我们通常接触的电话机器人的核心技术之一就是自动语音识别 (自动语音识别，ASR)，它经常与其他技术集成

由于无法直接处理声音文件，因此ASR用于在处理之前将声音转换为文本，例如语音输入法、自动语音响应和语音搜索

一般来说，它是将语音转换为文本 (STT)，这与语音合成 (TTS) 相反

接下来，我们将讨论在哪些情况下呼叫中心可以使用ASR？如何使用它使语音应用更加实用。

语音识别技术的发展

语音识别技术的应用历史悠久，但尚未有非常成熟的应用

准确识别一个语音是非常困难的

除了不同语言之间的差异，即使是汉语在添加方言、口音和谐音单词后也会产生大量的语音识别

直到最近几年，自动语音识别再次成为热门话题，一个接一个的呼叫中心开始批准项目

促进自动语音识别应用发展的力量主要来自两个方面，一个是技术进步，另一个是持久培训

在更快的计算能力和更先进的算法出现之前，自动语音识别技术的应用必须局限于实验室或狭窄的领域

幸运的是，计算能力一直在提高

在1980年代，人工神经网络算法再次出现，因此处理不断变化的语音变得越来越容易，因此，今天许多智能语音应用程序诞生了
技术进步是产生结果的持久训练的基础，因为当计算机无法处理大量数据时，通过更多的训练生成更多的数据是没有用的

自动语音识别技术应用的质的变化取决于计算能力和算法等基础软硬件的升级，这取决于基础科学技术领域的进展

你认为三体小说中的基本物理观点怎么样？基础物理的发展可以促进科学技术的发展

随着生物量的飞跃，科学技术将被限制在一定的水平，而没有基础物理学的新发现和理论
那些年，好的产品被应用于英国环境。当他们到达中国环境时，他们因为训练太少而不满意

我相信，当许多人理解某个语音产品时，最常被问到的热门问题之一是 “方言识别效果如何？”

前面的答案是 “只支持普通话”，后面的答案是 “可以支持带口音的普通话”

有什么区别？这并不是说技术已经改变了

只是训练太多了，语音知识也足够了

经过训练的自动语音识别应用程序确实与10年前有所不同

如果你抛开那些表达语气的单词，句子核心意思的翻译准确性应该很好
目前，自动语音识别的相关应用应该表现良好，有必要像过去几年一样继续训练和再训练，不同地区口音方言的培训，不同行业专业词汇的培训和不同声音采样率的精度

自动语音识别对于具有更有针对性的训练和优化的应用是有益的。总之，听很多知识，总是优化，总是优化

这是从应用开发的角度来理解自动语音识别技术的应用

和对智能电话机器人的态度类似，将自动语音识别应用于有限的业务范围更为经济，专注于 “识别什么”，而不是 “其他无法识别的东西”

例如，移动电话上的操作指令用于识别操作指令，这很好，因为要识别的内容仅限于特定范围，分析您的业务

事实上，应该没有太多有价值的内容需要识别

此外，大多数服务不要求语音识别的高准确度

这也为当今的自动语音识别技术应用于商业创造了机会

字符识别 (OCR) 是一个很好的类比

总的来说，OCR在中国领域还不成熟，甚至难以ASR，但最近，停车场应用在车牌识别方面非常普遍
下次让我们具体谈谈一些与呼叫中心自动语音识别相关的应用场景

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