术和智能反馈，智能打断功能不仅应该在一般的环境下工作出色，而且能有效的拒绝环境噪声，非语音的高强噪声(呼吸，关门等) 环境中其它人的声音。

流式语音智能断句

现有的语音处理方案是先用语音活动检测模块对语音进行断句，再将断开的语音进行自动语音识别。但是，在电话语音交互场景中，VAD面临着两个难题：

漏检反应的是原本是语音但是没有检测出来，而虚检率反应的是不是语音信号而被检测成语音信号的概率。相对而言漏检是不可接受的，而虚检可以通过后端的ASR和NLP算法进一步过滤，但是虚检会带来系统资源利用率上升，以及造成响应不及时。

流式语音智能断句模块是主要由语音识别模块、信息流聚合模块、动态窗口设定模块、断句识别模块构成。其中，语音识别模块用于接收并识别语音实时流，并按照指定的频率输出带有时序的语音识别结果；信息流聚合模块用于对带有时序的语音识别结果进行优化处理，并整合经过优化处理后的带有时序的语音识别结果，以形成语音识别结果序列；动态窗口设定模块用于从语音识别结果序列中选择指定范围的文本，进而将指定范围的文本用于断句分析；断句识别模块用于分析指定范围的文本的语义，并根据语义确定是否进行断句。

参考：

ai语音和智能语音的区别

ai语音和智能语音二者之间没有任何实质性区别。根据查询相关资料信息显示，以语音识别技术为开端，是实现人机语言的通信，包括语音识别技术和语音合成技术，语音技术是最早落地的人工智能技术，也是市场上众多人工智能产品中应用最为广泛的。

AI语音机器人有哪些好处

使用AI语音机器人的好处有很多，像该机器人可以不间断的工作，还能进行智能化的沟通交流、在工作期间并没有情绪存在、还能够智能筛选客户。以下时AI语音机器人的具体优势：

一、使用AI语音机器人的好处

1、智能沟通：智能外呼机器人可以模拟真人语音，回答客户的提问，并可以通过修改话术来引导销售过程。并通过智能学习建立海量数据库，通过数据分析对用户的行为做出准确的判断，提升销售转化率。

2、智能筛选：智能外呼机器人能对意向客户沟通轨迹做全方位的准确记录，会自动筛选出意向客户。并对其进行分类存储在系统里便于后期人工进一步跟进，并把沟通结果全程存储云端，便于企业随时调用。

3、时间不间断：AI语音机器人可以24小时不间断的工作、也可以根据行业的时间来设定一个拨打的时间段范围进行合理的销售。

4、数据分析系统：外呼系统拨打的电话可以即时查询，且能根据语音通话分析

5、不受情绪影响：外呼语音智能机器人会一直保持着一定的工作态度。而且还可以模仿优秀业务人员的话语进行自动沟通，以更低的成本为企业创造更高的效益。

6、自动语音群呼，外呼系统支持批量导入，自动拨打，高效过滤筛选意向用户。

7、智能管理：AI机器人外呼系统的CRM客户管理功能，能智能分类客户类别，意向客户直接给企业销售人员。系统分类后，无意向的客户就不会再拨打，这样避免对客户造成困扰。