什麼是 AI 語音助理？

我不得不把我的 ChatGPT 語音換成那個有點煩的英國腔男聲。我怕如果聲音太親切，我會愛上它。

就像那個人，在那部電影裡一樣。

來聊聊語音助理吧。

Siri 以前常被拿來開玩笑。但當我們還在問 Siri 怎麼藏屍體時，語音 AI 已經默默滲透到市場的每個角落。到 2025 年，67% 的組織認為語音 AI 已經是業務核心。

這些組織意識到，AI 智能代理具備語音能力會更強大。

對了，我剛剛提到的那部電影？其實也沒那麼遙遠。Open AI 最近收購 io，預期就是為了打造一個非侵入式、隨時在線的語音助理。

你知道的，就是隨時在你耳邊的小夥伴。

所以現在的情況是：Alexa 比人名還有辨識度，AI 公司的 CEO 們一起拍訂婚照，三分之二的企業已經圈好日子。

如果你還沒跟上，那你就落後了。

這也可以理解。這項技術很神祕，解釋運作原理的人也不多。但你猜猜誰有兩根大拇指和語音技術碩士學位？

（你看不到，但我正比著大拇指。）

（……你知道還有誰看不到嗎？語音助理。）

（我離題了。）

我寫這篇文章就是要讓你跟上進度。我們會聊聊 AI 語音助理：它們怎麼運作、你能用它們做什麼，以及為什麼這麼多公司選擇將它們整合進業務流程。

什麼是 AI 語音助理？

AI 語音助理是一種由 AI 驅動的軟體，能處理語音輸入、理解內容、執行任務並回應使用者。這些助理應用於各行各業與不同場景，為任務管理和客戶服務增添個人化體驗。

AI 語音助理怎麼運作？

AI 語音助理是多種 AI 技術的協同運作。從接收到使用者語音到產生回應的幾秒內，會啟動多個流程，確保互動順暢。

自動語音辨識（ASR）

自動語音辨識有時被稱為語音轉文字，因為它的確就是這個功能。

當使用者對著裝置說話——不論是手機、家用助理還是車用儀表板，他們的語音會被轉換成文字。為了做到這點，深度神經網路會被訓練來預測音訊片段的文字內容。

經過數千小時、數百萬段不同說話者、口音與噪音條件的語音資料訓練後，這些 AI 模型的轉錄能力會變得相當精準。

這很重要——多層系統的第一步必須夠穩健。

自然語言處理（NLP）

語音輸入轉成文字後，模型會開始進行解析。

NLP是統稱，涵蓋所有將使用者查詢（轉成文字後）解析為意圖與有意義單元的技術。

意圖辨識

文字是非結構化的，要從中找出意義並不簡單。看看以下幾個查詢：

• 「幫我約 Aniqa 星期二下午一點開會。」
• 「你可以播一下 Cher 的歌嗎？」
• 「什麼食物適合搭配羊奶酪？」

AI 助理背後會有一組有限的意圖類別。以我們的機器人來說，可能包括：

• 預約行程
• 播放媒體
• 也可能搜尋網路，以及
• 閒聊對話

意圖辨識負責將每個使用者查詢歸類到這些類別之一。

那麼，我們的例子各屬於哪一類呢？

「幫我約…」是命令句，相對直接。「你可以…？」是問句，但本質上也是指令，和前一個查詢類似。你直覺上知道想要的動作，但要讓機器理解並不容易。

「什麼食物適合搭配…？」看似簡單——某種程度上是。

我們知道想要的答案類型是食物，但不太確定應該從哪裡取得答案。

要搜尋網路嗎？如果是，要給幾個答案？只給第一個結果可能不夠全面，但給太多又會讓簡單問題變複雜。

另一方面，也許可以直接從內部知識庫找答案——但這又是另一個話題了。

重點是：選擇並不總是簡單，這個任務的複雜度與機器人的設計或個性，以及使用者查詢本身一樣息息相關。

命名實體辨識

除了知道要執行哪個任務，機器人還必須辨識查詢中提供的資訊。

實體辨識專注於從非結構化文字中擷取有意義的單元——也就是實體名稱。例如，在使用者查詢中辨識人名、音樂藝人或日期等資訊。

我們再來看第一個查詢：

• 「幫我約 Aniqa 星期二下午一點開會。」

Aniqa是一個人，從查詢內容可以推斷使用者認識她。所以她很可能是聯絡人。

在這種情況下，「聯絡人」會被預設為一種實體，機器人會有權存取使用者的聯絡人資料。

這同樣適用於時間、地點，以及查詢中可能隱藏的其他重要資訊。

資訊擷取

理解你的需求後，語音助理必須搜尋相關資訊以協助回應。好的機器人會配備一整套擴充功能，滿足你的需求。

我們剛才提到內部知識庫。你應該曾經對大型語言模型（LLM）的豐富知識感到驚艷。這確實很厲害，但當你的問題越來越專業時，模型的侷限就會浮現。

檢索增強生成（RAG）

好的助理能存取外部知識來源——不只依賴訓練期間獲得的知識。RAG會根據這些知識來調整 AI 的回應。

這裡的知識，指的是文件、表格、圖片，或任何可被數位處理的資料。

它會搜尋文件，挑選最相關的內容，並用來輔助模型回應。

• 有時候是為了讓 LLM 的資訊更精確，例如在做研究時引用學術文獻。

• 有時則是為了讓模型能存取原本無法取得的資訊，像是客戶資料。

無論哪種情況，這都能讓回應有來源可查，更加可靠且可驗證。

API 與整合

就像 LLM 能連接外部資訊一樣，API 與整合讓它能與外部技術互通。

想透過 Calendly 預約 Google Meets 會議，跟進經 Clearbit 強化過的 HubSpot 潛在客戶？除非你自己打造行事曆、視訊會議、CRM 和分析工具（極不建議），否則你就需要🔌整合⚡️。

這些第三方工具通常會提供 API，讓其他自動化技術——像你的智能代理——能執行操作。

整合讓機器人更容易與第三方技術對接。它是建立在 API 之上的，幫你處理繁瑣細節，讓你輕鬆串接你的智能助理。

回應與文字轉語音（TTS）

所以，使用者的輸入已經被轉錄、意圖被解析、相關資訊被擷取，任務也已經執行完畢。

現在該輪到回應了。

無論是回答使用者的問題，還是確認已完成請求的任務，語音機器人幾乎都會給出回應。

文字轉語音（TTS）

與語音辨識相對的是語音合成，也就是文字轉語音。

這些模型同樣是以語音與文字配對資料訓練而成，通常還會根據說話者、語調和情感來產生更貼近人類的語音。

TTS 完成了從人類（或類人）語音開始到結束的完整循環。

語音助理的優點

在 AI 功能上加上一層語音，能全面提升體驗。不僅更個人化、更直覺，對企業來說也有不少好處。

語音比文字更快

隨著聊天機器人的普及，使用者已經習慣快速回應。有了語音 AI 助理，輸入速度也進一步提升。

語音 AI 助理讓我們不必組織完整句子，只要直接說出想法，機器人就能理解。

回應也是如此。我必須承認，有時閱讀很累，但如果回應是用說的，就沒這個問題了。

全天候回應

這又是另一種速度。隨著遠端工作普及、跨國交易頻繁，根本不可能涵蓋所有時區與工作時段。

語音互動應該對所有人開放，而不只是特定工作時段的客戶。有了語音 AI 助理，這將成為現實。

更個人化的互動

說話遠不只是語言本身。有語音機器人能帶來更個人化的體驗，讓使用者更有信心。再加上AI 聊天機器人的人性化特質，語音層讓互動更有連結感。

輕鬆整合

語音助理免動手，也就等於免介面。不需要螢幕，也不用盯著看——這也是它們在車內特別受歡迎的原因。

事實上，只要能接麥克風的地方都能整合。這個門檻很低，因為麥克風不僅小巧，還幾乎隨處可見：電腦、智慧型手機，甚至市話都有。

還有哪種尖端科技能用轉盤電話存取？

更易於無障礙使用

「免動手」不只是方便，對有不同需求的人來說，有時更是必要。

語音助理能協助行動、視力或識字能力不同的人，讓他們也能順利使用 AI 介面。

語音機器人在各產業的應用情境

你已經認同語音機器人的價值了。很好。但該怎麼實際應用？

好消息是，幾乎每個產業都能因語音 AI 而提升。

醫療保健

醫療流程出了名的繁瑣。這有其道理：這是高風險的工作，必須做到萬無一失。這個領域非常需要可靠且有效的 AI 自動化。

我們已經看到AI 在醫療領域的應用，語音更帶來許多新機會。

最好的例子就是醫療問卷：個人資料、病史等等。

這些流程雖然繁瑣，但非常重要。

效率與生產力的提升，能減輕醫護人員的負擔，而更自然的人機對話也能打破一連串問答的單調感。

無障礙需求也被考慮進去了，根據我們前面提到的多層次嚴謹流程，可以放心這項技術是可靠的。

銀行業

說到高風險又繁瑣的工作。

像查詢帳戶餘額、更新資料這類交易雖然簡單，但通常會有多層防護機制來降低錯誤與詐騙風險。

NatWest 的語音助理處理日常交易，讓真人客服能有更多時間專注於敏感或複雜的互動，客戶滿意度提升 150%，同時不影響安全性。

客戶支援

談到自動化例行來電，Vodafone 的 SuperTOBI 語音 AI 助理，將他們的 NPS（淨推薦值）從 14 提升到 64。

因為客服互動本來就很重複，不論是人還是機器人，客戶的問題都能獲得一致回應。遇到特殊情境，則會轉交真人處理。

零售業

我有點懷念跟店員聊天的日子。

問題是，他們太忙了，沒辦法熟悉所有商品和政策，更別說要一一服務每位顧客。

像 Lowe’s 的語音銷售助理 MyLow：虛擬銷售顧問，能提供商品資訊、庫存狀態及相關政策說明。

這裡 LLMs 的廣泛知識特別突出：除了提供 Lowe’s 的專屬資訊外，還能運用室內設計知識，協助顧客家居佈置建議。

有些顧客還是想要真人互動。幸好，MyLow 也能給店員使用，員工可以直接查詢所需資訊，再親自協助顧客。

開始提供 AI 語音助理服務

語音 AI 助理絕對是未來趨勢。效率與個性兼具，又不失人性——雙贏。

Botpress 提供可自訂的拖拉式建構器、人機協作監控、多種預設整合，還有能無縫加在你助理上的語音包裝器。

我們的機器人設計簡潔直覺，但絕不只是基本款。

立即開始打造。免費使用。

常見問題

AI 語音助理在理解不同口音或語言障礙方面的準確度如何？

AI 語音助理因訓練於全球資料集，對多種口音的辨識越來越準確，但遇到強烈地方口音、不尋常發音或語音障礙時，準確率仍會下降。部分系統如 Google 和 Microsoft 提供針對口音的模型，但對於嚴重語音障礙的使用者，錯誤率可能較高，需進行客製化調整或採用專門解決方案。

AI 語音助理可以離線運作，還是一定需要網路連線？

如果使用裝置端的語音辨識與語言模型，AI 語音助理可以離線運作，但通常僅限於簡單任務，無法即時存取外部資料。大多數進階助理仍需連網，才能進行雲端運算與取得最新資訊。

與 AI 語音助理分享的資料安全性如何？尤其是在醫療或銀行等敏感產業。

在醫療與銀行等敏感產業，與 AI 語音助理分享的資料會透過加密與遵循 HIPAA、GDPR 或 PCI DSS 等法規來保護。不過，企業仍需謹慎選擇具備嚴格安全認證的廠商，並避免傳送個人識別資訊。

為現有聊天機器人加上語音介面會很貴嗎？

為現有聊天機器人加上語音介面，若使用 Google 文字轉語音或 Botpress 語音包裝器等雲端 API，成本相對低廉；若需客製開發或整合專屬系統，則費用較高。許多平台現已將語音整合作為功能，對中等規模用量來說，每月僅需數百美元，但若是大規模部署、客製語音或高安全需求，則可能達到數萬美元的企業級價格。

企業從零開始部署 AI 語音助理需要多快的時間？

企業可以利用無需程式碼的平台或預先建置的範本，在短短幾小時內部署基本的 AI 語音助理，特別適用於處理常見問題或來電分流等簡單任務。若是需要與後端系統整合並支援自然對話的複雜語音助理，通常開發時間需數週至數月不等。