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在越來越多場景下，我們可以看到智能語音的應用，而其中，“語音喚醒”這個概念是必然要被提及的。這篇文章里，作者就對“語音喚醒”的定義、功能、問題等方面做了解讀，一起來看看吧。

一、智能語音的發(fā)展趨勢

2017年，小愛同學、天貓精靈誕生，到2019年分別基于手機、家庭開始打造以語音交互為核心，智能場景協(xié)同的護城河；

2020年智能音箱在國內銷量一度達到1.51億臺，成為繼手機之后的銷量最大的終端智能消費品類。

消費類智能語音終端的趨勢：

• 單設備、單場景的指令交互向多設備、全場景的智能交互發(fā)展；
• 從單感官的交互方式向多感官的人機交互（多模）演進；
• 從功能性向情感陪伴的精神需求演進。

二、什么是語音喚醒？

在連續(xù)語流中實時檢測說話人特定語音片段。

三、語音喚醒的指標有哪些？

喚醒率：用戶交互成功率。

誤喚醒：用戶未進行交互，誤觸發(fā)的概率，一般以一天發(fā)生幾次計算。

響應時間：用戶說完喚醒詞后設備給出反饋的時間。

功耗水平：喚醒系統(tǒng)的耗電量如何，由于目前智能座艙應用于新能源汽車，該指標可不計。

四、語音喚醒能夠做的具體功能

oneshot：用戶無需等待喚醒反饋，即可發(fā)出工作指令。例：“你好百度播放音樂”，客戶端會在喚醒后直接啟動識別以及語義理解等服務。

多喚醒：滿足用戶個性化的喚醒詞候選。例：百度的車，你可以用“你好百度”，用戶也可以自定義“你好騰訊”。

ZERO-SHOT：將常用指令作為喚醒詞，達到用戶無感知的喚醒效果。例：“打開車窗”、“導航到天安門”作為喚醒詞，實現(xiàn)快速響應；這種喚醒策略，為了減少誤喚醒平呂，大多情況下都會限制喚醒詞范圍。

五、語音喚醒遇到的典型問題

場景魯棒性：在環(huán)境嘈雜的情況下，通常會喚醒失敗或者誤喚醒，常見的車內場景：播音場景、開窗場景、高速場景、交談場景等，該類場景通常作為路試的必須場景。

相似詞誤喚醒：例：當喚醒詞為“你好百度”，此時說“你好小度”。

提前喚醒：當喚醒詞為“你好百度”，此時說“你好百”就喚醒。

詞嵌套：當喚醒詞有“百度”“百度助手”，用戶準備喊“百度助手”，“百度”被喚醒。

六、產品角度看語音喚醒

用戶體驗：語音喚醒作為語音交互的開始，喚醒率極大的影響了用戶對語音的使用欲望，目前智能座艙的語音喚醒率普遍已經實現(xiàn)≥95%，能夠給到用戶較為滿意的體驗。

未來趨勢：如今各家都在這點上做不斷地優(yōu)化，同時開始向多模語音的方向發(fā)展，但是多模交互在當前技術階段，存在支持范圍受限、誤喚醒率高、成本較高等問題，語音喚醒詞在一段內，仍是市場主流的選擇。

未來隨著VPA、主題世界、大模型對話在車機上的應用，喚醒詞可能會隨著語音風格等有著更加有趣的變化。比如“你好，嬛嬛”，“華妃在哪”。

品牌價值：語音喚醒詞在一定程度上也對品牌的塑造有一定的價值，目前各家的默認喚醒詞通常都為語音助手的名字“理想同學”、“小琪”、“小P”等等， 在日常語音使用中，不斷深化用戶對品牌的認知。