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      可識(shí)別“主人”,語音助手智能化升級(jí)

      2018-09-10 15:46:35來源:中國智能制造網(wǎng) 編輯:洛神 關(guān)鍵詞:語音識(shí)別人工智能閱讀量:49377

      導(dǎo)讀:近年來,隨著人工智能技術(shù)的逐步落地,很多智能化的產(chǎn)品進(jìn)入了人們的日常生活。越來越多的“非人類”助手出現(xiàn)在我們周圍,解放我們的雙手,讓我們的生活更加便捷。
        【中國智能制造網(wǎng) 智造快訊】近年來,隨著人工智能技術(shù)的逐步落地,很多智能化的產(chǎn)品進(jìn)入了人們的日常生活。越來越多的“非人類”助手出現(xiàn)在我們周圍,解放我們的雙手,讓我們的生活更加便捷。
      可識(shí)別“主人”,語音助手智能化升級(jí)
       
        日前,美國zhuanli及商標(biāo)局披露的一項(xiàng)來自蘋果的新zhuanli表明,Siri 未來或許將可以分辨不同用戶的聲音,并提供更為個(gè)性化的響應(yīng)。用戶可以通過一些設(shè)定來讓它記住自己的聲音,并根據(jù)不同的聲音給出不同的反饋。
       
        這樣一來就可以讓使用語音助手的人的信息更安全。使用過siri的人都知道,siri一般系統(tǒng)默認(rèn)為一個(gè)使用者,它無法分辨是不是主人在發(fā)送指令,就會(huì)造成,當(dāng)陌生人拿到主人手機(jī)時(shí),很容易通過siri語音助手獲取手機(jī)里的隱私,比如讓siri讀個(gè)短信什么的。
       
        近幾年語音助手發(fā)展的很快,在很多手機(jī)里都會(huì)有這一款應(yīng)用。通過智能對(duì)話與即時(shí)問答的智能交互,實(shí)現(xiàn)幫忙用戶解決問題,主要是幫忙用戶解決生活類問題。蘋果手機(jī)中的siri開創(chuàng)了智能語音助手的先河,隨后各個(gè)語音助手也如雨后春筍般蓬勃發(fā)展。
       
        那么實(shí)現(xiàn)語音助手的功能主要是依靠哪些技術(shù)呢?語音助手背后的技術(shù)由三大塊組成:語音識(shí)別(Auto Speech Recognition)、語義理解(Semantic Understanding)以及語音合成(Text To Speech)。
       
        首先是語音識(shí)別,就是將用戶說的話收集起來,再轉(zhuǎn)化為文字。語義理解就是需要對(duì)這些文字進(jìn)行理解和分析,了解用戶的意圖,再根據(jù)這些意圖得出相應(yīng)的應(yīng)對(duì)文字。語音合成就是后再將這些文字,通過語言說出來,以完成對(duì)用戶的應(yīng)答。
       
        這三種技術(shù)相互支持,共同實(shí)現(xiàn)虛擬語音服務(wù)。當(dāng)前,在這三種技術(shù)中,語音識(shí)別技術(shù)還不能算。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)使語音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展突飛猛進(jìn),但是隨著用戶量的增加,越來越多的問題開始逐漸顯現(xiàn)。
       
        其中明顯的就是語音識(shí)別技術(shù)會(huì)受到使用者口音的影響。當(dāng)前各語音庫中,可能已經(jīng)存了很多語言,英語,法語、日語、普通話等等,但是卻忽略了用戶的口音問題,用戶的口音不同,直接影響了識(shí)別的準(zhǔn)確率。華盛頓郵報(bào)近進(jìn)行的一項(xiàng)研究結(jié)果顯示,谷歌和亞馬遜研發(fā)的流行智能語音助手識(shí)別非美國本地口音的準(zhǔn)確率要比美國本地口音低30%。
       
        為了解決這個(gè)問題,很多公司都在積極努力研發(fā)新的產(chǎn)品。其中語音識(shí)別系統(tǒng)Global English就可以用于解決口音問題對(duì)識(shí)別的干擾。這個(gè)系統(tǒng)擁有40多個(gè)國家的數(shù)千小時(shí)的語音數(shù)據(jù)和數(shù)百億單詞,支持所有英語口音的語音文本轉(zhuǎn)換功能。
       
        除此之外,還有Nuance語音識(shí)別系統(tǒng),它收集了20個(gè)特定方言區(qū)域的語音和文本數(shù)據(jù),包括每種方言獨(dú)有的單詞及其發(fā)音。它還可以根據(jù)用戶的口音在幾種不同的方言中自動(dòng)切換,極大地提高了準(zhǔn)確率。
       
        但是因?yàn)槭澜缯Z言之復(fù)雜多樣,想要真正解決口音問題不是一朝一夕的事情,需要更多的用戶使用語音識(shí)別系統(tǒng),存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)到語料庫,語言模型也才會(huì)越來越多,語音識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率才會(huì)越高,這是一個(gè)不斷提升的過程。
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