ai智能机器人调整识别策略

简介: ai智能机器人调整识别策略

在客户与语音识别系统进行多次会话过程中,系统具有智能调整识别策略,能够自动根据对话节点来动态调整语音识别策略,通过训练典型节点语言模型(如,开场白节点语言模型),在客户不同节点语音交互时,加载相应节点的语言模型与通用语言模型融合,共同处理用户输入,如图17所示。并且,系统也能够根据系统运行情况来动态调整语音识别策略,在系统较忙时(CPU占用较高)采用计算量较小但具有足够精度的策略以保证系统的响应速度,在系统不忙时(CPU占用较低)采用精度更高的策略以达到更优的识别结果,该功能在保障稳定运行的基础上充分利用系统的计算资源,有利于保护客户的设备投资。


语音识别呼叫日志



语音识别的呼叫日志在系统中有着非常重要的作用,该日志记录输入的音频、加载的语法、识别过程的中间结果、识别模块呼叫过程、识别使用的各种参数、识别结果、音频前瞻缓冲信息、断句方式以及当时的系统环境信息,这些数据显示在运营系统中,为效果分析和优化的基础和依据。


语音合成



语音合成,能够将输入文本实时转换成流畅、清晰、自然、具有表现力的语音数据,输出高质量的语音。


1.能够保证对文本中未登录词、多音字、特殊符号(如标点、数字)、韵律短语的智能分析和处理;


2.能够支持输入GB2312、GBK、Unicode、UTF-8等多种字符集以及普通文本等多种格式的文本信息;


3.能够提供预录音合成模板,对合成文本中符合语音模板固定成分的文本使用发音人预录语音,非固定成分使用合成语音,改进合成效果,满足更广泛的需求;


4.能够提供音量、语速、音高(基频)等多种合成参数的动态调整功能。

相关实践学习
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声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
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