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智能语音的应用发展趋势

编辑:      来源:创泽集团      时间:2022/3/26
 

智能语音,主要是人和机器通过语音作为媒介进行自然交互的形式,涉及到的核心技术主要包括四个方面,先通过语音识别(ASR)转成文字,如果语音信号质量不好的话,前端会有一个语音增强模块;然后是口语语言理解,接下来是对话管理和口语语言生成,而终通过文语转换(TTS)生成语音回馈给用户。

回顾语音识别的发展,在2000年之前,语音识别的错误率有明显的改善,而在2000年到2010年期间,我们做的很多努力很难再去进一步降低识别的错误率。在大概2010年后,在深度学习的推动下,利用大数据、机器学习和大算力这“三驾马车”,语音识别的识别准确度再一次明显提升,错误率再一次下降,并且在一部分数据集上实现了媲美人类语音识别的精度。

语音识别是智能语音范畴内的一个典型任务,除此之外,智能语音的任务还包括语音编码、语音增强、关键词检出、声纹识别等一系列任务,而智能语音技术能够服务的方向主要包括三方面,一是自然人机交互,二是自然人人交互,还有就是内容分析与挖掘,垂直落地的应用非常多,场景广泛,价值巨大。

在技术侧,智能语音行业发展仍然面临着声纹识别的不稳定性、语音识别的鲁棒性以及训练场景的长尾性的落地挑战;

而在应用侧,智能语音技术已逐步从纯技术形式应用,转向“语音+AI技术+行业“的创新式发展。

受供给侧的业务增长突破和需求侧的客户诉求推动,智能语音技术调用不仅是单纯为转写“人说了什么”或者输出“机器要说什么”,而是正逐步与语义理解、知识图谱等AI技术融合,让使用智能语音技术的机器本体更加具备认知性和行业关联性,结合行业 Know-how和甲方需求输出整体性、结果导向性的实用解决方案。

智能语音的技术挑战

1 声纹识别的不稳定性:人的声音在不同时间、 状态会呈现不同的特征,因此技术层面如何准确识别变化明显的声纹特征仍然面临挑战。

2 语音识别的鲁棒性:说话目标由远到近的移动、场景变化、背景噪音、混响嘈杂、干扰声源等真实场景,会给语音识别准确率带来较大 折扣。

3 训练场景的长尾性:面对低资源小语种和语言训练场景,如何通过较少资源获得规模有效的训练成果,是智能语音持续面临的技术挑战。


 
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