本文目录
- 人工智能语音识别系统可以用到客服/报警/抢救电话里面吗为什么
- 微服的智能客服系统功能如何
- 音频检索在智能客服系统中的应用
- 人工智能时代的客服系统是怎样的
- 什么是智能在线客服和人工客服比有什么不同呀
- 智能客服系统如何提升用户体验
人工智能语音识别系统可以用到客服/报警/抢救电话里面吗为什么
语音作为一个交互入口，最近几年发展的很好，但是应用上目前的程度是无法彻底取代人力的。
从上述三个应用场景中：
客服目前已经存在使用人工智能语音技术，但是现阶段仍属于以节约人力为目的，而非取代人力。例如，因为有了人工智能语音技术，可以一个客服同时服务多个客户，或者在半夜无人时段，或者高峰期人员不足时段用于人力补充。
但是报警和抢救目前还没有出现即使是以人工智能语音技术为辅助的场景应用。原因很简单，目前的人机对话的准确率和召回率并不足矣不遗漏任何信息，而这两个场景对于信息的处理速度以及准确度要求非常高。
人机对话由以下部分组成：
目前主要导致人机对话处理信息遗漏的环节有以下内容：
ASR（Automatic Speech Recognition），即自动语音识别技术，类似于人的耳朵，该环节会将接收到的语音信号，转换为文本信号，这样才能让计算机做后续的处理。
NLU（Natural Language Understanding），即自然语言理解，类似于人的大脑，该环节会通过文本内容，上下文逻辑，理解说话者的真实意图。
ASR环节造成信息遗漏
上表中列出的是当前ASR的主要流程细节，我们一样一样来说。
背景噪音导致VAD无法准确响应，由于电话一般采用单声道进行通信，完全依赖手机本身对于音频的降噪处理。中国人口众多，贫富差别较大，在公共设施的110和120上要尽量满足对各种噪音环境下保证服务的速度和准确度。-智能电话客服系统
语音模型，简单的说就是将语音转成拼音。先不考虑外国人如何打110或者120，先说中国人。我国是一个多民族、多语言、多文种的国家，有56个民族，共有80种以上语言，30种文字。而当前各家ASR服务商采用的模式是需要预先告诉系统，说话人是什么方言，然后服务器调用对应的引擎进行识别，无法对所有语音，并且可能夹杂各种口音的语言进行准确识别。-智能语音
语言模型，简单的说就是看拼音写汉字。这个很多人感觉很简单，但是你要支持就算语音模型将各个方言可以准确无误进行识别，但是依旧无法满足所有语言的语序问题，就好比山东话虽然易懂，但是山东人喜欢说倒装句，在同样语音下容易造成填字错误。-智能电话客服系统
还有一个最重要的就是说话人的情绪，完全被丢失。由于ASR输出为文本，也就是语言中很重要的语气全部被信息丢弃了。
NLU环节造成信息遗漏
自然语言处理部分，由于ASR的准确率不高，因此导致NLU经常性识别错误。同时由于机器目前即使使用深度学习技术，但是依旧无法保持人格。
ASR识别率不高，导致误识别。有时候只差一个字，意思就是完全不一样的，例如“我住在锦荣花园”和“我住在锦隆花园”。
ASR情绪丢失，导致误识别。情绪在沟通中可以提供很多信息，例如，小声说话，也许周围很危险，带着哭腔，说明情况很严重等等。
无法真正了解，导致误识别。目前自然语言处理均是建立在概率上，也就是机器根本不知道你说这句话的真实含义具体代表着什么内涵，只是像做任务一样，看到AAA就输出BBB，至于为什么，机器只觉得大概率BBB是最好的回答。-智能语音
上下文信息丢失，导致误识别。目前在自然语言处理中，很难将庞大的上下文信息以有效的信息格式进行传输，以正向响应下一次的解析，并且知识图谱的不完善也有可能导致理解偏差。
总结
语音交互作为一种人机交互方式变得越来越普及，但是毕竟目前的运作方式是商业驱动的。就好比对方言的处理，普通话的测试语料最容易获取，训练的模型使用人数最多，对企业创造更多的商业价值。目前很难有企业为了一个几万人使用的方言去单独训练一个模型，投入产出太差，而无法完全覆盖的解决方案，是不会作为一种社会服务，并且生死攸关的服务，去贸然使用的。-智能电话客服系统
微服的智能客服系统功能如何
智能客服机器人就是用电脑代替人工执行客服的任务，目前做得好的有乐盈通客服系统。\r智能客服机器人的应用有效解决企业与客户之间的即时交流以及合作关系的社交维护，而乐盈通客服系统是客服系统的一个应用代表，其具备了客服系统应用的功能，在服务理念与工作流程体验上都趋于完美，乐盈通是国内第一家引入ACD自动分配模型，基于互联网商业前线的网站实时交流系统，完善的大数据服务分析，完美对接企业营销部门售前售后流程，掌握客户的每一个需求，让客服专员更迅速有效的接待客户。重力推出让企业沟通更便捷、快速解决客户问题、沟通桥梁多样化等特色功能，让客服专员和企业客户随时随地进行互动，快速有效的获取客户的信任以及满意度。\r1、自助答疑，分担客服工作量 \r根据访客的问题，自动、实时为其从问题库检索相关的答案，提高了沟通服务的效率和准确度，降低人工成本。\r2、积累客服经验，不断完善问题库 \r客服经验不断积累到知识库，对于常见问题机器人能不厌其烦地进行回复，避免重复人工回复，提升服务效率。\r3、自定义机器人样式，模拟人工聊天 \r机器人客服的命名、图像、欢迎语等皆可由用户自行设置；同时，它能够完全按照您的意思给客户回话，实现人性化沟通。-智能语音
音频检索在智能客服系统中的应用
随着人工智能技术的发展，越来越多的真人客服坐席被智能语音客服代替。对语音交互来说，语音识别技术（Automatic Speech Recognition，ASR）相对而言比较成熟了，在一些合作式交互场景（例如，语音转文字系统）下，确实可达到95%以上的准确率，但落地于实际项目（例如，智能语音客服系统），80%的准确率都很难达到，究其原因，实际应用中，人们说话都很随意，存在口音、噪音以及语言领域差异这些客观因素的影响，属于非合作交互方式，效果自然差很多。-智能电话客服系统
智能语音客服系统应用于实际场景，所采集到的语音信息是一种非语义符号表示和非结构化的二进制数据流，主要包括三大方面的信息：
1. 语音中包括的内容信息（语言文本信息）
2. 语音混杂在一起的背景环境声音信息
3. 语音中含有与说话人特征相关的信息（如性别、年龄以及情感状态等）
由于环境噪声、信道噪声等噪声问题，口语对话语音的形式多样性，例如方言，口语助词、迟疑、重复与停顿造成的语音不流畅，多个说话人重叠，以及句子边界定义模糊等，容易导致实际应用环境中智能语音客服机器人的表现不尽如人意，在收到非预期输入时也仅根据最大似然的识别结果将文本送给后续的语义理解模块处理并做出交互动作，容易导致语音交互流程不可控，严重影响交互体验。一款具有温情的智能语音客服机器人应该像人一样能够同时识别出说话人所讲的内容、其身份、年龄、性别、情感状态甚至背景声等多维信息，并透过置信度评价来衡量前端识别的可靠性，对于那些可能是错误的结果，加以特别的处理，或者将之完全舍弃，让系统仅接受正确的部分，在很大程度上可拓展语音识别的应用范围。-智能语音
音频检索经常作为说话人检测与跟踪或语音识别相关系统的前端，用以检测出包含语音的音频片段，提供高质量的语音给后面的系统做进一步处理，这对于构建一种全新的多维语音信息识别系统具有十分重要意义。
音频语义内容是通过对音频数据的分析获得音频中的一些特定语义内容。原始音频是非结构化的数据流，无法直接从中提取有意义的语义内容，这就需要对原始音频按一定语义内容进行时域上的分割，即音频结构分析。结构分析的任务是将组成音频的音频帧序列分割成时间上连续的几个集合，每个集合是一个内容上相对独立的、连续的结构单元。时间粒度较小的结构单元，虽然技术处理更为方便，但由于时间粒度过小，很难从中提取有价值的内容语义时间粒度过大的结构单元，虽然可以从中提取较完整的语义内容，但根据现有的技术对这样的结构单元直接处理是难于实现的。因此，音频结构分析应该集成不同时间粒度的结构单元，从低到高分层实现。-智能电话客服系统
本文定义如下具有不同时间粒度的音频结构单元：
音频帧（frame）：音频是一个非平稳随机过程，其特性是随时间变化的，但这种变化是很缓慢的。鉴于此，可以将音频信号分成一些相继的短段进行处理。这些短段一般长20~30ms，称为音频帧，是音频处理中的最小单元。-智能语音
音频段（clip）：由于音频帧的时间粒度太小，很难从中提取有意义的语义内容，所以需要在帧的基础上定义时间粒度更大的音频结构单元（通常比帧长大若干个数量级），本文称之为音频段。clip由若干帧组成，时间长度一定，是本文中音频分类的基本对象，具有一定语义，如语音clip，音乐clip等。clip的特征在音频帧特征的基础上计算得到。-智能电话客服系统
音频镜头（shot）：这是从视频镜头引申过来的概念。由于clip太短，不适合进行语义内容分析。本文中定义含有同种音频类别的音频结构单元为音频镜头，音频镜头由若干相同类别的clip组成，时间粒度更大，时间长度不定，是音频分割的结果。具有一定的语义，如环境音镜头，音乐镜头等。-智能语音
音频高层语义单元由音频镜头的不同组合形成的具有完整丰富语义内容的音频结构单元。根据需要可以有多层。它的分析是以下层单元为基础的，是音频结构化的目标。
上述这些结构单元是层次化音频结构组成要素，描述了音频结构化从低到高不断提升的过程。音频帧和音频clip是特征抽取对象，其中clip的特征在音频帧特征的基础上计算得到；音频段是音频分类对象，该层次上得到的是经过类别标注的音频clip序列；相同类别的clip序列构成音频镜头，采用的相关技术是音频分割技术；音频clip和音频镜头都具有一定的语义，主要是类别信息。不同的音频结构的不同组合形成高层音频结构单元,是具有完整丰富语音内容的音频对象。-智能电话客服系统
随着智能语音客服机器人产业的迅速发展，各种人机交互音频数据的数量非常庞大，因此有效管理、检索音频数据变得非常重要。解决大规模音频数据库的快速检索的有效手段之一是建立合适的音频索引，其中音频分割和标注是建立音频索引的基础。因此音频检索技术研究对构建多维语音信息识别系统具有十分重要意义。-智能语音
人工智能时代的客服系统是怎样的
现在针对特定的行业,例如金融,电商,IT等所使用的智能客服系统都是机器人+人工形式的,也就是人机结合的业务机器人,它的运作流程,是根据客户咨询的问题通过语义解析引擎,识别句子的含义后进行回答,机器人可以通过对后台知识库的智能学习,答案准确率是可以提升的,相对复杂的业务问题,机器人可以智能判断,无法解答的时候可以切换成人工进行问答,目前市面上我觉得相对性价比比较高的有一款奇智的智能客服系统,它的使用人群广泛,个人用户和公司用户接入使用的比较多,是免费可以注册试用的,不仅能用机器人系统,转的人工客服系统也能用,答案的准确率是非常高的~-智能电话客服系统
什么是智能在线客服和人工客服比有什么不同呀
智能客服机器人作为消费者了解商品信息从而进入购买决策的主要入口，用处肯定是毋庸置疑的。只是存在形式可能会发生变化。首先目前大部分都是传统的人工客服，这就有一个相对非标准化的沟通过程了，虽然会有很多基础沟通语言的设定，但是毕竟在发生沟通的是人，难免受制于智商、情商、情绪等多样化因素，导致沟通效率可能比较低。其实现在电商企业已经越来越普及使用人工智能客服系统了，沟通效率高，超高性价比。另外目前市场上也出现了类似晓多科技的智能客服系统，已经实现从和顾客的沟通过程中根据上下文内容总结提炼并且主动计算出客户的潜在真实需求，从而达到更好的销售转化，提高沟通转化率某种程度上也是在降低运营成本。-智能语音
智能客服系统如何提升用户体验
传统人工客服流动性大，培训成本高，客服工作监管难度大，导致企业人力成本增加；越来越多的企业开始选择蓝点智能客服来接听客户的电话，为客户提供服务。
智能客服通过语义分析、多轮对话等自然语言处理技术，7*24小时全天候提供智能化服务。在交互过程中，对客户提出的问题进行语义分析，自动检索匹配知识库中的问题及对应的答案。
智能话务员能够同时接待大量咨询客户，全面提升客户服务质量及效率。同时，智能客服通过对企业服务数据进行采集、分析，以可视化报表形式多维度实时监测坐席的工作量、工作效率、满意度评价等业务情况，加强对客户服务工作内容的监督与绩效考核，不断提高客户服务质量，提升客户服务体验。-智能电话客服系统
