TensorFlow作为人工智能的绝佳助手,在各种系统中大展拳脚。
如果你身处在疫情灾区中,可能接到过这样的电话。
一位小姐姐作为社区服务人员拨通了你的电话,依次询问你是否到访过疫区,关切你最近的身体的状况,有没有发烧,有没有接触过疫区的亲友,甚至最后给你打个气,让你做好防护。
别想太多。其实这个电话可能是人工智能打来的,不信你听听下面的这则电话。
自从新型冠状病毒感染的肺炎疫情发生以来,人工智能和大数据等科技正在助力疫情防控。
一位使用了智能外呼电话系统的社区负责人告诉PingWest品玩,如果不是因为使用了人工智能外呼系统,现在他们的外呼筛查工作应该还在由人工和笔纸完成。
这本身的出发点并没有多么高深。疫情期间,这是一种最常见的防控工作。但也是因为疫情本身的原因,挨家挨户上门变得极其困难——一是如何快速统计社区内几万人甚至几十万人的健康状态;二是工作量很大,一般来说并没有那么多的统计人员;三,更可怕,上门排查让工作人员被感染的风险加大,事情可能会不小心变得更糟糕。
而使用人工智能拨打电话,其实也是在解一道数学题。想象一下,如果使用人工,一个人一分钟可能只能拨出一到两个统计电话,在拥有上千人甚至上万人的社区中这是一件非常费力的事情,并且还需要人工在电脑前一条一条的录入收集回来的信息。而使用人工智能外呼拨打统计电话,一分钟可以同时拨打出上百个,并且电话回访自动记入在案,基本上不需要人做什么事情。
这段回访电话中所使用的人工智能技术来自于同盾科技。后者旨在通过智能语音交互、自然语言处理、计算机视觉和机器学习4大核心研发技术帮助企业及政府提高提质增效,其中智能语音外呼解决方案只是人工智能场景落地的一部分。
定制智能外呼平台
对于同盾科技来说,智能外呼解决方案其实最早可以追溯到2018年发布的智能语音服务平台——“赫兹”。
随着疫情期间对于语音对话和大数据排查技术的拓展,同盾在智能语音服务平台 “赫兹”的基础之上研发出了智能疫情回访机器人。
利用智能疫情回访机器人,社区负责人可以让人工智能系统自动询问并记录居民疫情信息,最后生成数据统计报告,实现了对于社区人员疫情情况的快速排查和摸底。
PingWest品玩查询同盾科技官网,发现同盾智能外呼解决方案提供了简单易用的话术定制操作界面。
换句话说,同盾提供了场景配置平台,通过简单的参数设置、流程操作等,客户就可以进行灵活可用的场景对话流设计。
TensorFlow让一切更简单可靠
燕鹏举称,基于对相关领域的深刻理解,同盾科技算法工程师选择合适的模型结构,使用当下流行的机器学习开源框架Google TensorFlow进行建模和模型训练,借此构建了准确率和效果达到或超过业界先进水平的对话系统。
具体来说,在建模和模型训练过程中,工程师负责从概念上设计模型结构,而TensorFlow提供丰富和设计优秀的API供同盾科技使用,从而帮助同盾科技快速地搭建新模型和改善旧模型。
在同盾科技语音和自然语言处理的建模中,“常用的模型结构包括循环神经网络(RNN)、卷积网络(Convolution)、注意力机制(Attention);通过灵活的数据输入机制(input pipelines)将领域数据组织成小批量数据进行参数迭代;学习过程中善用统计信息使得模型收敛到最优的状态(比如early stopping);在进行极大规划数据训练时也能从容中断和重启中断的训练过程。”
在使用智能外呼解决方案时还会经常遇到一个问题——如果一个外呼电话听起来不像真的人类,会被当做机器人电话马上挂机。
同盾科技使用TensorFlow构建端到端的语音合成系统,不光使得整个系统抛弃了传统引擎中必须存在的多个中间步骤,还通过采用适当的模型和不断优化,语音合成的主观音质(MOS)提升了20%,实时率提升了30%。“采用TensorFlow搭建深度学习模型后,使得合成语音的音质得到大幅度提高,同盾语音机器人的挂机率相比于业内竞品降低了31%。”
“TensorFlow一些独特或新近推出的功能也在同盾的建模过程发挥了重要作用, 比如动态构图、模型平均、三元损失函数等。”燕鹏举称。
任何技术的进步都可能会带来新问题,但技术本身是中立的。燕鹏举也认为,同盾遵循用户信息的保护,外呼电话的名单由同盾的客户来指定,同盾仅仅作为技术提供商给客户提供外呼工具。至于用户语音数据是否保留,客户负责获取用户的授权,保留的语音数据也交由客户来使用。
在疫情防控机器人这个领域来说,它的客户主要是社区以及政府机构,外呼电话多是以政府机构的名义拨出。在疫情战时帮助机构统计工作实现效率提升,那它肯定是好的技术。
本文网址: