什么是AI语音助手？

我不得不把我的ChatGPT语音换成那个有点烦躁的英国男声。我担心如果声音太友好，我会爱上它。

就像那个人，在那部电影里。

我们来聊聊语音助手。

Siri曾经是大家调侃的对象。但当我们还在问Siri如何藏尸体时，语音AI已经悄然渗透到了市场的各个角落。到2025年，67%的组织认为语音AI已成为其业务的核心。

这些组织意识到，AI智能体具备语音能力会更强大。

哦，对了，我刚才提到的那部电影？其实并不遥远。Open AI最近收购io，预计正是为了打造一种非侵入式、始终在线的语音助手。

你知道的，就是随时在你耳边的小伙伴。

所以现在的情况是：Alexa作为产品比作为人名更有知名度，AI公司的CEO们一起拍订婚照，而三分之二的企业已经定好日子了。

如果你还没跟上，那你就落后了，姐妹。

这也可以理解。这项技术本身就很神秘，而且很少有人详细解释它的工作原理。但你猜谁有两个大拇指和语音技术硕士学位？

（你看不到，但我正竖着大拇指。）

（……你知道还有谁看不到吗？语音助手。）

（我跑题了。）

我写这篇文章就是为了帮你跟上进度。我们会聊聊AI语音助手：它们的工作原理、你能用它们做什么，以及为什么这么多公司选择将它们集成到业务中。

什么是AI语音助手？

AI语音助手是一种由AI驱动的软件，能够处理语音输入、理解内容、执行任务并向用户反馈。这些助手被广泛应用于各行各业和不同场景，为任务管理和客户支持增添了个性化体验。

AI语音助手是如何工作的？

AI语音助手是多种AI技术的协同运作。在捕捉用户语音输入到生成回应的短短几秒钟内，会触发多项流程以实现流畅的互动。

自动语音识别（ASR）

自动语音识别有时也叫语音转文本，因为它的确就是这个功能。

当用户对着设备说话——无论是手机、家用助手还是汽车中控——他们的语音会被转换为文本。为此，深度神经网络会被训练来预测音频片段的文本转录。

经过成千上万小时、涉及不同说话人、口音和噪音环境的语音数据训练后，这些AI模型在转录方面变得非常出色。

而这很重要——多层系统的第一步必须足够可靠。

自然语言处理（NLP）

语音输入被转录后，模型会继续解析其含义。

NLP是一个总括性概念，涵盖了所有将用户查询（转录后的文本）解析为意图和有意义单元的技术。

意图识别

文本是非结构化的，要从中提取意义绝非易事。比如下面这几个查询：

• “安排周二下午1点与Aniqa通话。”
• “你能播放Cher的歌吗？”
• “山羊奶酪配什么好？”

AI助手在后台会有一系列有限的意图分类。对于我们的机器人来说，可能包括：

• 预约安排
• 播放媒体
• 可能还有网络搜索，以及
• 日常对话

意图识别负责将每个用户查询归类到这些类别中。

那么，我们的例子分别属于哪一类？

“安排通话……”是祈使句，相对直接。“你能……吗？”是疑问句，但其实也是命令，和前一个查询类似。你能直观理解想要的动作，但要正式归类并不容易。

“……配什么好？”看似简单——其实也不完全是。

我们知道想要的答案类型：食物。但并不清楚应该从哪里获取答案。

应该去网上搜索吗？如果是，给几个结果合适？只给第一个结果不够全面，但给太多又会让简单任务变复杂。

另一方面，也许可以直接用内部知识库——不过我们先不展开。

要点是：选择并不总是简单的，这项任务的复杂性既与机器人的设计或“性格”有关，也与用户的提问方式有关。

命名实体识别

除了知道要执行什么任务，机器人还需要识别出用户提供的信息。

命名实体识别关注于提取有意义的单元——也就是命名实体——从非结构化文本中。例如，在用户查询中识别出人名、音乐艺术家或日期。

我们再来看第一个查询：

• “安排周二下午1点与Aniqa通话。”

Aniqa是一个人名，从查询中可以推断用户认识她。这很可能意味着她是联系人。

在这种情况下，“联系人”会被预设为一个实体，机器人可以访问用户的联系人信息。

时间、地点以及其他可能隐藏在用户查询中的有意义信息也是如此。

信息检索

理解你的需求后，语音助手需要检索相关信息来帮助回应。一个优秀的机器人会配备一整套扩展功能来满足你的需求。

我们之前提到过内部知识库。你一定曾被大型语言模型（LLM）丰富的知识所震撼。确实令人印象深刻，但当你的问题变得更专业时，模型的局限就会显现。

检索增强生成（RAG）

一个优秀的助手能够访问外部知识源——它不仅仅依赖训练期间获得的知识。RAG会根据这些知识来生成AI的回答。

这里的知识，指的是文档、表格、图片，或任何可以被数字化处理的内容。

它会在文档中搜索，提取与用户查询最相关的内容，并用这些内容辅助模型生成回答。

• 有时候，这样做是为了提升LLM的信息准确性，比如在做研究时引用学术文献。

• 有时则是为了让模型获取原本无法获得的信息，比如客户数据。

无论哪种情况，这样做还有一个好处：可以引用信息来源，让回答更可靠、更易验证。

API与集成

就像LLM可以对接外部信息一样，API和集成让它能够与外部技术系统对接。

想通过Calendly预订Google Meets会议，跟进用Clearbit丰富信息评估的HubSpot线索？除非你自己开发了日历、视频会议、CRM和分析工具（强烈不建议），否则你就需要🔌集成⚡️。

这些第三方工具通常会开放API接口，以便其他自动化技术（比如你的智能体）调用操作。

集成让机器人更容易与第三方技术对接。它基于 API 构建，帮你处理繁琐细节，让你的智能体轻松接入。

响应与文本转语音（TTS）

此时，用户输入已被转录，意图已解析，相关信息已检索，任务也已执行。

现在该做出回应了。

无论是回答用户问题，还是确认已完成请求的任务，语音机器人几乎总会给出回应。

文本转语音（TTS）

与语音识别相对应的是语音合成，或称文本转语音。

这些模型同样基于语音-文本对进行训练，通常还会根据说话人、语调和情感进行调整，以生成更接近人类的语音。

TTS 完成了以人类（或类人）语音为起点和终点的闭环。

语音助手的优势

在 AI 功能之上加入语音层，能全面提升体验。不仅个性化、直观，对企业来说也有诸多好处。

语音比文本更快

随着聊天机器人的普及，用户已经习惯了快速响应。而通过语音 AI 助手，我们还提升了输入速度。

语音 AI 智能体让我们无需组织完整句子。你可以直接说出想法，机器人也能理解。

回应同样如此。不得不承认，阅读有时很费劲——但如果有语音播报，这就不再是问题。

全天候响应

这又是一种速度。如今远程办公普及，跨洲际的业务往来频繁，想要覆盖所有时区和工作时间几乎不可能。

语音交互应对所有人开放，而不仅限于特定工作时间的客户。有了语音 AI 助手，这将成为现实。

更个性化的互动

交流远不止于言语。有了语音机器人，用户体验更具个性，也能增强信任感。结合AI 聊天机器人的人性化特质，语音层让互动更紧密。

轻松集成

语音助手无需动手操作，也无需界面。不需要屏幕，也不用看——这也是它们在汽车中如此受欢迎的原因。

实际上，任何能接入麦克风的地方都能集成语音助手。这几乎没有门槛，因为麦克风不仅体积小，而且已经无处不在：电脑、智能手机，甚至座机。

还有哪项前沿技术能通过旋转拨号电话访问？

更高的可访问性

“免手操作”不仅仅是方便。对于有不同需求的人来说，这可能是必需品。

语音助手让行动不便、视力障碍或识字困难的人也能使用 AI 接口，否则他们可能会遇到障碍。

语音机器人在各行业的应用场景

你已经认可语音机器人了。很好。但该如何实际应用？

好消息是，几乎每个行业都能通过语音 AI 得到提升。

医疗健康

医疗流程出了名的繁琐。这是有原因的：风险高，必须严谨。这一领域非常需要可靠且高效的 AI 自动化。

AI 在医疗领域的应用已经出现，语音则带来了更多提升空间。

一个很好的例子是医疗问卷：个人信息、病史等。

这些流程很繁琐，但又非常重要。

效率和生产力的提升减轻了医疗人员的负担，而更自然的对话流程也打破了机械式的连环提问。

可及性得到了保障，按照我们前面提到的多层严谨流程，这项技术是可靠的。

银行业

同样是高风险且繁琐的领域。

像查询账户余额、更新信息等操作虽然简单，但通常有多重安全措施以减少错误和欺诈。

NatWest 的语音助手可以处理常规事务，让人工客服有更多时间专注于敏感或复杂的交流，客户满意度提升了 150%，同时不影响安全性。

客户支持

说到自动化常规来电，沃达丰的 SuperTOBI 语音 AI 助手将其净推荐值（NPS）从 14 提升到 64。

这是因为客户服务互动本身就很重复，无论是人工还是机器人，客户问题都能得到同样的解答。特殊情况则会转交人工处理，不会被忽略。

零售业

我有点怀念和销售员交流的日子。

问题在于，他们太忙了，没法熟悉所有商品和政策，更别说为每位客户花时间了。

以 Lowe’s 的语音销售助手为例，MyLow：虚拟销售顾问，能够提供产品详情、库存和政策等信息。

大语言模型的通用知识在这里大放异彩：不仅能提供 Lowe’s 的专属信息，还能利用室内设计知识为客户提供家居装饰建议。

有些客户还是希望与真人交流。好在 MyLow 也对销售员开放，员工可以通过 MyLow 获取所需信息，再亲自为客户服务。

开始提供 AI 语音助手服务

语音 AI 助手无疑是最佳选择。高效又有温度，不失人性——双赢之选。

Botpress 提供可定制的拖拽式构建器、人机协作监管、丰富的预置集成，以及无缝覆盖在智能体之上的语音封装。

我们的机器人简洁直观，但绝不简单。

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常见问题

AI 语音助手在理解不同口音或言语障碍方面有多准确？

得益于全球数据集的训练，AI 语音助手对多样口音的识别越来越准确，但遇到强烈的地方口音、特殊发音或言语障碍时，准确率仍会下降。部分系统如 Google 和 Microsoft 提供针对口音的专用模型，但有严重言语障碍的用户可能会遇到更高的错误率，需要定制调优或专门解决方案。

AI 语音助手能否离线工作，还是始终需要联网？

如果采用本地语音识别和语言模型，AI 语音助手可以离线运行，但通常仅限于简单任务，无法实时访问外部数据。大多数高级助手依赖云端处理和最新信息检索，因此需要联网。

与 AI 语音助手共享的数据有多安全，尤其是在医疗和银行等敏感行业？

在医疗和银行等敏感行业，与 AI 语音助手共享的数据通过加密和符合 HIPAA、GDPR 或 PCI DSS 等法规来保障安全。但企业仍需谨慎选择具备强大安全认证的供应商，并避免传输个人身份信息。

为现有聊天机器人添加语音界面成本高吗？

为现有聊天机器人添加语音界面，如果使用 Google Text-to-Speech 或 Botpress 语音封装等云 API，成本相对较低；但如需定制开发或集成到专有系统，费用则会更高。许多平台现已将语音集成作为一项功能提供，中等使用量每月仅需几百美元，但对于大规模部署、定制语音或高安全需求，企业级价格可达数万美元。

企业从零开始部署 AI 语音助手需要多长时间？

企业可以利用无代码平台或预设模板，在短短几小时内部署一个基础的AI语音助手，特别适用于解答常见问题或转接电话等简单任务。对于需要与后端系统集成并支持自然对话的复杂语音助手，开发周期通常需要数周到数月。