음성 기술의 새로운 발전: 지능형 음성의 부상
전 세계 음성 및 음성 인식 시장은 2030년까지 536억 6천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
고객이 질문이 있을 때마다 음성을 사용하여 더 나은 답변을 제공합니다. 음성 상호작용은 문제를 해결하는 데 있어 더욱 안심할 수 있는 방법입니다. 일반적으로 발신자는 먼저 긴 IVR(대화형 음성 응답) 메뉴를 탐색하고 번호와 세부 정보를 힘들게 입력한 다음 콜센터 상담원에게 연결될 때까지 무기한 기다려야 합니다.
IVR 루프 또는 통화 전달에서 기다리는 불쾌한 경험을 극복하기 위해 다양한 업계의 기업과 브랜드는 대화형 음성 AI 기술을 활용하여 연락 센터를 자동화하고 현대화할 수 있습니다. AVI(Augmented Voice Intelligence)라고 불리는 다목적 AI 기반 최첨단 솔루션은 인공 지능과 기계의 성능을 결합하여 기업의 컨택 센터 역량을 확장합니다.
AVI(Augmented Voice Intelligence)의 기술 알아보기
AVI(Augmented Voice Intelligence)는 브랜드 또는 기업의 고객 서비스 부서 및 고객 커뮤니케이션 접점과 통합되는 특수 목적의 음성 우선 플랫폼입니다. 증강 음성 지능(AVI)의 핵심은 자동 음성 인식(ASR), 음성 언어 이해(SLU), 텍스트 음성 변환(TTS) 등 음성 자동화 기술의 통합입니다. 이 기본 음성 AI 기술 스택은 고객 쿼리에 지능적이고 다단계 응답을 제공할 수 있는 디지털 음성 에이전트를 지원합니다.
Augmented Voice Intelligence(AVI)는 고객 상호 작용의 음성 자동화를 통해 컨택 센터 생산성을 높이고 "지능형 기계와 인간 파트너십"을 허용하도록 설계되었습니다. AVI(Augmented Voice Intelligence)는 컨택 센터를 자동화 및 확장하여 고객과의 대규모 음성 상호 작용을 활용하고 인바운드 및 아웃바운드 커뮤니케이션을 향상함으로써 전반적인 고객 경험에 영향을 미칩니다.
이 기술의 작동 방식은 다음과 같습니다.
1. 고객 지원팀에 개인적으로 문의하세요.
2. 인공지능 기반 음성봇(또는 “디지털 음성 에이전트”)이 실제 사람처럼 질문에 응답합니다.
3. 디지털 음성 에이전트는 발신자와 인간 대화에 참여하고 적절한 세부 정보 요청, 발신자 인증 및 올바른 에이전트로 통화 전달(질의가 복잡하고 인간 에이전트 개입이 필요한 경우)과 같은 작업을 수행합니다.
디지털 기반 브랜드의 경우 AVI(Augmented Voice Intelligence)는 가치 제안을 향상시키는 동시에 비용 절감과 수익성을 실현하는 실용적인 기능을 제공합니다. AVI(Augmented Voice Intelligence)는 BFSI, 핀테크, 비은행 금융회사(NBFC), 전자상거래, 여행 및 숙박업을 포함한 산업 전반의 중요한 사용 사례에 명확한 이점을 제공할 수 있습니다.
증강 음성 지능이 다중 대화를 지원하는 방법
말의 뉘앙스를 해결하도록 설계된 AI 기반 음성 우선 솔루션입니다. SLU(음성 언어 이해)를 기반으로 하여 지능형 음성 대화를 준비하고 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 "4...5명을 위한 테이블을 예약하고 싶습니다"라고 말하면 이는 "45명"을 의미하지 않습니다. SLU를 기반으로 하고 음성용으로 특별히 제작된 음성 AI 솔루션만이 음성 대화의 뉘앙스를 이해할 수 있습니다.
향상된 음성 지능 플랫폼은 시중에서 널리 사용되는 음성 비서와 다릅니다. 대화를 처리하기 위해 Google과 Amazon 음성 도우미가 만들어졌습니다. 이는 상황 인식 대화가 아닌 일반적이고 명시적인 질문에 답변하도록 설계되었습니다. 스마트폰 및 기타 IoT 장치에 내장된 음성 도우미는 한 번에 하나의 짧은 음성 명령에만 응답합니다. 이와는 대조적으로 음성 AI 에이전트 또는 디지털 음성 에이전트는 특정 사용 사례에 맞게 훈련되었으므로 다중 대화를 수행할 수 있습니다.
증강 음성 지능(AVI)은 인간 대화의 능력을 이해하고 소비자가 묻는 가능한 모든 질문에 대해 훈련을 받았기 때문에 7~8회 이상의 대화가 포함된 쿼리를 처리할 수 있습니다. 널리 사용되는 음성 도우미와 비교하여 디지털 음성 에이전트는 유사언어 신호를 처리하고, 배경 소음을 필터링하고, 다양한 방언과 억양, 대화 일시 중지 및 중단을 이해할 수 있습니다. 또한 통화 상대방과 함께 언어를 전환할 수도 있습니다.
이것이 AVI(Augmented Voice Intelligence) 플랫폼을 구축하기가 훨씬 더 복잡한 이유이기도 합니다. 디지털 음성 에이전트의 모든 응답과 작업은 밀리초 이내에 실시간으로 처리되어야 합니다. 효율적인 작동을 보장하기 위해 수백만 시간의 교육 데이터가 기술에 통합되어 인간과 유사한 반응을 복제하도록 최적화됩니다. 결국 AVI(Augmented Voice Intelligence)의 핵심 가치는 인간 대화의 특성을 기술적으로 시뮬레이션하고 CX를 변화시키는 것입니다.
디지털 음성 에이전트는 인간 에이전트를 대체하기 위한 것이 아니라 가치가 낮은 작업과 간단한 FAQ를 처리하여 그들을 지원하는 반면, 인간 에이전트는 복잡하고 까다로운 통화를 처리한다는 점에 유의하는 것도 중요합니다.
자동 고객 지원의 이점
Augmented Voice Intelligence(AVI)는 컨택 센터 현대화를 위해 구축되어 일상적이고 반복적인 쿼리를 자동화하여 컨택 센터 팀에 셀프 서비스 옵션을 제공함으로써 복잡한 쿼리 처리에 집중하고 생산성을 높일 수 있도록 해줍니다. 디지털 음성 에이전트는 24시간 내내 적극적이고 동정적이며 개인화된 지원을 제공하여 고객 마찰 지점을 줄이고 저렴한 비용으로 고객 평생 가치와 유지율을 높일 수 있습니다. 또한 사람의 개입 없이 가치가 없는 작업과 1차 고객 문의를 독립적으로 감독할 수 있습니다.
지능형 통화 라우팅, 자동화된 예약 및 예약 외에도 기업은 AVI(Augmented Voice Intelligence)를 활용하여 대용량 알림 및 업데이트를 자동화하여 소비자에게 거래 상태, 계정 및 서비스 관련 정보에 대한 거의 실시간 가시성을 제공할 수 있습니다. .
언어음성인공지능의 미래는?
Voice AI는 기업이 음성 톤, 대화 속도 및 감정을 기반으로 통찰력을 얻고 의도를 파악하여 고객 경험에서 새로운 이정표를 만들고 강화하는 데 도움이 됩니다.
음성 인공지능에는 많은 기회가 있으며, 시장은 서서히 가열되고 있습니다. 숙박업과 은행업의 복잡한 사용 사례를 해결하거나 레스토랑에서 테이블을 예약하는 것과 같은 간단한 문제를 해결하든 브랜드는 빠르고 편리하며 효율적이며 핸즈프리로 고유한 고객 서비스 경험을 제공할 수 있습니다. 대화형 AI 공간(음성 AI가 속하는 카테고리)은 컨택 센터 재편에 대한 관련성이 높아지면서 2030년까지 326억 2천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. AVI(Augmented Voice Intelligence)를 통해 고객 지원 서비스를 강화함으로써 기업은 콜센터 비용을 50% 절감하고 24시간 내내 효율적이고 원활한 고객 지원을 제공할 수 있습니다.
그래서 증강 음성 지능(AVI)은 미래의 목소리입니다. 기업과의 파트너십을 통해 새로운 기술 혁명을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
위 내용은 음성 기술의 새로운 발전: 지능형 음성의 부상의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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Windows 11에서 음성 인식을 비활성화하는 방법
May 01, 2023 am 09:13 AM
<p>Microsoft의 최신 운영 체제인 Windows 11도 Windows 10과 유사한 음성 인식 옵션을 제공합니다. </p><p>음성 인식을 오프라인으로 사용할 수도 있고, 인터넷 연결을 통해 사용할 수도 있다는 점은 주목할 만합니다. 음성 인식을 사용하면 음성을 사용하여 특정 응용 프로그램을 제어하고 Word 문서에 텍스트를 받아쓰게 할 수도 있습니다. </p><p>Microsoft의 음성 인식 서비스는 완전한 기능 세트를 제공하지 않습니다. 관심 있는 사용자는 최고의 음성 인식 앱을 확인해 보세요.
Windows 11에서 텍스트 음성 변환 및 음성 인식 기술을 어떻게 사용합니까?
Apr 24, 2023 pm 03:28 PM
Windows 10과 마찬가지로 Windows 11 컴퓨터에는 텍스트 음성 변환 기능이 있습니다. TTS라고도 알려진 텍스트 음성 변환 기능을 사용하면 자신의 목소리로 글을 쓸 수 있습니다. 마이크에 대고 말하면 컴퓨터는 텍스트 인식과 음성 합성을 결합하여 화면에 텍스트를 씁니다. 이는 말하는 동안 의식의 흐름을 수행할 수 있기 때문에 읽기나 쓰기에 어려움이 있는 경우 훌륭한 도구입니다. 이 편리한 도구를 사용하면 작가의 장벽을 극복할 수 있습니다. TTS는 비디오에 대한 음성 해설 스크립트를 생성하거나, 특정 단어의 발음을 확인하거나, Microsoft 내레이터를 통해 텍스트를 소리내어 듣고 싶은 경우에도 도움이 될 수 있습니다. 게다가 이 소프트웨어는 적절한 구두점을 추가하는 데 능숙하므로 좋은 문법도 배울 수 있습니다. 목소리
동영상 클리핑에서 음성을 자동으로 인식하고 자막을 생성하는 방법 자막 자동 생성 방법을 소개합니다.
Mar 14, 2024 pm 08:10 PM
이 플랫폼에서 일부 음성 생성 자막 기능을 어떻게 구현합니까? 품질을 높이기 위해 일부 비디오를 만들거나 일부 이야기를 설명할 때 모든 사람이 일부 정보를 더 잘 이해할 수 있도록 자막을 추가해야 합니다. 위 영상 중. 표현에도 중요한 역할을 하지만 자동 음성 인식과 자막 생성 기능에 익숙하지 않은 사용자가 많습니다. 어디에 있든 쉽게 다양한 선택을 할 수 있습니다. 기능적인 스킬 등을 천천히 이해해야 하므로 서둘러 에디터와 함께 살펴보는 것도 놓치지 마세요.
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WebSocket 및 JavaScript를 사용하여 온라인 음성 인식 시스템을 구현하는 방법 소개: 지속적인 기술 개발로 음성 인식 기술은 인공 지능 분야의 중요한 부분이 되었습니다. WebSocket과 JavaScript를 기반으로 한 온라인 음성 인식 시스템은 낮은 대기 시간, 실시간, 크로스 플랫폼이라는 특징을 갖고 있으며 널리 사용되는 솔루션이 되었습니다. 이 기사에서는 WebSocket과 JavaScript를 사용하여 온라인 음성 인식 시스템을 구현하는 방법을 소개합니다.
WIN10 시스템에서 음성 인식을 끄는 자세한 방법
Mar 27, 2024 pm 02:36 PM
1. 제어판에 들어가서 [음성 인식] 옵션을 찾아 켜세요. 2. 음성 인식 페이지가 나타나면 [음성 고급 옵션]을 선택하세요. 3. 마지막으로 음성 속성 창의 사용자 설정 열에서 [시작 시 음성 인식 실행]을 선택 취소하세요.
음성 음성 인식의 오디오 품질 문제
Oct 08, 2023 am 08:28 AM
음성인식에 있어 오디오 품질 문제는 구체적인 코드 예시가 필요하다. 최근 인공지능 기술의 급속한 발전으로 음성인식(Automatic Speech Recognition, ASR이라고도 함)이 널리 활용되고 연구되고 있다. 그러나 실제 응용 분야에서는 ASR 알고리즘의 정확성과 성능에 직접적인 영향을 미치는 오디오 품질 문제에 직면하는 경우가 많습니다. 이 문서에서는 음성 음성 인식의 오디오 품질 문제에 중점을 두고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 음성 음성의 오디오 품질
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음성 성별 인식의 화자 변화 문제는 특정 코드 예제가 필요합니다. 음성 기술의 급속한 발전으로 인해 음성 성별 인식은 점점 더 중요한 분야가 되었습니다. 전화 고객 서비스, 음성 지원 등과 같은 다양한 애플리케이션 시나리오에서 널리 사용됩니다. 그러나 음성 성별 인식에서는 화자 가변성이라는 문제에 자주 직면합니다. 화자 변이는 개인별 목소리의 발음 특성 차이를 의미합니다. 개인의 목소리 특성은 성별, 나이, 목소리 등 다양한 요인의 영향을 받기 때문입니다.
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Apr 12, 2023 pm 05:28 PM
음성 인식은 컴퓨터가 인간의 말을 이해하고 이를 텍스트로 변환할 수 있도록 하는 인공 지능 분야입니다. 이 기술은 Alexa 및 다양한 챗봇 애플리케이션과 같은 장치에 사용됩니다. 우리가 하는 가장 일반적인 일은 음성 전사인데, 이를 전사나 자막으로 변환할 수 있습니다. wav2vec2, Conformer 및 Hubert와 같은 최첨단 모델의 최근 개발로 음성 인식 분야가 크게 발전했습니다. 이러한 모델은 사람이 레이블을 지정한 데이터 없이 원시 오디오에서 학습하는 기술을 사용하므로 레이블이 지정되지 않은 음성의 대규모 데이터 세트를 효율적으로 사용할 수 있습니다. 또한 학술 감독 데이터 세트에서 사용되는 것보다 훨씬 많은 최대 1,000,000시간의 교육 데이터를 사용하도록 확장되었습니다.
