TTS、Voice Agent,大模型落地语音呼叫中心的难点与实操经验分享
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原标题:TTS、Voice Agent,大模型落地语音呼叫中心的难点与实操经验分享
关键字:场景,客服,模型,客户,视频
文章来源:Founder Park
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内容摘要:
许多人都非常关心的问题是,究竟在什么场景下,当下 AI 技术容易落地?
在一场行业人士的讨论会中,四位参与者认为,呼叫中心是大模型最易落地的场景。TTS的智能化处理,能够大幅度简化呼叫场景的服务流程,提效呼叫中心的业务处理速度。
他们探讨了大模型落地呼叫中心服务的难点,TTS 落地案例,以及Voice Agent和语言大模型适用的其他场景等问题。
这篇文章总结了讨论的内容要点。
讨论会参与者共四位,分别是:
李大勇老师:ChatTTS核心开发者之一,ChatTTS的核心能力是将语音模态融入LLM体系,做自然拟人高控制力的语音合成。
刘洁老师:北京青牛软件产研副总经理,5G视频呼叫中心开创者,在金融行业有丰富落地实践经验。
笪忠敏老师:国内顶尖云厂商呼叫中心产品负责人。
刘连响老师(主持人):资深RTC技术专家,推特@leeoxiang。01
大模型对呼叫中心效率的提升呼叫中心是目前 LLM 最容易落地的场景
首先很多的外呼场景其实不需要那么复杂的对话。对于一些呼进来的场景中,用传统的机器人也能解决掉很多的 QA,不需要 LLM 做到非常强。
它只需要一层 ASR 和一层 GTS,把这两
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