AI智能语音机器人为什么会这么火爆
AI智能的本质，就是在有限的时间内完成有限的任务。面对目前很多AI团队把强人工智能的愿望，强加到目前的弱人工智能上，最终掀起各种融资的泡沫。可见很多基础性的工作还需要基础性的智能化来处理。坚持做有效的事情，有价值的事情，避免夸夸其谈。
如今新推出的AI语音机器人，已经可以成熟的服务于金融贷款、理财、房地产、电商、汽车等行业，成熟的适用于电话销售、客服服务、售后管理等等基础岗位。相信随着智能AI语音机器人不断的发展和深入，还会有更多的行业和岗位陆续进入到使用阶段，机器人的特点是，每日不间断拨打量高、话术专业标准也可以个性化定制、自动设置工作时间、效率高。与人类对话的过程中有着超强的理解能力，语音识别准确率高达90%，能以最快的速度对客户的问题进行处理和回复。
那么和人工相比起来，机器人到底带来了哪些改变，机器人不需要购买社保、情绪稳定、绝对忠诚，操作起来也很简单。既然机器人有这么多的优点，那他们可以完全取代人工吗？答案是否定的。机器人再好，最终都是为人类服务，机器人无法解决所有的问题。目前机器人可以解决的都是大量简单且重复的工作。所以应该更理性的看待机器人，机器人不能替代优秀的人。
如今，国内客服行业生产规模达到5000亿元，其中绝大部分是人力成本，中国有500万全职客服，仅工资一项一年的规模就达到4000亿。所以AI改造客服行业的逻辑非常简单粗暴，就是提高效率，大规模降低人力成本。如果替代了70%的人工，那就是2800亿每年。面对海量的市场，企业产品线将由目前的电销外呼领域扩展到客服呼入领域、在线服务领域。大部分投资人都很看好智能机器人未来的发展
语音识别对于智能机器人为什么重要
语音识别技术，也被称为自动语音识别（英语：AutomaticSpeechRecognition,ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。简单来说就是是区分说话人的声音是否是说话人本人，同时确认说话人的词汇内容。那么语音识别如何运用到智能机器人当中呢。
语音是一个连续的音频流，它是由大部分的稳定态和部分动态改变的状态混合而成。当而我们都知道声音其实是一种波形也是一种信号，我们的耳朵能够识别不同的声音，是由于我们大脑对声波信号的解读。而对于智能机器人而言，能够识别的只是一堆复杂的信号。那么如何解读这堆复杂的信号，就要靠语音识别技术了；
语音识别主要包含声波特征的提取、为了提取出有效的音频特征还需要对采集的声音信号进行分帧，也就是把一段声音进行固定格式的切割，把一段音频分成相同的小段；分帧操作一般不是简单的切开，而是使用移动窗函数来实现。然后建立声学模型和语言模型以及设置语音字典，以及对语音解码四大部分，语音转码，一段声音进入到智能机器人中，首先转化为二进制码，转码就是把二进制码转义人类可识别的文字。而后与语言模型去匹配；第二个是滤波，因为如果一段声音，有很大一部分是噪音，或者说话的人处在闹市当中，机器人接受到的是一堆杂乱无章的信号，那么机器人又如何能够识别呢；所以就是必须要过滤杂乱无章的信号；，只有把这些工作全部做好了，才能使智能机器人真正意义的听懂命令。
对于智能机器人而言语音识别看起来是智能机器人里面第一个靠谱的落地点。这里面有一条非常清晰的递进线，就和我们常说的：上不了好的幼儿园就上不了好的小学，上不了好的小学很可能就上不了好的中学，然后一路影响到大学乃至一生。在语音这里这条递进线是这样：而失去语音交互很可能就失去智能机器人。
而如今语音识别技术被广泛的利用到智能机器人领域当中，正是因为发现了这一点，对于机器人而言，没有语音识别的机器人就像是聋子一样。当然了这只是一点，语音识别对于机器人而言最重要的一点就是可以深度学习，通过建立语音字典、声学模型和语言模型，训练机器人，使得机器人变得原来越完美，就好比，从呀呀学语的孩童，变成一个成年人。也许小孩子有时候听不懂大人的话，成年了就会理解，所以，语音识别技术是机器人成长的关键。
语音识别技术，也被称为自动语音识别（英语：AutomaticSpeechRecognition,ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。简单来说就是是区分说话人的声音是否是说话人本人，同时确认说话人的词汇内容。那么语音识别如何运用到智能机器人当中呢。
语音是一个连续的音频流，它是由大部分的稳定态和部分动态改变的状态混合而成。当而我们都知道声音其实是一种波形也是一种信号，我们的耳朵能够识别不同的声音，是由于我们大脑对声波信号的解读。而对于智能机器人而言，能够识别的只是一堆复杂的信号。那么如何解读这堆复杂的信号，就要靠语音识别技术了；
语音识别主要包含声波特征的提取、为了提取出有效的音频特征还需要对采集的声音信号进行分帧，也就是把一段声音进行固定格式的切割，把一段音频分成相同的小段；分帧操作一般不是简单的切开，而是使用移动窗函数来实现。然后建立声学模型和语言模型以及设置语音字典，以及对语音解码四大部分，语音转码，一段声音进入到智能机器人中，首先转化为二进制码，转码就是把二进制码转义人类可识别的文字。而后与语言模型去匹配；第二个是滤波，因为如果一段声音，有很大一部分是噪音，或者说话的人处在闹市当中，机器人接受到的是一堆杂乱无章的信号，那么机器人又如何能够识别呢；所以就是必须要过滤杂乱无章的信号；，只有把这些工作全部做好了，才能使智能机器人真正意义的听懂命令。
对于智能机器人而言语音识别看起来是智能机器人里面第一个靠谱的落地点。这里面有一条非常清晰的递进线，就和我们常说的：上不了好的幼儿园就上不了好的小学，上不了好的小学很可能就上不了好的中学，然后一路影响到大学乃至一生。在语音这里这条递进线是这样：而失去语音交互很可能就失去智能机器人。
而如今语音识别技术被广泛的利用到智能机器人领域当中，正是因为发现了这一点，对于机器人而言，没有语音识别的机器人就像是聋子一样。当然了这只是一点，语音识别对于机器人而言最重要的一点就是可以深度学习，通过建立语音字典、声学模型和语言模型，训练机器人，使得机器人变得原来越完美，就好比，从呀呀学语的孩童，变成一个成年人。也许小孩子有时候听不懂大人的话，成年了就会理解，所以，语音识别技术是机器人成长的关键。