電話機器人系統核心：語音識別技術

來源：這裡是廈門 釋出時間：2023-06-29 18:50

電話機器人是近幾年興起的人工智慧產品，它主要透過電話群呼潛伏客戶，溝通進行資訊篩選，匡助企業選擇意向客戶。企業使用電話機器人可以減少人工成本，進步工作效率。

電話溝通也是語言進行資訊交流的一種方式，對人類來說，這是十分簡樸的一件事，但對於機器而言，就不是一件易事了，其中涉及了自動語音識別技術。

語音識別，又稱為自動語音識別(Automatic Speech Recognition，ASR)，指讓計算機自動將人類的語音內容轉換成相應文字。

語音識別技術已經有五十多年的歷史，真正開始得到廣泛應用，仍是近幾年的事。跟著移動裝置、可穿著裝置、智慧家居裝置、車載系統變得越來越流行，對話互動也逐漸變成了人機互動中的重點。

語音識別的組成部分：語音識別主要由以下幾個基本模組組成：資訊處理和特徵處理、聲學模型(AM)、語言模型(LM)、發音詞典和解碼器。

訊號處理和特徵提取。它是語音識別系統的第一部門，其主要任務是接收最原始的音訊訊號，為後面的聲學模型提取合適的有代表性的特徵向量。同時，它也包括了一些訊號處理技術，如儘可能降低環境噪聲、通道失真、說話人等因素對特徵造成的影響。

聲學模型。通常的語音識別系統大都使用隱馬爾科夫模型對詞、音節、音素等基本的聲學單元進行建模，天生聲學模型。可以簡樸理解為是對發聲的建模，它能夠把語音輸入轉換成聲學表示的輸出。

語言模型。語言模型對系統所需識別的語言進行建模。正則語言、上下文無關文法在內的各種語言模型都可以作為語言模型，目前大多數的語音識別系統普遍採用的仍是基於統計的N元(N-gram)模型及其變體。它可以估計透過練習學習詞與詞之間的相互關係，來估計假設詞序列的可能性。

發音詞典。發音詞典包含系統所能處理的單詞的集合及其發音。發音詞典得到了聲學模型建模單元和語言模型建模單元之間的對映關係，將兩者連線起來，組成一個搜尋的狀態空間用於解碼器進行解碼工作。

解碼器。解碼器是語音識別系統的核心之一，其任務主要負責讀取輸入的語音訊號的特徵序列，再根據聲學模型、語言模型及發音詞典，解碼出以最大機率輸出該訊號的詞串。

電話機器人是近幾年興起的人工智慧產品，它主要透過電話群呼潛伏客戶，溝通進行資訊篩選，匡助企業選擇意向客戶。企業使用電話機器人可以減少人工成本，進步工作效率。

電話溝通也是語言進行資訊交流的一種方式，對人類來說，這是十分簡樸的一件事，但對於機器而言，就不是一件易事了，其中涉及了自動語音識別技術。

語音識別，又稱為自動語音識別(Automatic Speech Recognition，ASR)，指讓計算機自動將人類的語音內容轉換成相應文字。

語音識別技術已經有五十多年的歷史，真正開始得到廣泛應用，仍是近幾年的事。跟著移動裝置、可穿著裝置、智慧家居裝置、車載系統變得越來越流行，對話互動也逐漸變成了人機互動中的重點。

語音識別的組成部分：語音識別主要由以下幾個基本模組組成：資訊處理和特徵處理、聲學模型(AM)、語言模型(LM)、發音詞典和解碼器。

訊號處理和特徵提取。它是語音識別系統的第一部門，其主要任務是接收最原始的音訊訊號，為後面的聲學模型提取合適的有代表性的特徵向量。同時，它也包括了一些訊號處理技術，如儘可能降低環境噪聲、通道失真、說話人等因素對特徵造成的影響。

聲學模型。通常的語音識別系統大都使用隱馬爾科夫模型對詞、音節、音素等基本的聲學單元進行建模，天生聲學模型。可以簡樸理解為是對發聲的建模，它能夠把語音輸入轉換成聲學表示的輸出。

語言模型。語言模型對系統所需識別的語言進行建模。正則語言、上下文無關文法在內的各種語言模型都可以作為語言模型，目前大多數的語音識別系統普遍採用的仍是基於統計的N元(N-gram)模型及其變體。它可以估計透過練習學習詞與詞之間的相互關係，來估計假設詞序列的可能性。

發音詞典。發音詞典包含系統所能處理的單詞的集合及其發音。發音詞典得到了聲學模型建模單元和語言模型建模單元之間的對映關係，將兩者連線起來，組成一個搜尋的狀態空間用於解碼器進行解碼工作。

解碼器。解碼器是語音識別系統的核心之一，其任務主要負責讀取輸入的語音訊號的特徵序列，再根據聲學模型、語言模型及發音詞典，解碼出以最大機率輸出該訊號的詞串。

電話機器人是近幾年興起的人工智慧產品，它主要透過電話群呼潛伏客戶，溝通進行資訊篩選，匡助企業選擇意向客戶。企業使用電話機器人可以減少人工成本，進步工作效率。

電話溝通也是語言進行資訊交流的一種方式，對人類來說，這是十分簡樸的一件事，但對於機器而言，就不是一件易事了，其中涉及了自動語音識別技術。

語音識別，又稱為自動語音識別(Automatic Speech Recognition，ASR)，指讓計算機自動將人類的語音內容轉換成相應文字。

語音識別技術已經有五十多年的歷史，真正開始得到廣泛應用，仍是近幾年的事。跟著移動裝置、可穿著裝置、智慧家居裝置、車載系統變得越來越流行，對話互動也逐漸變成了人機互動中的重點。

語音識別的組成部分：語音識別主要由以下幾個基本模組組成：資訊處理和特徵處理、聲學模型(AM)、語言模型(LM)、發音詞典和解碼器。

訊號處理和特徵提取。它是語音識別系統的第一部門，其主要任務是接收最原始的音訊訊號，為後面的聲學模型提取合適的有代表性的特徵向量。同時，它也包括了一些訊號處理技術，如儘可能降低環境噪聲、通道失真、說話人等因素對特徵造成的影響。

聲學模型。通常的語音識別系統大都使用隱馬爾科夫模型對詞、音節、音素等基本的聲學單元進行建模，天生聲學模型。可以簡樸理解為是對發聲的建模，它能夠把語音輸入轉換成聲學表示的輸出。

語言模型。語言模型對系統所需識別的語言進行建模。正則語言、上下文無關文法在內的各種語言模型都可以作為語言模型，目前大多數的語音識別系統普遍採用的仍是基於統計的N元(N-gram)模型及其變體。它可以估計透過練習學習詞與詞之間的相互關係，來估計假設詞序列的可能性。

發音詞典。發音詞典包含系統所能處理的單詞的集合及其發音。發音詞典得到了聲學模型建模單元和語言模型建模單元之間的對映關係，將兩者連線起來，組成一個搜尋的狀態空間用於解碼器進行解碼工作。

解碼器。解碼器是語音識別系統的核心之一，其任務主要負責讀取輸入的語音訊號的特徵序列，再根據聲學模型、語言模型及發音詞典，解碼出以最大機率輸出該訊號的詞串。

電話機器人是近幾年興起的人工智慧產品，它主要透過電話群呼潛伏客戶，溝通進行資訊篩選，匡助企業選擇意向客戶。企業使用電話機器人可以減少人工成本，進步工作效率。

電話溝通也是語言進行資訊交流的一種方式，對人類來說，這是十分簡樸的一件事，但對於機器而言，就不是一件易事了，其中涉及了自動語音識別技術。

語音識別，又稱為自動語音識別(Automatic Speech Recognition，ASR)，指讓計算機自動將人類的語音內容轉換成相應文字。

語音識別技術已經有五十多年的歷史，真正開始得到廣泛應用，仍是近幾年的事。跟著移動裝置、可穿著裝置、智慧家居裝置、車載系統變得越來越流行，對話互動也逐漸變成了人機互動中的重點。

語音識別的組成部分：語音識別主要由以下幾個基本模組組成：資訊處理和特徵處理、聲學模型(AM)、語言模型(LM)、發音詞典和解碼器。

訊號處理和特徵提取。它是語音識別系統的第一部門，其主要任務是接收最原始的音訊訊號，為後面的聲學模型提取合適的有代表性的特徵向量。同時，它也包括了一些訊號處理技術，如儘可能降低環境噪聲、通道失真、說話人等因素對特徵造成的影響。

聲學模型。通常的語音識別系統大都使用隱馬爾科夫模型對詞、音節、音素等基本的聲學單元進行建模，天生聲學模型。可以簡樸理解為是對發聲的建模，它能夠把語音輸入轉換成聲學表示的輸出。

語言模型。語言模型對系統所需識別的語言進行建模。正則語言、上下文無關文法在內的各種語言模型都可以作為語言模型，目前大多數的語音識別系統普遍採用的仍是基於統計的N元(N-gram)模型及其變體。它可以估計透過練習學習詞與詞之間的相互關係，來估計假設詞序列的可能性。

發音詞典。發音詞典包含系統所能處理的單詞的集合及其發音。發音詞典得到了聲學模型建模單元和語言模型建模單元之間的對映關係，將兩者連線起來，組成一個搜尋的狀態空間用於解碼器進行解碼工作。

解碼器。解碼器是語音識別系統的核心之一，其任務主要負責讀取輸入的語音訊號的特徵序列，再根據聲學模型、語言模型及發音詞典，解碼出以最大機率輸出該訊號的詞串。

電話機器人是近幾年興起的人工智慧產品，它主要透過電話群呼潛伏客戶，溝通進行資訊篩選，匡助企業選擇意向客戶。企業使用電話機器人可以減少人工成本，進步工作效率。

電話溝通也是語言進行資訊交流的一種方式，對人類來說，這是十分簡樸的一件事，但對於機器而言，就不是一件易事了，其中涉及了自動語音識別技術。

語音識別，又稱為自動語音識別(Automatic Speech Recognition，ASR)，指讓計算機自動將人類的語音內容轉換成相應文字。

語音識別技術已經有五十多年的歷史，真正開始得到廣泛應用，仍是近幾年的事。跟著移動裝置、可穿著裝置、智慧家居裝置、車載系統變得越來越流行，對話互動也逐漸變成了人機互動中的重點。

語音識別的組成部分：語音識別主要由以下幾個基本模組組成：資訊處理和特徵處理、聲學模型(AM)、語言模型(LM)、發音詞典和解碼器。

訊號處理和特徵提取。它是語音識別系統的第一部門，其主要任務是接收最原始的音訊訊號，為後面的聲學模型提取合適的有代表性的特徵向量。同時，它也包括了一些訊號處理技術，如儘可能降低環境噪聲、通道失真、說話人等因素對特徵造成的影響。

聲學模型。通常的語音識別系統大都使用隱馬爾科夫模型對詞、音節、音素等基本的聲學單元進行建模，天生聲學模型。可以簡樸理解為是對發聲的建模，它能夠把語音輸入轉換成聲學表示的輸出。

語言模型。語言模型對系統所需識別的語言進行建模。正則語言、上下文無關文法在內的各種語言模型都可以作為語言模型，目前大多數的語音識別系統普遍採用的仍是基於統計的N元(N-gram)模型及其變體。它可以估計透過練習學習詞與詞之間的相互關係，來估計假設詞序列的可能性。

發音詞典。發音詞典包含系統所能處理的單詞的集合及其發音。發音詞典得到了聲學模型建模單元和語言模型建模單元之間的對映關係，將兩者連線起來，組成一個搜尋的狀態空間用於解碼器進行解碼工作。

解碼器。解碼器是語音識別系統的核心之一，其任務主要負責讀取輸入的語音訊號的特徵序列，再根據聲學模型、語言模型及發音詞典，解碼出以最大機率輸出該訊號的詞串。