TTS、Voice Agent，大模型落地語音呼叫中心的難點與實操經(jīng)驗分享

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原標(biāo)題：TTS、Voice Agent，大模型落地語音呼叫中心的難點與實操經(jīng)驗分享
關(guān)鍵字：場景,客服,模型,客戶,視頻
文章來源：Founder Park
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內(nèi)容摘要：

許多人都非常關(guān)心的問題是，究竟在什么場景下，當(dāng)下 AI 技術(shù)容易落地？
在一場行業(yè)人士的討論會中，四位參與者認為，呼叫中心是大模型最易落地的場景。TTS的智能化處理，能夠大幅度簡化呼叫場景的服務(wù)流程，提效呼叫中心的業(yè)務(wù)處理速度。
他們探討了大模型落地呼叫中心服務(wù)的難點，TTS 落地案例，以及Voice Agent和語言大模型適用的其他場景等問題。
這篇文章總結(jié)了討論的內(nèi)容要點。
討論會參與者共四位，分別是：
李大勇老師：ChatTTS核心開發(fā)者之一，ChatTTS的核心能力是將語音模態(tài)融入LLM體系，做自然擬人高控制力的語音合成。
劉潔老師：北京青牛軟件產(chǎn)研副總經(jīng)理，5G視頻呼叫中心開創(chuàng)者，在金融行業(yè)有豐富落地實踐經(jīng)驗。
笪忠敏老師：國內(nèi)頂尖云廠商呼叫中心產(chǎn)品負責(zé)人。
劉連響老師（主持人）：資深RTC技術(shù)專家，@leeoxiang。01
大模型對呼叫中心效率的提升呼叫中心是目前 LLM 最容易落地的場景
首先很多的外呼場景其實不需要那么復(fù)雜的對話。對于一些呼進來的場景中，用傳統(tǒng)的機器人也能解決掉很多的 QA，不需要 LLM 做到非常強。
它只需要一層 ASR 和一層 GTS，把這兩

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