0

0

语音技术的新发展:智能语音的崛起

PHPz

PHPz

发布时间:2023-04-27 15:34:08

|

1587人浏览过

|

来源于51CTO.COM

转载

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜

增强语音智能:语音技术的新前沿

到2030年,全球语音和语音识别市场预计将达到536.6亿美元。

每当客户有疑问时,他们都会用语音做出更好的回应。语音交互是解决问题的一种更令人放心的方式。按照惯例,来电者必须首先浏览冗长的交互式语音响应(IVR)菜单,费力地输入号码和详细信息,然后无限期地等待,直到他们到达呼叫中心代理。

为了克服在IVR环路或呼叫转接中等待的不愉快体验,各行业的企业和品牌都可以利用对话语音AI技术实现联络中心自动化和现代化。被称为增强语音智能(AVI)的多功能人工智能驱动的尖端解决方案通过结合人工智能和机器的力量,扩展了企业的联系中心能力。

了解增强语音智能(AVI)背后的技术

增强语音智能(AVI)是一个专门构建的语音优先平台,可以与品牌或企业的客户服务部门和客户沟通接触点集成。增强语音智能(AVI)的核心是语音自动化技术的融合,如自动语音识别(ASR)、口语理解(SLU)、文本到语音(TTS)等。这个底层的语音AI技术栈为数字语音代理提供了动力,可以为客户查询提供智能、多回合响应。

增强语音智能(AVI)的目的是通过客户交互的语音自动化和允许“智能机器和人力合作伙伴关系”来提高联络中心的生产力。通过自动化和扩展联系中心,以大规模利用与客户的语音交互,增强语音智能(AVI)影响了整体客户体验,增强了入站和出站通信。

以下是这项技术的工作原理:

1.个人联系客户支持。

2.人工智能驱动的语音机器人(或“数字语音代理”)像真人一样响应查询。

3.数字语音代理与呼叫者进行有人情味的对话,并执行诸如请求适当的详细信息、呼叫者身份验证和呼叫转移到正确的代理(如果查询复杂且需要人工代理干预)等操作。

对于数字原生品牌,增强语音智能(AVI)提供实用功能,以增强其价值主张,同时实现成本节约和盈利能力。增强语音智能(AVI)可以为包括BFSI、金融科技、非银行金融公司(NBFC)、电子商务、旅游和酒店业在内的各个行业的关键用例提供明显的好处。

增强语音智能如何支持多回合对话

AI驱动的语音优先解决方案旨在解决语音的细微差别。他们基于口语理解(SLU),这使他们准备好并能够进行智能语音对话。例如,当客户表示“想预订一张4…5人的桌子”时,这并不意味着“45人”。只有由SLU提供动力、专门为语音而构建的语音AI解决方案才能理解口语对话的细微差别。

Cursor
Cursor

一个新的IDE,使用AI来帮助您重构、理解、调试和编写代码。

下载

增强语音智能平台不同于市场上流行的语音助手。谷歌和亚马逊语音助手是为了处理一次对话而创建的。它们被设计用于回答一般性的、明确下的任何问题,而不是用于上下文感知的对话。我们的智能手机和其他物联网设备中的嵌入式语音助手每次只响应一个简短的语音命令。与之形成鲜明对比的是,语音AI代理或数字语音代理是针对特定用例进行培训的,因此能够进行多回合对话。

增强语音智能(AVI)可以处理涉及7-8轮以上对话的查询,因为它了解人类对话的功能,并针对消费者要求的所有可能问题进行了培训。与流行的语音助手相比,数字语音代理能够处理副语言线索,过滤背景噪音,并能理解各种方言和口音、会话停顿和插话。它们还能够与通话另一端的人一起在语言之间切换。

这也是增强语音智能(AVI)平台构建起来复杂得多的原因。数字语音代理的每个响应和动作都必须在毫秒内实时处理。为了确保其高效运行,数百万小时的训练数据被纳入到这项技术中,以优化其复制类似人类的反应。毕竟,增强语音智能(AVI)的核心价值是在技术上模拟人类对话的特征并改变CX。

还必须注意的是,数字语音代理并不意味着取代人工代理,而是通过处理低价值任务和简单的常见问题来帮助他们,而人工代理则处理复杂而具有挑战性的呼叫。

自动化客户支持的好处

增强语音智能(AVI)是为联络中心现代化而构建的,通过自动化日常、重复的查询,为联络中心团队提供自助服务选项,使他们能够专注于处理复杂的查询并提高工作效率。数字语音代理可以提供主动、富有同情心和个性化的全天候帮助,从而减少客户摩擦点,以更低的成本提高客户的终身价值和留存率。此外,他们可以独立监督零价值任务和一级客户查询,而无需人工干预。

除了智能呼叫路由和自动调度和预订之外,企业还可以利用增强语音智能(AVI)来自动进行大量提醒和更新,以使消费者能够近实时地了解交易状态、账户和服务相关信息。

音人工智能的未来如何?

语音AI通过根据客户的语调、对话速度和情绪,解锁洞察力和捕捉意图,帮助企业增强和创造客户体验的新里程碑。

语音人工智能的机会非常多,市场正在慢慢升温。无论是解决酒店业和银行业的复杂用例,还是像在餐厅预订餐桌这样简单的事情,品牌都可以带来快速、便捷、高效和免提的独特客户服务体验。到2030年,对话式人工智能空间(语音人工智能所属的类别)预计将达到326.2亿美元,这是因为它在重塑联络中心方面的相关性越来越大。通过使用增强语音智能(AVI)增强客户支持服务,公司可以将呼叫中心费用降低50%,并提供高效的全天候无缝客户支持。

因此,增强语音智能(AVI)是未来的声音。通过与企业合作,它有可能迎来一场新的技术革命。

热门AI工具

更多
DeepSeek
DeepSeek

幻方量化公司旗下的开源大模型平台

豆包大模型
豆包大模型

字节跳动自主研发的一系列大型语言模型

WorkBuddy
WorkBuddy

腾讯云推出的AI原生桌面智能体工作台

腾讯元宝
腾讯元宝

腾讯混元平台推出的AI助手

文心一言
文心一言

文心一言是百度开发的AI聊天机器人,通过对话可以生成各种形式的内容。

讯飞写作
讯飞写作

基于讯飞星火大模型的AI写作工具,可以快速生成新闻稿件、品宣文案、工作总结、心得体会等各种文文稿

即梦AI
即梦AI

一站式AI创作平台,免费AI图片和视频生成。

ChatGPT
ChatGPT

最最强大的AI聊天机器人程序,ChatGPT不单是聊天机器人,还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

相关专题

更多
堆和栈的区别
堆和栈的区别

堆和栈的区别:1、内存分配方式不同;2、大小不同;3、数据访问方式不同;4、数据的生命周期。本专题为大家提供堆和栈的区别的相关的文章、下载、课程内容,供大家免费下载体验。

447

2023.07.18

堆和栈区别
堆和栈区别

堆(Heap)和栈(Stack)是计算机中两种常见的内存分配机制。它们在内存管理的方式、分配方式以及使用场景上有很大的区别。本文将详细介绍堆和栈的特点、区别以及各自的使用场景。php中文网给大家带来了相关的教程以及文章欢迎大家前来学习阅读。

606

2023.08.10

物联网有哪些应用
物联网有哪些应用

物联网应用有智能家居、智慧城市、工业自动化、农业智能化、物流和供应链管理、医疗健康、智能交通、能源管理、环境监测、智能零售等等。详细介绍:1、智能家居,物联网技术可以将家庭中的各种设备和家居系统连接到互联网,实现智能化的家居控制和管理,例如,通过智能手机可以远程控制家中的照明、温度、安防系统等;2、智慧城市,物联网技术可以应用于城市基础设施和公共服务,实现智慧城市的建设等等。

245

2023.09.05

物联网中的m2m概念
物联网中的m2m概念

M2M是人与机器连接的手段与方式。想了解更多的相关内容,可以阅读本专题下面的文章。

442

2024.03.12

物联网应用岗位
物联网应用岗位

常见岗位包括:物联网架构师;物联网工程师;数据分析师;云计算工程师;应用程序开发人员;嵌入式系统工程师;网络安全分析师;产品经理;物联网项目经理;业务分析师等等。想了解更多物联网应用的相关内容,可以阅读本专题下面的文章。

423

2024.05.21

PHP 命令行脚本与自动化任务开发
PHP 命令行脚本与自动化任务开发

本专题系统讲解 PHP 在命令行环境(CLI)下的开发与应用,内容涵盖 PHP CLI 基础、参数解析、文件与目录操作、日志输出、异常处理,以及与 Linux 定时任务(Cron)的结合使用。通过实战示例,帮助开发者掌握使用 PHP 构建 自动化脚本、批处理工具与后台任务程序 的能力。

67

2025.12.13

Python异步编程与Asyncio高并发应用实践
Python异步编程与Asyncio高并发应用实践

本专题围绕 Python 异步编程模型展开,深入讲解 Asyncio 框架的核心原理与应用实践。内容包括事件循环机制、协程任务调度、异步 IO 处理以及并发任务管理策略。通过构建高并发网络请求与异步数据处理案例,帮助开发者掌握 Python 在高并发场景中的高效开发方法,并提升系统资源利用率与整体运行性能。

37

2026.03.12

C# ASP.NET Core微服务架构与API网关实践
C# ASP.NET Core微服务架构与API网关实践

本专题围绕 C# 在现代后端架构中的微服务实践展开,系统讲解基于 ASP.NET Core 构建可扩展服务体系的核心方法。内容涵盖服务拆分策略、RESTful API 设计、服务间通信、API 网关统一入口管理以及服务治理机制。通过真实项目案例,帮助开发者掌握构建高可用微服务系统的关键技术,提高系统的可扩展性与维护效率。

136

2026.03.11

Go高并发任务调度与Goroutine池化实践
Go高并发任务调度与Goroutine池化实践

本专题围绕 Go 语言在高并发任务处理场景中的实践展开,系统讲解 Goroutine 调度模型、Channel 通信机制以及并发控制策略。内容包括任务队列设计、Goroutine 池化管理、资源限制控制以及并发任务的性能优化方法。通过实际案例演示,帮助开发者构建稳定高效的 Go 并发任务处理系统,提高系统在高负载环境下的处理能力与稳定性。

47

2026.03.10

热门下载

更多
网站特效
/
网站源码
/
网站素材
/
前端模板

精品课程

更多
相关推荐
/
热门推荐
/
最新课程
关于我们 免责申明 举报中心 意见反馈 讲师合作 广告合作 最新更新
php中文网:公益在线php培训,帮助PHP学习者快速成长!
关注服务号 技术交流群
PHP中文网订阅号
每天精选资源文章推送

Copyright 2014-2026 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号