语音和语义理解应用案例
AI在智能客服中的成功案例
AI在智能客服中的成功案例智能客服是指通过人工智能（AI）技术来提供客户服务的一种方式。
随着科技的发展和人们对便利性的需求增加，越来越多的企业开始采用智能客服系统来提高客户满意度和提升工作效率。
本文将介绍几个在AI智能客服方面取得成功的案例，并分析其背后的原因。
一、小i机器人小i机器人是由中国一家科技公司开发的一款智能客服系统。
该系统通过学习大量的对话数据和外部知识，可以回答用户的问题并提供相应的解决方案。
用户可以通过文字、语音或图片等方式和小i机器人进行交互，获得快速、准确的回答。
小i机器人之所以在智能客服领域取得成功，主要有以下几个原因：首先，小i机器人拥有强大的语义理解和自然语言处理能力，能够准确理解用户的意图，并给出相应的答案。
其次，小i机器人不断学习和优化自己的回答方式，通过深度学习技术不断提高自己的答案的准确性和智能性。
最后，小i机器人具备情感分析能力，能够识别用户的情感并作出相应的回应，提升用户体验和满意度。
二、亚马逊Alexa亚马逊开发的Alexa是一款基于语音识别和自然语言理解技术的智能助手。
用户可以通过语音指令与Alexa进行交互，获取天气预报、播放音乐、控制智能家居设备等各种服务。
Alexa在智能客服领域的成功在于其强大的语音识别和语义理解能力。
亚马逊Alexa之所以能够成功应用于智能客服系统中，主要有以下原因：首先，Alexa通过大数据的学习和训练，积累了丰富的语音数据和语料库，提高了语音识别的准确性和智能性。
其次，Alexa具备自然语言理解技术，能够理解用户的指令并作出相应的回应。
另外，Alexa还支持多语言和多种方言，使得用户可以更加方便地与其进行交流。
三、谷歌智能助手谷歌智能助手是谷歌公司开发的一款智能客服系统。
用户可以通过文字或语音与谷歌智能助手进行交互，获取各种信息和服务。
谷歌智能助手在智能客服领域的成功主要在于其丰富的知识图谱和高效的搜索引擎技术。
谷歌智能助手能够成功应用于智能客服系统中，关键在于以下几个因素：首先，谷歌智能助手可以通过连接各种外部数据源和知识图谱，获取海量的信息和知识，从而可以回答用户各种问题，并提供最合适的解决方案。
举例说明语音、语义和语法的组合关系、聚合关系。
举例说明语音、语义和语法的组合关系、聚合关系。
语音、语义和语法组合关系以及聚合关系是人类语言功能的基础，也是语言研究中最基本的概念。
在语言研究中，语音、语义和语法三者之间的组合关系和聚合关系一直是学者们关注的焦点，而这种关系也是语言认知过程中发挥重要作用的重要因素。
语音是指人类语言中发出的声音，是人类语言中最本质的内容。
它不仅与语言的发音、发调、发音等有关，而且还与语言的文字形式有关。
不同的语音可以表达不同的意思，这就是语音与语义的组合关系。
语义是指说话者通过某种语言，以及说话者理解或表达的意思，它是人类语言最基本的功能。
在一段语言中，语音与语义结合起来，就能更加清楚地表达意思，这种组合关系，在口语和书面文字中展现出来。
举个简单的例子，“桌子”这个词，就是一种语音和语义的组合关系，通过解读这个词，可以清楚地知道其表达的是桌子这一物体。
语音与语义结合起来，能够表达我们所需要表达的意思，也正是语音与语义结合的结果。
语法是指语言中的组成方式，其内容包括句子的顺序、句子的结构，以及表示语义的形式和关联。
它主要是指语言中的词汇和句子之间的链接，以及语音、语义和语法之间的关系。
语言的语法是一种复杂的系统，它将语言中的语音、语义和语法有机结合起来，并形成一种简单而令人满意的语言系统。
因此，语言的语法也可以看作是语音、语义和语法的组合关系。
另一方面，语音、语义和语法还可以以聚合关系结合起来，形成更复杂的系统。
具体来说，语音、语义和语法的聚合关系，指的是语音、语义和语法之间的合作关系，给予更多的意义。
聚合关系使语言夺取有意义的多样性，也对人类语言的表达效果有着重要的意义。
例如同义词，它是语言中最常见的词语形式，它把语音、语义和语法融为一体，向语言中注入了更多的元素，使语言表达得更加丰富多彩。
还有比喻，比喻可以聚合语音、语义和语法，把两个完全不同的概念连接起来，使语言更容易理解且表达得更有效率。
综上所述，语音、语义和语法的组合关系和聚合关系是语言研究中最基本的概念，也是人类语言表达的基础，且在语言认知过程中发挥着重要的作用。
人工智能语音识别技术的原理与应用案例
人工智能语音识别技术的原理与应用案例人工智能（Artificial Intelligence，AI）语音识别技术是近年来快速发展的一项重要技术。
它能够通过分析和理解人类的语音信息，将其转化为可理解和操作的数据，进而实现自然语言和机器之间的交互。
本文将详细介绍人工智能语音识别技术的原理，并结合一些实际应用案例进行解析。
一、人工智能语音识别技术的原理人工智能语音识别技术的原理主要包括信号处理、特征提取、语音识别模型、语义理解和应用。
1. 信号处理：将输入的语音信号进行预处理，包括采样和量化。
采样是指以一定的频率获取声波形成数字信号，而量化则是将连续的模拟信号转化为离散的数字信号。
此外，还需要对语音信号进行降噪和去除回响等处理，以提高信号质量。
2. 特征提取：在信号处理之后，需要将语音信号进行特征提取。
常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）、线性预测编码（LPC）等。
这些特征能够提取出语音信号中的频率、音高、能量等信息，并对不同语音进行区分。
3. 语音识别模型：在特征提取之后，需要建立语音识别模型。
传统的语音识别模型包括隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）。
随着深度学习的发展，神经网络被广泛应用于语音识别中，在语音识别模型中经常使用的包括循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。
4. 语义理解：语义理解是将语音信号转化为可理解和操作的语义信息，包括词义的识别和语义的分析。
这一过程通常涉及到自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的技术，例如词性标注、命名实体识别、依存句法分析等。
5. 应用：将语音识别的结果应用于具体的场景中，例如语音助手、语音输入、智能客服等。
人工智能技术在通信行业的应用案例
人工智能技术在通信行业的应用案例随着科技的不断发展，人工智能技术已成为现代社会的重要组成部分，对各行各业都产生了深远的影响。
通信行业作为信息传输的重要支撑，自然也在不断探索和运用人工智能技术，以提升效率和服务质量。
本文将介绍一些人工智能技术在通信行业的成功应用案例，展示其价值和潜力。
一、智能语音助手智能语音助手是一种结合自然语言处理和机器学习等技术的人工智能应用。
在通信行业中，智能语音助手广泛用于客户服务和技术支持，极大地改善了用户体验。
以某电信运营商为例，他们开发了一款智能语音助手，能够根据用户的语音指令，快速解决常见问题和提供相关服务。
智能语音助手不仅能够实现自动语音识别、语义理解和智能交互，还能通过与后台系统的连接，提供个性化推荐和定制服务。
这种技术的应用使得用户不再需要等待人工客服的接待，大大缩短了处理时间，提高了用户满意度。
二、智能网络管理人工智能技术在通信网络管理中发挥了重要作用。
传统的网络管理往往依赖于人工监控和手动配置，效率低下且容易出错。
而通过应用人工智能技术，可以实现智能化的网络管理和优化。
某电信运营商通过引入机器学习算法和数据分析，建立了智能网络管理系统。
该系统能够实时监测网络运行状态和流量变化，自动调整网络资源分配和路由选择，优化网络性能和稳定性。
这种智能化的网络管理系统不仅能够大大减少人工干预和运维成本，还能提高网络的可用性和用户体验。
三、个性化推荐和营销人工智能技术还可以实现个性化的推荐和营销，在通信行业中具有广泛应用。
以某移动通信公司为例，他们通过分析用户的通话记录、短信记录和上网习惯等数据，结合机器学习算法，建立个性化推荐系统。
该系统能够根据用户的需求和兴趣，向其推荐适合的通信套餐、增值业务和优惠活动。
通过个性化推荐，该公司不仅提高了用户的满意度和忠诚度，还提高了销售额和市场竞争力。
四、智能安全防护通信行业是信息传输和数据交换的重要领域，安全问题尤为关键。
人工智能技术能够在通信网络中实现智能化的安全防护。
hmm应用举例
hmm应用举例标题：HMM应用举例一、语音识别HMM在语音识别领域有着广泛的应用。
通过训练HMM模型，可以将语音信号转化为文本信息。
例如，当我们使用语音助手与智能音箱进行对话时，系统会将我们的语音输入转化为文本，然后进行语义理解和执行相应的操作。
二、手写体识别HMM也可以用于手写体识别。
通过训练HMM模型，可以将手写体图像转化为对应的文字信息。
在银行支票自动识别、手写数字识别等场景中，HMM可以帮助实现高精度的手写体识别。
三、自然语言处理在自然语言处理领域，HMM常用于词性标注和命名实体识别。
通过训练HMM模型，可以给句子中的每个词标注上其对应的词性，或者识别出句子中的命名实体，如人名、地名等。
四、基因序列分析在生物信息学中，HMM可以用于基因序列分析。
通过训练HMM模型，可以识别出DNA或蛋白质序列中的模式和结构。
这对于研究基因功能和进化关系具有重要意义。
五、图像处理HMM在图像处理中的应用也很广泛。
例如，在图像分割中，可以使用HMM模型将图像分为不同的区域；在图像识别中，可以使用HMM 模型对图像进行特征提取和分类。
六、金融风险评估HMM在金融领域中应用广泛，例如用于金融市场的风险评估。
通过训练HMM模型，可以预测金融市场的波动情况，并据此进行风险评估和投资决策。
七、机器人导航在机器人导航中，HMM可以帮助机器人通过传感器数据对环境进行建模和定位。
通过训练HMM模型，机器人可以估计自身在地图中的位置，并规划合适的路径。
八、情感分析HMM可以用于情感分析，即通过训练HMM模型来识别文本中的情感倾向。
在社交媒体上，可以通过情感分析了解用户对产品或事件的态度，从而对用户行为进行预测和推荐。
九、天气预测在气象学中，HMM可以用于天气预测。
通过训练HMM模型，可以根据历史的气象数据预测未来一段时间内的天气状况，如温度、湿度、气压等。
十、视频分析HMM在视频分析中也有应用。
例如，在行为识别中，可以使用HMM 模型对视频中的人体动作进行建模和识别；在视频检测中，可以使用HMM模型对视频中的异常事件进行检测和分析。
人工智能在智能家居中的应用案例
人工智能在智能家居中的应用案例智能家居是以物联网技术为基础，通过信息感知、智能控制等手段，使家居环境更加智能、舒适和安全的一种生活方式。
而人工智能作为智能家居领域的重要支持技术，为智能家居提供了更多的应用场景和创新功能。
在本文中，将介绍人工智能在智能家居中的一些典型应用案例。
案例一：智能语音助手智能语音助手是智能家居领域中最为常见的应用之一。
通过与语音助手进行交互，居民可以通过语音指令来控制家中的各类设备，实现智能家居的真正意义上的自动化。
例如，当用户说出“打开客厅灯”的指令时，智能语音助手便会通过联网控制设备，将客厅灯打开或关闭，实现居民对灯光的远程操控。
智能语音助手的背后是人工智能的技术支持，通过语音识别和语义理解技术，智能家居设备能够准确识别和理解用户的指令，并做出相应的响应。
随着人工智能的不断进步，智能语音助手的识别准确度和语义理解能力也在逐渐增强，使得智能家居系统更加智能化和用户友好化。
案例二：智能安防系统智能安防系统是智能家居领域中另一个重要的应用案例。
通过人工智能的图像识别和分析技术，智能安防系统能够对家庭的安全状况进行实时监测和预警。
例如，当智能安防系统检测到家中有可疑人员闯入时，会自动触发报警装置并发送警报信息给用户手机，用户可以通过手机App查看家中的监控画面，同时可选择远程联系警方或邻居求助。
智能安防系统的核心技术是人工智能的图像识别技术，通过对家中监控画面的识别和分析，可以精确判断出人员的身份和行为，实现对家庭安全的全方位保护。
此外，智能安防系统还可以通过人脸识别技术识别家庭成员，从而实现进出门禁的智能控制。
案例三：智能家电管理人工智能在智能家居中的应用还包括智能家电管理。
通过智能家电管理系统，用户可以通过手机App或智能手表等设备来远程控制和管理家中的各类电器设备。
例如，用户可以通过手机App提前设置热水器的开关时间，让热水器在用户起床之前就开始加热水；用户也可以通过语音指令告诉智能家电管理系统要准备晚餐，系统会自动控制炉灶和烤箱，并根据菜谱提醒用户每一个步骤。
举例说明语音、语义和语法的组合关系、聚合关系。
举例说明语音、语义和语法的组合关系、聚合关系。
语音、语义和语法是人类语言交流的三大要素。
这三种要素都有其重要性，它们之间相互影响、联系和作用。
语音、语义和语法之间的关系是一种组合关系与聚合关系，它们深刻影响着语言的认知过程。
首先，语音是人类语言交流的基础，语音可以被看作是一种声音记号，它们由许多不同的发音规律来组成，通过这些规律，人们才能认识和表达自己的意思。
其次，语义是语言和语言结构的本质，语义是语言的意义或涵义，它关联着具有语言特征的复杂概念，是把语言构建成一种有意义的形式的标准。
最后，语法是人类语言交流的机制，它是说话者和听者之间的沟通的规则和形式，是定义句子的结构和有效的运用的规则。
因此，语音、语义和语法之间的组合关系是构建一个有意义的语言系统的核心，它们之间的关系深刻影响着人们的语言认知。
语音、语义和语法之间的聚合关系更是不可分割的，它们之间的联系依赖于语法来把声音转化为有意义的语义，在这种联系中，语音创造了语法，而语义又能驱动语法的演变。
语法规定了一种具体的语言结构，它与语音和语义的联系可以帮助人们更好地掌握语言，增加其对语言的认知能力和应用能力。
另一方面，语义又能影响语音的发展，语言的发展要求发音者遵循一定的规则，以便使语言发展更加有序。
因此，发音者需要使用一定的结构和表达方式进行交流，这就是普遍存在的语言规范。
在这种情况下，语义对语音的发展起到了重要作用，语义可以帮助说话者以更加有效和精准的方式表达自己的意思。
总之，语音、语义和语法三者之间的组合关系和聚合关系是构建一个完整的语言系统的基本特征，它们不仅影响着发音者的语言表达，还能影响发音者对语言结构和意义的理解，从而提高发音者的语言认知能力和应用能力。
因此，要从宏观角度理解语音、语义和语法之间的联系和作用，并从中发现其有效的组合和聚合关系，以便更好地把握语言。
人工智能在自然语言处理领域的应用案例
人工智能在自然语言处理领域的应用案例随着人工智能技术的不断发展和应用，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）作为人工智能的一个重要分支领域，已经在各个行业和领域中展现出了广泛的应用。
本文将介绍一些人工智能在自然语言处理领域的应用案例，并探讨其在实际应用中的价值和潜力。
一、智能语音助手智能语音助手是自然语言处理技术的典型应用之一。
以智能手机上的Siri、微软的Cortana和亚马逊的Alexa为代表的智能语音助手，通过语音识别和语义理解等技术，能够听懂用户的语音指令，并提供相应的服务。
这种技术的应用使得用户能够通过语音与设备进行交互，实现了更为便捷和智能化的操作方式。
二、智能客服系统在客服行业，人工智能在自然语言处理领域的应用正在逐渐改变传统的客服工作方式。
智能客服系统通过自动语音识别和自然语言理解技术，能够识别和理解客户的问题，并给出相应的解答。
这不仅能够提高客服效率，减轻人工客服的工作负担，还大大提升了客户的体验。
例如，阿里巴巴的智能客服系统可以通过语音和文字两种方式与客户进行交互，实现智能问答和问题解答。
三、机器翻译机器翻译是自然语言处理的又一重要应用领域。
传统的机器翻译主要基于规则和统计模型，而人工智能技术的发展使得机器翻译取得了显著的突破。
神经机器翻译（Neural Machine Translation，NMT）是当前机器翻译中的热门技术。
NMT通过深度学习模型，将源语言的句子表示映射到目标语言的句子表示，实现了更加准确和流畅的翻译效果。
谷歌翻译就是基于NMT技术实现的，它能够支持多种语言之间的翻译，为不同语言用户提供便捷的交流和理解。
四、情感分析情感分析是自然语言处理中的重要任务之一。
借助人工智能技术，情感分析能够自动识别和分析文本中的情感倾向。
这在商业领域中尤为重要，可以帮助企业了解消费者对产品或服务的态度和情感，进而进行有针对性的市场营销。
人工智能与语义技术应用案例分享
人工智能与语义技术应用案例分享随着科技的不断进步，人工智能和语义技术在日常生活中的应用越来越广泛。
在本篇文章中，我将分享一些人工智能和语义技术应用案例。
1. 智能客服系统智能客服系统是人工智能和语义技术的典型应用之一。
这些系统利用自然语言处理技术，能够理解和识别来自用户的语音或文字消息，并根据他们的需求提供相应的解决方案。
智能客服系统不仅提供实时的问题解答，而且可以通过记录用户的历史记录来提供更精准的服务。
此外，这些系统还可以进行语音识别和语意分析，以帮助用户更好地理解他们的问题，并提供更好的答案。
2. 智能语音翻译在今天的全球化世界中，智能语音翻译是非常有价值的应用之一。
这些系统利用语音识别技术将用户的语音转换成文字，然后使用机器翻译技术将其翻译成目标语言。
随着技术的不断进步，智能语音翻译系统变得越来越准确和精确。
在旅游、商务会议和其他国际交流场景中，这些系统成为了非常有用的工具。
3. 智能搜索引擎互联网已经成为人们获取信息的主要来源之一。
智能搜索引擎利用语义技术和机器学习算法，为用户提供更精准的搜索结果。
传统的搜索引擎通常基于关键词匹配，而现代的智能搜索引擎可以理解用户的意图，并将其与丰富的数据源和知识库相结合，为用户提供更加智能化的搜索体验。
4. 智能家居智能家居系统是人工智能和语义技术的另一个应用领域。
这些系统将连接到家庭网络的设备（如家庭电器、灯光和安全系统）连接到一起，让用户可以通过智能手机或其他终端对其进行远程控制。
智能家居系统可以通过学习用户的行为模式来自动化家庭的各种操作。
例如，智能照明系统可以通过用户的位置信息来调节照明强度和颜色。
智能温控系统可以根据用户的行为和时间安排来自动调节温度。
总之，人工智能和语义技术已经成为了日常生活的重要组成部分。
随着技术的不断进步，这些应用将继续发挥重要作用，为人们提供更智能、更舒适和更便捷的生活体验。
人工智能在语音助手技术中的应用案例
人工智能在语音助手技术中的应用案例随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一种先进的技术手段已经广泛应用于各行各业。
其中，语音助手技术作为人工智能的一个重要应用领域，正在以其方便、高效的特点受到越来越多的关注和应用。
本文将以一些典型的案例，探讨人工智能在语音助手技术中的应用。
一、语音助手技术简介语音助手技术是一种通过声音输入和识别，将人的语音指令转化为可操作指令的技术。
通过语音助手，用户可以通过语音来控制设备、获取信息、安排日程等。
它通过分析语音信号，将用户的语音指令转化为可识别的文本或命令，然后根据用户需求进行处理，并给出相应的反馈或操作。
在这个过程中，人工智能技术在语音识别、语义分析等方面发挥了重要的作用。
二、案例一：智能音箱智能音箱作为语音助手技术的重要应用之一，已经成为现代家庭中智能化生活的重要组成部分。
以Amazon Echo和Google Home为代表的智能音箱，内置了语音识别和人工智能技术，用户只需口头表达命令，智能音箱即可进行语义理解，并进行相应的操作。
用户可以通过智能音箱控制家电设备，检索网络信息，聆听音乐，查询天气等。
例如，用户只需轻声呼唤“Alexa”，智能音箱即可醒来并准备执行用户的指令，如调整温度、点播音乐等。
通过智能音箱，人们可以更加轻松便捷地享受智能化的生活。
三、案例二：语音助手应用于汽车行业语音助手技术也广泛应用于汽车行业，提供了驾驶过程中的便利和安全性。
例如，苹果的CarPlay和谷歌的Android Auto等系统，通过将智能手机与车载娱乐系统连接，使得驾驶者可以通过语音命令接听电话、发送短信、导航等，而无需分散注意力。
这样的应用不仅使驾驶更加安全，也提高了驾驶者的出行效率。
四、案例三：医疗助手人工智能技术在医疗助手方面的应用，也为医生和患者提供了便捷和高效的服务。
例如，腾讯推出的微医智助一款通过语音交互的医疗助手应用，用户只需通过语音提问，智能助手即可通过语音识别和人工智能技术，判断病情、提供医疗建议，并推荐适当的医疗资源。
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1. 语音唤醒
支持特定语音指令唤醒，唤醒 的同时执行指令操作
2. 语音识别
提供高精度的语音识别服务
3. UNIT
面向开发者提供的对话系 统开发平台
4. 语音合成
流畅自然的语音合成服务
轻量级，低功耗，可自定义设置多个唤醒 词，为您的应用打造自然流畅的对话
• 增设了语音类互动功能，如：好声音比赛类似的活动，语音 客服服务等，提升了游戏的功能性和娱乐性
按住语音功能键
玩家交流的聊天内 容直接转化成文字 信息
2 语音合成
快听小说 业务痛点 使用效果
『快听小说』，是一款集看书、听书于一体的全能型免费小说软件，目前有IOS版和 Andriod两个版本。快听注重看书体验，也一直致力于提高听书的体验。
当前读书市场上竞争激烈，各种读书软件百花齐放，但大都只解决了手机阅读的问题， 而快听小说希望可以解放用户的手和眼，让用户可以利用碎片化时间，像听音乐一样的 去听书。
快听小说的听书功能，区别于录音方式，是通过语音合成术直接读出来的，这里不光需 要语音技术具有对文字识别，还需要稳定地对断句、语调、语速根据情感的不同自动调节 等。曾经，用户在使用听书功能过程中时常出现闪退情况，严重影响了用户的体验了 优质语音播放小说的大门。
基础自然语言处理技术
•分词与词性标注 •通过深入分析大数据用户行为，提 供词汇切分粒度、新词识别能力和 词性识别结果。 •命名实体识别 •支持识别人名、地名、机构名和时 间词。 •依存句法分析 •利用句子中词与词之间的依存关系 来表示词语的句法结构信息（如 “主谓”、“动宾”、“定中”等 结构关系），并用树状结构来表示 整句的结构（如 “主谓宾”、“定 状补”等）。 •应用场景 •基础文本分析、网页搜索、精准问 答、智能助手等
业务痛点 使用效果
游戏中玩家交互功能尤为重要，手游本身由于手机等设备限制，只能以输入文字的开发者可 根据使用场景，自定义设置识别垂类模型。有音乐、视频、 地图、游戏、等共17个垂类领域可供选择
• 语音识别准确率高，提升了手游玩家交流速度，优化了交互 体验
智能客服
机器人
智能汽车
• 可定制的智能客服可精确适配您的业务需 求并持续学习，帮助、配合解答大量通用 性较强的问题，大幅提升人效，可广泛用 于网站、APP、电话客服甚至线下业务窗 口等场景
• 赋予机器人听从指令、回答问题以及业务 引导的能力，可以根据需求精确满足家庭 陪护、儿童、医疗、教育、政务机关、银 行、酒店、旅游景区等行业场景需求
语言模型
•DNN语言模型 •用于评估一句话符合自然语言表达 习惯的程度。 •应用场景 •拼写纠错、对话系统、机器翻译
情感分析技术
•情感倾向分析 •对包含主观观点信息的文本进行情 感极性类别（积极、消极、中性） 的判断，并给出相应的置信度。情 感倾向分析的准确率达到95%以上。 •评论观点抽取 •对给定产品（包括商品或服务）的 用户评论文本，自动分析评论关注 点和评论观点，并输出评论观点标 签及评论观点极性。支持美食、酒 店、汽车、景点、KTV……等12领 域垂类。 •应用场景 •用户评论分析与决策、舆情监控、 评论筛选展示、产品口碑分析及辅 助消费决策
强 见垂类（如“查天气”、“导航” 等）的对话系统开发。
门 UNIT独创的“智能对话学习”模 式，让普通开发者乃至零编程基础
槛 的人都能成为机器人训练师。对话
低 系统通过与训练师对话便可不断完
善系统功能提升。
自然语言处理
以“理解语言，拥有智能，改变世界”为使命，输出语义理解、深度问答、对话系统、机器翻译、文本生成等核和企业客户提供业界领先的自然语言处 理技术。
识别准确率高达97%
搭载领先的需求理解、对话控制及底层 的机器学习、自然语言处理、知识挖掘 等核心技术，让您的产品拥有理解和交
互能力
语音合成技术先的声学模型和语言模型，可将声音与文字信息进行相互转换，可用于智能导航、 语音输入、语音搜索、文学有声阅读等场景，成为您应用的嘴和耳朵。
语音人，通过智能语音交互为用户提 供各类信息查询、业务服务等服务。
业务痛点 使用效果
银行需要抽调出专人担任大堂经理回答大量咨询。如能通过大堂机器人取代，既能 节省人工，又能提升用户体验，提升企业形象。
• 体积小，可在银行咨询台，接待中心等区域设置多台，同时应答多人咨询。 • 界面友好、声音甜美，有情感的人机交互体验。 • 引用卡业务快速咨询和板卡，更方便。 • 为用户提供更为便捷的体验和服务的同时，更助理了商业银行节约大量人力和
• 长语音识别 • 长时间连续说话，没有时间限制 • 离在线融合安卓SDK、离在线融合iOS SDK、Linux SDK
语音合成
• 语音合成 • 支持语言：中英文混读 • 支持离在线混合模式 • 支持发音人：普通女声、普通男声、情感 合成-度逍遥、情感合成-度丫丫
1 语音识别
《逍遥西游2》
由广州尚游网络制作，公司成立于2013年8月，经过三年发展获得IDG资本和星辉天拓的投资。 《逍遥西游2》是以《西游记》为题材的创新回合制MMORPG游戏，融合了传统回合制游戏的经 典玩法，宠物养成、师门种族、帮派结盟、比武竞技。
语音唤醒
• 语音唤醒 • 可将设备从休眠状态中被唤醒，并作出指 定响应 • 目前打包在语音识别离在线融合安卓、 iOS SDK中 • 使用前需要下载唤醒词，目前支持导出10 个唤醒词，其中3个可自定义
语音识别
• 语音识别 • 短语音，支持最大60s • 支持中、英、粤、川 • Restful API、离在线融合安卓SDK、iOS 离在线融合SDK、JavaSDK、PHPSDK、 PythonSDK、C#SDK、Node.js SDK、 LinuxSDK
文本表示及相似度计算
•词向量表示 •将词语映射为具有语义表示特性的 低维定长稠密向量。 •词义相似度 •基于词语的向量表示，计算两个给 定词语的语义相似度。语义上越相 近的两个词，所对应的语义向量在 空间中的距离越近，计算出的语义 给定短文本的语 义相似度。 •应用场景 •搜索排序、语义召回、个性化推荐