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? Step1:用户通过语音或文字等自然语言方式进行输入
? Step2:语音识别Hub对ASR供应商进行管理并根据客户需求自动切换进行ASR处理的供应商接 口。
? Step3:根据语音或文字输入的文本 ，初步处理后分发到相应的语义模型准备处理
? Step4:语义模型支持机器学习语义和结构化语义模型 ，其中机器学习语义通过大、小数据集训 练不断优化和自主学习对话效果 ，可以实现目标分析、情感分析、主题分析和随机对话 ，在闲 聊和陪伴领域具备优势 ，但不适合党建、银行等对场景约束较强的领域；结构化语音模型通过 上下文逻辑结构搭建 ，可以实现目标分析、情感分析、主题分析和场景对话 ，优点是对党建、 银行等对场景约束较强的领域 ，其结果更 ，在技能分发准确的前提下问答结果正确率可以 达到 ，缺点是对闲聊、陪伴等对话场景用户体验不如机器学习语义模型。在真实的应用 中 ，可以根据实际需要选择机器学习语义模型或结构化语义模型 ，也支持二者同时使用
? Step5:语义处理的结果通过技能分发进行指令输出
? Step6:根据技能输出指令将终要触达给用户的结果进行输出 ，终的结果支持文字、图片、 图表地图、音乐、数字人动作、数字人语音、数字人音色、数字人语速、数字人面部表情、行 业应用的具体功能等。