據(jù)云訊科技副總經(jīng)理謝億民介紹，云訊科技主要通過IAAS、PAAS、SAAS服務，為大中型客戶提供智能語音機器人、安全隱號、大數(shù)據(jù)精準營銷等標準化或定制化的產(chǎn)品和解決方案。

其核心技術(shù)主要涉及語音識別（ASR）、自然語言處理（NLP）、語音合成（TTS）和機器學習（ML）幾大方面。

首先，語音識別（ASR）技術(shù)需要處理不同口音、背景噪聲、區(qū)分同音異形／異義詞，同時還需要具有跟上正常語速的工作速度。語音識別就好比“機器的聽覺系統(tǒng)”，通過識別和理解，把語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳奈谋净蛎睢?/p>

其中最關(guān)鍵的技術(shù)是機器的識別準確率，目前的識別率在工程環(huán)境下已基本達到90％以上，在生活職場環(huán)節(jié)下，主流ASR服務商能達到80％左右的識別率。云雀與國內(nèi)頂尖科研機構(gòu)及企業(yè)，達到深度合作，基于十年通訊語料素材，同共研制打磨云雀語音識別核心引擎。

其次，自然語音處理（NLP）應用背后有大量的基礎任務和機器學習模型。利用NLP，我們可以讓機器來執(zhí)行自動摘要，翻譯，關(guān)系提取，情感分析，話題分割等任務，像人一樣處理復雜的文本。目前云訊云雀針對金融、教育與房產(chǎn)領(lǐng)域，進行了針對性的NLP語音訓練優(yōu)化，以保障在三個電銷外呼行業(yè)，具有更高的NLP數(shù)據(jù)處理能力。

第三，語音合成（TTS）就是將文字信息化為聲音信息，給機器配上“人聲”。出色的TTS需要大量的語料庫，成熟的、可商用的TTS的合成音，在音色、自然度等方面的表現(xiàn)均可以接近人聲。目前，行業(yè)內(nèi)根據(jù)人聲定制的TTS，需錄制原聲1000小時，費用達40萬元。

而且效果還與正常人聲在語音語調(diào)等音色方面，仍有很大差距。云訊云雀在支持TTS的基礎上，著重支持真人錄音支持，以及高效的在線錄音更新模式，以最大化的提升人機交互時的擬真度。

第四，機器學習指的是計算機系統(tǒng)無須遵照顯式的程序指令，而只依靠數(shù)據(jù)來提升自身性能的能力。其核心在于，機器學習是從數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)模式，模式一旦被發(fā)現(xiàn)便可用于預測。

比如，給予機器學習系統(tǒng)一個關(guān)于交易時間、商家、地點、價格及交易是否正當?shù)刃庞每ń灰仔畔⒌臄?shù)據(jù)庫，系統(tǒng)就會學習到可用來預測信用卡欺詐的模式。處理的交易數(shù)據(jù)越多，預測就會越準確，機器也就會“更聰明”。

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云雀智能語音機器人的特點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

一個是過往行業(yè)的積累。云訊科技為新三板創(chuàng)新層企業(yè)訊眾股份在2011年成立的全資子公司，聯(lián)通集團、工商銀行、光大資本等資本參股，曾服務于百度、騰訊、小米、51信用卡、豬八戒等5萬多家知名企業(yè)。

其次是技術(shù)上的厚積薄發(fā)。據(jù)悉，云訊團隊主要依托于清華大學人工智能研究中心和中科院聲學所，早在2012年就全面開展語音交互、語義理解等底層技術(shù)的研究，并著重研發(fā)智能機器人之ASR、NLP與TTS等三大核心技術(shù)的引擎產(chǎn)品。

此外，通信資源豐富。訊眾股份在全國各地市級的運營商部署，為智能語音機器人提供了本地化號碼與線路服務，其多樣化、本地化及智能輪換的外顯號碼，大幅提升了整體接通率。

現(xiàn)階段，云雀智能語音機器人已開始應用于銀行信用卡逾期賬單催收、互金小額貸款催繳、房地產(chǎn)售賣、職員雇用、基金理財產(chǎn)品售后回訪等范疇，實現(xiàn)外呼業(yè)務的智能化、規(guī)范化、流程化，助力企業(yè)提高業(yè)務處理能力、運營能力和客戶體驗。

在銀行、金融行業(yè)，用智能語音機器人催收信譽較好、愈期率較低的貸款，讓經(jīng)驗豐厚的原有催收員工向催收專家轉(zhuǎn)型，專注處置疑問紛亂的逾期貸款，提高整體效能。