智能语音应用在哪些场景
原标题：智能语音应用在哪些场景？智能语音，即智能语音技术，是实现人机语言的通信，随着信息技术的发展，智能语音技术已经成为人们信息获取和沟通最便捷、最有效的手段。资力企服了解到，由于智能语音技术具备高灵敏度和高效率等优点，被应用到智能家居、医疗保健、语音支付等各大场景。
1.智能家居
由连网设备和功能组成的智能家居生态系统使远程访问和实时监控成为可能，但语音控制系统将智能家居自动化提升到了一个新的水平。
诸如AmazonEcho、GoogleNest和SamsungSmartThings之类的智能家居中心使用户可以使用简单的语音命令来管理连网设备——所有这些设备都是从单一的界面进行管理。
2.医疗保健
在医疗环境中，物联网语音控制有助于改善患者体验并提供个性化护理。智能语音助理可以实时更新患者病历，提供有关药物和治疗程序的信息，等等。
健康技术公司Orbita提供了一个语音健康虚拟助理，它简化了与医院工作人员的沟通，并大大缩短了响应时间。波士顿儿童医院推出的儿童疾病管理系统(KidsMD)允许家长在支持Alexa的设备上获取高质量的临床信息和特定的治疗方案。
3.语音支付
语音技术已作为一种强大的工具而受到金融业的关注，该工具可以改善客户服务、个性化金融体验并获得竞争优势。像bankofamerica和AllyBank这样的大公司正在利用基于文本和语音的对话代理来帮助客户查询他们的余额、设置账户提醒、跟踪他们的支出、获取常见问题的答案等等。另外，像Atom这样的挑战者银行使用语音生物识别技术为银行应用程序增加了另一层安全性。
随着人们对这项技术的更多信任，语音支付也开始兴起。最近的一项研究表明，用户现在更愿意用自己的声音支付低价商品、订阅以及点播电影、音频和电视节目的费用。
银行中语音技术的另一个潜在用途是每天被人们使用的ATM。语音识别可以作为一种替代方式来认证用户和执行交易，而不需要基于触摸的交互——在疫情大流行后的世界，这可能会成为新的标准。
展开全文4.数字化工作场所
家庭并不是语音激活设备发挥作用的唯一地方，语音技术也在改变工作场所。Gartner预测，到2023年，25%的员工与应用程序的交互将通过语音进行。
如今，支持语音的虚拟助理通过执行琐碎且耗时的任务（例如安排会议和面试、设置提醒等）来帮助员工提高效率和生产力。具有语音到文本功能的语音界面可以为会议、讲座和电话会议做笔记，生成亮点并与参与者共享，以简化协作。
对话式销售平台Tact.ai使用语音智能来自动化和简化卖家的工作流程。该平台使销售人员可以随时使用语音命令发送电子邮件、搜索文档、浏览销售历史记录等等。
5.智慧能源管理
随着家庭自动化系统的日益普及，基于语音的助理可以轻松地从连网设备中获取丰富的能源数据，并将控制权交回用户手中。能源公司开始通过Alexa、Google助理，Siri和其他虚拟助理吸引住宅用户，以提供有关当前能源使用的信息，提供个性化的节能建议并提高能源消耗效率。
在客户体验体系中添加语音助理也是引入自助渠道和降低呼叫中心成本的好方法。会话助理可帮助用户访问账户余额，查找有关最佳费率的信息，获取有关停电和能源使用趋势的最新信息等等。
电力公司为用户提供能源管理工具的一个很好例子是Octopus，它是一家与Alexa合作将实时能源价格与语音自动化结合起来的能源公司。除其他事项外，用户可以询问虚拟助理何时电费最便宜，然后在该时段安排最高能耗任务以降低电费。
随着语音识别系统的不断成熟和日趋完善，语音技术有望在未来几年内吸引数十亿的用户，专家预测，在未来5年内，几乎每个应用程序都会以某种形式集成语音技术。返回搜狐，查看更多
责任编辑：模式识别技术有哪些
模式识别技术是指通过计算机程序自动地识别输入信息中的某种特定模式并对其进行分类、识别和分析的一种技术。该技术主要应用于图像、语音、字体、手写体等领域的研究与开发，已经成为人工智能和机器学习技术的重要组成部分。
1.模式识别技术有哪些模式识别技术主要分为监督式学习、非监督式学习和强化学习等几个方向。其中，监督式学习是指通过给予计算机一定数量已知类别样本训练，使其能够对其他未知样本进行分类预测；非监督式学习则是指只给予计算机待处理数据，并尝试从这些数据中找出其中的规律性特点与结构线索；强化学习则是通过给予计算机奖励或惩罚来引导其不断调整行为策略，最终达到期望的目标。
2.模式识别技术的应用模式识别技术广泛地应用于图像识别、语音识别、手写字符识别、生物医学信号处理等领域。例如，在图像识别中，可以通过训练计算机程序自动识别人脸、车辆、建筑等目标；在语音识别中，则可以实现自然语言交互和语音输入；而在手写字符识别和生物医学信号处理方面，则可以识别并分析患者的病情。
3.模式识别技术的特点模式识别技术的主要特点包括有效性、高效性、鲁棒性和可扩展性。其中，有效性指该技术能够在给定的时间内从复杂数据中快速、准确地获取有用的信息；高效性则指其能够在相同或更少的资源条件下运行更快；鲁棒性则指其具备一定的容错性和适应性，能够处理不完美或噪声干扰的数据，并且能够适应新的数据种类和样本规模；可扩展性则是指该技术可以在不改变算法的前提下，支持处理更多的数据和更大规模的问题。