基于深度学习的智能语音机器人交互系统设计方案
**摘要**
本项目旨在设计和实现一套基于深度学习的智能语音机器人交互系统，该系统能够准确识别和理解用户的语音指令，提供快速响应，并注重安全性和用户友好性。系统采用分层架构，包括用户层、应用层、服务层和数据层，涉及语音识别、自然语言处理和语音合成等关键技术。深度学习模型，如RNN和LSTM，用于提升识别准确率，微服务架构和云计算技术确保系统的高效性和可扩展性。系统流程涵盖用户注册、语音数据采集、识别、处理和反馈。预期效果是高识别准确率、高效处理和良好的用户体验。未来计划包括系统性能优化和更多应用场景的探索，目标是打造一个适用于智能家居、医疗健康、教育培训等多个领域的智能语音交互解决方案。
从大年初一开始，他们在支付宝 7×24 小时工作
这个春节，在全民抗击新型肺炎期间，AI 赋能的智能语音机器人走上前台，快速补充人力不足的影响，成为支付宝与客户沟通的主力，7×24 小时不间断服务百姓，每日呼出电话服务时长覆盖了 10% 至 60% 原有人工外呼，并根据当前情况迅速扩展新的覆盖场景。
一个中心+三大原则 -- 小蜜这样做智能对话开发平台
对话工厂（Dialog Studio）是面向第三方开发者的智能对话开发平台，目前已经是云小蜜中智能客服机器人、智能外呼、智能导航的核心对话引擎，服务了政务线、金融线、运营商线、大通用线等众多的客户。本文是云小蜜的资深算法专家李永彬（水德）在2018年做的分享，围绕平台来源、设计理念、核心技术、业务落地情况四大维度讲述了一个较为完整的智能任务型对话开发平台的全景。