近年来，随着深度学习与大规模预训练模型的迅速发展，语音识别技术在智 能客服系统中的应用成为提升服务效率与用户体验的重要手段。据统计，2022  年中国智能客服市场规模已达66.8亿元，预计2027年将增长至181.3亿元，展现出 强劲的发展潜力。智能客服场景广泛分布于电信、金融、零售、医疗和政务等多 个行业，涵盖全渠道自助服务、坐席辅助、智能质检与多语言交互等多种应用形式。

尽管已有多项关键技术取得进展，语音识别在复杂噪声环境、方言口音、多 轮上下文理解、低资源场景适应以及用户隐私保护等方面仍面临挑战。目前的研 究主要围绕语音信号预处理、声学与语言建模、多模态语义理解和低资源语音识 别等方向展开，相关方法在准确性、实时性与部署可行性之间仍需权衡。

本文旨在综述语音识别技术在智能客服系统中的应用进展，系统梳理关键技 术发展路径、主流解决方案与代表性研究成果，重点分析其在实际场景中的优势 与局限，并探讨未来技术演化趋势。希望通过本综述为智能语音技术的研究人员 与工程应用者提供系统参考。

1 智能语音关键技术国内外研究现状

近年来的研究主要聚焦于以下四个方向：语音信号预处理、声学与语言模型、 多模态交互与低资源语音识别。本文将分别对这些领域的代表性进展与主要挑战  进行综述。

1.1 语音信号预处理

复杂环境中的噪声干扰是影响语音识别系统准确率的关键因素之一。为提升 信号质量，当前研究多采用深度生成模型开展语音增强任务。基于生成对抗网络  (GAN)的掩蔽方法[1]能够在低延迟条件下改善语音质量，相关研究显示在延迟 低于10ms 的设置下，可显著提升PESQ与 STOI 评分。但该方法训练过程不稳定，对极端噪声适应性较差。

扩散模型 (Diffusion  Models) 通过反向噪声采样方式提升语音重构质量， 在鲁棒性方面优于传统方法[2]。然而，由于其计算开销大，当前尚难以满足在  线客服场景对实时性的要求。此外，端到端结构如Conv-TasNet  结合 TCN 架构， 在低延迟语音增强任务中取得良好性能，显示出时域建模的潜力[3]。整体而言， 如何在提升增强质量的同时降低计算复杂度，是该方向未来的研究重点。

1.2声学与语言模型

高效的声学和语言建模是提升语音识别性能的基础。近年来，非自回归Transformer架构因推理效率较高而受到关注。例如，Paraformer-v2 通过替代 传统对齐机制，实现了在复杂噪声下识别性能的改进[4]。自监督预训练方法(如 wav2vec 2.0、XLS-R)在多语言、低资源任务中表现出良好迁移能力，仅需少量 标注数据即可获得较低的词错误率 (WER)[5]。

此外，将音素增强与预训练模型相结合的研究，如“Whisper Turns Stronger”, 进一步改善了多语种识别能力[6]。然而，这些方法在口音、多方言及语义歧义  方面仍面临一定挑战，当前亟需结合混合建模与领域自适应技术进一步提升系统  的泛化能力。

1.3多模态交互

智能客服系统中的语音识别任务往往涉及用户情绪、意图等语义信息的准确 识别。为此，多模态融合成为研究热点。基于Transformer 的多模态自监督学习 框架可有效建模语音、文本、视觉等模态之间的时序关联，提高了情感识别准确 率[7]。研究表明，在融合多模态特征的基础上，可显著超越单一模态模型在典 型数据集(如 IEMOCAP) 上的表现[8]。

尽管如此，不同模态间采样率差异、特征对齐困难及噪声敏感性问题仍限制 了其部署稳定性。此外，多模态数据标注成本高，且在跨设备或场景部署中对同 步精度要求较高，未来需在自监督预训练与动态融合策略上进一步优化。

1.4低资源语音识别

在特定行业或长尾应用中，往往难以获得充足的标注语音数据。近年来，半 监督预训练与元学习成为低资源识别任务的重要方法。例如，wav2vec-S 通过自 监督预训练结合少量标注，能在仅1小时训练数据下获得明显WER 下降[9]。

Meta-Whisper 则通过提示学习机制，在无需大规模微调的前提下，实现了良好 的跨语言识别能力[10]。

此外，一些研究尝试利用视觉等跨模态信息增强在嘈杂或低资源场景下的鲁 棒性[11]。然而，这些方法普遍对超参数设定敏感，部署成本较高。如何在保持 模型稳定性的同时降低数据和计算成本，是未来的关键问题之一。

2 客服领域典型应用场景与案例分析

语音识别技术在智能客服系统中的应用可根据服务对象和技术侧重点，归纳 为全渠道自助服务、坐席辅助、智能质检与多语言服务四大典型场景。各类场景 对语音识别的实时性、准确性、情感感知和多语言支持等方面提出了不同要求， 以下将结合实际案例进行分析。

2.1 核心场景分类与应用

2.1.1全渠道自助服务

全渠道自助服务强调用户的自主操作体验。中国电信四川公司构建了集语音、 短信和App共127项自助能力的平台，日均服务调用量约28万次，有效降低运营成本并提升用户满意度。此类系统对语音识别的要求集中于高并发处理能力与 多语义意图识别能力。

2.1.2坐席辅助

坐席辅助应用侧重于实时语音转写、情感判断与知识推荐。广东电网客户服 务中心部署的辅助平台，通过集成ASR 和情感识别模块，有效提升了服务工单生 成与处理效率，实现了工单摘要生成时间的大幅缩短。此类系统对语音识别的低 延迟与上下文建模能力提出较高要求。

2.1.3智能质检分析

传统的人工质检方式难以覆盖全部通话数据。土耳其零售商 Teknosa 与SESTEK  合作，用基于ASR 的 Knovvu Analytics 系统实现100%通话录音的自动 监控，有效提升了违规识别与服务评分效率。质检系统通常对识别准确性与可解 释性要求较高，需适配多样化的行业术语与语境变化。

2.1.4多语言服务

多语言服务面向方言用户或跨语言沟通场景。广东电网研发的语音机器人支 持普通话与粤语混合识别，覆盖用户服务中的多语种需求；粤省事平台则支持多 达23种方言的语音检索，显著提升了老年用户群体的可用性。该类应用对口音 适应性和多语模型泛化能力要求尤为关键。

2.2行业应用案例对比分析

下表汇总了不同行业中典型智能客服系统的应用实践及其技术要点：

表1不同行业智能客服应用

2.3综合讨论

从上述案例可见，语音识别系统在不同行业场景中呈现出以下共性技术趋势： 一是向高并发、高鲁棒性方向演进，满足自助服务与质检自动化的需求；二是融  合情感识别与上下文理解技术，以提升用户交互的自然性与响应准确度；三是加  强对方言、多语言环境的适配能力，推动客服系统的普惠性与包容性。上述实践表明，语音识别技术已成为智能客服系统的关键支撑之一，其部署效果对核心算 法的可扩展性和实际环境的适应性提出了更高要求。

3技术挑战

智能客服系统在实际应用中面临多项技术挑战。针对这些挑战，提出了相应 的解决方案，并对其预期效果进行了比较分析。

3.1 语音信号预处理

在复杂噪声环境下，如何实现低延迟、高质量的语音增强仍是研究重点。现 有基于GAN的降噪模型虽在PESQ 与 STOI 等语音质量指标上表现良好，但训练过 程易受不稳定因素影响，且对极端噪声适应性不足[12]。扩散模型凭借优异的重 建能力受到关注[13],然而其推理开销大，难以直接应用于对实时性要求较高的 客服场景。当前研究多数聚焦于增强质量或模型复杂度，尚缺乏针对边缘部署场 景的系统性轻量化优化策略。

3.2 声学与语言模型

主流自监督预训练模型(如 wav2vec 2.0、Paraformer)在标准数据集上已  取得较低的识别错误率[14],但其对方言、口音变化及对抗扰动的鲁棒性仍显不  足。同时，大模型结构带来的推理延迟问题限制了其在实时客服场景中的应用潜  力。尽管知识蒸馏、剪枝与迁移学习等方法被提出用于提升部署效率[15],但当  前尚未形成统一的评估基准，缺乏对不同应用场景下效果与成本权衡的系统分析。

3.3多模态交互

情感识别与意图理解任务中，语音往往需要与文本、图像或生理信号进行融 合。多模态交互技术虽已被广泛探索，但在特征同步、模态对齐和跨模态鲁棒性 方面仍面临挑战。不同模态间的采样率差异、时序不一致和数据缺失问题会影响 融合质量[16],进而影响语义理解效果。同时，多模态数据的获取与标注成本较 高，尚未建立通用的数据集和融合评测框架，制约了该方向的工程可行性。

3.4低资源语音识别

低资源条件下，系统需要在有限标注数据下完成高精度语音识别。尽管半监  督学习与元学习策略[17]展现出良好潜力，能够缓解部分任务中的数据匮乏问题， 但这类方法对超参数设定和样本分布极为敏感，模型稳定性难以保障。此外，当  前多数低资源研究集中于学术数据集，在行业真实数据上缺乏系统验证，对跨领  域部署的泛化能力仍需进一步提升。

4 未来发展趋势

伴随着智能客服需求的不断演进，语音识别技术将在多项关键方向持续深化。 综合当前研究进展与行业实践，未来的发展趋势可归纳为以下五个方面。

4.1 大语音模型与 ASR 深度融合

近年来，多模态大语言模型(如Gemini 、FireRedLLM) 在自然语言处理领 域取得显著突破，其与语音识别系统的集成趋势愈发明显。通过将语音编码器(如Conformer) 与语言模型相连接，可实现从语音到语义的端到端处理流程，提升 长上下文理解与语义纠错能力[18]。已有研究表明，该类集成方案在多轮对话与 长尾意图识别中展现出良好效果，未来有望进一步缩小语音识别与自然语言理解 之间的界限。

4.2 隐私保护机制与边缘计算协同发展

随着数据合规与用户隐私保护要求的提升，联邦学习(FL)、 同态加密和差 分隐私(DP)  等技术逐步应用于语音识别模型的训练与部署[19]。结合边缘计算 架构，可实现在终端设备上的本地识别与模型更新，从而降低对云端的依赖并缓 解隐私泄露风险。后续研究可在提升分布式训练效率、通信成本控制及模型个性 化等方面进一步探索。

4.3 多模态深度融合增强语义理解

情感识别、对话管理等任务对语音识别系统的语义理解能力提出更高要求。 未来，多模态融合将不再局限于语音与文本，而将引入更多来源，如视觉、面部  表情与生理信号等，以增强用户状态建模能力。相关研究已在自监督多模态表示  学习、模态动态加权与跨模态对齐机制等方面取得进展[20],预计将持续推动智 能客服系统的交互智能化发展。

4.4 安全可信的语音推理机制

在语音识别的广泛部署背景下，模型的安全性与可解释性愈加受到关注。安 全多方计算 (SMC) 和同态加密推理技术为构建可信的语音识别环境提供了新路 径，同时，结合可解释性算法，有望提升模型对输入扰动、推理偏差等问题的响 应能力[21]。建立面向安全推理的标准化评估体系，将成为保障系统可控性的重 要方向。

4.5 个性化与少样本自适应哪里提升

不同用户群体、行业场景对语音识别系统提出差异化需求。未来将更加关注 模型在小样本、冷启动条件下的适应能力。提示学习(PromptLearning) 与元 学习结合的新型训练范式已显示出在少量标注数据下快速适配新任务的潜力。进 一步引入在线学习与任务迁移机制[22],有望构建具备持续学习能力的个性化语 音识别系统。

5结束语

语音识别技术作为智能客服系统中的核心支撑，近年来在模型结构、训练范 式与部署能力等方面均取得了显著进展。本文从当前主流研究视角出发，系统梳 理了语音识别在智能客服领域的关键技术路径，重点回顾了语音信号预处理、声 学与语言建模、多模态交互以及低资源场景适应等方面的研究现状与典型成果。

在实际应用层面，语音识别系统已广泛部署于自助服务、坐席辅助、智能质 检与多语言交互等场景中，并在准确率、响应效率与用户体验等方面展现出积极成效。尽管如此，当前系统仍在噪声鲁棒性、低资源适应性、多模态协同与隐私 保护等方面面临技术瓶颈，亟需进一步优化与融合。

面向未来，语音识别技术的发展趋势将集中于以下几个方向：其一，与大语 言模型的深度集成将推动语音理解从感知走向语义；其二，隐私保护机制与边缘 计算协同将强化系统的可信性与可用性；其三，个性化适配与少样本学习将提升 模型在真实业务场景中的灵活性与泛化能力。与此同时，推动评测基准的标准化 建设、跨模态协同机制的系统设计以及可解释性与安全性的集成，将成为语音识 别走向高可信、高适应、高智能的重要路径。

综上所述，语音识别在智能客服领域的研究与应用已进入多维融合与高质量  发展的关键阶段，未来有望在理论深度与工程广度上持续拓展，为构建更加智能、 便捷与安全的人机交互体系提供坚实支撑。

参 考 文 献

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作者：苏立伟来自中国南方电网有限责任公司用户生态运营公司