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本文將從“若琪，幫我設置明天早上8點的鬧鐘”出發，講解智能音箱的工作流程，以及語音交互設計流程，同時也會講解各類型AI產品經理/Ai運營的工作內容和考核指標，Enjoy。

2018年全球智能音箱銷量達到1.2億臺，其中中國市場銷量達到2200萬臺。

隨著智能音箱的興起，語音交互開始崛起，語音是最自然的交互形態之一，有著輸入效率高、門檻低、方便解放雙手以及能有效進行情感交流的優勢。BBC預計2020年語音助手市場規模將達到近100億美金。

如下圖所示，一次完整的語音交互，包含：喚醒→ASR→NLP→TTS→Skill的流程。

一、喚醒

智能音箱有別于智能手機的語音交互，需要先激活音箱，激活的辦法有兩類：

傳統的方式是：通過按鍵激活，例如：錘子的大衛和希瑞音箱，增加了外設的按鈕，可以點擊按鈕激活音箱進行說話。

業界的普遍做法是：通過設置激活詞來喚醒音箱，例如：“天貓精靈”，“小愛同學”，“若琪”。

為什么喚醒詞普遍是4音節，而不是中國人更習慣的3音節或者2音節？

這是因為音節越短，誤喚醒的問題就會越嚴重。

誤喚醒是指：設備被環境音錯誤激活。

誤喚醒的壓制是行業難題，除了模型優化，還有幾種普遍的做法：

第一：云端2次校驗——即將用戶的語音上傳到云端進行2次確認，再決定本地是否響應，但是帶來的弊端就是喚醒響應時間被拉長。

一般設備的喚醒檢測模塊都是放在本地的，這是為了可以快速響應，本地響應可以將響應時間控制在300-700ms之間。如果進行云端2次確認，這個識別降低喚醒的響應時長，會被延長到900ms~1.2S之間，如果網絡環境差，這個時間可能更久。

第二：從產品策略入手，一般白天偶爾的誤喚醒用戶都是可以理解的，或者說習以為常了。但是，如果是晚上睡覺時發生誤喚醒，用戶都是零容忍。

因此，一種做法是壓制晚上的誤喚醒，帶來的問題是晚上喚醒的敏感度也同步降低，但是整體來看還是可以接受的。

喚醒詞還承載了另外一個功能那就是聲紋檢測。業內的普遍做法是基于喚醒詞的校對來判斷用戶身份，當然也有基于用戶指令語句來是別的。

但是，目前業內普遍聲紋識別的準確率不是特別高，當用戶感冒、變音調，聲紋識別就會失效，因此聲紋在智能音箱的應用就非常受限。除了聲紋支付，只能應用于對召回率要求不高的應用場景。

進階知識點：

智能仲裁：當家庭有多臺設備時，同時喚醒最好只有一臺設備應答，這時候需要感知用戶所在空間，以及距離設備的距離，選擇合適的一臺設備做應答并執行后續指令。

算法產品經理職責：

核心的職責是了解當前算法的能力和邊界，提出產品側解決方案去放大算法能力或者規避算法缺陷，例如：設置夜間模式壓制誤喚醒，增加用戶自定義喚醒詞提升用戶側的體驗。

喚醒的衡量指標：

喚醒率、誤喚醒率、喚醒響應時長。

而且，會進一步拆分為：安靜環境下、噪音環境下、AEC環境下，用戶端正常喚醒，快讀喚醒，One-shot喚醒，分別去看以上3個指標。

二、ASR

ASR——自動語音識別：用于將聲學語音進行分析，并得到對應的文字或拼音信息。

語音識別系統一般分為：訓練和解碼兩階段。

訓練：通過大量標注的語音數據訓練數學模型，通過大量標注的文本數據訓練語言模型。

市場上主流的聲學訓練模型有：時序連接分類(CTC)和卷積遞歸神經網絡(CRNN)。

解碼：通過聲學和語言模型將語音數據識別成文字。

聲學模型可以理解為是對發生的建模，它能夠把語音輸入轉換成聲學表示的輸入，更準確的說是給出語音屬于某個聲學符號的概率。

語言模型的作用可以簡單理解為消解多音字問題，在聲學模型給出發音序列之后，從候選的文字序列中找出概率最大的字符串序列。

為了提供特定內容的識別率，一般都會提供熱詞服務，配置的熱詞內容實時生效，并且會提升ASR結果的識別權重，在一定程度上提高ASR識別的準確率。

進階知識點：

• 尋向/聲源定位：一般音箱的設計都是多麥克風，例如：4麥、6麥，呈線性或環形布局。尋向的作用就是判斷用戶方向，然后用用戶方向的麥克風采集語音數據，保證語音的數據是最清晰的。
• 降噪：當有環境音時，需要對環境音進行消除，提高算法識別準確率。
• AEC：回音消除，如果當前設備既在使用Player進行播放，同時又使用Mic進行拾音，那MIc就會將自己播放出去的聲音給重拾回來。這時為了避免影響算法識別結果，需要對回音進行消除。
• VAD：語音端點檢查，使用音頻特征等進行分析，確定人聲的開始和結束時間點。

算法運營崗位職責：

除了算法，負責ASR優化的一般是運營，主要職責是ASR改寫——即當發現線上一些語音總是識別成錯誤的結果時，可以強制將錯誤的結果糾正為正確的，以便在短期滿足用戶訴求。同時糾正的語料也會作為后面算法迭代的素材。

詞錯誤率WER：一般作為語音識別系統中常用的評估標準。

三、NLP

NLP——自然語言處理：用于將用戶的指令轉換為結構化的、機器可以理解的語言。

NLP的工作邏輯是：將用戶的指令進行Domain(領域)→Intent(意圖)→Slot(詞槽)三級拆分。

以“幫我設置一個明天早上8點的鬧鐘”為例：該指令命中的領域是“鬧鐘”，意圖是“新建鬧鐘”，詞槽是“明天8點”。

這樣，就將用戶的意圖拆分成機器可以處理的語言。

算法運營崗位職責：

除了算法，負責ASR優化的一般是運營，主要職責是NLP說法和詞表擴充。

詞錯誤率WER：一般作為語音識別系統中常用的評估標準。

四、TTS

TTS——語音合成：即將從文本轉換成語音，讓機器說話。

TTS業內普遍使用兩種做法：一種是拼接法，一種是參數法。

1. 拼接法

從事先錄制的大量語音中，選擇所需的基本發音單位拼接而成。

優點：語音的自然度很好。

缺點：成本太高，費用成本要上百萬。

2. 參數法

使用統計模型來產生語音參數并轉化成波形。

優點：成本低，一般價格在20萬~60萬不等。

缺點：發音的自然度沒有拼接法好。

但是隨著模型的不斷優化，現在參數法的效果已經非常好了，因此業內使用參數法的越來越多。

五、Skill

Skiil，技能，也即AI時代的APP。

Skill的作用就是：處理NLP界定的用戶意圖，做出符合用戶預期的反饋。

語音skill的設計與產品APP差別很大，筆者經過一段時間的積累，總結了一下原則供參考：

1. 設計原則

原則1：增加回復的多樣性——高頻的指令盡可能增加多的回復TTS語句，避免用戶反復聽到相同的回復。

原則2：重要信息后置——一般語音回復尤其是當用戶在開車的過程中，需要將重要信息放在后面，因為心理學上有個“時近效應”，聽覺刺激往往排在后面的影響力更大。

原則3：合理的簡潔——用戶可感知時簡潔回復，用戶不可感知時完整回復。

假如用戶指令“停止播放”，這時候只需一個提示音或者一個簡答的回復“好的”。

但是，如果用戶的指令是“幫我設置一個明天早上8點的鬧鐘”，回復就需要是完整的，例如：“已幫你設置好明天早上8點的鬧鐘”，否則用戶會沒安全感，不知道你設置的到底對不對，如果不對，那帶來的風險是很大的，所以一定要完整回復。

2. 建立流程

Skill的建立流程如下：

Step1：定義用戶特征及使用場景。

Step2：定義產品人設。

Step3：收集用戶意圖并編寫語義協議，包含Intent、slots的定義。例如建立一個“添加鬧鐘”的意圖，slotes包含“DateTime”，表示的是具體的時間點。

Step4：撰寫TTS文案，也即用戶指令處理之后需要給與用戶適當的反饋，例如：反饋語是“ok，我會再明天早上8點準時叫你起床”。

Step5：業務邏輯設計，例如：當用戶深夜過了12點，說“幫我設置明天12點的鬧鐘”，大概率是想設置今天上午8點的鬧鐘。因此，可以直接設置成今天上午8點的鬧鐘，但是要明確告知用戶。

Step6：開發實現，數據觀察。

3. Skill產品經理職責

• Skill的設計要完善覆蓋用戶所有的可能意圖和說法，然后給出最恰當的回應。
• Skill活躍率或者留存率是Skill產品的核心考核目標。

以上。

作者：Jason（微信號Smart_Byte），Rokid AI 產品經理，前阿里資深產品經理。

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題圖來自Unsplash, 基于CC0協議