背景

在客服呼入和呼出业务中，人工成本高、效率瓶颈、服务质量不稳定一直是企业面临的难题。传统人工客服需要大量培训，且受情绪、状态影响；客服外呼依赖人工，不仅人力成本高昂，还存在接通率低、沟通效率不稳定的问题。

图1 AI与人对话示意图

AI语音拟人化技术的出现，正在改变这一局面——通过高度仿真的语音交互，AI可以7×24小时稳定工作，替代部分人工客服，在降低成本的同时，提升服务效率和用户体验。但要让AI真正“像人一样”自然交流，仍需突破三大技术关卡：

1. ASR（语音识别）

   精准听懂用户需求，应对方言、口音、背景噪音

图2 ASR核心挑战

2. 智能打断

   允许用户随时插话，避免机械式“一问一答” 

   通过对线上真实数据的分析，我们将智能打断问题归纳为以下三大核心场景：

图3 智能打断的难点

图4 TTS的核心要求

在电话场景中，这些技术的成熟度直接决定了用户是否愿意与AI对话，甚至影响转化率。本文将深入解析AI语音拟人化如何赋能客服业务，实现降本增效。

AI拟人化解决方案

图5 拟人化技术解决方案思维导图

ASR：拟人交互的「听觉中枢」

在电话场景中，AI语音拟人化的第一步是让机器像人一样准确理解语音。如果ASR识别错误率高，后续的交互就会出现大量“答非所问”，严重影响用户体验。

不同ASR效果评测

为了选定更好的解决方案，我们对开源模型和各家厂商提供的ASR接口进行了详细的测评。

• 评测指标

与主流使用字错误率的评价标准不同，我们的核心指标是语义错误率，因为在实际应用中，我们往往更关心语义的正确性，而不是字面的绝对一致。 

• 评测数据

从真实的线上数据中采样标注了1.3小时数据，包含271句话，总字数4905字。

• 评测结果 
  

根据上述结果，我们决定和厂商A合作，共同克服ASR的技术难题。

技术方案：从通用ASR到场景化优化

面对上述复杂多变的业务场景与严苛的挑战，传统的通用ASR模型显然力不从心。必须通过一系列有针对性的技术方案，才能让AI的‘耳朵’变得足够灵敏和聪明。我们与厂商A达成深度合作，共同对ASR进行场景化优化。

• 噪音人声分离
• VAD模型升级：从使用传统的WebRTC-VAD升级为Silero-VAD

• 带口音语音识别

• 声学模型优化：针对8kHz采样率的电话语音，训练专用声学模型
• 标注500小时训练数据
• 业务语义理解

• 上下文自适应：结合对话历史动态调整语言模型输出
• 领域热词定制：业务关键词运营

• 定期对线上ASR转译结果进行标注质检，收集添加业务热词

• 目前热词库包含192个业务词汇

效果对比

为了更客观的评价优化效果，我们对测评数据进行了扩充，总计标注了11.9小时数据，包含8209句话，总字数达到200888字。

ASR的下一站：让“听懂”更接近“理解”

当前ASR仍存在长尾问题，未来优化包括：

• 个性化声学建模：学习特定用户的发音习惯，降低持续交互中的错误率
• 情感识别融合：从语音中识别用户情绪（如不耐烦），动态调整交互策略
• 方言/口音适配：在通用中文模型基础上，加入方言/口音数据训练

ASR是拟人化交互的“地基”，在客服场景中，单纯追求字准确率不够，需紧密结合业务语义与用户体验。只有让AI真正“听懂人话”，才能实现降本增效的目标。

智能打断：让交互不再「机械礼貌」

在真人对话中，打断和插话是最自然的交流行为——每分钟都会发生多次打断。但在传统语音交互中，用户只要一说话AI就会被打断，这种「机械礼貌」成为拟人化的最大障碍之一。

三大抢话场景的数据分析统计

我们对真实线上的近3000通通话进行统计，智能打断问题的三大抢话场景的占比如下表：

计算口径：通话中出现抢话问题的通话数量 / 总的通话样本量 

注：1个通话中可能会存在多个抢话类别问题

在客服场景中，抢话问题带来的业务伤害是倍增的。

• 信息丢失：可能导致未记录完整的用户需求，造成后续服务错误。
• 流程中断：一次抢话可能导致整个自动化流程（如信息收集）中断，需要重新收集信息。

三大抢话场景的技术解决方案

针对电话场景中的智能打断问题，现有技术解决方案的核心是规则与模型协同，以在保证效率的同时，最大限度避免误操作。

1. AI抢话

• 核心机制：采用第一优先级的中断机制。只要检测到用户语音活动（VAD激活），系统即无条件禁止AI播报，从而从根本上杜绝AI打断用户的可能性。
• 模型优化：对VAD模型进行升级，从传统的WebRTC-VAD升级为效果更好的Silero-VAD 

图6 AI抢话技术方案示意图

2. 用户抢话

• 核心机制：采用基于关键词规则的打断判决，而非复杂的语义理解模型。
• 主要原因：ASR流式输出延迟低，但片段文本语义不完整，难以快速进行意图判断。
• 具体规则：
• 字数过滤：识别结果字数少于3个字（如“嗯”、“啊”、“对”），视为无效片段，不触发打断。
• 黑名单过滤：命中长度大于3个字，但无意义词汇（如“啊，你说你说。”等黑名单）时，不触发打断。
• 白名单触发：仅当识别片段命中关键指令词（如“停”、“不是”等白名单）时，才立即触发打断。
• 关键词运营：
• 定期对用户抢话数据进行标注质检，收集可以归入黑名单&白名单的词
• 当前黑名单词库包含203个词，白名单词库包含17个词

图7 用户抢话技术方案示意图

3. 双方抢话

• 核心机制：通过分析用户上一轮对话文本的语义，判断用户是否已表达完全。

• 模型优化：引入轮次检测（EOU）模型，我们这里使用Qwen2.5-1.5B作为基模型 

图8 EOU模型工作原理

• 应对策略：

• 若模型判断用户语义不完整，则AI主动延长等待时间（可配置，设为2s），保持聆听，避免争抢会话轮。
• 若模型判断用户语义已完整，则AI按正常节奏响应，从而智能地化解同时开口的尴尬。

图9 双方抢话技术方案示意图

效果对比

经过上述优化，我们对优化前后的数据进行了标注对比，各类抢话问题都有明显的下降。

实时打断绝非一个简单的技术开关，它是信号处理算法、语音识别、自然语言理解、对话管理和用户体验设计的深度协同与融合，是语音交互系统综合能力的终极体现。 当前我们正在从“不能打断”走向“可以但笨拙地打断”的阶段，未来的突破将依赖于更强大的端侧算力、更精准的轻量化模型以及真正具有“对话意识”的AI。当AI不仅能听懂我们的话，还能像真人一样感知对话的节奏、停顿和意图，并优雅地处理话轮的交接时，无缝、自然的“真”对话时代才会真正到来。

TTS：赋予AI「人性化声线」

如果说ASR是AI的“耳朵”，那么TTS就是AI的“嘴巴”。在拟人化交互中，TTS直接决定了用户对AI的第一印象和情感信任。一个冰冷、机械的电子音会立刻暴露机器的本质，无论背后的逻辑多么智能，用户体验都会大打折扣。

不同TTS效果评测

与ASR相似，我们对开源模型和各家厂商提供的TTS接口进行了详细的测评。

评测指标

除了TTS常用的评价指标MOS外，我们还新增了真人程度和响应速度两个指标。我们用真人程度来判断TTS生成的语音是否能被轻易识别为AI。此外，响应速度在AI客服电话场景中有极高的要求，过慢的响应速度将给用户带来不好的对话体验。

评测数据

选取不同来源的话术总计45个文本集，并用语音合成技术生成待评测语音集(真人除外)。

评测结果

根据上述结果，厂商A的模型在真人程度、体验评分上与真人相差无几，响应速度上的表现也在前列，因此我们决定和厂商A合作，进一步探索TTS的技术上限。

技术方案：从通用TTS到场景化优化

面对丰富多元的业务场景与极致体验的挑战，传统的通用TTS技术显然无法胜任。必须通过一系列有针对性的技术方案，才能让AI的‘嗓音’变得足够自然、动听和富有感染力。我们与顶尖的TTS技术伙伴达成深度合作，共同对语音合成系统进行全方位的场景化优化。

• 韵律与情感控制：
• 韵律：动态调整语调和连读变调，优化停顿与重音，使生成的语音更加自然。
• 情感：从文本中提取情感特征作为模型的输入，增强语音的情感表达能力。
• 音色定制：
• 少样本克隆：仅用3-10秒的目标说话人音频即可克隆出其音色。
• 音色筛选：从300位人工客服中进行人工听音标注挑选出5个适合客服场景的音色。
• 读音歧义消除
• 文本标准化：清洗并标准化原始文本，将不规范的输入转换为标准格式。
• 流式生成与低延迟优化
• 采用Chunk-Based流式生成 ，保证实时交互。

效果展示

文本：您好，货拉拉客服为您服务，请问您需要什么帮助吗？ 

TTS：

未来方向：超越“像人”

当前TTS的目标是无限逼近真人，而下一阶段的竞争在于超越真人：

• 动态情感自适应：根据用户实时情绪（通过语音分析）动态调整回应的话术和情感语调，实现共情。
• 跨语种音色迁移：保持同一音色说中文、英文、日文，满足国际化企业需求。
• “声音NFT”：为用户或企业生成独一无二、可被验证的专属声音身份。

TTS是拟人化交互的“最后一公里”，也是价值变现的临门一脚。它不再是简单的“文本转读数”，而是融合了语音学、心理学和品牌营销的综合艺术。为其投入资源，获得的将是用户信任、品牌提升和实实在在的业务增长。

技术融合：1+1+1>3的交互体验

单独的ASR、打断或TTS技术即使做到极致，也无法带来真正的拟人化体验。真正的自然流畅，源于三大技术的深度协同与闭环优化。它们构成了一个完整的“听-思-说”交互闭环，任何一环的延迟或错误都会在链路上被放大，导致体验崩溃。

核心协同链路

图10 一个完整的交互回合

融合挑战

1. 延迟累加效应：ASR延迟 + 打断决策延迟 + LLM（大模型）延迟 + TTS生成延迟。任何一环的延迟都会导致响应变慢，必须进行端到端的优化。
2. 上下文一致性断裂：用户打断后，ASR需要将打断前后的语音作为一个整体进行上下文理解，LLM（大模型）需要基于完整的上下文生成回复，否则就会答非所问。

总结与展望

三项语音技术不是孤立存在，而是环环相扣的有机整体。ASR是“耳朵”，负责准确输入；实时打断是“大脑”，负责处理交互节奏；TTS是“嘴巴”，负责情感输出。唯有三者协同优化，才能打造出真正拟人化、能降本增效的AI语音服务。

目前，AI拟人化语音交互已在客服领域落地应用。凭借高度仿真的情感化语音和智能互动能力，有效提升了服务效率与用户粘性，收获了超出预期的惊喜效果。

我们也发现端到端语音模型技术也在不断发展，该技术将语音识别、语义理解与合成无缝集成，大幅降低系统延迟与复杂度，实现更自然、拟人化的全双工实时对话。未来，随着端到端语音模型的成熟，我们也将持续跟进，为用户带来“如与人交谈”般的极致体验，驱动智能服务迈向新纪元。