aws s3查看accesskey secretkey_Amazon SageMaker加持，网约车领域开始有AWS智能语音方案了...

行至当下，前沿技术与垂直行业的结合，一定是云计算和人工智能的绝对命运，任何浮在表层的技术，已经不再吃香了。

10月29日，出行行业首个定制智能语音解决方案，正式上线。

联合发布的双方分别是亚马逊云服务(AWS)和首汽约车：一个是全球云计算领域的老大，一个是目前国内网约车领域的头部品牌。

这两种元素的碰撞与结合，总会有一些新鲜的玩法迸发出来。

初看到这个合作，我第一时间会想到，基于AWS机器学习服务Amazon SageMaker和Amazon Transcribe开发出来的这套方案，到底能干嘛？

据雷锋网了解，基于该解决方案，首汽约车可以高效地将行程录音进行音频降噪、导航音分离，提取清晰的司乘对话内容，并将语音转成文字，从而通过场景化的关键词识别分析触发安全预警，实现实时行程安全监控。

此外，这一解决方案还可用于辅助客诉处理，帮助首汽约车提升服务效率，降低运营成本。

首汽约车还计划将其打造为行业通用解决方案，服务于其它网约车平台、传统出租车企业和货运企业，构建交通出行领域的智能解决方案，整体对外。

这套方案是如何形成的？

AWS大中华区产品部总经理顾凡提到，AWS数据实验室和解决方案研发中心在深入了解行程录音的特点及技术需求后，开发了语音降噪和导航音分离算法，并利用Amazon SageMaker机器学习服务进行模型训练、部署和调优，实现模型的快速迭代。

他表示，AWS和首汽约车两边的团队是在短短4个月内就完成了智能语音解决方案的开发和上线的。

左为AWS大中华区产品部总经理顾凡，右为首汽约车CEO魏东

“首先要攻克两个算法模型，一个是导航音分离，一个是降噪，这两个模型是市面上找不到的。那怎么办呢？大家一起。首汽约车这边有行业专家，AWS有算法专家，我们是一个团队，双方来攻克模型问题。”

而这样做的基底在于，Amazon SageMaker可以做从模型构建到训练，到调优、部署，都可以在一个集成的环境中完成。

Amazon SageMaker像一个方便使用的工具箱，让开发人员和数据科学家把精力别浪费在重复性的工作上(即无需运营和管理复杂的机器学习系统)，集中精力解决算法问题，专注数据和业务逻辑。

的确，云计算和AI解决的是一个资源复用的问题，拉低了企业使用先进技术的门槛。

在网约车行业，司乘安全是重中之重。这套方案又是如何增加行程中的安全性？

据介绍，首汽约车通过Amazon Transcribe人工智能语音服务将行程录音自动转化为文字，从而实现通过场景化的关键词识别分析触发安全预警，结合后台安全监控人员的人工判断，这样就让实时的行程安全监控从可能变成现实。

另外，在应用这一智能语音解决方案时，其对用户数据保留全部所有权，可以随时决定数据的存储及访问权，并确保所有访问行为的合规。

这套方案已经在使用中，也取得了一定的效果。

数据显示，通过使用智能语音解决方案，首汽约车实现客服人工审核工作量降低35%，客服人工听音审核时长缩短20%，并保证智能客诉处理准确率达90%以上，有效改善了司乘体验及满意度、提高企业运营效率，同时，通过智能判责替代人工，还可以有效的降低成本。

可以说，“降本”、“增效”、“提升用户体验”，在这套方案里都有不同程度地实现。

顾凡表示，当下，全球大部分云上机器学习工作负载都在AWS上进行，而AWS要做的，第一个是“授人以渔”，第二是“扶上马再送一程”。

他认为，客户对行业的洞察一定是最可宝贵的，AWS与这些行业客户配合的模式就是用技术去赋能有想法、有数据的客户，真正把它给实现出来。也许有很多场景需要啃硬骨头，但是一旦解决，对各方都是提升。 (雷锋网雷锋网)