在当今科技飞速发展的时代，人工智能也开始渗透到人们生活的方方面面。比如：智能扫地机器人、餐厅的智能送餐员、街边的无人驾驶汽车、物流行业的智能拣货机器人等等，最常见的大概就是智能客服机器人了。
许多人可能已经接到了来自智能电话机器人的电话，并且可能也接到了来自电话机器人的拨出电话。如果问题不难，机器人无法解决即时传输，人类可能无法识别接电话的是人还是机器人。那么智能电话机器人实现的自动语音对话通常使用哪些技术呢？原理是什么？
智能客服系统如何实现智能对话？原理是什么？
自动语音识别
将麦克风捕获的用户语音转换为文本的过程。
自然语义理解
将用户说的话转换成机器可以理解的词。例如，将“呼叫张三”和“呼叫张三”这两个短语转换为文本理解为相同的操作。
自然语言生成
与自然语义理解相反，它将机器语言转换为人类语言，这个阶段的输出是文本。
语音合成
文本被合成成语音并回放，尽可能地模仿自然的人类语调，给人一种对话的感觉。
上面从客户服务处理的角度介绍了几个技术类别。
深度神经网络
深度学习是机器学习研究的一个新领域。其动机是建立一个模拟人脑进行分析和学习的神经网络，该网络模仿人脑解释图像、声音和文本等数据的机制。深度神经网络是一种机器学习算法，可以显着提高智能客服应用中的检测率。
知识图谱
知识图谱是通过连接所有不同类型的信息而创建的关系网络。知识图谱是基于对现有数据的再加工，包括关系数据库中的结构化数据、文本或XML中的非结构化或半结构化数据、客户数据、领域本体知识和外部知识信息抽取与知识融合技术形成的一种统一的全球知识库。知识图谱应用于客服系统，主要有三个应用方面：一是在客服系统中建立知识图谱，二是个性化推荐，三是客户关怀。
因为智能客服机器人可以很好地与客户进行互动，而其自带的智能语音质量检查功能和统计功能可以帮助商家节省大量劳动力，提高工作效率。因此，许多公司使用智能电话机器人的客户服务。
在智能客服系统开发中使用中间件可以有效节省开发时间，降低项目成本，提高项目稳定性。因此，呼叫中心中间件在开发呼叫中心客服系统中是必不可少的。
深海捷致力于帮助集成商快速高效地为不同用户构建不同行业的智能呼叫中心系统，帮助企业快速高效成长。开发的“AI智能呼叫中心升级包”可以轻松实现基于AI人工智能的智能呼叫中心功能，包括智能客服机器人、智能质检等，无需对现有呼叫中心进行代码级改动.如有需要可以联系我们咨询！
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深圳市深海捷科技有限公司是一家专注15年的智能通讯服务商，为企业提供一体化通讯方案，产品包含：客服呼叫中心、智能语音机器人、在线客服系统、云通讯（号码隐私保护、一键呼叫、语音SDK），已提供呼叫中心系统服务坐席超过50000+，客户超过3000+的呼叫中心系统方案，专业提供政府、地产、医疗、保险、金融、互联网、教育等行业呼叫中心解决方案。
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