AI时代,智能语音技术及其产业化应用
10月19日,东软开放日大汽车专场暨韬客第四季在东软举办,活动旨在充盈企业员工知识库,以促进对外知识技能、市场信息交流为目的。
思必驰·上海交大联合实验室副主任、上海研发中心主任钱彦旻受邀参加,发表了题为《智能语音技术及产业化应用》的演讲,从AI语音科技的时代进程、技术重难点到产业应用等全方位,展示智能语音对于科技和社会的影响力。
AI语音技术:智能时代的入口
移动互联网时代的繁荣离不开PC时代的技术沉积,如果说科技是个接力棒的革新过程的话,那人工智能的爆发便离不开移动互联网奠定的结实基础。
钱彦旻表示,大数据、云计算、超级硬件、深度学习共同构成了人工智能四大基础,在此之上,人工智能以实体机器人、人机交互的形式进行商业化落地,并以大数据分析的方式智能运营,以上三点共同促成了人工智能的爆发和AI时代的到来。
AI技术在物联网的应用加深了人与硬件及硬件与硬件之间的联系,同时也促使了智能设备形态的迷你化和无屏化,因此钱彦旻认为,智能口语对话是物联网时代的人工智能入口,从而,语音交互成为继按键、触屏交互方式之后的新兴交互模态。
同时更促进了传统电子产品的升级,如手机智能助手、智能音箱、智能手表等以语音交互为主的智能设备都是这一演变下的产物,AI语音交互已成为新兴科技产品的智能入口。
在数十年前,图灵测试便提出了"能否通过智能对话测试是判断机器是否具备人类智能的方法",由于智能对话可直接体现AI的认知和感知能力,是智能化的最高表现,故被喻为人工智能皇冠上的明珠,而语音识别及分析作为智能语音交互闭环的入口,对语义内容提取起着"金钥匙"般的开端作用。
语音识别技术:智能对话入口
语音识别历来是人工智能和机器学习中的十大经典难题之一,它的难点可以整体归纳为三方面的不确定性——说话人、环境、设备。
说话人作为语音主体,本身具有语言复杂性,世界上有6900多种语言,且小语种的数字资源较为匮乏,开发难度大;语音富信息,如性别、年龄、情绪的不同也让语音识别的过程更加复杂。
就外部环境而言,噪声下的鲁棒识别是语音识别大规模应用的主要绊脚石,会议室、电影院、体育场等场景的不同,会导致噪声、远场、信道失配等情况的差异,这对于多类别复杂场景下的通用语音识别的实现难度较大。
识别技术离不开计算资源的支持,离线识别、连续性识别、低功耗等技术和硬件设备的升级都能帮助计算资源的扩展,对将语音识别走向千家万户,有巨大的推动作用。
针对以上难点,思必驰的语音识别技术也有了改进,其识别技术可进行声纹识别、抗噪及远场识别、性别、年龄、情绪识别等;在设备上,研发的AI语音专用TAIHANG芯片,能更好地实现离线识别和低功耗等功能,将AI语音技术赋能至更多智能硬件中。
智能车载:最佳应用场景
从技术到到商业化变现,离不开对场景需求的挖掘和探索,车载是AI语音的最佳应用场景,思必驰将全链路语音交互技术应用于智能车载方案,其中包括车载语音交互系统——天琴语音助手,目前已与上百家车企、Tier1合作,已将"小天"搭载至五十余款主流车型中。
语音采集上,思必驰的双麦/四麦方案可采集车载空间的全方位语音信息,通过多音区定位技术支持一对多交互;语音识别上,能够保证在噪音环境下保持超高识别率和"云+端"稳定性,同时支持普通话和多种方言识别。
在语义理解和对话管理上,天琴助手能分析出说话人情感,完成高情商的闲聊互动,并同时完成各项技能和内容资源调用任务,如点歌、导航、订票、查天气等等;作为对话回应,思必驰的TTS复刻技术可快速生成"高仿真度"的合成音,让爱人、家人、朋友时刻陪伴自己。
在整个车载场景的交互中,思必驰的全双工技术可以让唤醒、聆听、回复同时进行,实现one-shot一把说,贴近自然语言对话。此外,还包括了个性化推荐、智能打断、离线交互等,来更好地帮助车主解放双手,守护出行安全。
未来思必驰会将AI语音技术应用于更多行业场景中,"沟通万物,打理万事"是思必驰的愿景,更是智能语音在AI时代的驱动方向。
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