银行业ASR系统解决方案 ASR
ASR技术在银行业呼叫中心的应用
ASR技术在银行业呼叫中心的应用
李学丰
【期刊名称】《中国金融电脑》
【年(卷),期】2008(000)010
【摘要】ASR（自助语音识别）技术已经成为当前最热门的呼叫中心技术。
很多企业都已经从全新的ASR应用中切身体会到了新技术给业务带来的推动力。
ASR 技术可以为呼叫中心系统带来如下益处：降低运营成本、加强系统的安全性、丰富系统的功能及提高客户的操作感受。
【总页数】1页(P90)
【作者】李学丰
【作者单位】亿迅,中国,软件有限公司资深顾问
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于ASR的呼叫中心系统设计与可靠性研究 [J], 郭瑞
2.银行业呼叫中心应用发展趋势研究 [J], 王志恒
3.呼叫中心及其在银行业务中的应用 [J], 王英
4.呼叫中心在银行业的应用 [J], 张军平
5.呼叫中心及在银行业的应用 [J], 陆红
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智能质检解决方案介绍
构建一个智能的世界智能质检解决方案介绍目录CONTENTS公司介绍01解决方案介绍02痛点、解决方案、价值、案例01公司介绍COMPANY PROFILE02解决方案介绍业务痛点质检效率低风险预警滞后质检评价不一致质检数据难汇总人工质检与智能质检的区别传统质检智能质检VS抽检量较低，占全量小部分质检覆盖率100%每个质检员每年可以抽检30000条同成本机器的效率是人的10倍人工抽检受主观因素影响自定义质检模块，避免主观差错质检问题难以追踪定位高亮追踪问题语句质检数据难分析，业务场景多多种维度报表分析风险预警滞后实时质检，实时推送；事后质检，风险分析质检覆盖质检效率质检公平性定位问题数据分析风险预警智能质检解决方案介绍智能质量检验是我司为客户提供的一套语音质量保证解决方案。
通过自动语言识别(ASR)、自然语言处理(NLP)等技术，创建自由化质量检验模型，实现语音录音的监控、评价和控制。
该解决方案不仅可广泛应用于呼叫中心的质量检测，还可应用于日常办公电话、银行柜台服务、监控通话等专有领域。
智能质检业务流程业务后质检+实时质检，全面提升客户服务质量监控解决方案架构解决方案适用场景产品应用智能平台智能质检的价值实现质检全覆盖运用人工智能技术，质检覆盖率从人工质检率的不足，提升到智能质检率的100%，智能质检让管理者全面掌控客服人员的服务情况。
质检准确率高智能质检点准确率高达92%，有效降低“误检”带来的人工复检成本。
智能质检准确，服务情况全把控，风险项全掌控。
抽检效率提升依托智能质检的超高准确率，人工抽检效率提升10倍，质检员能够有更多的精力与时间来处理有服务不满意或投诉情况的对话，有效降低投诉率，提高质检员的工作效率。
服务质量提升借助智能质检，客服管理团队能够充分完善质检规则，有效提升客服服务质量。
同时，执行更规范，提升服务质量。
服务风险降低相比传统人工抽检可能出现的延时、漏检等情况，智能质检能够在第一时间发现问题、及时提醒处理形象危机，能够帮助客服团队有效降低投诉、差评率。
银行呼叫中心系统建设解决方案
多媒体接入网关通过加载不同的多媒体适配模块,可以支持SMS、Email、IM、WebCall等多媒体通道的接入
对异步通道的接入实现统一路由策略，分配给呼叫中心坐席
分配方式有按短信主叫、被叫、Email主题、坐席轮询等策略分配给合适的坐席
支持坐席与客户通过语音、短信、Email、IM等方式联络客户
8、可维护性：系统提供方便、灵活的维护手段，方便维护人员的维护和管理。
3
3.1
针对某银行的96***呼叫中心需求，系统拓扑图如下：
3.2
3.2.1
3.2.1.1
路由策略
坐席技能优先；
按照坐席工号顺序轮询路由
最长等待时间优先；
平均等待时间最长优先；
最少回答时间优先；
平均回答时间最少优先；
最少回答次数优先；
外拨任务管理
外拨呼叫列表导入：支持EXCEL、Txt、Access等多种格式数据的导入，对重复数据、不完整数据、违反规则数据的清洗、手工维护客户数据
产品管理
活动分配管理：外拨任务可以分配给不同的组、不同的坐席、。
外拨结果处理策略
黑名单管理
活动监控
活动结果统计
系统自动外拔后可对用户进行相应的调查，让用户根据事先录制好的语音提问回答问题，并将调查结果进行统计；
平均回答次数最少优先；
基于客户信息的路由策略(可以为客户指定专一的服务坐席)；
按照IVR转坐席时所携带的请求信息（客户级别/指定坐席号码/请求技能）路由；
基于系统信息（银行可以自己定义上下班时间，非工作时间可以播放语音或转到语音信箱留言）的路由策略；
黑名单直接拒绝服务；
排队策略
技能组优先匹配;
按请求到达时间先到先排队；
ASR工作原理和工作过程
ASR工作原理和工作过程
自动语音识别（ASR）是一种技术，它可以将语音信号转换为文本或命令。
ASR的工作原理涉及多个步骤，包括信号预处理、特征提取、模型训练和解码。
在这篇文章中，我们将探讨ASR的工作原理和工作过程。
工作原理
ASR的工作原理基于语音信号的分析和模式识别。
当用户说话时，声音通过麦克风被录入并传输给计算机系统。
ASR系统首先对语音信号进行预处理，包括去除噪音、增强信号质量等。
接下来，系统会提取语音的特征，如音频的频谱特征、语音段的时长等。
这些特征被用于训练模型，以识别特定的语音段和转换为文本。
工作过程
1.信号接收和预处理：用户说话时，语音信号通过麦克风被录入，并
通过的模型对信号进行预处理，如去除噪音、增强信号质量等。
2.特征提取：系统会对预处理后的信号提取特征，主要包括语音信号
的频谱特征、语音段的时长等。
3.模型训练：提取的特征被用于训练模型，一般使用深度学习模型如
循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。
训练的目标是建立信号到文本的映射。
4.解码：当系统接收到信号后，将其传递给经过训练的模型，模型会
对信号进行解码，即将语音信号转换为文本输出。
ASR的工作原理和工作过程是一个复杂的过程，其中涉及到信号处理、特征提取、模型训练等多个步骤。
通过不断优化这些步骤，我们可以提高ASR系统的准确性和稳定性，实现更好的语音识别效果。
结合国内银行业务特点谈联络中心应用
结合国内金融行业务特点谈联络中心应用前言随着经济全球化进程的加快，给国内企业带来了不同程度的危机和挑战。
为了在未来的竞争中获取有利地位，众多企业纷纷在经营理念、经营方式方面寻求突破，他们急需获得一种高效、优质、经济的服务方式与客户进行良好的沟通，提供真正以客户为中心的服务，吸引更多有价值的新客户，同时留住老客户，联络中心正是顺应这种潮流的产物。
在金融行业，面对外资银行的不断涌入，竞争环境日趋激烈，为寻求可持续发展，客户资源的把握将成为中国银行业竞争成败的关键。
在下文中我们将就联络中心技术和银行业务的开展进行分析。
联络中心技术简介90年代初，联络中心在国际上以CTI（计算机和电话集成）技术为标志开始发展并逐步兴起，为服务行业（如电信业、银行业、民航业）提供一种迅速、准确的方式，实现与用户的沟通。
通过个性化服务的提供，以间接或直接的方式，满足业务提供商完成其非面对面商务过程的需求。
近几年随着新技术的发展，联络中心又融入了Internet、VoIP、E-mail、WAP （手机无线上网应用协议）、SMS（手机短消息）、GPRS（通用无线分组协议）、视频等多种交互手段，发展成为一个多媒体、可为移动用户服务的、智能化的联络中心。
典型的联络中心主要由接入排队设备（PBX）、交互式语音应答（IVR）、计算机语音集成（CTI）服务器、人工座席代表（AGENT）和后台业务处理系统构成。
目前联络中心领域的主要厂家，在核心技术以及建设经验的长期积累的基础上，推出了一体化架构交换机解决方案，除了包括稳定、可靠的大容量语音交换平台系统（PBX），还可以提供CTI、IVR、录音、自动外拨等系统功能，同时具有标准的系统接口，支持市场主流的第三方产品，并轻松实现无缝集成，为用户提供了一个高稳定性、高集成性、高扩展性、高开放性的“统一内核、统一逻辑和共享数据”的完整联络中心基础平台，为用户的快速发展提供有力的统一服务的支撑平台；同时联络中心平台支持Internet、TTS（Text To Speech，文语转换）、ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）等功能，通过在原有的联络中心设备上平滑叠加上接入服务器、VoIP网关模块、多通道管理模块、各种移动协议网关模块、TTS文语转换模块、ASR自动语音识别模块等设备，充分融合了Internet、VoIP 、E-mail、WAP、移动数据、语音识别、视频等媒体接入处理技术，使得用户可以通过多种不同的媒体手段，随时随地获得便利服务。
银行业ASR系统解决方案ASR
总体方案- ASR总体方案
在电话银行中实现语音门户旳功能
您好！欢迎致电广州农商银 行，请问有什么能够帮您？
目录
一、总体方案 二、业务方案 三、技术方案 四、效益评估
业务方案-设计原则
设计时要从顾客体验感受出发，贴近顾客原有习惯，满足顾客个性化需求，确保 业务流程旳易用性，提升业务处理效率，原则如下： ➢ 主菜单采用开放式自由说呼喊导航提升顾客体验； ➢ 设计友好旳VUI提醒音（语音顾客界面）； ➢ 自动错误/拒识原因分析，提供有针对性旳错误处理，提供柔性错误恢复机 制； ➢ 合理辨认入口，允许由辨认跳转入按键或人工流程
分流人工压力
降低工作强度
灵活扩展业务
语因音为导语航音可扩导展航更系多统旳能业
务，提升自助服务能力，
同降 够步低办还人理能工更够降话多低务旳新量业业能务务够，旳 上有 且线效办周旳理期减业，之轻务前话更每务便上员捷线劳，一 种动 能自强够助度分业，流务都语部需音分要导旳先航人规系工划 在统 话菜可务单减量中，少旳位根日置据均，应人然用工后经祈改
技术方案-集成方案
AVAYA VP
MRCP（Media Resource Control Protocol）：VP 与ASR Server之间 ASR应用旳协议。
SIP（Session Initiation Protocol）： VP与ASR Server之间用于建立ASR连 接使用旳协议。
RTP（Real Time Protocol）： VP与ASR Server之间语音数据流传播 协议。
人工服务 IVR自助服务
总体方案-呼喊中心旳挑战
• 业务发展带来客户服务需求迅速增长， 人工服务和自助服务满意度
人工服务成本压力巨大
项目十二-2 ASR系统的结构与维修
二、电子控制式防滑差速器
1.V-TCS（Vehicle Traking Control System）——根据 驱动轮的滑移量，通过电子控制装置来控制发动机转速和 汽车制动力进行工作；或按照左、右车轮的转速差来控制 转矩，并与制动器相结合最优分配驱动轮驱动力。
2.LSD（Limited Slip Differential）——利用传感器掌 握各种道路情况和车辆运动状态，通过操纵加速踏板和制 动器，采集和读取驾驶员所要求的信息，并按驾驶员的意 愿和要求最优分配左右驱动轮驱动力。
1．车轮轮速传感器：与ABS系统共享。 2．节气门开度传感器：与发动机电控系统共享。 3．ASR选择开关：ASR专用的信号输入装置。ASR选择
开关关闭时ASR不起作用。
三、ASR的电子控制单元（ECU）
ASR的ECU也是以微处理器为核心，配以输入输出电路及电 源等组成。
ASR与ABS的一些信号输入和处理是相同的，为减少电子器 件的应用数量，ASR控制器与ABS电控单元常组合在一起。
打滑
无TRAC
有TRAC
可控
ASR系统防止驱动轮在驱动时打滑的控制方式
发动机输出功率控制
汽油机：减少喷油量、推迟点火时间、节气门位置调整及 采用辅助空气装置； 柴油机：控制供油量和供油时刻
驱动轮制动控制
对发生空转的驱动轮直接施加制动
控制驱动桥的防滑差速器 综合控制
驱动车轮的滑移率
式中vc是车轮圆周速 度；v是车身瞬时速 度。 滑移率与纵向附着系 数的关系由图5-1可 以看出
一、ASR的基本组成与工作原理 ASR的基本组成： ECU：ASR电控单元 执行器：制动压力调节器 节气门驱动装置 传感器：车轮轮速传感器 节气门开度传感器
asr行业应用标准
asr行业应用标准一、语音识别技术语音识别技术（Automatic Speech Recognition，ASR）是将人类语音转换成文本的技术，是ASR技术的核心技术。
在语音识别过程中，系统需要经过音频预处理、特征提取、模式匹配等步骤，最终实现语音到文本的转换。
语音识别技术是ASR应用的重要基础。
二、语音合成技术语音合成技术（Text-to-Speech，TTS）是将文本转换成人类语音的技术。
在语音合成过程中，系统需要经过文本预处理、韵律规划、音频合成等步骤，最终生成逼真的人类语音。
语音合成技术可应用于智能客服、智能家居、车载语音等场景。
三、语义理解技术语义理解技术是指让计算机能够理解和分析自然语言的技术。
通过语义理解技术，计算机可以理解人类语言的含义和意图，从而实现更自然和智能的交互。
语义理解技术在智能客服、智能助手等领域具有广泛的应用。
四、情感分析技术情感分析技术是指让计算机能够识别和理解人类情感的技术。
通过情感分析技术，计算机可以对人类语音、文本等信息进行情感倾向分析，从而判断出用户的情绪状态。
情感分析技术在心理健康、营销等领域具有广泛的应用。
五、语音评价技术语音评价技术是指利用机器学习等技术对人类语音进行自动评估和分类的技术。
通过对语音质量、发音准确性、语调等方面进行评价，语音评价技术可以帮助用户更好地了解自己的发音和语言表达能力，同时也可以用于语音比赛、语言教育等领域。
六、语种识别技术语种识别技术是指让计算机能够自动识别和分类不同语种的技术。
通过语种识别技术，计算机可以对不同语言的语音进行分类和识别，从而实现多语言交互和翻译等功能。
语种识别技术在国际化应用、跨语言交流等领域具有广泛的应用。
asr浮筹比例指标
ASR浮筹比例指标是一种用于股票市场技术分析的指标，它用于衡量股票市场中的浮动股比例。
ASR指标的全称是"Available Supply Ratio"，中文翻译为“浮筹比例指标”。
其计算方法如下：首先计算股票的总股本，即所有股票的发行量。
然后减去持有者持有的长期锁定股票、管理层持有的股票以及其他限制流通的股票，得到可流通的股票数量。
最后，计算可流通的股票数量占总股本的比例，即浮动股比例。
ASR指标的取值范围是0到1之间。
当ASR指标的值较低时，表示股票市场中的浮动股比例较小，市场较为稳定；反之，当ASR指标的值较高时，表示市场中的浮动股比例较大，市场可能较为波动。
因此，投资者可以通过ASR指标来辅助判断市场风险，并做出相应的投资决策。
光大银行“数字人”建设实践
热点Hot Point 光大银行“数字人”建设实践中国光大银行信息科技部副总经理 裴亚民中国光大银行信息科技部张彬中国光大银行信息科技部副总经理 裴亚民近年来，随着金融科技的快速兴起，银行业乃至整个金融业正发生深刻变革，而通过人工智能技术在虚拟网络中打造一位真人模样的“数字人”，也随之成为金融机构实现降本增效、强化获客留存的一项重要举措。
尤其是伴随人工智能水平的稳步提升，虚拟数字人的交互体验也越来越接近真人，已能够为银行客户提供“听得懂”“看得见”的数字化金融服务体验。
顺应上述趋势，各家商业银行纷纷利用虚拟化技术布局“数字人”场景，并借此来引导新一代的业务变革与应用创新。
在此背景下，为满足市场合作和场景建设需求，提升互联网金融产品获客能力、增强客户体验，光大银行围绕“123+N”数字光大发展体系，提出了“光大‘数字人’”建设规划，倾力打造具备“听”“说”“读”“看”能力的智能广义数字人。
截至目前，光大“数字人”基于服务编排、服务整合等技术手段，实现了对各种已有AI能力的整合应用。
一、光大“数字人”建设构想当前，面对经济社会高质量发展的强烈需求，在物联网、大数据、5G等新技术应用的共同驱动下，人工智能与各领域、各行业的融合度逐步加深，如深度学习、人机协同等创新技术被广泛应用于实际业务当中。
在金融领域，商业银行纷纷加快金融科技战略部署，以科技创新为核心提升银行竞争力，并积极推动AI虚拟技术应用，布局“数字人”金融场景。
在此过程中，虚拟人像合成技术（狭义上的“数字人”应用）逐步在商业银行规划落地，其以人工智能技术为核心，综合利用ASR、TTS、NLP、计算机视觉、生物识别等各种AI能力，旨在打造一位具备感知和认知能力的智能数字人。
为响应国家对金融科技手段和方式上的创新要求，光大银行于2020年在手机银行8.0中正式推出了光大HOT POINT（如图1所示）。
其中，前端展示层通过整合ASR、虚拟人像合成、自然语言理解、TTS、人脸识别、视频通信等功能，使得数字人可提供与客户双向互视的服务体验，并以语音方式与客户沟通，帮助客户办理业务。
ASR基本原理及控制策略浅析
ASR基本原理及控制策略浅析ASR即自动语音识别（Automatic Speech Recognition），是一种将语音信号转化为文本的技术。
ASR的基本原理是通过语音信号的采集、特征提取、模型训练和解码等步骤来实现语音识别的过程。
同时，ASR也需要运用一些控制策略来提高识别准确度和性能稳定性。
ASR的基本原理主要包括以下几个步骤：1.语音信号的采集：通过麦克风等设备将语音信号转化为电信号，并进行采样。
2.特征提取：从语音信号中提取出与发音信息有关的特征。
常用的特征有梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
3.模型训练：使用大量的标注好的语音数据，通过机器学习算法来训练ASR模型。
常用的模型有隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）等。
4.解码：将输入的特征序列与已训练好的模型进行匹配，找到最符合输入特征序列的文本信息。
解码算法常用的有动态时间规整（DTW）、贝叶斯网络等。
除了基本原理外，控制策略也是ASR系统中非常重要的一部分，可以帮助提高识别准确度和系统稳定性。
常用的ASR控制策略如下：1.噪声抑制：由于实际环境中往往存在噪声干扰，通过噪声抑制算法可以有效降低噪声对识别结果的影响。
常用的方法有谱减法、频谱估计、语音增强等。
2.语言模型：为了提高识别准确度，可以使用语言模型来对识别结果进行修正。
语言模型可以利用统计学方法对语言的规律进行建模，进而提高识别结果的连贯性和可理解性。
3.说话人自适应：ASR系统需要适应不同说话人的语音特点。
通过说话人自适应技术，可以根据具体说话人的特点对ASR模型进行调整，提高识别准确度。
4.端到端模型：传统的ASR系统是基于特征提取、模型训练和解码等多个步骤构成的。
而端到端模型则直接从输入语音信号生成文本，减少了环节，简化了系统结构，并且能够取得更好的效果。
综上所述，ASR的基本原理包括语音信号的采集、特征提取、模型训练和解码等步骤。
而控制策略则可以提高ASR系统的识别准确度和稳定性，包括噪声抑制、语言模型、说话人自适应和端到端模型等。
SCR与ASR指标的实战技巧
SCR与ASR指标的实战技巧SCR筹码集中度指标----筹码集中度，顾名思义就是指人（股东）均所持的股票多少在流通总股本中所占的分额。
SCR筹码集中度指标反映的是股票集中程度的变化趋势，是一个追踪主力资金建仓与减仓的重要指标，也是股民选股与买进、卖出的股票的重要参考标准。
其公式为：p1=100 A:=P1+(100-P1)/2; B:=(100-P1)/2; CC:=COST(A);DD:=COST(B); SCR: (CC-DD)/(CC+DD)*100/2。
筹码集中度指标SCR在系统中一般设3个标准数值，流通总股本的多少不同，参考数值不一样。
在此我把它统称为上中下三个数值。
筹码集中度的评判原则：1.SCR线在下线以下，表示筹码很分散，主力资金已经抽走或者没有主力资金入住。
对于这种股票我们不宜建仓，除非在股指超低，股票价值面很好，做长期的价值投资。
2.SCR线在下线——中线区间，表明筹码集中度相对分散，同样表明主力迹象不明显，主要是散户在炒作。
这个时候股价一般不会有大幅的拉升，因为筹码分散，拉升股价的成本大，力度要求高。
在此区间，不宜建仓，观望最好。
3.SCR从中线间上扬力穿上线，这是主力建仓迹象，应该高度关注，上扬的力度越大，主力建仓的迹象越明显。
在此过程中股价也许下降，这是SCR线与股价的背离，此背离是主力建仓的重要标准。
在此过程中散户，宜高度关注，不一定要跟进，等主力建仓完成，股价开始上升，就需强力建仓，主力为散户抬轿，散户不能太客气。
4.SCR线上穿上位线后，一般SCR线有一个平滑的过程，该过程为主力拉升股价的过程，散户此时应该持股上涨。
5.在上线以区间SCR线一旦开始下滑，表明主力开始获利出逃，此时股民应该高度关注，但是不一定立刻看空，主力出逃有一个过程，如果SCR线已经下穿20线并出现股票价格下跌，此时散户看空为妙。
特别提醒：筹码集中度的指标反映的主力资金的有关情况，股民操作只能作为依据之一，具体操作需要结合其他指标（MACD、BOLL、KDJ等指标）和相关内容。
浅议智能AI机器人在银行网点的应用场景
在金融科技高速发展的今天，智能服务模式已经成为银行网点转型发展的趋势。
以工商银行“5G智慧网点”、建设银行“5G+智能银行”为代表的商业银行智慧网点纷纷投产，其展现形式虽各有特点，但建设目标高度一致：希望在科技创新与环境组合的共同作用下，提升服务能力、降低运营成本，以满足客户对功能全面、服务高效、体验舒适的需求，提高自身市场竞争力。
在各类新场景、新设备中，用于厅堂服务的智能机器人作为一个可综合化使用、灵活化部署的载体，正逐渐成为提升网点服务能力的新亮点，但围绕机器人设备成本投入与效能产出是否成正比的讨论也始终意见不一。
本着为从业人员减轻日常工作负担、为客户提供更加专业贴心的业务体验的出发点，国内各金融机构在旗舰网点逐步构建了机器人应用的相关场景，但是受应用效果的影响，发展速度并不理想。
究其原因，目前网点机器人应用的场景痛点主要集中在因语音交互能力不足无法满足正常交互需求、业务功能单一很难实现作业价值、采购成本与维护成本较高导致很难大面积推广等。
针对这一问题，工商银行山东省分行金融科技部提出打造基于高精度ASR语音识别模块的交互能力的AI机器人，该机器人基于行内系统平台，实现多个场景业务的互联互通，并在山东济南分行和江西上饶分行成功应用，为提升机器人服务效能探索了一条新路径。
本文围绕当前机器人应用的部分痛点、解决方案与成本投入的相关要素，结合实际使用效果展开论述，试图通过场景应用和成本投入的分析与读者共同探讨机器人的未来应用前景。
浅议智能AI机器人在银行网点的应用场景中国工商银行山东省分行金融科技部课题组中国工商银行上饶市分行金融科技服务支持团队智慧网点Smart Banking Outlet 三十余年聚焦金融科技 场景化数字服务专家本栏目由南天信息公司独家冠名一、传统机器人产品问题与应用痛点1.语音交互能力不足语音交互在目前各类场景中应用已经比较成熟，如智能客服、智能音箱、聊天机器人等，但是这些均适用于近距交互场景或是较安静的应用场景，在不受干扰的环境下，机器人语音识别能力较强，识别率较高。
核心技术
语音合成和语音识别技术是实现人机语音通信，建立一个有听和讲能力的口语系统所必需的两项关键技术。
使电脑具有类似于人一样的说话能力，是当今时代信息产业的重要竞争市场。
和语音识别相比，语音合成的技术相对说来要成熟一些，并已开始向产业化方向成功迈进，大规模应用指日可待。
自动语音识别技术(Auto Speech Recognize，简称ASR)所要解决的问题是让计算机能够“听懂”人类的语音，将语音中包含的文字信息“提取”出来。
ASR技术在“能听会说”的智能计算机系统中扮演着重要角色，相当于给计算机系统安装上“耳朵”，使其具备“能听”的功能，进而实现信息时代利用“语音”这一最自然、最便捷的手段进行人机通信和交互。
语音评测技术，又称计算机辅助语言学习(Computer Assisted Language Learning)技术，是一种通过机器自动对发音进行评分、检错并给出矫正指导的技术。
语音评测技术是智能语音处理领域的一项研究前沿，同时又因为能显著提高受众对语言（口语）学习的兴趣、效率和效果而有着广阔的应用前景。
声纹识别技术，又称说话人识别技术(Speaker Recognition)，是一项通过语音信号提取代表说话人身份的相关特征（如反映声门开合频率的基频特征、反映口腔大小形状及声道长度的频谱特征等），进而识别出说话人身份等工作方面的技术。
它可以广泛应用于国家安全、刑侦、电话银行、智能门禁及娱乐增值等领域。
自然语言是几千年来人们生活、工作、学习中必不可少的元素，而计算机是20世纪最伟大的发明之一，如何利用计算机对人类掌握的自然语言进行处理、甚至理解，使计算机具备人类的听说读写能力，一直是国内外研究机构非常关注和积极开展的研究工作。
asr指标解释 -回复
asr指标解释-回复ASR（Automatic Speech Recognition）是自动语音识别的缩写，它是一种通过计算机对人类语音进行识别和转录的技术。
ASR这个指标是用来衡量ASR系统的性能和准确度的重要指标之一。
本文将逐步回答与ASR 指标相关的问题，并详细解释其含义和应用。
第一步：什么是ASR？ASR指的是自动语音识别技术，它是一种能够将人类的语音信号转换成可读文本的技术。
ASR系统能够将人类语音转录成文本形式，使得计算机能够更加方便地处理和分析这些语音信息。
ASR技术在很多领域有着广泛的应用，包括语音助手、语音翻译、电话自动接听等。
第二步：为什么需要ASR指标？ASR技术的目标是提供准确和可靠的语音识别结果。
ASR指标的出现是为了衡量不同ASR系统的性能和准确度。
通过使用ASR指标，我们能够对不同的ASR系统进行评估和比较，选择最适合特定应用场景的系统。
第三步：ASR指标的主要含义是什么？ASR指标通常涉及到两个重要的方面：词错误率（Word Error Rate，WER）和音素错误率（Phone Error Rate，PER）。
WER度量的是ASR系统输出文本与标准答案之间的词级别差异，而PER则度量音素级别的差异。
这两个指标都是越低越好，表明该ASR系统的性能越好。
第四步：如何计算ASR指标？计算ASR指标通常需要进行以下步骤：1. 预处理：为语音数据和标准答案准备合适的格式。
这可能包括去除噪声、语音分段和对齐等操作。
2. 解码：使用ASR系统对语音信号进行解码，生成对应的文本输出。
3. 计算错误率：将ASR系统的输出结果与标准答案进行比较，计算词错误率（WER）或音素错误率（PER）。
具体计算WER的方法是，将ASR系统的输出文本与标准答案进行比较，计算插入、删除和替换操作的数量，最终将这些操作数量除以标准答案的总词数。
计算PER的方法类似，只不过是计算音素操作的数量。
第五步：如何解释ASR指标的结果？ASR指标的结果通常是一个小数，代表系统输出与标准答案之间的差异程度。
(ASR)浮筹比例
一、ASR浮筹比例指标浮筹比例:当前股价上下10%的空间的筹码数量，浮筹比例一般指稳定性差，就是以短线投机心态买入的那部分股票，这部分随时有兑现的需求的筹码占所有筹码的比例。
它把每日收盘价上、下各１０％的筹码加起来作为活跃的市场筹码。
这个设计来自一个市场假设，即当前价位附近买入股票的人是最不稳定的，最容易将股票拿出来参与交易。
远远在高位建仓的筹码处于套死状态，不容易参与交易；而获利较大的低位筹码很多是市场主力的，锁定性也比较好。
所以在当前股票价位附近买入股票的散户最容易浮躁卖出股票。
算法：收盘价上下10％的筹码所占的比例。
用法：和移动筹码分布配合使用；凡浮筹比例很低的，如10%左右，就容易拉升,反之经常洗盘，震荡。
二、当浮筹比例很小，小到百分之几甚至零点几浮筹比例是当前股价上下10%的空间的筹码数量，也就是说，当股价经过一轮暴跌后，上面堆积了大面积的套牢盘，下跌过程中，只要浮筹比例还有不小比例的值出现，通常是15-30%左右，就说明下跌动能没有释放殆尽，就还有下行空间，因为不断有人忍受不住割肉，被抢反弹的人承接，成为新的套牢者！但随着股价的加速下跌，这时获利比例几乎为0，也就是满盘皆套！如果这时所有的人不再抛售，产生惜售心理，股价下跌就开始缩量了，做空动能已经充分释放，表现出浮筹比例很小！如果维持几天的话，就说明终于跌无可跌了。
成交极度萎缩！浮筹比例极小。
三、浮筹比例洞悉机构筹码实际情况下，当前股价上下10%的这部分筹码。
这部分人最容易参与短线交易，所以定位为浮动筹码。
浮筹比例越高，说明筹码越集中；反之，则分散。
在实战中如果一个价格附近长期浮筹比例达到80%以上。
也就是说在一个相当窄幅的空间长期集中了大部分的筹码。
如在低位则表明主力在收集筹码。
事实上低位单峰高度密集常常会导致浮筹比例维持在80%以上甚至更高，所以也为我们提供了一个筹码高度密集的重要信号。
●低位高浮筹———主力吸筹在前面的例子里，低位单峰密集大幅拉升前其浮筹比例都在90%以上。
asr的结构组成
ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）的结构可以大致分为以下几个组成部分：
1. 音频输入：ASR系统接收语音信号的输入，可以是从麦克风、电话线路或者录音文件等获取的声音。
2. 前端处理：在音频输入传递给识别模型之前，需要进行一系列的前端处理。
这包括音频的预处理（如去噪、降噪、语音增强等）、音频特征提取（如MFCC、滤波器组特征等）和语音信号的分帧。
3. 语音识别模型：识别模型通常采用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或者转换器（Transformer）等。
这些模型将输入的音频特征序列映射到对应的文本序列。
4. 解码器：解码器使用语言模型和声学模型来解码识别模型的输出，并生成最终的文本结果。
语言模型用于根据上下文和语言规则进行文本的纠正和调整，而声学模型则用于调整识别过程中发音错误的情况。
5. 后处理：文本生成后，在进行最终的结果输出之前，可能需要进行一些后处理操作，如错误修正、断句、标点符号添加等。
这些组成部分共同作用，使得ASR系统能够将语音信号转化为文本。
不同的ASR系统可能在具体组成和实现上有所不同，但以上是一般ASR系统的基本结构组成。
asr的工作原理
asr的工作原理介绍自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）是一项关键技术，旨在将人类语音转化为可理解和可操作的文本形式。
ASR的应用非常广泛，包括语音助手、语音识别系统、电话自动化服务、语音转写等领域。
本文将探讨ASR的工作原理及其相关的核心技术。
ASR的工作流程ASR的工作过程通常包括四个主要步骤：信号预处理、特征提取、声学模型训练和解码。
信号预处理在ASR系统中，语音信号首先需要进行预处理。
这一步骤旨在去除噪声、音乐等非语音声音，并提取出语音片段。
预处理的常见技术包括降噪、语音端点检测等。
特征提取特征提取是ASR系统的重要一步，它将语音信号转化为计算机能够理解的数字特征。
其中最常用的特征是梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）。
MFCC能够在一定程度上模拟人类听觉系统的特性，提取语音信号中的频谱信息。
声学模型训练声学模型是ASR系统中的核心组件，用于将语音特征与文本之间建立对应关系。
常用的声学模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）和深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）。
训练声学模型通常需要大量的标注数据，包括语音和其对应的文本。
解码解码阶段是ASR系统的最后一步，它将语音信号转化为文本。
解码过程中，声学模型会与语言模型进行联合调整，使得输出结果更符合语言习惯和上下文。
解码算法有很多种，常见的方法包括动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）和基于最大似然准则的搜索算法。
ASR的核心技术声学模型声学模型是ASR系统的核心组件之一。
它用于将输入的语音特征与概率分布建立对应关系，从而识别出语音中的文本信息。
目前，深度学习的方法在ASR声学模型的研究中取得了巨大的成功。
使用深度神经网络（DNN）训练的声学模型在语音识别的准确率上有了显著的提升。
asr指标使用技巧
asr指标使用技巧ASR（自动语音识别）指标是评估ASR系统性能的重要指标。
ASR系统目前广泛应用于语音转文本、音频检索等领域，其性能的好坏直接关系到应用程序的准确性和用户体验。
以下是使用ASR指标的一些技巧。
1. 选择合适的指标：ASR指标通常包括词错误率（WER）、编辑距离（ED）、准确率等。
根据具体应用，选择适合的指标来评估系统性能。
2. 选择合适的评估集：评估集是用于测试ASR系统性能的语料库。
选择具有代表性的评估集，并通过采样或交叉验证等方法保证评估结果的可靠性和准确性。
3. 确定评估标准：确定ASR系统性能的评估标准，例如WER小于5%、编辑距离小于10等。
通过与既定标准进行比较，评估系统的优劣。
4. 分析错误类型：将ASR系统生成的结果与人工标注的参考结果进行比较，分析错误类型。
常见的错误类型包括替换、插入、删除等。
针对不同错误类型，采取不同的改进措施。
5. 进行误检分析：除了错误识别，ASR系统还可能发生误检问题，即将正确的语音识别为错误的文字。
进行误检分析，找出系统误检的原因，采取相应的改进措施。
6. 基于语言模型优化：语言模型是ASR系统的重要组成部分，用于提高识别准确率。
通过优化语言模型，例如增加训练数据、改进模型算法等方法，提高ASR系统的性能。
7. 结合后处理技术：后处理技术是提高ASR系统性能的有效手段。
例如语音分割、语义解析、语音纠错等技术，可以对ASR系统的识别结果进行进一步的处理和优化。
8. 使用端到端学习方法：传统的ASR系统通常由多个模块组成，效果可能受到每个模块的限制。
端到端学习方法直接从输入语音到输出文本进行训练，能够减少系统错误，并提高识别性能。
总之，ASR指标的使用技巧包括选择合适的指标和评估集，确定评估标准，分析错误类型和误检问题，优化语言模型，结合后处理技术，使用端到端学习方法等。
通过不断的优化和改进，提高ASR系统的性能和准确性。
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用户无效表述分布
正常表述
60%
25%
5% 10%
招呼
•你好 •不用谢
疑惑、嘟哝 •我已经听到您说话，请说出您的需求
未说话
•你好，请讲 •喂，能听到么？
数据来源：某银行上线后用户无效语音的分布
目录
一、总体方案 二、业务方案 三、技术方案 四、效益评估
技术方案-建设规模
根据银行语音服务现状和业务需求，按如下进行估算，语音识别的应 用规模主要和两个因素相关： ➢ IVR自动语音服务的负载，即自动语音服务的忙时呼叫量； ➢ 语音识别应用的使用率，即呼入用户中预计有多少比例会使用语 音识别系统。
知识库
业务表述
余额查询 我要查余额 我看下我卡上还有多少钱
……
看看我卡哪办理的
话开务户员行的查模询拟表我述给配有打钱我，要问查我开卡户是人行哪工个行标办注理的，
帮我查一下。
机器学习
语音导航包
每业务需要收集2000条说法，通过话务员模拟进行收集
技术方案-系统开发
➢ 业务包开发：收集的语料，通过人工标注后训练成客户专用业务包。 ➢ 语法开发：除门户以外的地方，如输入币种代码，使用语法进行交互。 ➢ 流程开发：通过VP流程开发平台进行开发，会识别语音识别模块。 ➢ 提示音录制：针对每个对话场景录制提示音。
上线初期，大约有15%的用户会使用语音导航系统，因此需要的识别 总数为：
IVR总线 *50%普通话比例* 15% 使用率 * 110% （考虑10%冗余与扩展 能力） ≈ ASR总线
平均每台服务支撑50~60线，需热备*2，至少一台日志服务器
技术方案-系统架构
现网环境
电话用户
PSTN/ PTMN
业务方案-语音交互入口
入口 进入提示音
人群
961111按#后提示：“我行新推出智能机 分键接入 器人服务，请按#进入，（停顿2秒），自
助服务请按1，借记卡激活请按2”
所有普通话用户
首层接入
961111按#后提示：“您好，我是智能机 器一无人直法助不识别理说，，话提请 ，示问 再：有 提“什 示暂么 说时可 一无以 次法帮 ，识您 如别？ 果您如 用的果 户请用 说求户话，用超宣户户过传连渠3次续道，使邀或用请通系的过统用 自助服务请按1，借记卡请按2”
1. 目前XXX行使用的为AVAYA VP，需要从AVAYA购买语音识别客户端授权支持 语音识别功能。 2. ASR产品已经完成与该平台的对接，并在工商银行，中信银行得到了验证。
21
技术方案-硬件配置
设备 名称
数 配置建议
量
2 * 4 核心 Intel XEON 3.0GHz 处理器
部署 建议
4GB 内存 (2x2GB), 1066MHz
IMS负载平台
1
日志管理系统
1
AVAYA识别授 权
安装位置
语音识别服务器 语音识别服务器 日志管理服务器 平均分布在所有的 VP服务器中。
技术方案-语料收集
语料收集：通过收集用户对业务的表述方式，使用机器学习的方式训练
出对应的业务包。
持续标注和优化
上线系统calog
业务名称 录音流水
余额 查询
拨打电话银行
呼叫平台
人工服务 IVR自助服务
总体方案-呼叫中心的挑战
• 业务发展带来客户服务需求快速增长，
人工服务成本压力巨大
– 中国呼叫中心在人力资源上投入占比达76%， 对呼叫中心发展已形成明显制约
• 自助服务效率低下，用户满意度差， 自动化程度提升困难
– 目前普遍使用的按键式自动服务繁琐、复杂、 效率低下，无法适应业务快速扩展的要求
目录
一、总体方案 二、业务方案 三、技术方案 四、效益评估
效益评估-客户层面
29
改造后的自助服务系统，用户可以快速查找到自己需要的业务，从而降低办理业务所花费 的时间，预计平均交互时长下降15%；
用户更愿意使用自助语音服务，从而提升自助服务的使用率，预计自助服务的办理比例可提 升10%，从而提升自助服务的价值；
人工疏忙
用户转人工遇忙时，提示“现推出智能机器 人，请按1进入，如需继续等待请按2”
所有普通话用户
业务方案-主要改造点
实现XXXIVR中所有业务节点的语
1
音导航，找到相应的业务后，使 用原有按键流程完成后续交易。
对业务中含有币种代码，地区等业
2
务进行语音改造，将代码输入改成 名称输入，如网点查询地区编号可
您好，请问有什么 可以帮您？
密码
密码业务
您需要修改密码还 是重置密码？
不了，我要转 账
密码重置
密码修改
转账业务
好的，转账业务， 正在为您办理？
……
业务方案-系统特性2
部分用户不具备使用语音识别系统的经验，出现困惑、迟疑、和系统打招呼 等状况，利用智能引导技术，可以和用户打招呼，引导用户说出自己的业务 需求。
您好！欢迎致电广州农商银 行，请问有什么可以帮您？
目录
一、总体方案 二、业务方案 三、技术方案 四、效益评估
业务方案-设计原则
设计时要从用户体验感受出发，贴近用户原有习惯，满足用户个性化需求，保证 业务流程的易用性，提高业务处理效率，原则如下： ➢ 主菜单采用开放式自由说呼叫导航提升用户体验； ➢ 设计友好的VUI提示音（语音用户界面）； ➢ 自动错误/拒识原因分析，提供有针对性的错误处理，提供柔性错误恢复机 制； ➢ 合理识别入口，允许由识别跳转入按键或人工流程
AVAYA VP
DB服务器
防火墙
CTI服务器
ASR 服务器
运营日志 服务器
➢ 本项目在XXX行现网环境中集中部署语音服务，针对本次应用，需要在现有的 系统总共添加 N 台服务器，如图中红色所示，其中ASR（语音识别）服务器， 并通过ISP平台动态负载均衡功能实现热备功能，还需要1台运营日志服务器， 用于存放系统的呼叫日志，用于分析系统的识别率和优化识别系统。
技术方案-逻辑架构
BMS
用户 VXML业务流程
AVAYA VP 语音资源管理
呼叫导航 语音识别
OS 操作系统
业务维护和管理分析人员
运营分析及 支撑平台
数据库
日志 管理
技术方案-交互原理1
1.用户拨打电话
2.接入程控交换机
IVR服务器（ VP 5.0） 运营日志 服务器
基站
3.接入联通局域网
电话交换机 防火墙
总体方案- ASR项目概述
语音导航：改变传统的按键式自助服务，用户使用自然语音与系统交互，实现菜 单扁平化，提升用户满意度，减轻人工服务压力，降低运营成本。
按键流程
1'16” 我要把炫铃
换成刘德华 的1 忘情水
我要到新加 坡去旅游， 想要开一下呼叫导航
漫游？
2
1
1
1
我想2看看我 3
2
2
的手机上还 4 10086 有多少钱？ 8
技术方案-集成方案
AVAYA VP
MRCP（Media Resource Control Protocol）：VP 与ASR Server之间 ASR应用的协议。
SIP（Session Initiation Protocol）： VP与ASR Server之间用于建立ASR连 接使用的协议。
RTP（Real Time Protocol）： VP与ASR Server之间语音数据流传输 协议。
– 开启通道录音，将用户与系统交互的完整录音进行记录，从而 发现用户迷惑的点和系统交互设计不合理的点，并进行改进。
技术方案-后期维护
人工标注
银行客服业务 语言模型训练
采集系统LOG
定制资源包
模型优化 标注 分析
银行客服录音流水
更新
收集用户常用说法
上线新的业务，需要收集该业务对应的说法，从而对系统进行优化
客户
按键输入16位卡号
系统
请输入电话银行密码，输入结束请按#号键
客户
按键输入6位密码
系统
经过查询，您的账户里面有2个币种，人民币、美元，请告诉我您需要查询的币种名称，（1s ）例如您可以说：人民币、美元。
客户
人民币
经过查询您的，人民币，活期账户余额为：100元，可用余额为100元，最后交易日期是，
系统
2012年6月1日。请问您是要“重听”以上播报还是要继续查询其他币种的余额？您可以说
“重听”或“继续查询”。
客户
不查了
系统
请问还有什么可以帮您？
客户
没有了，谢谢
系统
好的，感谢您的来电，祝您生活愉快，期待再次为您服务。
业务方案-系统特性1
对话节点支持自由跳转，减少传统菜单中生硬的“返回”等操作
语音门户
识别服务器 日志服务器
N台
5×146GB 10K RPM SAS 热插拔硬
盘
千兆以太网卡
Microsoft Windows® Server 2008
CPU和内存： 标配主流服务器
1台 即可，无特殊要求。
硬盘：1T以上（存日志）
物理 位置
识别 授权
线数×2
技术方案-硬件配置
软件名称
数量（套）
ASR软件
4.电话接入IVR
DB服务器
电话用户
ASR 识别服务器
应用服务器根据事先设定的流程（Call flow）向AVAYA VP请求给用户放音， 请求获取识别资源；
技术方案-交互.0） 运营日志
5.用户返回语音
服务器
6.IVR提交语音进行识别
DB服务器
以改成让用户直接说地区名称。
业务方案-典型交互场景1