智能语音语义发展趋势2021优秀课件.ppt
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1、智能语音语义发展趋势,智能语音语义发展趋势,语音识别作为人工智能发展最早、且率先商业化的技术,近几年来随着深度学习技术的突破,识别准确率大幅提升,带动了一波产业热潮。继科大讯飞、捷通华声之后,行业内又涌现出思必驰、云知声、出门问问等后起之秀,在教育、客服、电信等传统行业之外,开辟出了车载、家居、医疗、智能硬件等语音技术应用新天地。与此同时,自然语言处理(NLP)作为人机交互技术的重要一环,也为此提供了助力。Siri的推出打开了语音交互的先河,不仅催生了一批语音语义创业公司,还激发了百度、搜狗等大型互联网公司在语音语义技术上的投入。由于NLP和语义理解技术能够让机器理解人的意图和需求,并把相应内
2、容反馈给用户,因此在客服行业得到了广泛应用,有效降低了人力成本,提高了企业运营效率。,语音识别作为人工智能发展最早、且率先商业化的技术,近几年来随,技术篇:语音识别和NLP技术仍不成熟,技术篇:,智能语音语义,智能语音语义包含语音合成、语音识别和自然语言处理(NLP)三项主要技术。语音合成技术发展最早,应用已较为普遍,除了合成音仍偏机械之外,基本不存在太大技术问题;语音识别在2012年卷积神经网络(CNN)应用之后,准确率大幅提升,已经在C端、B端得到了广泛应用,但效果和体验还不够理想;NLP技术虽然在搜索引擎中早有应用,但在人机交互领域仍属于浅层处理。,智能语音语义智能语音语义包含语音合成、
3、语音识别和自然语言处理,语音识别“鲁棒性”问题显著,在生物学中,有个术语叫做“鲁棒性”,是指系统在扰动或不确定的情况下,仍能保持它的特征行为。这一问题在语音识别领域也存在。语音识别整个过程包含语音信号处理、静音切除、声学特征提取、模式匹配等多个环节。由于语音信号的多样性和复杂性,系统只能在一定限制条件下才能获得满意效果。在真实使用场景中,考虑到远场、方言、噪音、断句等问题,准确率会大打折扣。目前业内普遍宣称的97%识别准确率,更多的是人工测评结果,只在安静室内的进场识别中才能实现。要解决语音识别鲁棒性问题,需要在技术和产品两方面进行优化。一方面,在语音增强、麦克风阵列以及说话人分离等多项技术领
4、域持续投入,并结合后端语义,促进对上下文的理解,从而提升识别效果;另一方面,需要从产品设计上进行优化,比如通过进一步交互,使语音识别变得更为准确。,语音识别“鲁棒性”问题显著在生物学中,有个术语叫做“鲁棒性”,语义分析仍是浅层处理,NLP技术大致包含三个层面:词法分析、句法分析、语义分析,三者之间既递进又相互包含。,语义分析仍是浅层处理NLP技术大致包含三个层面:词法分析、句,语义分析仍是浅层处理,词义消歧是NLP技术的最大瓶颈。机器在切词、标注词性、并识别完后,需要对各个词语进行理解。由于语言中往往一词多义,人在理解时会基于已有知识储备和上下文环境,但机器很难做到。虽然系统会对句子做句法分析
5、,可以在一定程度上帮助机器理解词义和语义,但实际情况并不理想。目前,机器对句子的理解还只能做到语义角色标注层面,即标出句中的句子成分和主被动关系等,它属于比较成熟的浅层语义分析技术。未来要让机器更好地理解人类语言,并实现自然交互,还是需要依赖深度学习技术,通过大规模的数据训练,让机器不断学习。当然,在实际应用领域中,也可以通过产品设计来减少较为模糊的问答内容,以提升用户体验。由于人工智能技术对数据依赖性极高,因此,这一领域的技术进步和产业化推进是一种协同关系通过工程化的方法提升技术效果和体验,从而促进产业化应用,再根据实际应用中的数据和反馈,反过来推动技术实现突破。那么,智能语音语义在产业化方
6、面都有哪些应用领域,又存在哪些问题?,语义分析仍是浅层处理词义消歧是NLP技术的最大瓶颈。机器在切,应用篇:C端提升体验B端提升效率,应用篇:,以问答和聊天为服务形式,智能语音语义在多个使用场景和行业领域都有广泛应用,我们可以简单从C端和B端两个方向分别来看。,C端应用方面,主要用于移动设备、汽车、家居三大场景,用来变革原有人机交互方式;B端则针对垂直行业需求,提升人工效率,比如帮助医生做电子病历录入,或代替部分人力工作,比如回答大部分简单重复的客服问题。由于两大领域解决的问题不同,因此遇到的挑战也各不相同。,以问答和聊天为服务形式,智能语音语义在多个使用场景和行业领域,C端应用:变革交互方式
7、,需求和体验是关键,智能语音为C端提供了一种全新的交互方式,但应用和普及又跟具体场景和需求挂钩。目前,三大场景中,移动设备中的智能手机,以及车内语音交互应用最为广泛。家居领域中,虽然各种家电企业也在广泛布局,但实际使用情况并不理想。移动设备智能语音语义在智能手机和可穿戴设备中的应用不尽相同。可穿戴设备虽然没有屏幕或屏幕较小,更适合语音交互,但大多(比如智能手表)都是非生活必需品,本身销量就很有限,再加上一些可穿戴设备并没有太多交互需求,因此实际应用量较少。智能手机中的各类应用软件大多都配备了语音功能,但相比触摸和文字交互,使用率也不算高。很多人仍然没有经常使用语音的习惯,或者还没有使用语音的意
8、识。究其原因,主要由于语音交互在效果和效率上都不够理想。,C端应用:变革交互方式,需求和体验是关键智能语音为C端提供了,C端应用:变革交互方式,需求和体验是关键,移动设备从效果上看,语音在开放场景下识别准确率并不高。对于用户来讲,结果不可预期,产生错误后纠错成本很高,所以宁愿打字。再者,用户在手机端对于打字和触摸已经非常习惯,因此缺乏改变习惯的动力。从效率上看,语音在智能手机和各类软件上的应用主要以输入、搜索和调取服务为主,输入信息量并不大,而且大多移动应用都是基于触摸和文字做的交互设计,有文字推荐、按键选择等友好设置,因此原有交互方式本身已经非常便捷,语音交互效果不好,容易出错,并不能很好地
9、提升效率。目前,除了重度文字使用者,比如作家、记者、编辑等,对语音输入和转化有着刚性需求,其他人使用语音更多还是在无法打字或不方便触摸时,比如走路、开车等情况下。不过,随着语音识别和交互体验不断提升,会有越来越多的人在移动端使用语音。,C端应用:变革交互方式,需求和体验是关键移动设备,C端应用:变革交互方式,需求和体验是关键,汽车由于人在车内双手和双眼被占用,而需求又十分明确,因此智能语音成了这一场景下最合适的交互方式。智能语音在车内的应用主要以车载导航为主,辅以查询和用车。对于业界热炒的“以语音为入口连接各种服务,从而构建车联网生态”的畅想,目前看来还距离较远。核心困难在于,整个行业尚未找到
10、车内场景下用户的刚性、高频需求。或许等到自动驾驶汽车普及之后,人的双手双眼以及大脑解放出来,才有条件搭建包含各种服务的车内生态。对于涉足汽车领域的语音企业来说,当前最重要的是,把导航等刚性需求的体验做到位,再去考虑如何延伸服务。,C端应用:变革交互方式,需求和体验是关键汽车,C端应用:变革交互方式,需求和体验是关键,家居在家居场景下,智能语音应用主要围绕智能电视、音箱、家用机器人展开,解决的需求包括搜片、听歌、提醒、简单交互、应用调取等。亚马逊Echo面世,带动了语音交互在家居领域应用的热潮。从2014年下半年至今,Alexa平台应用数从最初20多个增加到7000多个,并在过去半年内以每月10
11、00个左右的速度增加。据CIRP报告估计,截止2016年11月,Echo累计销量超过510万台,2016年Q1-Q3共销售约200万台,较前三季度增长18%。,C端应用:变革交互方式,需求和体验是关键家居,C端应用:变革交互方式,需求和体验是关键,家居家居环境的天然特性使得语音成为最合适的交互方式,类似于Echo Alexa这样的平台将吸引越来越多的应用,不断丰富其产品功能,完整智能家居生态环境。随着用户习惯不断养成,这样的“智能家居控制中心”和“流量入口”有望快速普及,成为iPhone级爆款。不过,由于语音是一种全新的交互方式,除了技术所需的提升,各类应用在开发设计时还将面临用户体验和价值考
12、量等全新挑战。除了音箱、台灯等小家电智能产品,家用机器人也成了创业者争相押注的对象。拟生物形态智能产品的火热某种程度上承载着人类对于机器人的美好愿望,但创业者还是要从价值和实用性角度考量其产品形态的设计逻辑。最终哪种形态的智能产品会“笑到最后”,还得市场说了算,但语音会成为家居交互主流这一点,已经毋庸置疑。,C端应用:变革交互方式,需求和体验是关键家居,C端应用:变革交互方式,需求和体验是关键,家居值得一提的是,一些传统家电,如空调、冰箱、洗衣机、抽油烟机等,也开始配备语音交互功能,事实上并不理性。无论是控制开关、调节设置,还是对话沟通,从现有技术水平所能解决的需求和效率来看,都价值有限,或许
13、等到语音交互成本下降,效率提升,才有可能在各种家电终端上普及。不过更多行业人士倾向于认为,智能家电的语音控制要么通过一个中枢设备来进行,要么通过房屋前装分体式设计来实现。除了以上三大领域,商用服务机器人的逐渐成熟,有望为语音语义在商场、医院等各类服务场所开辟新的应用领地,点餐机、订票机等传统形态服务设备也将会以语音这种全新的交互方式服务大众,市场之广阔,可想而知。,C端应用:变革交互方式,需求和体验是关键家居,B端应用:提升效率、解放人力,深耕垂直行业是根本,智能语音语义在B端的应用主要集中于客服、教育、医疗、旅游等领域。客服客服作为劳动密集型行业,对于一些大公司来说,成本依然很高。智能机器人
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