语音辨认主要是重视主动且精确地转录人类语音的AI技能，它与图像辨认技能、机器学习技能是人工智能范畴三大中心技能。基顾的语音辨认技能主要处理不同口音、背景噪声、区别同音异形/异义词，一起还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音辨认就好比“机器的听觉体系”，经过辨认和了解，把语音信号转变为相应的文本或指令。这里边*要害的技能是机器的辨认精确率，现在的辨认率在工程环境下已根本达到90%以上，在生活职场环节下，主流ASR服务商能达到80%左右的辨认率。
    自然语音处理应用背后有很多的基础使命和机器学习模型。利用NLP，我们可以让机器来执行主动摘要，翻译，关系提取，情感分析，话题切割等使命，像人相同处理杂乱的文本。现在我们针对金融、教育与房产范畴，进行了针对性的NLP语音练习优化，以保障在三个电销外呼职业，具有更高的NLP数据处理能力。
    机器学习指的是计算机体系无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提高自身性能的能力。其中心在于，机器学习是从数据中主动发现形式，形式一旦被发现便可用于猜测。比如，给予机器学习体系一个关于买卖时刻、商家、地点、价格及买卖是否正当等信用卡买卖信息的数据库，体系就会学习到可用来猜测信用卡诈骗的形式。处理的买卖数据越多，猜测就会越精确，机器也就会“更聪明”。