智能語音機器人通過語音識別將用戶語音轉為文本，利用自然語言處理理解語義，再通過對話系統生成回應，最后用語音合成技術將文字轉為語音輸出，實現人機交互。
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一般智能語音助理或語音機器人工作原理大致如下：
第一階段：語音到文本的過程。信號源→設備（捕獲音頻輸入）→增強音頻輸入→檢測語音→轉換為其他形式（如文本）
第二階段：響應過程來自。處理文本（如用NLP處理文本，識別意圖）→操作響應。
在檢測語音過程中，就包括分辨是否為語音信號，該過程會通過指定的頻率對模擬信號進行采樣，將模擬聲波轉換為數字數據。這一過程很重要，是否成功地識別語音。如果生成數字數據都是錯誤的，那么后期的處理響應那肯定是錯的。這也是影響智能語音助理或語音機器人識別率的重要因素。
在這個過程，用于語音處理的技術是語音活性檢測 (Voice activity detection，VAD)，目的是檢測語音信號是否存在。 VAD技術主要用于語音編碼和語音識別。它可以簡化語音處理，也可用于在音頻會話期間去除非語音片段：可以在IP電話應用中避免對靜音數據包的編碼和傳輸，節省計算時間和帶寬。
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可以對于一部分有確定答案的問題進行回答
可以減輕客服人員壓力
但是對于比較復雜的問題，還是直接詢問人工客服比較好
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智能客服機器人就是用電腦代替人工執行客服的任務，目前做得好的有北京諦聽機器人。智能客服機器人的應用有效解決企業與客戶之間的即時交流以及合作關系的社交維護1、自助答疑，分擔客服工作量 2、積累客服經驗，不斷完善問題庫 客服經驗不斷積累到知識庫，對于常見問題機器人能不厭其煩地進行回復，避免重復人工回復，提升服務效率。3、自定義機器人樣式，模擬人工聊天 機器人客服的命名、歡迎語等皆可由用戶自行設置；同時，它能夠完全按照您的意思給客戶回話，實現人性化溝通。
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智能語音機器人其實就是將一些常見和可能遇到的問題進行歸類總結存了起來，在問到的問題中通過提問的關鍵字進行相應