（文章來源：曉芯智能語音）
? ? ?? 語音識別作為打造良好交互體驗的重要前提，今年的發展可謂是持續火爆。在智能音箱市場，令人首先想到的就是Amazon的Echo。Echo作為將自然語音轉化為在線指令的設備，其效率之高毋庸置疑，并且可保持在線的自然環境中的自然語言識別。

而國內語音識別領域也開始爭奪大戰。以科大訊飛聽見系列產品為例，自2015年發布以來，總用戶突破1000萬，應用于30余個行業。目前，已經形成了以聽見智能會議系統、訊（詢）問筆錄系統、聽見轉寫網站、錄音寶APP、聽見智能會議服務等以智能語音轉寫技術為核心的產品和服務體系。

曉芯電話機器人就是基于語音識別技術的一種應用產品。曉芯智能以服務低端勞力密集型企業為宗旨，幫助企業突破人工客服效率低、工作時間長的瓶頸，從而幫助企業擴大規模和提升業績。

我們所期望的語音識別實質上是人機交互，大致上可以理解為人與機器之間無障礙溝通。在通信側音源質量限制的情況下，曉芯機器人在對音源質量通過算法進行智能降噪以及通信側持續優化之后，仍然能以80%的識別率達到行業領先的水準。但即便是達到100%也還是沒有實現真正的人機交互

而我們曉芯電話機器人有很多的客戶都問我們能不能達到語義識別？

目前來說確實不能，要從語音識別成功轉變成真正意義上的語義識別，在智能電話客服的技術實現上依舊存在難點，大量的多音字和同音詞是干擾機器人識別精準度的的主要障礙。首先要獲得大量的數據，用這些數據不斷訓練，來提高識別的準確率。這一步的跨越還存在多種難關要攻克。就目前的市場分析來看，語義識別只是慢慢滲透到我們的生活中，還沒有成熟的在行業中應用自如。隨著技術不斷地成熟，曉芯智能也必定會將語義識別技術融合進曉芯電話機器人。

語義識別的三個層次，1、應用層：包括行業應用和智能語音交互系統，2、NLP技術層：包括以語言學、計算機語言等學科為背景的，對自然語言進行詞語解析、信息抽取、時間因果、情緒判斷等等技術處理，最終達到讓計算機“懂”人類的語言的自然語言認知，以及吧計算機數據轉化為自然語言的生成。3、底層數據層：詞典、數據集、語料庫、知識圖譜，以及外部世界常識性知識等都是予以是被算法木星的基礎。

語義識別技術可以分析網頁、文件、郵件、音頻、論壇、社交媒體中的大亮數據，應用領域廣泛，既可以直接應用與醫療、教育、金融等行業。也可以通過技術接口應用于所有智能語音交互場景，如智能家居、車載語音、可穿戴設備、VR、機器人等，從交互的方式上，也可以分為：事實問答、知識檢索、分類問題等。智能語音交互被看做未來人工智能技術中最值得期待的應用場景。

人工智能作為國家戰略發展規劃之一，足見其重要性。在這個政策的驅動下，各種資源包括國家型自然科學基金、產業基金、地方政府財稅優惠政策、人工智能相關實驗室、科技產業園區等切實促進人工智能的發展落地，為自動駕駛、計算機視覺、語音/語義識別創業提供了更好的條件和基礎設施。