按日归档：2019-06-10

智能语音系统人机对话设计要点有哪些？

行为模式的设计、交互过程的设计、知识结构的设计、人格情绪的设计、熟悉过程的设计，我们又可以将这5中设计要点进行情景细分：

在整体架构设计当中，加入这些细分情景的收集，透过用户与机器对话的行为细分模式，包括知识结构和人格情绪的收集，来出一个虚拟人格。此模式就相当于某宝或某东商城根据用户的点击、搜索和浏览行为结合大数据生成的千人千面，通过语音交互的使用过程，了解用户习惯进而达到更好的体验。

语音对话体验可分为三个方向：声音形象、对话交互模式和对话内容，它们分别对应GUI时代的品牌设计、交互设计、服务设计，产品经理需要把握好机器人与人的平衡点，不要过度人性化，以免某些点不能满足用户的过渡预期，而产生的失望。

人类的大脑依赖所学的知识进行思考、逻辑推理和语言理解。而机器人则是依赖数据的训练，互联网时代积累的大量的数据能为训练机器人提供的强有力的保障，对话机器人以数据为基础，利用深度学习模型和算法，对人类世界进行感知、识别和判断，并通过知识图谱对人类的知识进行梳理、整合、推理，变成有智慧的AI。

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智能对话系统主要组件介绍

语音识别：ASR（Automatic Speech Recognition）一般包括四大块：信号处理、声学模型、解码器、后处理，首先采集声音，进行信号处理，将语音信号转化到频域，从N毫秒的语音提出特征向量，提供给声学模型，声学模型负责把音频分类成不同的音素，接着解码器得出概率最高一串词串，最后的后处理就是把单词组合成容易读取的文本。简单的说，就是接受音频输入，返回一个转录的词串；当然，对话系统中，ASR系统一般都做了定制的优化，同时，一般对话系统还要求ASR系统返回句子的置信度，用来决定是否询问用户来确认该回答这样的任务；

自然语言理解：NLU（Natural Language Understanding）产生适合对话任务的语义表示（语义表示常见有一阶逻辑、语义网络、概念依存、基于框架的表示），主要通过分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、指代消解等进行语义解析产生句子意义（即理解文本是什么意思），进行意图识别（一般通过动宾短语，事件提及，比如查询天气），从中抽取槽的填充值，进而完成语义表示；

自然语言生成与语音合成：NLG（Natural Language Generation）组件选择需要向用户表达的概念，计划如何用词句表达这些概念，并赋予这些词必要的韵律，TTS（Text To Speech）组件接受这些词句及其韵律注解，并合成波形图，生成语音；

对话管理器：DM（Dialog Management）为对话系统的主体，控制着对话的架构和结构，从ASR/NLU组件接受输入，维护一些状态，与任务管理器（知识库）交互，并将输出传递给NLG/TTS模块。

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人工智能软件对话管理的重要性

对话管理对于多轮对话又异常重要，因为单词对话每次聊天都需要用户去唤醒语音对话机器人，用户必须每次将需求完成的说出，否则几次对话下来用户将会产生烦躁的情绪，语音对话机器人将会变得鸡肋。下面我们来分解下对话管理的大致任务：
1、对话状态维护(DST)
维护和更新对话状态，t+1时刻的对话状态,依赖于前一时刻t的对话状态，和之前时刻t的系统行为，以及当前时刻t+1对应的用户行为。因此整个依赖关系就是。
2、生成系统决策(dialog policy)
根据DST中的对话状态，产生系统行为，决定下一步做什么可以监测到用户的输入，就是NLU的过程，以及系统对于NLU的反馈行为，就是NLG。
3、作为接口与后端/任务模型进行交互。
作为应用程序接口与服务器端或任务模型进行请求交互，获取反馈结果，生成文字结果。
4、提供语义表达的期望值
根据用户输入的表达，包括语言表达和语义解析，做出满足用户期望的语义表达，满足用户需求。
多轮对话中为了清晰明确的理解用户的意图和需求，将对话建模过程中缺少的信息形成一个填槽的过程，槽就是多轮对话当中将初步用户意图转化为明确用户指令所需要补全的信息。一个槽与任务处理中所需要获取的一种信息相对应。槽没有顺序，缺什么槽就向用户询问什么信息。

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电话营销外呼系统具备的社会价值

电话营销外呼系统后台还有录音和语音文字转换的功能，电话营销外呼系统机器人和客户拨打电话的音频都会完整的保存下来，人工想听都可以随时调取出来。技术正在急剧地改变着营销活动。

电话营销外呼系统利用营销技术，人员正在加快一对一活动的自动化。他们不仅使营销的内容更有针对性，而且使沟通的时机、频率和渠道都更具针对性。现代营销人员利用电话营销外呼系统基于的指令、 信息选择以及内容生成技术，通过所有媒体推送个性化信息。准确率高达95%，平均响应时间0.8秒。

当我们跟电话营销外呼系统聊天时，是希望可以有多轮对话，能够一直聊下去，而不是单纯的一问一答， 所以对话管理就非常重要。对话管理指的是对话状态的更新以及下一步动作的规划执行，具体来说，它包括了对话状态的跟踪，对话策略的构建，用户与对话媒介的情感建模，对话程序的个性建模以及话轮的转换。
根据企业要求电话机器人可进行定制化的多轮会话功能，解决复杂业务咨询，并能在与客户交流的过程中推荐产品。从技术层面来说，电话营销外呼系统经过运用语音识别、语义了解技术，能精确听懂并了解用户意图，然后运用语音组成或播映录音的形式，完结与客户的语音交互过程。

语义了解是确保交互作用的中心。语义了解技术支持上下文相关、智能反诘等功能，满足外呼场景常见的杂乱多轮对话要求。每通电话都不会有情绪变化，每个用户都精心对待。 电话营销外呼系统与目标客户通话互动，从目标客户所咨询的信息中，采用HMM深度神经学算法和卷积神经网络算法，筛选出可能的意向客户并进行分类，后期销售或客服人员根据电话营销外呼系统的数据分析以及通话记录进行有效的二次跟进。全方位数据分析，轻松管理游刃有余。

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如何区分智能机器人对话系统的单轮和多轮对话？

什么是智能机器人对话系统？简单来说就是系统理解人类语言，并与人类进行有效的沟通，然后可以根据对人类意图的理解开始执行安排的任务或者作出相关的回答。而根据系统智能化的程度不同，机器人对话系统表现的形式又可以分成单轮对话和多轮对话两种。那么又该如何区分单轮对话和多轮对话呢？

1、单轮对话。

智能对话系统内的单轮对话和传统的问答系统对话有些相似，是智能对话系统的初级形式，表现形式一般为一问一答类型。用户发出提问问题的请求，系统自动识别用户的意图，做出相应的回答或执行相应的任务。

单轮对话也比较强调自然语言理解，但是一般不涉及到上下文、指代、省略或隐藏信息，相对说技术要求更低，实现的难度也更低，产品的应用也更加成熟可靠。

单轮对话的应用场景是什么？单轮度化主要应用在目标明确并且会话时间较短的浅服务类的业务中。比如电商行业的客服机器人给客户提供的产品介绍、订单信息查询、退换货流程介绍等内容。

在单轮对话里，其本质就在于取代人工工作中高度重复的标准化的客户资讯，可以理解单轮对话为一个高效率的自助服务帮助文档或者知识库，可以帮助用户快速获取信息、提升咨询的效率。

2、多轮对话

与单轮对话相比，多轮对话的模式通常表现为有问有答的形式。在对话过程中，机器人也会发起询问，而且在多轮对话中，机器人还会涉及“决策”的过程，与单轮对话相比会显得更加的智能，应用场景也更加的丰富多样。

智能机器人对话系统在与用户进行多轮对话的过程可以理解为机器人进行“信息检索+决策”的过程，也就是机器人对话系统需要在与用户的对话过程中反复地询问特定条件、查询并提供结果，从而为用户提供信息或服务。

多轮对话处理的用户需求通常更加复杂，在不断的问答对话过程中，机器人系统对用户的需求进行不断的拆解，锁定最终的问题并提供解决方案，不过在多轮问答的过程中，用户也可以不断修改或完善自己的需求。

幽澜智能机器人

多轮对话的应用：多轮对话机器人的目标用户通常是待着明确目的的，不过用户的需求较单轮对话来说需求更加复杂，与此同时用户希望得到的信息或服务往往是能够通过限定条件来实现聚焦的。通常可以应用在信息搜索、商品或服务推荐、咨询等场景下。

可以应用的场景：音乐、电影、书籍推荐、商品推荐、订餐等，这些场景虽然看起来是开放的，但其实聊天机器人能够在多轮对话过程中收集用户的需求，并基于特定的信息库为用户检索并推荐满意的答案，甚至完成商品的推荐并促成成交。

智能机器人对话系统的目的在于能实现流畅的人机对话，是人工智能领域的一个重要分支，也是人工智能的面临的一个大挑战。目前基于信息检索的单轮对话和多轮对话的智能系统应用比较广泛也较为成熟。单轮对话可以作为一个高效低成本的自动化信息检索或者查询工具，充分发挥企业知识库的作用。多轮对话功能的核心也在于反复询问和对话过程中，收集客户信息，进而明确客户的需求。

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