OKCC的国际版AI机器人之前只对接了微软的ASR，但是几个老客户一直反馈，说是小语种的识别，还得是谷歌的才可以，微软的效果没有那么好。

所以应客户的要求，前段时间我们又把谷歌的ASR识别能力接入了系统，到底两家的识别能力对于小语种来说哪个更好，其实应该跟国内情况差不多。当地的发音是否标准、AI机器人后台的话术做的是否优秀、关键词库设计的是否丰富、运营人员优化话术是否及时，都是影响识别效果的重要因素。

微软小语种识别的优劣势：

1、优势：

技术积累：微软作为科技巨头，拥有深厚的技术积累，其语音识别技术经过多年的发展，已经在多语言处理方面取得了一定的成果。

集成应用：微软的小语种识别技术可能已经被集成到其多种产品和服务中，如Windows操作系统、Office套件等，为用户提供便捷的多语言识别体验。

云服务支持：微软云服务为语音识别提供了强大的计算能力支持，有助于提升识别效率和准确性。

2、劣势：

识别准确率：尽管微软在语音识别领域有所成就，但在小语种识别方面，由于语言数据的稀缺性和复杂性，其识别准确率可能仍有一定提升空间。

用户训练需求：微软的部分语音识别系统可能要求用户进行一定的训练，以提高识别准确性，这可能会增加用户的使用成本和时间。

技术更新速度：与谷歌等竞争对手相比，微软在小语种识别技术的更新速度上可能稍显滞后，无法及时响应用户对新语言或新特性的需求。

谷歌小语种识别的优劣势：

1、优势：

技术领先：谷歌作为全球领先的科技巨头之一，其语音识别技术在小语种识别方面具有较高的准确率。谷歌利用深度学习和自然语言处理技术，通过大量的语音数据训练模型，使得其AI能够识别多种语言的语音并转换为文字。

广泛应用：谷歌的语音识别技术被广泛应用于其多种产品和服务中，如Google Assistant、Google Translate等，为用户提供了便捷的多语言识别和翻译体验。

实时性强：谷歌语音识别技术具有较高的实时性，能够迅速将用户的语音转换为文字，满足用户在各种场景下的需求。

2、劣势

特定环境挑战：在嘈杂的环境中，谷歌语音识别的准确性可能会降低。此外，对于一些特定口音或方言的小语种，目前的语音识别技术可能还不能完全准确识别。

数据隐私：随着语音识别技术的广泛应用，用户语音数据的隐私保护成为一个重要问题。谷歌需要加强对用户语音数据的保护和管理，以确保用户隐私的安全。

技术普及度：尽管谷歌语音识别技术在技术层面具有优势，但其普及度可能受到地区、设备兼容性等因素的影响，导致部分用户无法享受到该技术带来的便利。

综上所述，微软和谷歌在小语种识别领域各有其独特的优劣势。用户可以根据自身需求和实际情况选择适合自己的语音识别产品和服务。