机器学习以及自然语言处理技术的进步，开启了人与人工智能进行语音交互的可能，人们透过对话的方式获取信息、与机器进行交互，将不再只是存在科幻情结当中。语音交互是未来的方向，而智能音箱则是语音交互落地的第一代产品。
一、语音交互流程简介
AI 对话所需要的技术模块有 4 个部分，分别为：
自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）
自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）
自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）
文字转语音（Text to Speech, TTS）
二、语音交互流程设计
一次完整的语音交互流程，成功的语音对话，通常是有以下几个阶段。
1.交互流程的核心—意图
所谓意图，表示用户在使用应用时所做的动作(譬如：问一个问题或发送一条指令)，这些意图代表了应用的核心功能。
如果应用成功地识别了用户意图，则需要在完成业务动作后，将结果反馈给用户；如果应用无法识别用户意图，则需要给用户友好的提示，指导用户使用。
用户：七星彩的开奖时间是什么时候？
Ai：体育彩票七星彩每周二、周四和周日开奖。
2. 如何识别意图—语义解析
对语音识别结果进行分析理解，简单来说就是将用户语音输入映射到机器指令。它可能定义了一组包含指定的单词或短语的语法结构，用户通过说出满足这种结构的语句，来调用意图。
用户：我要{听} {周杰伦}的{稻香}
Ai：稻香.mp3
3.如何处理意图—云端交互
调用意图的结构化请求，向服务器请求处理后做出反馈响应。 通俗来讲该流程主要处理用户的请求，解决用户问题的答案。
4.上下文意图的处理-对话管理
在用户进行自然对话时，可能会因为表达事情的复杂度、时间、地点、效率等，产生具有脉络的对话过程，所有的对话元素会编织在一个连贯的线性对话中。
用户：明天北京天气如何？
Ai：明天北京天气晴，温度16到23度
用户：后天呢？{后天北京天气如何？}
Ai：后天北京天气晴，温度17到28度
数据堂自制版权的系列数据集产品为“自然对话语音数据”这一技术路径的实现提供了强有力的支持。
1,351小时普通话自然对话语音数据（手机+录音笔）
该数据由1950名发音人参与录制，以自然方式进行面对面交流，针对给定的数个话题自由发挥，领域广泛，语音自然流利，符合实际对话场景。1,351小时普通话自然对话语音数据由人工转写文本，准确率高。
5，语言合成模块 – 组织语言
根据解析模块得到的内部表示，在对话管理机制的作用下生成自然语言句子。 同时将生成模块生成的句子转换成语音输出。（把回答的机器语言再转换成 口语语言）
三、 中文自然语言处理的关键技术
1、词法分析
词法分析包括词形和词汇两个方面。一般来讲，词形主要表现在对单词的前缀、后缀等的分析，而词汇则表现在对整个词汇系统的控制。在中文全文检索系统中，词法分析主要表现在对汉语信息进行词语切分，即汉语自动分词技术。通过这种技术能够比较准确的分析用户输入信息的特征，从而完成准确的搜索过程。它是中文全文检索技术的重要发展方向。
2、句法分析
句法分析是对用户输入的自然语言进行词汇短语的分析，目的是识别句子的句法结构，实现自动句法分析过程。其基本方法有线图分析法、短语结构分析、完全句法分析、局部句法分析、依存句法分析等。
3、语义分析
语义分析是基于自然语言语义信息的一种分析方法，其不仅仅是词法分析和句法分析这样语法水平上的分析，而是涉及到了单词、词组、句子、段落所包含的意义。其目的是从句子的语义结构表示言语的结构。中文语义分析方法是基于语义网络的一种分析方法。语义网络则是一种结构化的，灵活、明确、简洁的表达方式。
4、语用分析
语用分析相对于语义分析又增加了对上下文、语言背景、环境等的分析，从文章的结构中提取到意象、人际关系等的附加信息，是一种更高级的语言学分析。它将语句中的内容与现实生活的细节相关联，从而形成动态的表意结构。
5、语境分析
语境分析主要是指对原查询语篇以外的大量“空隙”进行分析从而更为正确地解释所要查询语言的技术。这些“空隙”包括一般的知识，特定领域的知识以及查询用户的需要等。它将自然语言与客观的物理世界和主观的心理世界联系起来，补充完善了词法、语义、语用分析的不足。
四、 Ai对话目前存在的问题
人机对话过程中，用户难免会出现表达失误的情况，导致机器对用户语言理解出现偏差，在这时，纠错机制对机器而言则非常重要，如缺少这个机制，用户需要花费相当长的时间将其意图解释清楚，相应的用户体验也会十分糟糕。另一方面，虽然可以很好的识别语音，但是却不能理解你的对话目的，语义理解上有偏差。
当前，包括Alexa在内的国内外智能音箱之所以没有表现的那么智能，出现了“人工智障”的嘲笑也是因为在以上两方面没有处理太好。
因此语音交互最终需要解决的关键问题是歧义消解问题，和未知语言现象的处理问题。
五、 智能语音助手背后的生态服务
Amazon Echo 的胜利在于其语音助手 Alexa 掌握的无数技能，Google Assistant 以及Google Home之所以被人看好是在于其 Android 后发优势所具备的开放性。
智能语音助手类的产品要想在中国落地开花，它不仅仅是简单的语音识别那么简单，还有集成服务，一整套的中文生态、内容、服务等配套设施，是一种涵盖很多基础能力的生态系统。
未来基于语音交互的语义技能，必须要能够达到几万、几十万甚至上百万种的时候，才能促使语音交互时代操作系统真正走向成熟，未来语音交互产品的形态和样式也将越来越丰富。
让我们期待未来Ai语音交互的蓬勃发展，期待未来对技术的无限挑战！ |
|
