ai智能外呼机器人的已知特征

联系人:张经理 ai智能外呼机器人→增强音频输入→检测语音→转换为其他形式（如文本）第二阶段：响应过程。处理文本（如用NLP处理文本，识别意图）→操作响应。在检测语音过程中，就包括分辨是否为语音信号，该过程会通过指定的频率对模拟信号进行采样，将模拟声波转换为数字数据。这一过程很重要，是否成功地识别语音。如果生成数字数据都是错误的，那么后期的处理响应那肯定是错的。这也是影响智能语音助理或语音机器人识别率的重要因素。 在这个过程，用于语音处理的技术是语音活性检测（Voiceactivitydetection，VAD），目的是检测语音信号是否存在。VAD技术主要用于语音编码和语音识别。它可以简化语音处理，也可用于在音频会话期间去除非语音片段：可以在IP电话应用中避免对静音数据包的编码和传输，节省计算时间和带宽。与大家分享VAD技术，首先讲两个概念：信噪比（缩写为SNR或S/N）是科学和工程中使用的一种度量，它将所需信号的电平与背景噪声电平进行比较。SNR定义为信号功率与噪声功率之比 通常以分贝表示。比率高于1：1（大于0dB）表示信号多于噪声。窗口，研究信号源，我们将其分成滑动窗口或仅窗口。智能语音机器人工作原理能量检测器能量检测器对于高SNR信号是有效的，但是当SNR下降直到它在1以下变得无效时失去效率。它也不能将语音与诸如冲击噪声（将笔放在桌子上），打字，空调或任何噪声之类的噪声区分开来。比人声更响亮或更响亮。波形和频谱分析在波形和频谱分析中，语音活动检测利用语音的已知特征。在该方法中应用VAD比基于能量的解决方案更加计算密集，但是能够更好地检测非平稳噪声和低SNR场景中的噪声。对于浊音音素，声带的振动产生谐波丰富的声音，具有50到250Hz之间的明显音调。