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Google Cloud 声纹识别:为呼叫中心打造基于机器学习的语音验证

TensorFlow • 4 年前 • 561 次点击  


发布人:Google Cloud 产品经理 Calum Barnes


呼叫中心人工智能


无论是银行、购物网站,还是政府机构或服务部门,面对每天大量的用户来电,都需要打造高度自动化的呼叫中心,来满足不同用户的需求。根据福雷斯特咨询公司 2020 年 8 月的用户调查,Google Cloud 为世界各地的大型电话呼叫中心所打造的呼叫中心人工智能 (CCAI) 将电话转接率降低了 20% - 35%,节省资金 130万 - 370 万美元,并将管理成本减少了 75%。

  • 用户调查

    https://inthecloud.withgoogle.com/forrester-tei-report/dl-cd.html?_ga=2.269136498.-203744257.1631089930

  • 呼叫中心人工智能 (CCAI)

    https://cloud.google.com/solutions/contact-center


为了进一步提升呼叫中心的用户体验,Google Cloud 推出声纹识别 (Speaker ID) 系统。Google Cloud 声纹识别将大幅简化过去繁琐、复杂的身份验证机制,不再基于树形语音菜单,而是直接使用最为直观的信息——用户的声纹。


电信公司 Avaya 技术副总裁 Eric Rossman 表示:“谷歌为呼叫中心推出的基于机器学习的声纹识别系统令人感到振奋。作为 Google Cloud 的合作伙伴,我们见证过许多谷歌人工智能为呼叫中心带来的巨大变革。我们的用户期待有机会能尽快将声纹识别加入他们的电话对话系统中。”


呼叫中心的速度与便利性


对于许多用户来说,致电客服中心依然是获取服务的首选方式。事实上,2020 年的调查显示,倾向于通过电话获取服务的用户占 43%,位于榜首,并相比去年提升了 10%。而排在第二的在线聊天只有22%的用户将其作为首选。

  • 2020 年的调查显示

    https://www.aspect.com/globalassets/files/aspect-consumer-index-report-2020-final.pdf


在客服电话中,用户如果需要得到私人化的服务,必须按照传统的流程来进行身份验证,这就需要用户记住密码,或者提供个人信息。这种传统的流程不仅为用户带来了巨大的不便,还极为耗时,非常容易导致来电堵塞、占线。尽管人工智能在一定程度上可以加速这个过程,但我们更需要一种交互方式的全面改变。


声纹识别


声纹识别允许来电用户直接通过其声音来完成身份验证。声纹识别系统主要包含两个组成部分:声纹录入以及声纹验证。


用户第一次致电呼叫中心时,需要录入其声纹。这个过程通常可以采用传统的身份验证方式(密码或个人信息)。而一旦验证通过,则需要用户提供一段自己的语音。这段语音未来便可以用来完成声纹验证,从而大幅加速验证的过程。


Google Cloud 声纹识别是一种“文本无关”的验证方式。也就是说,用户一旦完成了声纹录入,验证阶段用户便只需要提供 3 秒左右的语音。这段语音并不需要用户说出特定的密码,只要说出任意内容即可。


智能对话系统


Google Cloud 将声纹识别直接嵌入其智能对话系统 Dialogflow CX 中。Dialogflow CX 拥有高度直观、简洁的网页图形界面。无论是声纹录入、声纹验证,还是其他语音功能,都能够像搭积木一样进行组合。基于该系统,任何机构或公司都能快速、方便地为其用户构建高度智能化的客服体验。

  • Dialogflow CX

    https://cloud.google.com/dialogflow?skip_cache=true


智能对话系统 Dialogflow CX 的使用界面


立即开始使用


Google Cloud 声纹识别现已对公众开放。Google Cloud 始终致力于让其产品符合谷歌的人工智能准则。如果你希望将声纹识别应用于身份验证或安全系统,Google Cloud 需要完成一系列审核,来确保你的使用方式符合人工智能准则。你可以联系 Google Cloud 的销售部门。

  • 人工智能准则

    https://ai.google/principles/

  • Google Cloud 的销售部门

    https://cloud.google.com/contact


Google Cloud 声纹识别官方文档。

  • 官方文档

    http://cloud.google.com/speaker-id


点击“阅读原文”访问 TensorFlow 官网



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