语音识别技术，也被称为自动语音识别 Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
机器要与人实现对话，那就需要实现三步：
对应的便是“耳”、“脑”、“口”的工作，机器要听懂人类说话，就离不开语音识别技术（ASR）。
音识别已经成为了一种很常见的技术，大家在日常生活中经常会用到：
苹果的用户肯定都体验过 Siri ，就是典型的语音识别；
微信里有一个功能是”文字语音转文字”，也利用了语音识别；
流行的智能音箱就是以语音识别为核心的产品；
比较新款的汽车基本都有语音控制的功能，这也是语音识别。
随着人工智能的飞速发展，语音识别（ASR）技术变得越来越重要。语音识别（ASR）技术趋于成熟的同时也面临更多挑战：
输入标准无法统一：每个人都有独特的发音，同时输入设备不统一，导致语音输入标准不统一；
降噪困扰：机器无法在多层次的噪音中分辨人声，而且噪声千差万别，训练的时候也不能匹配真实环境；
模型有效性：大量语音模型不能充分发挥作用，需要垂直领域行业研究积累。
语音识别（ASR）技术，采用国际领先的端到端建模算法，将语音快速准确识别为文字，实现端到端识别、话音降噪、专属模型，助力企业提升效率、解放人力。
智能ASR语音识别产品优势
高准确的识别率：基于先进的深度学习算法，安静环境下近场语音识别，中文普通话字准确率超过96%。
灵活的接入方式：支持不同设备端的SDK接入，同时也支持HTTP协议的API接入。
低延时识别速度：快速的系统响应，提升用户交互体验。
专业的业务领域：针对呼叫、客服场景，进行大量的业务场景优化。
智能文本纠错能力：基于行业文本数据，针对用户输入上下文进行智能纠错，根据用户输入停顿，智能化插入标点符号。
语音识别ASR技术应用呼叫中心场景
智能客服：提供全渠道接入端口，主要应用在销售服务(售前、售中、 售后)，营销推荐以及数据分析场景中。
私域运营：公域流量向私域整合，打造精细化定点营销，从根本上降低获客成本，增加拉新促活效率。
智能质检分析：质检海量通话录音，构建统一化、标准化、可视化和一体化的质检规则和管理体系，提取并分析核心数据及信息。
客服监控体系：敏感词汇警报、响应请求超时、应用程序请求超时，针对服务全过程中的突发性难题即时预警信息。
语音识别ASR技术行业场景应用
教育行业场景
智能语音在产品营销、课堂管理、教学测评等场景获得了大量应用，不同类型的教育企业适用于不同的解决方案。
保险行业场景
现阶段保险行业语音方案普遍采用结构性问答智能回复，特殊问题转人工的客服模式，一方面提升用工效率，另一方面方便数据整合处理。
政务行业场景
智慧政务解决方案以对话式AI能力和场景化大数据能力，定制化解决政务行业痛点。搭建全渠道、全链路对话式客服AI，并在多个场景个性化定制。
电商行业场景
智能客服在电商行业的渗透率和成熟度较高，因此平台在部署语音解决方案时，基于智能客服，在售前、售中、售后流程搭建个性化的服务能力，提高客户转化率。
智能语音深耕呼叫中心行业，从多个维度触达不同行业的差异化需求，使智能语音不再是单一技术应用，从根本上定制行业解决方案。
人工智能正在彻底改变语音识别技术，并将新系统和工具引入具有内置对话人工智能的联络中心。这些工具可以巧妙地取代传统的IVR为最终客户提供一种愉快体验的技术。
利用ASR技术通过语音助手和聊天机器人与客户进行智能对话，联络中心增强了客户自助服务体验，同时让座席可以专注于更复杂的请求。
正在构建“AI+人工”，人机交互和协同工作的客户服务新模式。用人工智能赋能企业，从而实现AI技术辅助提升企业竞争力。
