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語音交互是AI最重要的領域之一，也是目前落地產品比較成熟的領域，比如說智能客服、智能音箱、聊天機器人等，都已經有成熟的產品了。語音交互主要由哪些部分組成？各自主要處理什么任務？目前都遇到什么困難？本文將跟大家一起探討下。

01? 語音交互的組成

我們以一個智能音箱的例子來開始今天的討論：

假設我們對智能音箱天貓精靈說“放一首周杰倫的《晴天》”。天貓精靈就會說“好的，馬上為你播放周杰倫的《晴天》”，并且開始播放音樂。

這個過程貓精靈都做了些什么？

首先，天貓精靈把聽到的聲音轉化成文字，然后理解內容，最后做出相應策略，并把響應策略轉化成語音。

因此，語音交互就可以成以下這三個模塊：

• 語音識別（Automatic Speech Recognition）：簡稱ASR，是將聲音轉化成文字的過程，相當于耳朵。
• 自然語言處理（Natural Language Processing）：簡稱NLP，是理解和處理文本的過程，相當于大腦。
• 語音合成（Text-To-Speech）：簡稱TTS，是把文本轉化成語音的過程，相當于嘴巴。

下面我們就來詳細的介紹每一個模塊。

02 語音識別（ASR）

通常語音識別有兩種方法：

• “傳統”的識別方法，一般采用隱馬爾可夫模型（HMM）
• 基于深度神經網絡的“端到端”方法。

兩種方法都需要經過“輸入—編碼—解碼—輸出”的流程。

2.1 編碼

編碼就是把聲音轉化成機器能識別的樣式，即用數字向量表示。

輸入的聲音信號是計算機沒辦法直接識別的，首先需要將聲音信號切割成一小段一小段，然后每一小段都按一定的規則用向量來表示。

2.2 解碼

解碼就是把數字向量拼接文字的形式。

首先，將編譯好的向量，放到聲學模型中，就可以得到每一小段對應的字母是什么；

然后，把翻譯出來的字母再經過語言模型，就可以組裝成單詞了。

當然聲學模型和語言模型也是個神經網絡，是通過大量的語音和語言數據來訓練出來了，在這里就不展開講了。

這里來個腦暴：

神經網絡能不能做到，不需要編碼和解碼的過程，不需要聲學和語言模型，直接把聲音信號丟到神經網絡里去訓練，最后輸出結果就是文字，具體中間過程是怎樣的，讓機器自己去學。如果這樣能實現，我覺得很酷，看起來是不是真的很智能。

03 自然語言處理（NLP）

NLP是語音交互中最核心，也是最難的模塊。

NLP主要涉及的技術有：文本預處理、詞法分析、句法分析、語義理解、分詞、文本分類、文本相似度處理、情感傾向分析、文本生成等等。但不局限于這些，涉及的技術比較多，且比較復雜。下面我們就挑幾個主要的技術點簡單聊下。

3.1 文本預處理

1）去噪聲：

只要跟輸出沒有關系的我們就叫噪聲，比如：空格、換行、斜桿等。

去噪聲后，文本變得更加規范化，不會出現各種亂七八糟的符號，對于后續的處理非常重要。

2）詞匯歸一化

這個在處理英文文本時比較常用，如“play”，“player”，“played”,“plays” 和 ”playing”是“play”的多種表示形式。雖然他們的含義不一樣，但是上下文中是相似的，可以把這些各種形式的單詞歸一化。

歸一化是具有文本特征工程的關鍵步驟，因為它將高緯特征（N個不同特征）轉化成低維空間。

3.2 詞法分析

1）分詞

分詞就是把一個句子，切分成多個詞匯。

比如：輸入“明天深圳的天氣怎樣？”，這個句子就會被分成“明天/深圳/的/天氣/怎樣”。其中“明天”、“深圳”、“天氣”就是這句話的關鍵詞，通過關鍵詞去匹配內容。

2）實體識別

實體提?。菏侵冈谝粋€文本中，提取出具體特定類別的實體，例如人名、地名、數值、專有名詞等。

比如：輸入“詹姆斯在NBA打了多少年”，其中“詹姆斯”就是實體詞，計算機可能就可以通過當前的時間和詹姆斯加入NBA的時間給出他在NBA的球齡。

實體識別在信息檢索、自動問答、知識圖譜等領域運用的比較多，目的就是告訴計算機這個詞是屬于某類實體，有助于識別出用戶意圖。

3.3 文本分類

主要目的是為了將文檔（文章）的主題進行分類，比如說是屬于經濟類、體育類、文學類等等。

解決文案分類問題，比較經典的算法是TF-IDF算法。

TF-IDF的主要思想是：如果某個詞或短語在一篇文章中出現的頻率TF高，并且在其他文章中很少出現，則認為此詞或者短語具有很好的類別區分能力，適合用來分類。

比如說“NBA”這個詞在一篇文章中出現的次數比較多，但又很少在其他文章中出現，那這篇出現多次“NBA”這個詞的文章很可能就是體育類文章。

3.4 文本相似度處理

文本相似度通常也叫文本距離，指的是兩個文本之間的距離。文本距離越小，相似度越高；距離越大，相似度越低。

比如：用戶輸入“這件衣服多少錢”或者說“這件衣服怎么賣”，這都是很口語化的句子，那要怎么給用戶返回“衣服價格”呢？就是根據文本相似度處理的。

需要我們計算出“多少錢”、“怎么賣”跟“價格”的相似度，然后根據相似度去匹配最佳答案。

應用場景：推薦、排序、智能客服以及自動閱卷等。解決之前只能靠關鍵詞精準匹配問題，識別語義，擴大了應用的范圍。

3.5 情感傾向分析

情感傾向分析，主要分為兩大類：情感傾向分類、觀點抽取。

1）情感傾向分類

情感傾向分類是識別文本的情感傾向，如：消極、積極、中性。

比如：“這家餐館不錯，服務態度好、價格便宜”，整個句子是積極的評價。

情感傾向分類對給用戶打標簽，給用戶推薦內容或服務，有比較好的效果。

2）觀點抽取

觀點抽取是把句子中的觀點抽取出來。

還是“這家餐館不錯、服務態度好，價格便宜”這個句子，其中“服務態度好”、“價格便宜”就是觀點詞。

觀點抽取對建立服務或內容的評價體系，有重要的意義。

3.6 目前遇到的困難

1）語言不規范

雖然目前我們可以總結出一些通用的規則，但是自然語言真的太靈活了。同一個詞在不同的場景可能表達多個意思， 不管是通過理解自然語言的規則，還是通過機器學習，都顯得比較困難。

2）錯別字

在處理文本時，會發現有大量的錯別字，怎么樣讓機器知道這些錯別字，并且改過來呢，也是NLP的一大難點。

3）新詞

在互聯網高速發展的時代，網上每天都會產生大量的新詞，我們如何快速地發現這些新詞，并讓機器理解，也是非常重要的。

04 語音合成（TTS）

實現TTS，目前比較成熟的有兩種方法：“拼接法”和“參數法”。

4.1 拼接法

首先，要準備好大量的語音，這些音都是又基本的單位拼接成的（基本單位如音節、音素等），然后從已準備好的聲音中，抽取出來合成目標聲音。

• 優點：語音合成的質量比較高。
• 缺點：數據量要求很大，數據庫里必須有足夠全的“音”。

4.2? 參數法

根據統計模型來產生每時每刻的語音參數（包括基頻、共振峰頻率等），然后把這些參數轉化為波形。

• 優點：對數據的要求要小點。
• 缺點：質量比拼接法差一些。

4.3 其他方法

• 谷歌DeepMind提出的WaveNet方法，基于深度學習的語音合成模型，不會對語音信號進行參數化，使用神經網絡直接在時域預測合成語音波形的每一個采樣點。
• Deep Voice 3采用一種新穎的用于語義合成的全卷積架構，可以用于非常大規模的錄音數據集。
• VoiceLoop是Facebook提出的一種新的TTS神經網絡，它能將文本轉換為在室外采樣的聲音中的語音，且該網絡架構比現有的網絡架構簡單。

參考文章

• 《CUI三部曲之語音識別——機器如何聽懂你的話？》_AI新司機
• 《AI是怎樣理解人話的？淺析NLP中的分詞和關鍵詞_AI研習小分隊》_@藝馨_20171101
• 《語音合成TTS | AI產品經理需要了解的AI技術概念》
• 《干貨整理_2017(北京)百度技術沙龍NLP》_AI游學小分隊_20171104
• 《語音合成TTS技術的最新進展信息匯總》_趙琦_20180404
• 《【NLP技術】：NLP簡單介紹》
• 《AI PM應該懂的自然語言處理（NLP）知識》

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題圖來自Unsplash，基于CC0協議。