影响机器人智能程度的关键因素竟然是它！

人工智能发展了几十年，既有阿尔法狗大胜李世石的高光时刻，亦有不少“人工智障”翻车瞬间。例如，我们问机器人的时候，可能会出现：停顿、答非所问或直接不回答等等让人暴走的情形，这到底是怎么一回事呢？

这些Bug的出现，主要的原因是它被环境中的其他噪音干扰了，机器人无法准确识别，进而影响下一步的判断回复。

说到底，这不是机器人听不懂的问题，而是机器人有没有听到、听清楚的问题。

语音库中的语音模板基本上是在无噪声和无混响的环境中采集、转换而成，而实际应用中噪声是无法避免的，这些噪音虽然对我们没影响，但对AI来说，一切声音都会是干扰：

1、不同语音的交叠

2、远场的混响和噪音干扰

语音识别原理框图

除了噪音的干扰，还有语音的模糊性，发音人的多变性，也给语音识别造成了困难。别小瞧了些许识别率的差异，假设一个识别率是95%，一个是92%，在多轮对话中，语音识别率是相乘关系，那么三轮对话最终的结果是：

95%*95%*95%=86%

92%*92%*92%=78%

只是3%的区别，最终的结果相差了8%！逐轮递减，交互次数越多，影响越大！

作为客服领域应用，电话机器人还要受到通信传输的影响。在电话信道下，由于信道的衰减、传输的距离较长，音频的质量对ASR文字转录影响很大。

完整的语音交互过程分听清、听懂、满足三个步骤，听清排在首位。唯有识别越准确，机器人才能越智能。

Yeta电话机器人采用AI领域头部厂商技术，深耕语音20余年，效果有保障。同时针对电话信道下识别效果衰减的问题(手机APP可以达到98%识别率，电话中会衰减到70%左右)，我们定制了专门的电话应用识别模型，即时在电话信道下，机器人仍然可以保持90%以上的准确率，这也是我们开放机器人在线体验的底气。