电销机器人挑战多轮对话

又可以运行预先编排的程序的。而大家对于外0呼机器人都是否熟悉呢?其具有哪些挑战和风险呢?首先是语音识别技术的挑战，前面说到实验室环境下语音识别准确率已经从2013年的87%提高到了2017年的97%，而在实际环境中，这个数字会降低到85%左右，因为实际环境中有大量的噪音、口音、声源远近等问题。

在外0呼机器人这个领域，短语音识别是一个难点，因为在缺少更多上下文信息的时候，语音识别很难确定你发的音和对应的字之间的关系，中文更是如此，因为中文是一个同音不同字的语言，还有音调的变化，比如我发一个音“laoshi”，这在不同的语境下，可能代表这是一个教书育人的职业，在另外的语境下

可能代表这个人的性格很老实。来自于技术方面的第二个挑战是多轮对话，人的自然语言从来都是含糊不清的，特别依赖上下文关系。比如说“我想订一个房间”，“什么位置?”，“中关村附近”，“什么时间?”，“周六”……这个例子里面，关于订房间的信息是散落在多轮对话之间的。

如何综合全面考虑上下文信息一直是学术界的一项挑战。第三，人类的对话行为模型非常复杂。因为在外0呼机器人场景下，人们期待的是和另一个人之间的交流而不是一台机器。研究显示，人们在和机器人对话的时候，会自然的放慢语速，发音会更清晰，也会用更加配合机器人的句式来交互。但是在和人沟通的场景中

人们的发音或更含糊，会在句子中省略很多字词