语音交互与中文自然语言处理技术

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2023-07-08 07:50:24

语音交互流程简介

AI对话所需要的技术模块有4个部分，分别为：自动语音识别（ASR）、自然语言理解（NLU）、自然语言生成（NLG）和文字转语音（TTS）。以叮咚开发文档中的语音交互流程图来看，Ai对话技术的主要路径为用户与设备之间的交互，主要是采用语音方式处理和完成的。

语音交互流程设计

一次完整的语音交互流程，成功的语音对话，通常是有以下几个阶段：

意图：表示用户在使用应用时所做的动作，这些意图代表了应用的核心功能。
语义解析：对语音识别结果进行分析理解，将用户语音输入映射到机器指令。
云端交互：调用意图的结构化请求，向服务器请求处理后做出反馈响应。
对话管理：在用户进行自然对话时，可能会因为表达事情的复杂度、时间、地点、效率等，产生具有脉络的对话过程，所有的对话元素会编织在一个连贯的线性对话中。
语言合成：根据解析模块得到的内部表示，在对话管理机制的作用下生成自然语言句子。同时将生成模块生成的句子转换成语音输出。

中文自然语言处理的关键技术

中文自然语言处理的关键技术包括词法分析、句法分析、语义分析、语用分析和语境分析。

Ai对话目前存在的问题

语音交互最终需要解决的关键问题是歧义消解问题，和未知语言现象的处理问题。

智能语音助手背后的生态服务

智能语音助手类的产品要想在中国落地开花，它不仅仅是简单的语音识别那么简单，还有集成服务，一整套的中文生态、内容、服务等配套设施，是一种涵盖很多基础能力的生态系统。

未来基于语音交互的语义技能，必须要能够达到几万、几十万甚至上百万种的时候，才能促使语音交互时代操作系统真正走向成熟，未来语音交互产品的形态和样式也将越来越丰富。

让我们期待未来Ai语音交互的蓬勃发展，期待未来对技术的无限挑战！

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