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【发布日期】:2019-06-10【查看次数】:

c?IoT从业者必看!微软全双工语音技术六大概念详解_科技_环球网
在亚马逊发布智能音箱Echo之后,能够进行“语音交互”的智能音箱一时风头无双:不仅谷歌、苹果等国外科技巨头跟进,与此同时,国内的京东、联想、喜马拉雅、阿里等也纷纷入局。智能音箱能够与人进行对话:用户第一说出唤醒词,唤醒音箱后对音箱说出命令,音箱则会对命令做出反应,完成任务、播出内容,甚至闲聊一句。今年1月,小米生态链旗下Yeelight语音助手上市,却没有采用唤醒-响应-说话-应答的模式,Yeeligh语音助手中的AI微软小冰仅需一次唤醒即可实现连续对话,而无需用户每轮交互都说出唤醒词,微软将这种交互模式的进化比喻为“从对讲机到打电话”。3月28日,微软举办了媒体交流会,公布小冰在Yeelight语音助手中应用的全双工语音交互感官部分技术特点,其中六大概念,或可为IoT从业者提供新思路和新方向。  1.Turn-oriented框架  目前大多数人工智能音箱产品采用的框架是最基础的Turn-oriented结构。在交流会上微软解释:“目前智能音箱的交互模式,以单一任务为目标,每一个对话就像是来到了一个十字路口。在路口中间有指挥交通的民警,每次当你输入一个命令,民警只负责把你迅速引导到干这个事的地方去。”常规的以Siri为代表的架构方案,是单任务模式。收到指令之后去相应方向解决答案,然后回到原点,所以它难以实现连续,拟人化的交互。虽然交互方式简单直接,但是它不能实现自然、轻松、连续的对话,使用起来就有些费劲,用户始终摆脱不了&ldquo,香港挂牌藏宝图;在和机器交流”的感觉。  2.Session-oriented框架  微软认为,老版跑狗玄机图,现今对话式人工智能基础框架正在发生变化,由之前的Turn-oriented框架 — 面向单个任务,转向基于Session-oriented框架 — 面向整个对话全程的技术变革。全双工语音交互相当于在原有二维的基础上增加了时间轴,每一个单点看成是一个传统架构,用时间把他们串联到一起,构成前后连续的语音交互逻辑。新Session-oriented框架使得“对话如河流”,在整个过程中既包含任务,也包括一些“无用的”对话,但这些对话中也可能引申出新的任务,并以更加自然交互的方式完成整个对话。从Session-oriented框架可以看到在完成单个任务完之后,系统并没有回到原点,而是像河水流到了下游,使对话进入新的阶段。将体验更自然流畅的对话,不再让用户感觉在于机器互动,更像是人与人之间的谈天。  3.全双工语音交互感官  微软为了实现全双工的、不费劲的、流畅自然的语音交互。最新的全双工语音交互技术需要由以下四层结构来支撑实现。即:边听边想、节奏控制器、声音场景的理解、自然语言理解与生成模型。  3.1.边听边想——预测模型  简单来说,猜测模型的技术原理可以理解为,不停记录不停调整作答思路。并且在听第一个字的瞬时,就开始预想人类将会给出什么样的问题,小冰不再一条消息、一条消息地识别,而是一个字、一个字地识别。在同样算法、同样语音合成速度的情况下,小冰可以更快的回应,还具备中途改口的能力。她会非常动态、灵活的方式,可以让这个对话变得更加的流畅。  3.2. 节奏控制器  在对话中全双工语音交互,节奏突然变得尤为非常的重要。这里面人工智能自己的和谐,同时它还要和人类进行协商。例如:用户说的第一句话很重要,或者第一句话还有很长时间要说,人工智能通过不同的应计策略,来挑选是否重复、跳过,甚至打断用户要说的话。如果用户不说话,她会打破沉默保持既有的话题。如果用户说很多的话,那么小冰自己就会减少说话,作为一个倾听者的角色。  3.3. 声音场景的理解  全双工场景实现包括:分类器、环境处理、对象判断技术。第一语音对话识别身份,男的、女的、儿童。还能识别喜怒哀乐,采用不同的对话策略,从而有更好的用户体验。第二识别环境,如果在一个嘈杂的环境它自然需要放大声音,但如果是谈一些私密问题时,就应该降低声音,来体现说话的艺术。第三语音可识别对象的判定,家庭环境中它需要通过声纹识别出爷爷、奶奶、爸爸、妈妈等不同身份的人进行语言对话。  3.4. 自然语言理解与生成模型  小冰之所以能做到区别于其他产品的长程语音,其中的关键之一便是小冰可以根据用户的问题自创回应,而这背后便是生成模型这项技术。使用生成模型之后,小冰不再鹦鹉学舌,而是能够自创回应。她与人类交流的每一句话,都可能是这世界上从未出现过的。每一次的回答都可能根据场景进行变化,而非之前通过数据库检索获得的。在一个以连续的流作为对话基石的时候,生成模型作为一种对话的技术,变得越来越重要。  在业界智能音箱都还只是简单地一问一答的时候,微软将人机交互对话变得“像河流一样”。未来全双工语音技术是否会成为智能音箱的主流配置,还需经过时间的磨砺和检验。

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