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种方式是语言，而想要和机器进行这样的交流就一定会运用到语音信号处理，完整的交流过程会包括语音识别，语言理解，语言生成以及 语音合成 。本课程就语音处理的理论及应用做了介绍，介绍了大量具体的语音识别与语音合成的模型，不同模型各有特点，适应于不同的应用场景，实际中应注意合理选用。 目标学员来自：百科
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可根据上下文语言模型自动校正。 自动静音检测：对输入语音流进行静音检测，识别效率和准确率更高。 RASR优势： 识别准确率：采用最新一代语音识别技术，基于DNN（深层神经网络）技术，大大提高了抗噪性能，使识别准确率显著提升。 识别速度快：把语言模型，词典和声学模型统一集成为一个大来自：百科![]()
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适用于呼叫中心，主动呼出或接听被动呼入的电话，也可以嵌入到用户的常用聊天软件或APP，作为一个虚拟助手，辅助用户完成日常业务需求。 在呼叫中心系统中加入语音识别和 智能话务机器人 等语义理解技术，让机器人自动外呼实现交互式对话。典型的使用场景包括业务满意度回访，提醒，招聘预约，促销推广，筛选优质客户等。来自：百科![]()
适用于呼叫中心，主动呼出或接听被动呼入的电话，也可以嵌入到用户的常用聊天软件或APP，作为一个虚拟助手，辅助用户完成日常业务需求。 在呼叫中心系统中加入语音识别和智能话务机器人等语义理解技术，让机器人自动外呼实现交互式对话。典型的使用场景包括业务满意度回访，提醒，招聘预约，促销推广，筛选优质客户等。来自：百科![]()
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素（姓名、身份证）认证或三要素（人脸、姓名、身份证）认证，实现对身份真实性的精确核验。 - 实时语音识别 RASR： Real-time ASR，将连续的音频流实时转换成文本，语音识别更快。可应用于直播实时字幕、会议实时记录、即时文本生成等场景。 - 图像识别 Image ： Image来自：百科![]()
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