这几天，小编一直忙于企业新业务录音耳机的产品上架和销售成单，然而在微博和网友互动时发现有很多用户对企业产品非常感兴趣，为了搞清楚产品功能情况把产品经理和领导都喊来开了小会，给出了一份详细的功能介绍，希望大家看完了之后会对企业产品有一个很好的认识。
语音识别是模式识别的一个重要分支，也属于信号处理科学领域的界限,畛域,范畴,规模,边界,领域，同时与语音学、语言学、数理统计及神经生物学等多个学科有特别密切的关系。智能化语音?的目的就是让机器“听懂”人类口述的语言，这样的话智能语音软件怎么样才能实现更好的进展呢？
一、实现智能产品的有效整合
除了自动语音识别本身不断训练、优化，提高音转字准确率之外，还要和其他关键关联方整合应用。智能化语音对话的关键关联方是智能机器人，那要么智能化语音产品中包含了这样的功能，要么和智能机器人组合起来使用。智能语音分析的关键关联方是大数据分析产品，各种分析模型。很多时候，这些整合使用的关联方好坏，甚至更为重要。
二、搭建自有便捷化软件
有些厂商是供给云服务的方式做到语音识别的，优点是低廉,低贱,克己,利益,廉价，缺点是云端的模型优化不能完全参考自有的产品特点做到（私有云除外）。而自有软件，就没关系参考一些专特有词汇做到语料库的训练优化，现在识别准确率等等的利器就是训练。比方有厂商驻场优化，那是更好。
三、对录音做到预先筛选
一套语音识别软件还是很贵的，尤其是一套自有的软件，越多的转译录音时长，越多的服务器资源。而比方能利用途径结构化的数据筛选条件，先找出满足条件的录音，再去转译的话，录音时长就少多了，也不用担心随机采集到的样本量太少。假设电销只取销售成功的录音，因为销售失败的不是监管重点；假设只取某某产品的用户录音转译，因为这个产品的咨询、投诉是当前监控的重点。
除此之外，智能语音?软件还必须实现压缩前的转译，通常为节省存储，手机号录音会被压缩得很厉害。由于手机号本身 8K 采样率现在先天不足，再被压缩的话语音识别效果就更差了。所以没关系采取先高品质暂存，转译后再压缩。除此之外，还应当做到双声道录音，这个你们都明白的，把用户录音和座席录音分开来，就没关系做更多、更准确准的分析。
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