- AI 語音助理可將語音轉換為文字、詮釋意圖、擷取資訊,並透過文字轉語音作出回應。
- 關鍵技術包括 ASR、NLP、RAG,以及用於執行任務和動態對話的 API 整合。
- 語音機器人提供跨產業的速度、可及性、個人化和免持介面。
- 使用案例涵蓋醫療保健、銀行業、客戶支援和零售業,可提升效率和使用者體驗。
我不得不改變我的ChatGPT 對著惱怒的英國人說。我擔心如果聲音太友好,我會愛上它。
就像那傢伙一樣。在那部電影裡。
讓我們來談談語音助理。
Siri 曾經是人們嘲笑的對象。但當我們忙著詢問 Siri 如何隱藏身體時,語音 AI 已悄悄滲透到市場的各個角落。截至 2025 年,67% 的組織將語音 AI 視為其業務的核心。
這些組織意識到人工智慧代理擁有更強大的語音能力。
哦,還有我提到的那部電影?差別並不大。 Open AI 最近收購 io預計是為了打造一款非侵入式、永久感知的語音助理。
你知道,你的耳邊隨時都有一個小夥伴。
所以我們現在看到:Alexa 作為產品比作為人名更容易被識別,人工智慧公司的執行長們正在一起拍攝訂婚照,三分之二的企業已經保存了日期。
如果你不掌握它,那麼姊妹,你就落後了。
這是可以理解的。這項技術很神秘,並沒有多少人能夠解釋它的工作原理。但猜猜誰有兩個拇指和語音技術研究生學位?
(你看不到,但我豎起了大拇指。)
(...您知道還有誰看不見嗎?語音助理。)
(我離題了。)
我寫這篇文章是為了讓你了解最新情況。我們將討論人工智慧語音助理:它們如何運作、您可以用它們做什麼,以及許多公司選擇將它們整合到營運中的原因。
什麼是AI語音助理?
人工智慧語音助理是一種人工智慧軟體,可以處理語音輸入、理解語音、執行任務並向使用者提供回應。這些助手適用於各個行業和用例,為任務管理和客戶支援增添個人化服務。
AI語音助理如何運作?

人工智慧語音助理是人工智慧技術的複雜組合。在捕獲用戶輸入語音和生成回應之間的幾秒鐘內,會觸發許多過程以實現無縫互動。
自動語音辨識(ASR)
自動語音辨識有時也稱為語音轉文本,因為它就是這樣的。
當用戶對著他們的設備說話時——無論是電話、家庭助理還是汽車儀表板,他們的語音都會轉換成文字。為此,深度神經網路經過訓練可以預測音訊片段的轉錄。
在對數百萬個涉及不同說話者、口音和噪音條件的不同片段的數千小時語音資料進行訓練後,這些 AI 模型的轉錄能力已經相當出色。
這很重要——多層系統的第一步必須穩健。
自然語言處理 (NLP)
隨著語音輸入被轉錄,模型開始對其進行解釋。
NLP是用於將使用者查詢(作為轉錄文本)解析為意圖和有意義的單元的所有技術的總括概念。
意圖識別
文本是非結構化的,提取其意義並非易事。請考慮以下幾個查詢:
- “安排週二 1 點與 Aniqa 通話。”
- “你會演奏雪兒嗎?”
- “什麼和山羊奶酪很搭?”
人工智慧助理將擁有一系列有限的意圖。對於我們的機器人來說,這將包括:
- 預約
- 播放媒體
- 可能正在搜尋網絡,並且
- 隨意交談
意圖識別負責將每個使用者查詢分類到這些類別之一。
那麼,我們的每個例子都屬於哪一種呢?
「安排通話...」是命令式的表達。比較簡單。 「你可以嗎…?」以疑問句的形式表達。但它也是一個命令,就像前面的查詢一樣。在這兩種情況下,您都可以直觀地了解所需的操作,但形式化卻不那麼容易。
「什麼和…很配?」很簡單——某種程度上。
我們知道我們想要什麼樣的答案:食物。但目前還不清楚應該從哪裡取得答案。
它應該搜尋網路嗎?如果是的話,應該給多少個回應?第一個結果不會非常徹底,但給予太多回應可能會使簡單的任務變得過於複雜。
另一方面,也許它可以從其內部知識中進行挖掘——但我們有點操之過急了。
重點是:選擇並不總是簡單的,並且此任務的複雜性與機器人的設計或個性以及用戶的查詢有很大關係。
命名實體識別
除了知道要執行哪項任務之外,機器人還需要辨識所提供的資訊。
命名實體識別涉及從非結構化文字中提取有意義的單元或命名實體。例如,識別使用者查詢中的人物姓名、音樂藝術家或日期的名稱。
讓我們再看一下第一個查詢:
- “安排週二 1 點與 Aniqa 通話。”
Aniqa是一個人,從查詢中可以推斷使用者認識她。這使得她很有可能成為一名聯絡人。

在這種情況下,「聯絡人」將預先編程為一個實體,並且機器人將可以存取使用者的聯絡人。
這適用於時間、地點以及用戶查詢中可能隱藏的任何其他有意義的資訊。
檢索資訊
在了解了你的需求後,語音助理必須搜尋相關資訊來幫助它做出回應。一個好的機器人將配備一整套擴充功能來幫助滿足您的需求。
我們之前談到了內部知識。我確信你曾經被大型語言模型震撼過( LLM ) 及其廣博的知識。這令人印象深刻,但隨著您的查詢變得更加專業化,漏洞開始顯現。
检索-增强生成(RAG)
好的助手可以接觸外部知識來源-它不僅僅依賴在訓練期間所獲得的知識。 RAG根據這些知識來調節 AI 的反應。
在這種情況下,知識是指文件、表格、圖像或基本上任何可以進行數位化處理的東西。
它搜尋文檔,提取與使用者查詢最相關的項目,並使用它們來通知模型的回應。
- 有時,這有利於增強LLMs信息,例如在進行研究時參考學術文獻。
- 其他時候,它是關於提供模型本來無法獲得的信息,例如客戶數據。
無論哪種情況,它都有引用來源的額外優勢,使得回應更加可靠和可驗證。
API 和集成
就像LLM 可以與外部資訊交互,API 和整合允許它與外部技術交互。
想要透過以下方式預約 Google Meets Calendly 跟進使用 Clearbit 豐富功能評估的 HubSpot 線索?除非您建立了日曆、視訊會議技術、CRM 和分析工具(這是非常不建議的),否則您需要🔌整合⚡️。
這些第三方工具通常具有公開操作的 API,以便其他自動化技術(例如您的代理)可以執行它們。

整合使得機器人更容易與第三方技術互動。它建立在 API 之上,覆蓋了混亂的部分,因此您可以輕鬆連接您的代理。
回應和文字轉語音 (TTS)
因此,使用者輸入已被轉錄,他們的意圖已被解析,相關資訊已被檢索,並且任務已執行。
現在到了回應的時候了。
無論是回答用戶的問題還是確認執行了請求的任務,語音機器人幾乎總是會提供答案。
文字轉語音 (TTS)
與語音辨識相同且相反的是語音合成,或文字轉語音。
這些模型也是針對語音-文字對進行訓練的,通常根據說話者、語調和情感進行調整,以發出類似人類的言語。
TTS 關閉了以人類語音開始和結束的循環。
語音助理的好處
人工智慧功能之上的語音層可全面改善體驗。當然,它是個性化和直觀的,但它在商業方面也有優勢。
語音比文字快
隨著聊天機器人的普及,使用者已經習慣了快速回應。借助語音 AI 助手,我們也設法縮短了輸入時間。
語音人工智慧代理使我們不必制定正確的句子。相反,你可以脫口而出一段意識流,讓機器人理解它。
答覆也同樣如此。我首先承認閱讀可能會很無聊——但當你聽到答案時,這就不是問題了。
全天候回應
另一種速度。由於人們遠端工作,並且業務交易跨越大洲,因此不可能考慮到您需要涵蓋的所有時區和工作時間。
每個人都應該能夠進行口頭交流,而不僅僅是特定工作時間內的顧客。有了語音 AI 助手,這一切就有可能成為現實。
更個人化的互動
談話的意義遠不止言語。語音機器人可以創造更個人化的體驗,從而增強使用者的信心。結合人工智慧聊天機器人的類人特性,語音層可以建立更強大的連結。
輕鬆整合
語音助理無需動手,這意味著它們也無需用戶介面。它們不需要螢幕,也不需要用眼睛看——這就是為什麼它們在汽車上如此受歡迎的原因。
事實上,它們可以整合到任何可以連接麥克風的地方。這是一個非常低的門檻,不僅因為麥克風非常小,還因為它們已經無所不在:電腦、智慧型手機,甚至是座機。
說出另一種可透過旋轉電話存取的尖端技術。

更易於訪問
「免持」不僅僅意味著方便。對於有不同需求的人來說,它可能是必需品。
語音助理可供行動能力、視力和讀寫能力各異的人士使用,否則他們可能無法使用傳統的人工智慧介面。
各行業語音機器人的使用案例
所以,你對語音機器人產生了興趣。偉大的。但是如何使用它們呢?
好消息是,幾乎每個行業都可以透過語音 AI 來改進。
醫療
眾所周知,醫療保健程序非常繁瑣。理由很充分:這是高風險的工作,必須正確完成。這個領域迫切需要人工智慧自動化,前提是它可靠且有效。
我們已經看到人工智慧在醫療保健領域的應用,而語音也帶來了一系列新的改進機會。
一個很好的例子就是醫療問卷:個人資料、病史等。
這些都很乏味。但它們很重要。
速度和生產力的提高減輕了過度勞累的醫療專業人員的工作量,類似人類的對話流程打破了回答一個又一個問題的單調乏味。
可訪問性已被考慮,並且根據我們之前討論過的強大的多層次管道,我可以向您保證該技術是可靠的。
銀行
說到高風險和乏味。
檢查帳戶餘額和更新資訊等是相對簡單的交易,但有幾層保障措施可以減少錯誤和詐欺。
NatWest 的語音代理處理常規交易,使人工代理能夠花更多時間處理敏感或複雜的交互,在不影響安全性的情況下將客戶滿意度提高 150% 。
客戶支援
在自動化例行通話方面,沃達豐的語音 AI 助理 SuperTOBI 將其淨推薦值 (NPS) 從 14 提高到 64 。
這是因為客戶服務互動是重複性的,並且客戶的查詢都會得到相同的答复,無論是由人工還是代理來回答。這種方法不會對邊緣情況做出妥協——這些情況會交給手動處理。
零售
我有點懷念與銷售人員交談的日子。
問題是,他們太忙了,沒有時間熟悉商店的目錄和政策,更不用說花時間與每個客戶打交道了。
輸入語音銷售助理,例如 Lowe's 的MyLow:一個擁有產品詳細資訊、庫存和政策資訊的虛擬銷售助理。
LLMs ' 廣義的知識在這裡真正發揮了作用:除了提供 Lowe's 特定的資訊之外,它還利用室內設計知識為客戶提供家居裝飾方面的建議。
一些顧客仍在尋求人際互動。幸運的是,銷售人員也可以使用 MyLow。員工可以從 MyLow 取得所需的資訊並自行協助客戶。
開始提供人工智慧語音助手
語音人工智慧助理顯然是未來的發展方向。效率與個性,同時又不損害人性──這是雙贏的。
Botpress 提供可自訂的拖放建構器、人工循環監督、大量預建集成,最重要的是,提供無縫位於代理之上的語音包裝器。
我們的機器人簡潔、直觀,但絕非基礎的。
今天就開始建立。這是免費的。
常見問題
AI 語音助理在理解不同口音或語言障礙方面有多準確?
由於在全球資料集上的訓練,AI 語音助理對於不同口音的準確度越來越高,但對於強烈的地方口音、不尋常的發音或語言障礙,其準確度仍會下降。Google 和微軟等系統提供特定口音模型,但有嚴重語音障礙的使用者可能會遇到較高的錯誤率,需要客製調整或專門的解決方案。
AI 語音助理可以離線工作,還是總是需要網際網路連線?
人工智能語音助理如果使用裝置上的語音辨識和語言模型,就可以離線工作,但這通常會限制它只能執行較簡單的任務,而且無法即時存取外部資料。大多數先進的助理都依賴網際網路進行雲端處理和最新資訊檢索。
與 AI 語音助理共用資料的安全性如何,尤其是對於醫療照護和銀行等敏感行業?
在醫療照護和銀行業等敏感性產業中,與 AI 語音助理分享的資料會透過加密和遵守 HIPAA、GDPR 或 PCI DSS 等法規來確保安全性。然而,企業必須謹慎選擇具有健全安全認證的廠商,並應避免傳輸個人識別資訊。
為現有聊天機器人新增語音介面的成本高嗎?
在現有聊天機器人中加入語音介面的成本不一(使用 Google Text-to-Speech 或Botpress 語音封包等雲 API),如果需要客製化開發或整合到專屬系統,成本就會更高。許多平台現在提供語音整合功能,中等使用量的成本可降低到每月幾百dollars ,但有客製語音或安全需求的大規模部署可能會達到數萬dollars的企業價格水準。
企業從零開始部署 AI 語音助理的速度有多快?
企業可使用無程式碼平台或預先建立的範本,在短短幾個小時內部署基本的 AI 語音助理,尤其是針對常見問題解答或電話路由等簡單工作。與後端系統整合並支援自然對話的更複雜語音助理通常需要數週至數月的開發時間。