在構建語音機器人時，您現在可以將語音識別技術視為商品。不管什么花里胡哨，工作很明確：接收語音信號并告訴我說出的話。有很多供應商在做這項工作，而且做得很好。Siri、Alexa 和所有其他產品現在成為大眾市場現象的原因是因為語音識別的準確性已達到可接受的水平。考慮為了構建深圳酒店品牌設計公司而解決這個問題。（這可能是我在這篇文章中做出的最具挑釁性的聲明，因為我知道很多人會在這里反對。）

語音識別的市場領導者是 Nuance，它支持著名的系統，例如用于在 PC 上聽寫的 Dragon NaturallySpeaking（自 90 年代以來一直存在），深圳酒店品牌設計公司在 Apple 云中執行的語音識別/轉錄任務使用幕后的細微差別技術。其他的還有 LumenVox、Verbio 或 Interactions，但亞馬遜、谷歌、微軟和 IBM 等公司現在也通過 API 將語音識別作為云服務提供。

如前所述，機器人成功的關鍵不是語音識別，而是正確理解和解釋用戶話語。這就是我們仍處于起步階段的地方。在深圳酒店品牌設計公司看來，這里最重要的見解是，構建一個有用的機器人更多是好的設計而非好的技術的結果。如果你真正站在用戶的角度，仔細考慮你的對話流程，并針對機器人給出的每一個響應預測用戶接下來會說什么或輸入什么（基于有限的語義可能性集，而不是選擇單詞！），并為其中的每一個提供響應或觸發的操作，那么您很可能會成功。沒有什么比機器人回應“對不起，不確定你剛才說的話”更令人沮喪的了。

深圳酒店品牌設計公司為自然語言理解任務選擇的技術框架應該支持您對用戶話語進行正確的語義解釋——但作為機器人的設計者，做正確的事情的工作仍然是您的工作。計算機可能會模擬對句子的“理解”，但它是根據你給它的規則來進行的，無論是通過使用機器學習的大量訓練工作，還是大量的規則編碼工作。這兩種方法都有助于最終產生令人滿意的結果。

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