中国人工智能学会通讯——智能语音技术与产业应用展望 1.3 智能语音技术和产业应用的发展趋势

简介:

1.3 智能语音技术和产业应用的发展趋势

智能语音交互逐步成为智能终端设备的重要交互手段,是不可避免的趋势。语音交互适合在解放双眼和双手情况下,解决设备的高效交互问题,对长尾和复杂信息查询优势更加明显。但机遇语音交互技术当前的状态,以及用户交互习惯形成、内容服务配套等原因,产业应用还需要一定的努力,才能实现规模化落地。

(1)软硬一体解决方案成为必然趋势。高性能、低功耗、集成化的智能语音交互方案,对降低智能终端设备语音交互的技术门槛,起到关键性作用。

(2)交互与内容服务的深度结合。优质的内容服务是用户真正的需求,不因为人机交互方式的改变而降低质量要求。在语音交互场景下,内容和服务的个性化和呈现方式,需要做相应的调整,例如减少大段文字播报反馈的方式等,才能更符合用户的语音交互习惯。

(3)大数据的价值挖掘。语音交互携带更多个性化信息,包括性别、年龄、口音、声纹、情绪等,可以建立更精准的用户画像,从而提供更为精准和个性化的服务。

云知声从2012 年成立以来,经历了开放语音云服务(AI Service),到提供语音语义一体化的智能语音交互方案(AIUI),再到打造具有远讲降噪功能的低功耗软硬一体化解决方案并进行芯片化(AI Chip),形成了“云端芯”一体化产品解决方案,如图2所示。目前,在家居、车载、医疗、教育等领域都取得了产业化落地成果。

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达摩院智能语音交互 - 声纹识别技术
声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
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