telegram中文群组搜索（www.tel8.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。

如果曾拨打「123」致电中华电信24小时客服专线，应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，以解决进一步的需求。而这套系统背后采用的便是NVIDIA超大规模模型推论解决方案Triton推论伺服器，搭配旗下GPU加速深度学习系统，让中华电信能以更高的效率完成语音模型训练，进而建构高自然度的拟真语音互动体验。

中华电信研究院前瞻科技研究所所长汪世昌表示：「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，更应用在166、167天气预报、视障辅助等相关应用，以及中华电信旗下i宝贝智慧音箱、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，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，透过足够时间长度规模的声音资料，以及相应的文字内容，训练合成高度自然的语音模型，唯独整个训练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)合成语音内容的过程，往往需要处理大量资料数据，使得整体合成时间变得更长，因此与预期应用在实际服务上的流畅度表现将有所落差。

加上若要打造跨语言的语音系统，过去的作法是透过多种语音系统对应不同语言内容，但会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，因此会透过同一人录制多种语言的语音资料，借此建立相同音调的语音系统。

不过，在此需求情况下，更代表需要花费更长时间进行训练，才能顺利建立出像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务上。

而在采用NVIDIA旗下的技术资源后，中华电信将原本需要花费约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音，呈现更自然语调，大幅降低早期技术产生的明显机器合成语感。