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探討如何引入語音識別的人工智能客服系統并推廣
發布時間:2019-06-14

  摘要:當今時代, 人工智能以及各種各樣的語音識別系統在不斷的發展, 語音識別慢慢地走進了人們日常生活的各個方面, 并憑借語音識別的準確度和識別的新穎化, 讓廣大的用戶的從習慣變成了喜愛, 也成為了人工智能領域的主要研究方向。為了提高客服系統的使用滿意度, 基于語音識別的人工智能客服系統被引入, 論文將探討如何引入這種客服系統并實現其廣泛推廣。

  關鍵詞:人工智能; 深度學習; 語音識別;

  一、前言

  (一) 項目研究的背景及意義

  隨著社會經濟的飛速發展及電力體制的不斷改革, 電網企業的核心價值正在由“以電力生產為中心”向“以客戶為中心”轉變, 并將最終落腳在“如何更好地服務于全社會”與“以客戶為中心的營銷理念”這一根本任務及營銷理念上。電網公司需要開啟“自助+人工”幫助的新模式。

人工智能

  面對如今電力服務人員工作量大, 不能實現實時及時的為用電客戶及電力企業員工提供服務的現狀, 營銷業務應答服務包括用電查詢、停電公告、網點查詢、用電知識、用電業務辦理須知等問題, 對電力企業員工來說, 包含內部消息通知, 業務知識查詢, 業務接口推送, 運維服務工單查詢等問題, 在實際生產環境中是一項工作量非常龐大的業務, 全部都靠人工來解決不能做到及時處理, 會產生很多的問題[1,2].

  語音作為人類最自然, 最快捷的信息傳遞方式, 智能語音的研究出現在了世界國的各行各業中, 而且越來越多的進入了人們的日常生活中。作為業務量如此龐大的電力服務行業, 為了提升用戶感知, 降低人工成本, 實現服務質量的持續優化, 所以使用深度學習人機交互的模式來自動的給客戶提供常見問題的解決方案[3,4].

  (二) 傳統客服模式與AI智能客服對比分析

  傳統客服模式即人工操作模式, AI客服模式是通過智能語音進行交互的模式。通過兩種模式的對比分析 (見表1) 和OA問題處理的示例 (見圖1) , 得出如下結論:針對占客服熱線業務量70%以上的用戶自助查詢辦理服務, 由智能語音交互模式實現是最優選擇[5,6].

  二、人機語音交互技術

  (一) 人機交互技術

  人機交互是人指通過自然語言與機器進行某種特定的溝通方式, 其具體技術表現在機器通過各種設備或方式向人提供信息或者人反過來通過輸入設備向機器傳達自身的思維想法等等, 通過機器完成一些人力很難完成或無法完成的工作[7,8].

  (二) 人機交互模型

  GOMS? (goals?operatorsmethods?selectors?) 模型, 是一個較早提出的有一定影響力的模型, 它描述了任務之間的關系。主要分為四個階段。

  a) 目標 (goal) , 用戶執行任務想要實現的系統狀態;

  b) 操作 (?operator) , 為了完成目標而執行的一系列基本活動, 操作的類型有感知操作、認知操作、動機行為或者這幾種操作的結合, 每個操作都有一個預定的執行時間;

  c) 方法 (method) , 是描述如何完成目標的過程, 一個方法本質上來說是一個內部算法, 用來確定子目標序列及完成目標所需要的操作;

  d) 選擇規則 (?selection?rule) ?, 當完成同一目標有多種方法時, 需要設置一種規則標準來判斷在何種使用情境中應該選擇什么樣的方法。

  GOMS?模型是一種用戶的認知模型, 主要用來描述任務在實踐過程中?執行的。它的基本思想是, 首先確定目標, 將目標進行分解, 當完成同一目標的方法多于一種時, 根據使用情境, 通過選擇規則來選擇合適的方法, 每種方法是通過一系列的操作序列集合來實現的[9,10].

  人機交互系統整個流程分為用戶、輸入、系統、輸出四個步驟。首先把用戶的語音識別成機器可以理解的語言傳送給系統, 系統根據規則完成流程, 用戶和系統之間就有了溝通的機制和渠道;流程完成后系統結果反饋給用戶。如圖?2所示。

  (三) 人機交互的基本實現流程

  人機交互的基本流程主要包含四個階段, 其中還有一個循環, 具體流程如圖3所示。

  (1) 用戶需求:以用戶的要求作為標準, 建立交互需求;

  (2) 需求分析:在一定條件下, 分析用戶提供的信息, 重點聯系后期工作;

  (3) 系統設計:在標準設計規則的基礎上, 重點增強系統的可交互性, 最大化系統的實用性;

  (4) 迭代和原型化:對設計的交互式系統進行測試和評估, 重點關注該系統的可用性、功能性、可接受性等, 發現其中可能存在的問題并對此提出解決方案;

  (5) 系統實現和系統推廣:按照設計流程進行安全制造, 并向市場推廣系統[11].

  (四) 人機語音交互技術研究

  從受廣泛關注的蘋果語音Siri出現開始, 語音識別在商業迅速地推廣開, 重點推廣領域包括搜索, 通信和手機等服務上。同時, 由于成本等因素, 這種語音交互技術已經成為各類公司客服中心的首選。

  1. 語音識別技術

  語音識別技術是語音人機交互平臺的核心技術, 客服中心的語音識別系統的技術路線包括一下幾個部分:

  (1) 命令詞的識別:開發人員設定專用的命令詞, 與用戶語音進行匹配;

  (2) 關鍵詞檢出:檢索出客戶語音里的關鍵詞;

  (3) 自由說語音識別:把用戶的語音識別成文字, 然后對文本進行語義理解。

  2. 自由說式導航技術要求

  聲學模型建模、語言模型建模和分類算法是實現自由說式導航技術地重要手段。

  在聲學模型方面, 使用聲學模型建模方法, 這種方法是語音識別領域中的主流, 同時結合上下文相關的建模單元、區分性特征、區分性模型訓練等技術, 實現在隨意說環境下的聲學模型[12].

  在語言模型方面, 目前最主流算法是語言模型建模算法, 通過對文本數據進行數據設計、收集、清洗、分類及質檢等開展語義訓練, 不斷提升語言模型的適應性。

  在分類算法方面, 分類目標必然是主要業務選項, 通過對主流的分類算法進行實現與分析, 比對多種算法如文本分類器的區分性訓練、支持向量機、最大熵、神經網絡、集成學習等優秀分類算法, ?通過數據研究出可解決當前復雜任務的分類算法;根據實際分類技術的使用情況, 以多分類器實現為目標, 用以解決實際業務中可能的路由問題。

  三、智能語音技術的具體應用

  主要實現目標是以新穎的智能交互模式代替傳統的人工交流, 使得用戶能夠以自然語言 (未來的工作包括各國外語與各地方言) 和機器進行交流, 傳達用戶的思想, 為客戶提供便利的同時使得整個服務過程變得輕松、愉快, 極大的提高用戶的滿意度和客服工作的效率。這種新穎的智能技術必將推進業界產業鏈的發展。

  (一) ?交互平臺分析

  1. 業務流程的設計

  用戶使用1000號智能語音客服, 當用戶說出其問題如“使用OA系統時, 點擊‘不歸檔’提示:‘歸檔回調出錯’”, 系統識別出關鍵詞“OA”、“歸檔”和“歸檔回調出錯”對應到OA里的歸檔節點, 找出里面關于“歸檔回調出錯”相關的解決方案, 然后反饋給用戶, 用戶可繼續說出其他訴求或退出, 完成一次智能語音服務[13].

  當無法識別或是問題無法找到解決辦法時, 系統會自己詢問用戶該問題無法解決是否轉人工或智能客服無法解決必須由人工解決、無法識別用戶提出的問題等場景。

  2. 業務范圍的選擇

  人機語音交互平臺能實現1000號里的業務查詢, 業務辦理, 業務咨詢和問題反饋與投訴等問題。

  四、智能語音客服平臺架構

  在深度學習人工智能的大趨勢下, 互聯網已經介入人類生活的各方各面, 1000號人機語音交互平臺的建設勢在必行, 只有這樣才能既可實現云南電網公司在人工智能方面的需求, 也可滿足電網公司其他業務的客服中心的需求, 代替人工, 降低成本, 可以做到24小時全時段工作, 無需投入人力, 提高運維支撐效率, 技術更新、部署更加高效。

  (一) 系統架構

  人機語音交互平臺接入到1000號客服中心。作為云南電網里的主要系統, 平臺主要由3?個模塊來構成:語音接入控制;語音識別、合成和語義理解;對接業務支撐系統, 實現用戶的業務查詢、業務辦理、業務咨詢。

  五、人機語音交互平臺未來部署展望

  智能語音客服核心功能是提供自然語音對話服務, 在此基礎上可以在業務拓展和語音數據的深度挖掘方面取得更加深入的研究。

  (一) 在語音資源、知識庫方面:

  依賴多年沉淀的豐富客服知識庫, 和語音音頻資源, 配置電力行業專業的術語, 即可能更好的融入云南電網公司的各個業務域。

  (二) 在語音能力、業務能力方面:

  從多方面入手提升語音合成能力和語音轉文本能力, 提高識別率, 更好的服務于電網行業。

  (三) 在語音數據的挖掘方面:

  通過對整個電網公司用戶的語音數據進行分析, 挖掘出用戶潛在的需求, 對發展業務的建議等。

  六、結語

  本文人機語音交互系統集成了百度語音的語音識別、語音合成技術, 系統主要由語料知識庫管理模塊、語音識別、語音合成, 人機交互等模塊組成, 用戶只需說出自己的命令, 系統即可完成指定的操作。語音交互系統以移動平臺為基礎, 識別率達85%以上, 單次語音交互時間小于?3?秒, 使語音技術的使用與移動設備系統很好的結合在一起。

  參考文獻
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  [12]王登峰, 曹曉琳, 于吉龍。智慧語音語音識別系統設計與實驗[J].農業機械學報, 2010.
  [13] 維基百科。自然語言處理[EB/OL].[2016-07-25]

對應分類:人機交互論文
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