毕竟看到问题，就会有各种解决方法。我个人还是看好智能语音的。智能语音已经成为我们生活的一部分。智能第一次改变了人和工具的关系。以智能音箱为例。表面上看，好像只有说了关键词才能唤醒。比如你手机上的导航软件，里面有各种明星合成的语音，帮你找路。很多新闻应用都有虚拟主持人的语音播报。你可能买了很多智能家居，可以语音控制音乐和灯光的温度。在你经常去的酒店和医院这些地方，已经有一些机器人可以帮助你，它们是通过语音控制的。
说到人工智能语音，请大家回想下，之前的传统语音助手，只有你告诉它做什么，它才会做什么。并且给出的答案和方案都很单调。人工智能语音机器人的出现，使这个问题得到完美解决。首先，人工智能不可置否的说，它具有反应快，智能度高的优点，你想做什么，要什么，它可以给你多种方案和比较权威的答案。其次，它能够深度学习度。
人工智能最大的优点在于它可以学习，你所想，所惑它都可以记录，然后做出全面的分析，传入它的储备库。人工智能不像传统语音那般呆板，甚至你下一刻要做什么它都能够分析和计算出来，只是在等你确认而已。而它的市场是非常广阔的。在未来，可以想象，将会出现许许多多个性化，定制化，高智能的，具有强大学习分析能力的人工智能语音机器人。
人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？
自然语言处理技术在 电力行业 的 应用分布具体应用案例如下 电网检测警报 传统的电网检测警报无法对在短时间内对发生的警报事件做出准确的判断。鉴于目前监测报警信息效率低的现状，人工智能技术为电网业务提供了有效的解决方案。首先，通过自然语言处理技术对报警信息文本的特征进行分析和整理，并做好预处理工作。
基于Word2vec模型对监视警报信息进行矢量化，最后，针对报警信息的特点，建立了基于LSTM和CNN组合的监控报警事件识别模型。该模型可以通过与多种识别模型的比较，以验证本文方法的可行性和有效性。 智能电网检修问答系统 通过机器阅读理解技术将电网安规的文档进行读取和分析，然后把文档中的段落建索引。
电网维修人员可以通过自然语言问答的形式提出问题，并得到相关的答案指导。当维修人员向系统提问后，系统会先在索引里搜索相关段落，再从找到的段落中读出问题答案。搜索返回的是段落，系统将段落内容转精炼成回答短语，返回输出给维修人员。系统会理解文本内容，之后再抽取原文的一部分内容作为答案输出。系统依赖bert 模型预测出来文章当中哪一段能回答这个问题的概率最高。
学术的阅读理解数据集上，人能做到86.8, 最好的模型做到88.6了 渠道客户偏好分析系统 对于渠道客户的管理是电网行业当中的一个重要环节。通过自然语言处理技术，可以有效的提高电力公司对渠道客户的管理工作。智能渠道客户偏好分析系统能够通从客户对接业务项目的文本信息中识别客户对各种渠道使用的喜好程度客户与电网企业交互的活跃程度客户关注偏好类别, 有针对性地引导客户进行渠道转移, 减少渠道服务成本。
人工智能语音助手利弊，是否有自我学习能力？
智能语音已经成为我们生活的一部分了。比如手机上的导航软件，里面有各种明星合成的声音，来帮你指路很多新闻APP，都有虚拟主持人的语音播报你可能已经买了不少智能家居，通过语音就能控制音乐灯光温度你常去的酒店医院小区这些地方，已经有一些机器人能帮你打下手，而且是用语音操控的。智能语音第一次改变了人和工具之间的关系。
原来人类适应工具，智能语音出现后，就变成了让工具主动适应人的问题。人工智能有自学能力吗？人工智能模仿了这种记忆机制。科学家利用人脑中的神经网络原理，让计算机独立建立不同神经元之间的连接。通过外部反馈，机器可以调整连接方式，自我优化参数。在整个学习过程中，机器和人类一样，从大量的经验数据中获取信息。
