一、智能语音客服解决方案核心职能介绍。

1)支持全业务范围的导航交互，提供全行业语料模型；

2)7*24小时在线，365天不休息，提升语音自助服务。

3)对商业系统/知识库的支持。

4)支持反复提问。

5)重复确认意图。

6)人工干预。

7）支持语义消歧。

8)直观的数据报告。

9)自助式的拖拉过程设计。

10)多轮干扰复杂语音对话的能力。

二、智能语音客服解决方案产品的核心竞争力。

1)自主研发算法。

2)适应性语音断句。

3)环境声音感知和过滤。

4)基于深度神经网络和规则的多意图分析引擎，首次应用于快递物流行业。

5)基于分领域的大量用户画像数据纠错模型设计。

6)语调分析及语篇情感分析，应对性别、年龄等副语信息提取及大数据分析。

三、智能语音客服解决方案产品的技术特性。

1)智能语音客服解决方案专用ASR(语音识别)，工业深度优化。

产业优化：场景识别优化，可为快递物流、制造业、金融保险、政府政务等行业提供语音识别解决方案，准确率达85%以上。

即时转写：客户边说边转，采用流式传输，响应速度比录音转换文本快(响应速度至少提高20%)

公司定制化培训：企业可以提供与企业相关的记录和关键词信息，对企业进行专有识别模型的训练。输入的语料越多，语音识别效果就越明显。

2)智能语音客服解决方案人声+TTS语音合成。

多种语音库选择：提供真人语音库、全机器合成语音库、真人与机器合成混合语音库三种模式，为不同行业提供定制服务。

机声边转边播：常规方法，是将文字合成后的语音合成，再提供一个语音平台进行播放。长文合成语音需要1s左右，则采用流式合成，边转边播放，无论合成文字有多长，开始播放200ms~300ms内，速度和流畅性都得到极大提高。

3)智能语音客服解决方案基础自然语言处理能力。

词汇分析：通过对领域数据和用户行为进行分词、词性标注、命名实体识别，定位基本语言元素，消除歧义，支持对自然语言的准确理解；

词的量化表示：依托网络海量的开源数据和智能语音系统生成的高质量对话数据，利用深度学习技术，通过词的向量化实现文本的可计算性，实现平台语义挖掘、相似度计算等应用。

文字相似性计算：通过词法分析和词向量化表示，计算两个单词之间的语义相似度，从而快速实现问题检索、答案推荐、排序等应用。

对话性情感识别：在用户对话中，结合用户对话的声学特性和文本中蕴涵的情感特征，可以帮助企业更全面地把握产品体验，监控客户服务质量等。

语义消歧：通过分析海量对话内容的形式和特点，自动修正语音识别后的结果，从而能更好地给出符合用户需要的答案，有效地识别错误对用户实际需求的影响。

4)行业知识图谱。

智能语音客服解决方案为各个行业场景构建复杂专业知识图谱，提供基于知识图谱的智能问答应用服务，支持多行业场景的智能语音交互，满足各大行业场景业务的语音咨询需求。