在智能语音平台解决方案语音场景中，用户回复"啊"、"哈"、"咳"等单字的情况比较明显，或者因为信号问题、环境音等情况被语音识别为“呵呵”等，这些无意义的特殊语音可能会中断正常的放音流程，容易造成话术的重复播放或者打乱正常的任务流程。
对单一文字、特殊语音文字而言，现有的智能语音平台解决方案是在平台上维护一个过滤列表。与一般的呼叫流程一样，当有过滤列表中的信息进入过程后，语音呼叫模块将接收到平台回复特殊标志信号，从而可以忽略这些干扰信息。与此同时，智能语音平台建立过滤信息列表，也便于维护和扩展。
智能语音平台解决方案中断处理。
中断也是智能语音平台解决方案语音场景中很容易出现的一种场景，比如在营销场景中对于项目的介绍，由于机器人回复内容太长，会出现用户打断的情况。对中断的场景，要解决的问题是：当中断发生后，应能根据场景的需要及时终止当前的声响，进入下一个对话流程。当前，对中断处理的解决方法是配置录音信息，设置是否进行中断、静默时间、播放时间等参数，语音呼叫模块可根据这些参数控制当前放音是否终止，是否需要播放新的录音等。
智能语音平台解决方案呼叫资料收集。
智能语音平台解决方案信息采集可以为后续质检、流程优化提供强有力的参考依据。营销场景中，收集呼叫信息的重要性更多的在于提取用户画像、区分用户类型、筛选潜在用户等。当前通过平台收集的语音呼叫方案主要有三种：用户意图得分、用户类型、用户语义标签。
