中的文本转换为有意义的操作

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此外，Plivo 的互联网协议语音 (VoIP) 解决方案可以编辑患者消息以确保敏感信息的安全。
自动语音识别 (ASR)
一位女士正在打电话，手机上显示语音转文本的可视化效果
ASR 将语音转换为文本以供语音 AI 处理
来源

ASR是语音转文本的第一步。当用户与语音助手对话或致电客服时，ASR 会通过以下几个步骤将语音转换为文本：

音频捕获：首先，ASR 通过麦克风捕获音频，并将其分割成 10-20 毫秒的小片段。然后，它会将这些片段转换为频谱图 - 即显示随时间变化的声音频率的视觉图。
声音分析：深度学习模型分析这些声谱图并 阿根廷号码过滤 将其与音素（基本语音单元）进行匹配。系统的神经网络会分解音频，将其与现有语音模式进行比较，并从数据库中识别匹配的单词。
噪音管理： ASR 在处理文本之前过滤掉可能影响准确性的背景噪音和音频故障。
语音处理：最后，语言模型将识别出的音素组合成单词和句子。它会检查单词组合的概率，以确保转录在用户的目标语言中有意义。
现代 ASR 可处理各种口音、语速和背景条件。灵活性使其能够有效地用于客户服务、语音命令和自动转录。

自然语言处理 (NLP)
接下来，NLP 将 ASR 。具体操作如下：

文本分解： NLP 将用户输入分成可分析的块并运行句法分析（检查词汇模式和句子结构）。
含义提取：系统从文本中收集核心含义，并进行语义分析（上下文和词语关系），以了解用户意图。
实体识别： NLP 发现并标记关键信息，如客户姓名、帐号、日期和位置，以处理请求。
意图分类：系统识别用户想要采取的具体操作，无论是检查余额、安排约会还是提出投诉。
情感分析： NLP 通过词汇选择和措辞来判断用户情绪，并帮助系统对满意或沮丧的客户做出适当的回应。