TTS、Voice Agent,大模型落地語音呼叫中心的難點與實操經驗分享
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原標題:TTS、Voice Agent,大模型落地語音呼叫中心的難點與實操經驗分享
關鍵字:場景,客服,模型,客戶,視頻
文章來源:Founder Park
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內容摘要:
許多人都非常關心的問題是,究竟在什么場景下,當下 AI 技術容易落地?
在一場行業人士的討論會中,四位參與者認為,呼叫中心是大模型最易落地的場景。TTS的智能化處理,能夠大幅度簡化呼叫場景的服務流程,提效呼叫中心的業務處理速度。
他們探討了大模型落地呼叫中心服務的難點,TTS 落地案例,以及Voice Agent和語言大模型適用的其他場景等問題。
這篇文章總結了討論的內容要點。
討論會參與者共四位,分別是:
李大勇老師:ChatTTS核心開發者之一,ChatTTS的核心能力是將語音模態融入LLM體系,做自然擬人高控制力的語音合成。
劉潔老師:北京青牛軟件產研副總經理,5G視頻呼叫中心開創者,在金融行業有豐富落地實踐經驗。
笪忠敏老師:國內頂尖云廠商呼叫中心產品負責人。
劉連響老師(主持人):資深RTC技術專家,@leeoxiang。01
大模型對呼叫中心效率的提升呼叫中心是目前 LLM 最容易落地的場景
首先很多的外呼場景其實不需要那么復雜的對話。對于一些呼進來的場景中,用傳統的機器人也能解決掉很多的 QA,不需要 LLM 做到非常強。
它只需要一層 ASR 和一層 GTS,把這兩
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