TWM603565U - 自動化語音訂購系統 - Google Patents

Abstract

本新型創作係關於一種自動化語音訂購系統，主要利用聲音轉換文字之技術(Sound to Text ,STT)、語意辨識(Natural Language Process ,NLP)及回覆之技術，再透過文字轉換語音之技術將語意辨識後之回覆內容以語音之方式傳送給使用者，如此一來透過這種對話流程，達到自動化點餐、訂位之服務。

Description

自動化語音訂購系統

本新型創作係關於一種訂購系統，尤指一種自動化語音訂購系統。

按，受到疫情的影響，越來越多人傾向在家透過網路或電話的外送服務來訂購餐點、飲料、商品等，以避免與人群接觸而受到感染。同樣的，也越來越多人會盡量遠離排隊人群，選擇利用電話預訂後再自行取餐等方式來降低現場排隊取貨時所面臨疫情傳染的風險。

也因消費者消費習慣的逐漸改變，這使得店家的來電數逐漸暴增，現有的人力越來越無法應付目前的狀況，造成人力吃緊等問題；不僅如此，對有些人來說，當電話無人回應時會開始尋找其他店家進行消費，這無形中造成店家的訂單數受到嚴重影響，使整體營業額無法有效提高。

有鑑於目前語音辨識相關技術不斷提升，本新型創作者認為，若有一種自動化語音系統，可以代替店家進行商品訂購流程時，對店家而言不僅可以有效降低人力，同時還可以令內部人員專注於餐點的製作；而對客戶端而言，再也不會遇到無人接聽或線路忙線中等狀況，進而可提高店家的營業額。爰此，本新型創作者開始思考達成前述目的之手段。

有鑑於先前技術所述不足之處，本新型創作者提出一種解決之手段，該手段係關於一種自動化語音訂購系統，包括：

一語音收發模組： 該語音收發模組可供接收一客戶端傳來之第一音源而得到一音源接收資料。

一語音轉換模組： 該語音轉換模組資訊連接該語音接收模組，該語音轉換模組可供將該音源接收資料轉換成文字資料。

一語意辨識模組： 該語意辨識模組資訊連接該語音轉換模組，該語意辨識模組可供判斷該文字資料而得到一語意資料，並針對該語意資料產生一相對應之回覆文字資料；當該語意資料代表之語意為商品品項之訂購時則進行訂單對話流程，且該回覆文字資料對應該訂單對話流程。

一文字轉換模組： 該文字轉換模組資訊連接該語意辨識模組及該語音收發模組，該文字轉換模組可供將該回覆文字資料轉換成一第一音源發送資料，該語音收發模組可供將該第一音源發送資料以一第二音源發送至該客戶端。

一訂單模組： 當該語意辨識模組進行訂單對話流程時，根據該訂單對話流程中所收集到之語意資料製作出一訂單資料；當該語意辨識模組完成訂單對話流程後，則該訂單模組控制該語意辨識模組根據該訂單資料產生一相對應之訂單確認文字資料，再控制該文字轉換模組將該訂單確認文字資料轉換成一第二音源發送資料，再控制該語音收發模組將該第二音源發送資料以一第三音源發送至該客戶端；當該語意資料所代表之語意為訂單確認完成時，則該訂單模組控制一輸出端輸出該訂單資料。

本新型創作主要利用聲音轉換文字之技術(Sound to Text ,STT)、語意辨識(Natural Language Process ,NLP)及回覆之技術，再透過文字轉換語音之技術將語意辨識後之回覆內容以語音之方式傳送給使用者，如此一來透過這種對話流程，可達到自動化點餐、訂位之服務，不儘可以避免該客戶端來電時線路忙線之問題，同時也可提高店家的人力分配效率、無須額外派人力進行接電話工作，對於餐廳而言，更可令內部人員更專注於現場用餐客戶的服務及餐點製作。

以下藉由圖式之輔助，說明本新型創作之構造、特點與實施例，俾使貴審查人員對於本新型創作有更進一步之瞭解。

請參閱圖1所示，本新型創作係關於一種自動化語音訂購系統，包括：

一語音收發模組1： 請參閱圖1所示，該語音收發模組1可供接收一客戶端Ａ傳來之第一音源而得到一音源接收資料，或是將另一音源發送至該客戶端，以本創作為例，該語音收發模組1較佳係包括一語音接收器及一語音發送器，例如具備上網功能之智慧音箱、智慧喇叭等。

一語音轉換模組2： 請參閱圖1所示，該語音轉換模組2資訊連接該語音接收模組1，該語音轉換模組2可供將該音源接收資料轉換成文字資料，至於如何將該音源接收資料轉換成文字資料為所屬技術領域之通常知識，在此容不贅述。如此一來，透過該文字資料不僅便於系統判讀語意外，同時還可以做為對話紀錄，且，以文字資料作為對話紀錄時，還兼具資料量小的優點，也利於後續系統在進行語意訓練、語音轉換之正確率。

一語意辨識模組3： 請參閱圖1所示，該語意辨識模組3資訊連接該語音轉換模組2，該語意辨識模組3可供判斷該文字資料而得到一語意資料，並針對該語意資料產生一相對應之回覆文字資料；當該語意資料代表之語意為商品品項之訂購時則進行訂單對話流程，且該回覆文字資料對應該訂單對話流程。每種對話流程均有不同對話方向，故該語意辨識模組3會根據該語意資料判斷應進行何種對話流程，以得到較佳的回覆文字資料。舉例來說，當該文字資料為「我想訂飲料時」，該語意辨識模組3便會知道接下來的對話應根據飲料的訂單對話流程進行，所以會產生「那請問你想訂哪種飲料?」、「我們今天特價飲料是波霸奶茶」等回覆。

一文字轉換模組4： 請參閱圖1所示，該文字轉換模組4資訊連接該語意辨識模組3及該語音收發模組1，該文字轉換模組4可供將該回覆文字資料轉換成一第一音源發送資料，該語音收發模組1可供將該第一音源發送資料以一第二音源發送至該客戶端。

一訂單模組5： 當該語意辨識模組3進行訂單對話流程時，根據該訂單對話流程中所收集到之語意資料製作出一訂單資料；當該語意辨識模組3完成訂單對話流程後，則該訂單模組5控制該語意辨識模組3根據該訂單資料產生一相對應之訂單確認文字資料，再控制該文字轉換模組4將該訂單確認文字資料轉換成一第二音源發送資料，再控制該語音收發模組1將該第二音源發送資料以一第三音源發送至該客戶端；當該語意資料所代表之語意為訂單確認完成時，則該訂單模組5控制一輸出端6輸出該訂單資料。其中，舉凡可供該店家端B了解客戶端A所訂購之品項資料者，均為本說明書所指之輸出端6，舉例來說，該輸出端6可以是打單機、也可以是顯示螢幕。此外，如圖1所示，本系統較佳為中控中心，並將該輸出端設置於各店家端B，藉此可令各店家端B省去系統維護相關問題。

舉例來說，當客戶打電話進來後，或是客戶藉由智慧音箱進行音箱喚醒後，該語音轉換模組2會先將該語言收發模組1所接收到的該音源接收資料轉換成該文字資料，接著，該語意辨識模組3可供將該文字資料進行判讀，以了解該文字資料所代表之意思，所以當語意辨識模組3辨識出該語意資料為「我想訂購飲料」時，這時該語意辨識模組3會根據飲料的訂單對話流程進行回覆以得到該回覆文字資料。這時候該回覆文字資料可以是促銷飲品詢問：「你好，我們今天特價飲料是波霸奶茶35元」、或是新上市飲品詢問：「請問你要試試看我們店裡新推出的翡翠檸檬嗎?」、或是商品口味建議：「原味茶歐蕾建議三分糖少冰」、又或者可以僅簡單回覆：「請問你想點什麼飲料呢?」等，這部分的回覆文字資料可以事先根據各店家端B之需求進行輸入。然後，該文字轉換模組4再將該語意辨識模組3將該回覆文字資料轉換成該第一音源發送資料，再透過該語音收發模組1將該第一音源發送資料以該第二音源發送給該客戶端A。

如此一來，可不斷反覆根據上述流程以取得飲料數量、糖度、冰塊量、送貨地址等資料。當完成飲料的訂單對話流程後，該訂單模組5會根據過程中所取得的資料製作出該訂單資料及該訂單確認文字資料，同樣的再經過該文字轉換模組4將該訂單確認文字資料轉換成該第二音源發送資料，再控制該語音收發模組1將該第二音源發送資料以該第三音源發送至該客戶端A，以供該客戶端A進行確認。當確認無誤時，該訂單模組5則會控制該輸出端6輸出該訂單資料，如此一來便完成語音訂購的流程。

此外，本創作所指之訂單對話流程不限於飲品，也可以是便當、串燒店、鹹酥雞店等，甚至也可以應用於餐廳訂位。不同訂單對話流程又或者不同店家端B的訂單對話流程均不相同，可透過各店家端B之經營商品項不同而客制化進行設定該訂單對話流程。此外，該訂單對話流程也可透過系統不斷的訓練，使整個訂單對話流程更具人性化。

如此一來，透過本新型創作可達成以下幾項優點： 1.  對該客戶端A而言，本系統可同時服務數個客戶端A，可降低熱門訂餐時段電話無法接聽之問題，同時也可降低該店家端B訂單流失之風險。 2.  對該店家端B而言，無須人員接聽電話，只要將人力集中專注在餐點製作方面，使人力分配更有效率。 3.  透過該訂單確認文字資料，可有效降低系統語意判斷錯誤之問題，也可改善以往透過人員接聽電話時，容易因周圍聲音吵雜或是訊號接收不良而造成訂單聽錯等問題。 4.  相對於外送平台，透過本系統可以協助該店家端B增加新訂單的來源，同時可降低整體手續費抽成，可提高該店家端B的收入。 5.  透過該文字資料具有檔案容量小的優點，可有效記錄整個對話流程，以便日後系統進行語意訓練，藉以提升語意辨識的精確度，令本系統得以越來越具有人性化對話流程。

請參閱圖1所示，為加快整體訂購速度，本新型創作更進一步提供該客戶端A建立「我的最愛」，如此一來當該客戶端A有需求時，無須再重述前述流程，只要說出「我要訂購我的最愛」等語意即可輕鬆、快速完成訂購以加速整體訂購流程。為此，本新型創作可實施為：該訂單資料包括一客戶端資料，包括客戶名字、連絡電話、地址等資料；一客戶管理模組7資訊連接該訂單模組5，該客戶管理模組7可供根據該客戶端資料建立一會員資料，該會員資料包括如客戶名字、連絡電話、地址、密碼、紅利積點等資料；當該語意資料所代表之語意為預設最愛商品設定時，則該語意辨識模組3進行預設最愛商品對話流程，且該回覆文字資料對應該預設最愛商品對話流程；當該語意辨識模組3進行該預設最愛商品對話流程時，該訂單模組5根據該預設最愛商品對話流程中所收集到之語意資料製作出一最愛商品訂購資料，並將該最愛商品訂購資料存入該會員資料內。當該語意資料代表之語意為購買預設最愛商品時，該訂單模組5根據該最愛商品訂購資料製作出該訂單資料。

舉例來說，當該客戶端A來電時，該語意辨識模組3會先進行客戶身分確認對話流程，也可以是當該語意辨識模組3判斷出該文字資料的意思為「我想訂購我的最愛」時，再進行客戶身分確認對話流程，接下來才進行購買預設最愛商品對話流程，過程中除非該客戶端A所預設的該最愛商品訂購資料有數筆時，才需要確認該客戶端A欲選擇那一筆該最愛商品訂購資料，否則該訂單模組5直接根據該最愛商品訂購資料製作出該訂單資料及該訂單確認文字資料以供客戶端確認，當確認無誤後，該訂單模組5則會控制該輸出端6輸出該訂單資料，如此一來便完成語音訂購的流程，且相較於前述的語音訂購流程，可節省大量時間，令整體訂購流程快速且正確。

接下來同樣請參閱圖1所示，本新型創作更提供紅利積點功能，以提升該客戶端A的黏著度，以加強該客戶端A利用本系統之意願及頻率，為此，本新型創作可以實施為：更設一紅利積分模組8資訊連接該客戶管理模組7，當該訂單資料實際交易完成後，該紅利積分模組8根據該訂單資料所對應之消費金額得到相對應之紅利積分資料，並將該紅利積分資料累積儲存至該會員資料內；當該語意資料代表之語意為使用紅利積分時，則該語意辨識模組3進行紅利積分對話流程，且該回覆文字資料對應該紅利積分對話流程；當該語意辨識模組3進行紅利積分對話流程時，且該紅利積分模組8根據該紅利積分資料判斷可進行兌換時，則製作出一紅利積分兌換資料，並控制該輸出端6輸出該紅利積分兌換資料，且根據該紅利積分資料進行相對應之扣除。

以本說明書為例，該紅利積分之使用方式可以是兌換商品、也可以是商品價格折扣、或是該店家端B所提供額外服務(以美髮沙龍來說，該額外服務可以是頭皮按摩或深層清理等服務)等。也因此，當該客戶端A說出「我想兌換紅利積點」時，同樣的該語意辨識模組3會進行客戶身分確認對話流程，然後進行紅利積分對話流程，而詢問該客戶端A「請問你想兌換什麼商品呢?」，過程中也可以先告知該客戶端A目前的紅利積分值，以利該紅利積分對話流程之進行。

由於本系統是自動化透過語音進行商品之訂購，實際實施時難免會遇到該客戶端A訂購後又無故不履行訂購承諾，為降低該店家端B之損失，本系統更進一步提供過濾該客戶端A之功能以濾除不良客戶。為此，本新型創作可以進一步實施：當該訂單資料實際交易失敗後，該訂單模組5於該會員資料內進行註記，當該訂單資料實際交易失敗之次數超出一第一預設次數時，則該訂單模組5控制該語意辨識模組3產生一拒絕訂購文字資料；該文字轉換模組4可供將該拒絕訂購文字資料轉換成一第三音源發送資料，該語音收發模組1可供將該第三音源發送資料以一第四音訊發送至該客戶端A。

具體來說，當該客戶端A來電進行語音訂購時，本系統會先進行客戶身分確認對話流程，又或者根據該客戶端A來電電話號碼進行比對，當判斷該客戶端A為不良客戶時，本系統將發出「由於你多次未履行訂購，已成為本系統拒絕訂購客戶」等類似訊息，以拒絕該客戶端A之訂購，甚至可控制該語音收發模組1斷開與該客戶端A之語音連線，藉此來拒絕惡意客戶端A以保護該店家端B。

此外，本系統不限於上述的訂購功能，更進一步還可以協助該店家端B發送活動訊息、促銷廣告、新分店成立廣告等，以擴大該店家端B之訂單來源，可有助於提升該店家端B的營業額，為此，本新型創作提供二種實施方式，其中之一是不論該客戶端A之喜好，均發送訊息給該客戶端A，其實施方式為：更設一廣告模組9資訊連接該客戶管理模組7，該廣告模組9可供根據該會員資料發送一廣告訊息至該客戶端。其中，將該廣告訊息發送至該客戶端A之方式，可以透過語音留言、簡訊、又或者透過社群網站的聊天功能來進行發送。

另一種發送訊息之實施方式為：當該訂單資料實際交易完成後，該客戶管理模組7將該訂單資料儲存至該會員資料內；一喜好分析模組0資訊連接該客戶管理模組7，該喜好分析模組0可供根據該會員資料內各訂單資料，分析出該客戶端之喜好產品資料；該廣告模組9資訊連接該客戶管理模組7，當該廣告訊息之屬性匹配該喜好產品資料時，則該廣告模組將該廣告訊息發送至該客戶端A。

舉例來說，當該客戶端A喜歡之商品為「翡翠綠茶」時，而該店家端B推出翡翠綠茶的相關促銷活動時，則該廣告模組9將該廣告訊息發送至該客戶端A，以令該客戶端A得以快速得知商品促銷。又或者當該喜好分析模組0分析該客戶端A定期會到「金色三麥」享用大餐時，當金色三麥所推出之促銷活動、廣告剛好匹配該客戶端A固定享用大餐之時間時，則該廣告模組9將該廣告訊息發送至該客戶端A。如此一來，透過此種人性化貼心的服戶，以緊緊的掌握住該客戶端A的心，以期提升該店家端B的營業額，達到雙贏之效果。

此外，該喜好分析模組0之功用不僅止於上述，該喜好分析模組0更進一步可供根據分析各會員資料內的訂單資料，而統計出一商品銷售排行資料，如此一來，對於單一店家端B而言，可清楚得知自家商品銷售排行榜，藉以作為依據來汰弱換新。而對於不同店家端B而言，可了解目前時下熱賣商品，而可做出相對應促銷活動或者商品更新。不僅如此，該喜好分析模組0還可以根據不同年齡層、性別、職業別、地區等製作出不同該商品銷售排行榜資料，以利該店家端B更有效掌握市場喜好、脈絡。

以上陳述雖重點在於商品訂購之相關說明，然而，本新型創作不限於用在商品訂購，還可應用於訂位相關服務，其實施方式為：當該語意資料所代表之語意為訂位申請時，則該語意辨識模組3行訂位對話流程，且該回覆文字資料對應該訂位對話流程；該訂單模組5更包括一訂位模組5A，該訂位模組5A資訊連接該語意辨識模組3，該訂位模組5A根據該訂單對話流程中所收集到之語意資料，再根據一訂位行事曆資料判斷是否可進行訂位，當確定可進行訂位時則製作出一訂位資料，並控制該輸出端6輸出該訂位資料。

舉例來說，當該語意辨識模組3判斷出該語意資料為「我想訂位時」，則開始進行訂位對話流程，此時系統會回覆給該客戶端A之訊息可能為「請問你想訂位的時間？」、「訂位的人數」、「有無當月壽星」等，過程中，該訂位模組5A會根據該客戶端所回覆的訂位時間、訂位人數及該訂位行事曆資料判斷是否可以讓該客戶端A進行訂位，當確定可進行訂位時則製作出一訂位資料，並控制該輸出端6輸出該訂位資料。

本創作實施時不僅可能遇到無故不履行訂購承諾之客戶，也可能遇到不履行訂位之客戶，同樣為降低該店家端B之損失，本系統更進一步針對訂位提供過濾該客戶端A之功能以濾除不良客戶，其實施方式為：該訂位資料包括該客戶端資料；該客戶管理模組7資訊連接該訂位模組5A，該客戶管理模組7可供根據該客戶端資料建立該會員資料；當該訂位資料所代表之訂位逾期未履行時，該訂位模組5A於該會員資料內進行註記，當訂位逾期未履行之次數超出一第二預設次數時，則該訂位模組5A控制該語意辨識模組3產生一拒絕訂位文字資料；該文字轉換模組4可供將該拒絕訂位文字資料轉換成一第四音源發送資料，該語音收發模組1可供將該第四音源發送資料以一第五音訊發送至該客戶端。

本新型創作之訂位功能所進行相關對話流程與商品訂購功能類似，故在此針對該訂位功能容不贅述。

綜上所述，本案符合專利法所定之要件，爰依法提出專利申請，而上述說明僅列舉本新型創作之較佳實施例，本案之權利範圍仍以請求項所列為主。

1:語音收發模組 2:語音轉換模組 3:語意辨識模組 4:文字轉換模組 5:訂單模組 5A:訂位模組 6:輸出端 7:客戶管理模組 8:紅利積分模組 9:廣告模組 0:喜好分析模組 A:客戶端 B:店家端

圖1為本新型創作各元件連結示意圖

1:語音收發模組

2:語音轉換模組

3:語意辨識模組

4:文字轉換模組

5:訂單模組

5A:訂位模組

6:輸出端

7:客戶管理模組

8:紅利積分模組

9:廣告模組

0:喜好分析模組

A:客戶端

B:店家端

Claims (10)

1. 一種自動化語音訂購系統，包括： 一語音收發模組：可供接收一客戶端傳來之第一音源而得到一音源接收資料； 一語音轉換模組：資訊連接該語音接收模組，該語音轉換模組可供將該音源接收資料轉換成文字資料； 一語意辨識模組：資訊連接該語音轉換模組，該語意辨識模組可供判斷該文字資料而得到一語意資料，並針對該語意資料產生一相對應之回覆文字資料；當該語意資料代表之語意為商品品項之訂購時則進行訂單對話流程，且該回覆文字資料對應該訂單對話流程； 一文字轉換模組：資訊連接該語意辨識模組及該語音收發模組，該文字轉換模組可供將該回覆文字資料轉換成一第一音源發送資料，該語音收發模組可供將該第一音源發送資料以一第二音源發送至該客戶端； 一訂單模組：當該語意辨識模組進行訂單對話流程時，根據該訂單對話流程中所收集到之語意資料製作出一訂單資料；當該語意辨識模組完成訂單對話流程後，則該訂單模組控制該語意辨識模組根據該訂單資料產生一相對應之訂單確認文字資料，再控制該文字轉換模組將該訂單確認文字資料轉換成一第二音源發送資料，再控制該語音收發模組將該第二音源發送資料以一第三音源發送至該客戶端；當該語意資料所代表之語意為訂單確認完成時，則該訂單模組控制一輸出端輸出該訂單資料。
2. 如請求項1所述之自動化語音訂購系統，其中該訂單資料包括一客戶端資料；一客戶管理模組資訊連接該訂單模組，該客戶管理模組可供根據該客戶端資料建立一會員資料；當該語意資料所代表之語意為預設最愛商品設定時，則該語意辨識模組進行預設最愛商品對話流程，且該回覆文字資料對應該預設最愛商品對話流程；當該語意辨識模組進行該預設最愛商品對話流程時，該訂單模組根據該預設最愛商品對話流程中所收集到之語意資料製作出一最愛商品訂購資料，並將該最愛商品訂購資料存入該會員資料內。
3. 如請求項2所述之自動化語音訂購系統，其中當該語意資料代表之語意為購買預設最愛商品時，該訂單模組根據該最愛商品訂購資料製作出該訂單資料。
4. 如請求項3所述之自動化語音訂購系統，其中更設一紅利積分模組資訊連接該客戶管理模組，當該訂單資料實際交易完成後，該紅利積分模組根據該訂單資料所對應之消費金額得到相對應之紅利積分資料，並將該紅利積分資料累積儲存至該會員資料內；當該語意資料代表之語意為使用紅利積分時，則該語意辨識模組進行紅利積分對話流程，且該回覆文字資料對應該紅利積分對話流程；當該語意辨識模組進行紅利積分對話流程時，且該紅利積分模組根據該紅利積分資料判斷可進行兌換時，則製作出一紅利積分兌換資料，並控制該輸出端輸出該紅利積分兌換資料，且根據該紅利積分資料進行相對應之扣除。
5. 如請求項4所述之自動化語音訂購系統，其中當該訂單資料實際交易失敗後，該訂單模組於該會員資料內進行註記，當該訂單資料實際交易失敗之次數超出一第一預設次數時，則該訂單模組控制該語意辨識模組產生一拒絕訂購文字資料；該文字轉換模組可供將該拒絕訂購文字資料轉換成一第三音源發送資料，該語音收發模組可供將該第三音源發送資料以一第四音訊發送至該客戶端。
6. 如請求項5所述之自動化語音訂購系統，其中更設一廣告模組資訊連接該客戶管理模組，該廣告模組可供根據該會員資料發送一廣告訊息至該客戶端。
7. 如請求項5所述之自動化語音訂購系統，其中當該訂單資料實際交易完成後，該客戶管理模組將該訂單資料儲存至該會員資料內；一喜好分析模組資訊連接該客戶管理模組，該喜好分析模組可供根據該會員資料內各訂單資料，分析出該客戶端之喜好產品資料；更設一廣告模組資訊連接該客戶管理模組，當該廣告訊息之屬性匹配該喜好產品資料時，則該廣告模組將該廣告訊息發送至該客戶端。
8. 如請求項7所述之自動化語音訂購系統，其中該喜好分析模組可供根據分析各會員資料內的訂單資料，而統計出一商品銷售排行資料。
9. 如請求項8所述之自動化語音訂購系統，其中當該語意資料所代表之語意為訂位申請時，則該語意辨識模組進行訂位對話流程，且該回覆文字資料對應該訂位對話流程；該訂單模組更包括一訂位模組，該訂位模組資訊連接該語意辨識模組，該訂位模組根據該訂單對話流程中所收集到之語意資料，再根據一訂位行事曆資料判斷是否可進行訂位，當確定可進行訂位時則製作出一訂位資料，並控制該輸出端輸出該訂位資料。
10. 如請求項9所述之自動化語音訂購系統，其中該訂位資料包括該客戶端資料；一客戶管理模組資訊連接該訂位模組，該客戶管理模組可供根據該客戶端資料建立該會員資料；當該訂位資料所代表之訂位逾期未履行時，該訂位模組於該會員資料內進行註記，當訂位逾期未履行之次數超出一第二預設次數時，則該訂位模組控制該語意辨識模組產生一拒絕訂位文字資料；該文字轉換模組可供將該拒絕訂位文字資料轉換成一第四音源發送資料，該語音收發模組可供將該第四音源發送資料以一第五音訊發送至該客戶端。

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