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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:百科户意愿 不断优化话术 提供话术优化能力,根据话务机器人使用过程中的反馈及时优化话术流程,显著提升整体用户体验 呼叫中心系统集成验证 搭配语音识别(ASR)、语音合成(TTS)和互动式语音流程(IVR)等智能语音交互技术,在选定的业务场景下可作为呼叫中心的机器人话务员,实现 对话机器人 与用户无障碍语音交流来自: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