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Gmaing(www.aLLbet8.vip)_中华电信中英双语 AI 客服借助 NVIDIA GPU 加速深度学习 目标为打造可聊天的本土化语音系统 (178598)

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由【you】AI对话助理提供大量资料汇整分析的知识问答服务,可将传统客服人力应用在需要更准确解决问题的情况,例如直接由AI对话助理协助回答哪些方案适合消费者当前的使用“yong”需求,而在此基础下可以直接提供精准的漫游方案选购建议,而其他人员则可聚焦在技术问题处理,或是较复杂的客诉情况。

如果曾拨「bo」打「123」致电中华电信24小时客“ke”服专线,应『ying』该都有体验过全台首创声音互动人工智慧(AI)客服,其借由拟真的语音系统提供自助式客服,或是协助转接专人客服,以解决进一步的需‘xu’求。而这套系统背后采用的「de」便是NVIDIA超大规模模型推论解决方案Triton推论伺服器(qi),搭配旗下GPU加速深度学习‘xi’系统,让中华电信能以更高的效率完成语音模型训练,进而建构高自【zi】然度的拟真语音(yin)互动体验。

更拟真的客服专线,原本需要长时间训练建立

中华电信研究院前瞻科技研究所所长汪世昌表示【shi】:「目前中华电信自行研发的中英双语语音合成技术,历年来已应用于多个领域,除了用在24小时客服专线〖xian〗,更应用在166、167天〖tian〗气预报、视障辅助等相关应用,以及中华《hua》电信旗下‘xia’i宝《bao》贝智慧音箱、AI语意云、智慧广播助理等服务,同时也用于健保署、消防署的语音服务系统。」

在还没有导入AI技术时,中华电信就已着手《shou》投入拟真数位语音技术研究,从早期借由语音拼接进行合成【cheng】,以及后续透过语音参数方式进行合成,到现在已经可以利用深度学习等AI技术,透过《guo》足够时间长度规模的声音资《zi》料,以及相应的文字内容,训练合成高度{du}自然的语音模型,唯独整个训练【lian】流程仍须花费较长时间。

以目前深度神经网路(Deep Neural Network;DNN)技术推动的语音合成效果,已经可以实现逼近真人语调般的自然表现,但是借由自我回归模型(Autoregressive Model)生成诠释声音语调特征的梅尔频谱(Mel-Spectrogram),再透过人声编码器(Vocoder)合{he}成语音内容的过程,往往需要处(chu)理大量资料数据,使得整体合成时间变得更长,因{yin}此与预期应用在「zai」实际服务上的流畅度表现将有所落差。

加上《shang》若要打造跨语言《yan》的语音系统,过去的 de[作法是透过多种语音系统对应不同语言内容,但会“hui”导致不同语言内容以不同音色呈现,而造成使用体验不一致,因此会透过同一人 ren[录制多种语言的语(yu)音资料,借此建立相同音调的语音系统。


不过,在此需求情况下,更代「dai」表需要花费更长时间进行训练,才能顺{shun}利建立出像(xiang)是中华电信此次释出的中英双语语音合成模型,并顺利应用在各类语音服{fu}务上。

而在采用NVIDIA旗下的技术资源后,中 zhong[华电信将原 yuan[本需要花费约7天才能完成训练的语音模型,缩短至1天即可完成,不仅让合成速度加快10倍,更让训练结果逼近真人语(yu)音,呈现更自然语调,大幅降《jiang》低早期技术产生的明显机器合成语感。

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