语音识别技术的特性在于下列四类要素：分辨词汇表的尺寸和视频语音的多元性视频语音数据信号的品质响声来源于的多元性硬件配置的特性2、NLPNLP(NaturalLanguageProcessing)意指当然词义了解。
和人们人的大脑解决信息内容相近，当耳朵里面把听见的內容译***的大脑可以解决的信息内容后，就由人的大脑来分辨这一段內容想描述的实际意义，是描述愿意還是对某一难题提出异议。
NLP是人工智能技术行业十分具备趣味性的一个课题研究，有兴趣爱好的同学们能够去了解一下，在其中对自然语言理解的拆卸還是十分趣味。
3、TTSTTS(Text-To-Speech)指的是语音合成技术，人们平常听见的Siri、小爱同学这种全是运用TTS技术性生成的视频语音，听上来還是觉得不当然。
在营销智能机器人与顾客会话全过程中，有时是必须TTS生成音登场
声优演员不太可能把全部回应都提早录好，例如在跟顾客确定顾客的账户或是手机号码的情况下，总不可以让声优演员把每一个组成都读一遍吧。
Siri——TTS技术性的典型性运用4、自然环境减噪以前说到危害语音识别技术率的在其中之一的要素就是说声源处品质，假如另一方讲话自然环境很噪杂，那将巨大减少分辨成功率。
可是许多噪声和人声伴奏的頻率没有同一水准，运用这类技术性能够将许多噪音除去，除开自然环境减噪，也有将人声伴奏提高的技术性，运用这种技术性能够将声源处做解决，为后边的ASR流程做提前准备。
5、空号检测以便提升拨通高效率，有的厂商会在拨通前对所拨通的号开展空号检测，将检验为空的号过虑掉，但这一现阶段技术性可以保证的通过率并不是十分高。
好啦，之上就是说所有内容了。
实际上有关AI客0服中心也有许多能够讲的，在网上都没有许多相对商品的剖析，假如大伙儿很感兴趣可在发表评论留言板留言，热烈欢迎和我沟通交流，有時间我能回应。
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