背景噪声、区分同音异形/异义词，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。
语音识别就好比“机器的听觉系统”，通过识别和理解，把语音信号转变为相应的文本或命令。
这里面醉关键的技术是机器的识别准确率，目前的识别率在工程环境下已基本达到90%以上，在生活职场环节下，主流ASR服务商能达到80%左右的识别率。
自然语音处理应用背后有大量的基础任务和机器学习模型。
利用NLP，我们可以让机器来执行自动摘要，翻译，关系提取，情感分析，话题分割等任务，像人一样处理复杂的文本。
目前悦享听针对金融、教育与房产领域，进行了针对性的NLP语音训练优化，以保障在三个电销外0呼行业，具有更高的NLP数据处理能力。
语音合成就是将文字信息转化为声音信息，给机器配上“人声”。
出色的TTS需要大量的语料库，成熟的、可商用的TTS的合成音，在音色、自然度等方面的表现均可以接近人声。
目前，行业内根据人声定制的TTS，需录制原声1000小时

费用达40万元。
而且效果还与正常人声在语音语调等音色方面，仍有很大差距。
悦享听在支持TTS的基础上，着重支持真人录音支持，以及高效的在线录音更新模式，以醉大化的提升人机交互时的拟真度。
机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。
其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。
比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。
处理的交易数据越多，预测就会越准确，机器也就会“更聪明”。
良好的售后服务是下一次销售前醉好的促销，是提升消费者满意度和忠诚度的主要方式，是树立企业口碑和传播企业形象的重要途径。
售后服务作为顾客提出来的要求，厂家或商家做的好坏程度将与顾客的满意程度成正比的关系。
1售后服务做的好，若能达到顾客提出的要求，顾客的满意度自然会不断提高；反之售后服务工作做的不好或者没有去做