AI智能机器人话术如何设置人工监听和接管

简介: AI智能机器人话术如何设置人工监听和接管

人工监听和接管(3.02版本开始支持)


就是坐席可以监听机器人和客户对话,通过按DTMF*,可以直接接管机器人直接和客户对话。


监听


{“action”:”eavesdrop”,”flowdata”:{“flowtype”:”default”},”params”:{“dialstring”:”user/1001”},”after_action”:”playback”,”after_ignore_error”:true,”after_params”:{“prompt”:”开始呼叫分机实施监听,机器人流程可以继续执行”}}


action:eavesdrop,params.dialstring:这个是一个拨号串,分机例子:user/1000,外线例子:sofia/external/电话号码@vosip


系统会呼叫这个电话,电话接通后,就处于监听模式,听到机器人和用户对话。

是否已经开始监听成功,没有事件通知,如果需要知道是否监听成功,请使用sip.js,sipml5,或者sip客户端,接到电话去反馈结果。


接管


在监听模式,按DTMF *,就进入接管模式。


{“calleeid”:”8888”,”callerid”:”1000”,”callid”:”f01c16f1-0096-490e-80fa-7d32812580b6”,”duration”:56,”errorcode”:0,”flowdata”:{“flowtype”:”default”},”flowid”:””,”hangup”:false,”lag”:false,”notify”:”bridge_notify”,”origcallerid”:”1000”}


进入接管模式 ,会发送”notify”:”bridge_notify”通知,直接返回 action:noop就可以了。这时停止了ASR识别和机器人放音,直到电话挂断,发送 action:levea, 注意进入接管模式不能返回机器人对话的。


流接口支持(3.0版本开始支持)


流接口是VAD检测到开始说话就把语音流直接提交到 ASR 进行实时识别,这样识别速度比HTTP接口更实时。流接和http接口asrprogressnotify 、asrmessagenotify 通知参数有些差异,本文档将描述这些差异。


启用流接口


start_asr的asrconfigurefilename参数设置为 stream:127.0.0.1:9988,就可以了,格式是 stream:流识别代理服务器IP:端口。


流接口不支持男女识别,start_asr的volume 参数不会使用。


asrprogress_notify (流接口 每说1-2个字 就会发出 asrprogress_notify 通知。)


{“asrtype”:”stream”,”calleeid”:”8888”,”callerid”:”1000”,”callid”:”2df6b327-a8ef-416d-9504-721c5d71ce35”,”duration”:15,”errorcode”:0,”flowdata”:null,”flowid”:””,”hangup”:false,”message”:”你”,notify”:”asrprogress_notify”,”origcallerid”:”1000”,”playms”:0}

{“asrtype”:”stream”,”calleeid”:”8888”,”callerid”:”1000”,”callid”:”2df6b327-a8ef-416d-9504-721c5d71ce35”,”duration”:15,”errorcode”:0,”flowdata”:null,”flowid”:””,”hangup”:false,”message”:”你好”,notify”:”asrprogress_notify”,”origcallerid”:”1000”,”playms”:0}


比http接口 少了以下参数。

asrtextall

asrelapse

errorcode

volumegain

recordms

recordindex

recordfile

gender


  • 录音文件http接口是 asrprogressnotify 通知的时候生成录音文件。流接口是 asrmessagenotify 通知的时候生成录音文件。
  • 识别结果,http接口是一段话通知一次识别结果,流接口是1-2个字通知一次识别结果。
相关文章
|
3天前
|
人工智能 前端开发 Unix
使用tree命令把自己的代码归类文件目录的方法-优雅草央千澈以优雅草AI智能功能为例给大家展示tree命令实际用法
使用tree命令把自己的代码归类文件目录的方法-优雅草央千澈以优雅草AI智能功能为例给大家展示tree命令实际用法
使用tree命令把自己的代码归类文件目录的方法-优雅草央千澈以优雅草AI智能功能为例给大家展示tree命令实际用法
|
1天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 资源调度
基于AI的运维资源调度:效率与智能的双重提升
基于AI的运维资源调度:效率与智能的双重提升
29 16
基于AI的运维资源调度:效率与智能的双重提升
|
3天前
|
人工智能 运维 Kubernetes
阿里云容器服务AI助手2.0 - 新一代容器智能运维能力
2024年11月,阿里云容器服务团队进一步深度融合现有运维可观测体系,在场景上覆盖了K8s用户的全生命周期,正式推出升级版AI助手2.0,旨在更好地为用户使用和运维K8S保驾护航。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
PeterCat:一键创建开源项目 AI 问答机器人,自动抓取 GitHub 仓库信息、文档和 issue 等构建知识库
PeterCat 是一款开源的智能答疑机器人,能够自动抓取 GitHub 上的文档和 issue 构建知识库,提供对话式答疑服务,帮助开发者和社区维护者高效解决技术问题。
40 7
PeterCat:一键创建开源项目 AI 问答机器人,自动抓取 GitHub 仓库信息、文档和 issue 等构建知识库
|
7天前
|
存储 人工智能 数据管理
|
7天前
|
人工智能 自然语言处理 并行计算
ASAL:Sakana AI 联合 OpenAI 推出自动探索人工生命的系统,通过计算机模拟生命进化的过程
ASAL 是由 Sakana AI 联合 OpenAI 等机构推出的自动化搜索人工生命系统,基于基础模型实现多种搜索机制,扩展了人工生命研究的边界。
59 1
ASAL:Sakana AI 联合 OpenAI 推出自动探索人工生命的系统,通过计算机模拟生命进化的过程
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI在内容创作中的创新:开启智能创意的新时代
AI在内容创作中的创新:开启智能创意的新时代
48 14
|
8天前
|
人工智能 自然语言处理
AI生成海报 or 人工手绘 ,哪个更好
AIGC(人工智能生成内容)正引领智能化转型的浪潮,涵盖文字、图片、音频等多种形式。AI生成海报以其速度快、设计酷炫、创意无限和成本低等优势脱颖而出,尤其适合中小企业和个人。相比人工手绘海报虽富有情感和温度,但耗时较长且成本较高,AI生成海报更显高效便捷。两者各具特色,但在快节奏的今天,AI生成海报无疑是更省时省力的选择。
|
10天前
|
人工智能 安全 机器人
OpenAI重拾规则系统,用AI版机器人定律守护大模型安全
在人工智能领域,大语言模型(LLM)展现出强大的语言理解和生成能力,但也带来了安全性和可靠性挑战。OpenAI研究人员提出“规则基于奖励(RBR)”方法,通过明确规则引导LLM行为,确保其符合人类价值观和道德准则。实验显示,RBR方法在安全性与有用性之间取得了良好平衡,F1分数达97.1。然而,规则制定和维护复杂,且难以完全捕捉语言的多样性。论文:https://arxiv.org/pdf/2411.01111。
53 13
|
7天前
|
存储 SQL 人工智能
Lindorm:AI和具身智能时代的海量多模数据服务
本次分享由阿里云资深技术专家沈春辉介绍Lindorm数据库在AI和具身智能时代的应用。Lindorm定位于提供海量多模数据服务,融合了结构化、半结构化及非结构化数据的处理能力,支持时序、地理位置、文本、向量等多种数据类型。其核心特点包括多模一体化、云原生分布式架构、异步攒批写入、冷热数据分离、深度压缩优化、丰富索引和Serverless计算等,旨在提升研发效率并降低成本。Lindorm已广泛应用于车联网领域,覆盖60%国内头部车企,支撑近百PB数据规模,带来90%业务成本下降。