AI语音交互是什么？

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近年来，随着深度学习、大数据、移动互联网和云计算等技术的进步，人工智能技术实现了快速而跨越式的发展。作为人工智能中的一个重要领域，智能语音交互技术逐渐趋于成熟，成为一个具有广泛应用前景的方向，受到各界的持续关注。行业发展已迅速进入到场景应用的布局阶段。智能语音技术在移动智能终端、车载语音交互、可穿戴设备以及智能家居等领域取得了显著进展，进一步推动了语音交互技术的应用与发展。

智能语音的发展现状

智能语音技术使人机之间能够进行语言交流，主要通过声音采集、语音识别、自然语言理解和语音合成等关键步骤，实现人机对话和智能判断决策等功能。自2010年后，全球智能语音技术进入快速应用的阶段，尤其是在移动互联网的新兴领域，苹果推出的智能语音助手Siri成为一个标志性事件，极大地扩大了智能语音的用户群体和影响力。

根据中商产业研究院发布的《2019-2024年中国智能语音行业市场前景及投资机会研究报告》，预计全球智能语音市场规模将由2018年的80亿美元增长至2024年的227亿美元。医疗健康、移动银行及智能终端等领域对智能语音技术的需求快速增加，将成为主要推动力。

1、智能语音互动系统

智能语音交互系统使得用户能够通过语音与机器及终端产品进行沟通并获得反馈。这一系统涵盖了语音识别、自然语言理解、语音合成、多轮对话管理和音视频融合等重要技术。

根据不同的应用场景，消费级智能语音交互系统可以分为几个类别：车载智能语音产品（包括前装和后装）、智能家居语音交互（如智能音箱、传统家电和智能机器人）、虚拟语音助手（移动应用）以及智能语音可穿戴设备（如腕表和耳机）等。而针对专业行业的应用场景，智能语音交互系统则可以划分为智能语音医疗产品（如电子病历）、智能语音教育产品（包括口语训练与评测）、以及智能语音客服（涉及呼叫中心、智能问答、语音质检和语料挖掘）等。

2、智能语音产业结构

智能语音产业结构可以分为三个层次。上游基础层主要包括服务器、芯片、传感器、计算平台和大数据等资源；中游技术层负责提供语音识别、语音合成、深度学习/机器学习、人机交互等技术研究和服务；下游应用层则是技术的最终用户，涵盖智能家居、金融、医疗、安防等多个领域的具体应用。

3、国内智能语音技术的发展情况

在智能语音领域，国外如谷歌和亚马逊等科技公司起步较早，在基础算法和产品创新方面处于领先地位，它们推出的智能音箱等热门语音产品极大推动了语音技术的发展及其市场应用。与此同时，国内兴起的科技巨头们也逐渐具备与国际企业竞争的能力。例如，百度在语音识别、人工智能操作系统和深度学习等领域已达到全球领先水平；科大讯飞的智能语音技术在全球语音合成大赛中多次获得第一名，并能够在方言和俚语等方面实现中文的精准翻译。

在国内政策方面，2017年12月，工业和信息化部发布了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》。该计划强调要在智能语音交互系统方面取得重要进展，特别是在新一代语音识别框架、口语化识别、个性化识别、智能对话、音视频融合和语音合成等技术的创新应用。同时，计划还重点推动智能制造和智能家居等领域的应用。到2020年，目标是在多个场景下实现中文语音识别的平均准确率达到96%，5米远场识别率超过92%，用户对话意图识别的准确率超过90%。

语音交互的核心技术

基于语音的人机交互是目前人机交互技术的主要形式。从人机交互的过程来看，其关键技术主要有语音识别、语言处理、语音合成、逻辑处理和内容整合等。

1、语音识别

语音识别是指机器能够读取人类所说的话，并将其语音内容转化为文本。这一过程涉及从训练音频中提取特征，并基于这些特征构建和训练声学模型以及语言模型。具体的步骤如图3所示：

在进行语音识别之前，为了提高识别效果，可以对语音信号的开头和结尾进行切除，以避免对后续处理产生干扰，并将语音信号分帧。这个处理过程通常称为语音活动检测（VAD），后续的语音识别操作都是基于VAD提取的有效片段进行的，从而降低语音识别系统的噪声误识别率和系统功耗。将每帧的波形转换成一个多维向量，这个向量包含了该帧语音的内容信息，这个过程被称为声学特征提取，常见的方法包括梅尔频率倒谱系数（MFCC）。此外，卷积神经网络（CNN）、CNN-LSTM-DNN等深度神经网络模型在语音特征提取中也取得了显著的效果。声学模型则是将语音转化为声学表示的输出，旨在确定给定语音来源于某个声学符号的概率。

2、自然语言处理技术

自然语言处理融合了语言学、计算机科学、数学等多学科内容，可分为自然语言理解、自然语言生成、对话管理。语言理解和生成分别指理解用户的语言输入和产生系统的语言输出，直接影响对话系统的性能。对话管理从语言理解获取输入信息，维护对话过程中的系统内部状态，并基于状态生成对话策略，输出至语言生成。当前的自然语言处理技术还只能实现较浅层面的人机交互，对于较为复杂的沟通场景，如多轮对话、上下文联系紧密、逻辑推理、情感表达等，人机交互还不能像人与人沟通那样顺畅自然。

3、语音合成技术

目前，主流的语音合成技术主要是文本到语音（TTS），即将文字转化为语音。其实现过程可以分为两个部分：前端的文本分析和后端的语音合成。文本处理阶段将文本转化为音素序列，并为每个音素标注起止时间、频率变化等信息。常见的语音合成算法有三种：

（1）拼接法，从事先录制的丰富语音资料中选择所需的基本单位进行拼接。

（2）参数法，通过统计模型生成语音特征参数，如共振峰频率和基频，然后以波形的形式输出这些参数。

（3）HMM模型法，构建声道的物理模型，并利用该模型生成波形

语音数据库

语音数据库是语音交互技术发展的重要基础，所有关键算法的优化与创新都是依赖于高质量的语音数据进行训练和测试的。一般来说，语音数据库分为训练语音数据和测试语音数据，其中训练数据用于算法的构建和参数的调优，而测试数据则用于验证识别效果。高质量的标准语音数据库的建设是智能语音发展的重要保障。以下是目前常用的公开中文语音数据库的介绍：

（1）清华大学THCHS-30中文语音数据库

THCHS-30语音库是由清华大学语音与语言技术中心（CSLT）发布的一个开源中文语音数据库。该库的初版录音于2002年由朱晓燕教授在清华大学计算机科学系的智能与系统重点实验室进行采集。作为一个经典的中文语音数据集，它包含超过1万条语音文件，总时长大约为40小时，主要内容为诗句和文章，全部为女性声音。该数据库旨在为语音识别领域的新手研究人员提供一个基础的音频资源，因此对学术用户完全免费。

（2）普通话语音阅读语料库

该语料库包含755小时的语音数据，主要来源于移动终端的录音。录制过程中，共有1080名来自中国不同重点地区的发言者参与，句子转录的准确率超过98%，录音则是在安静的室内环境中进行。数据库分为训练集、验证集和测试集，比例为51：1：2。关于语音数据编码和说话者信息等详细信息存储在元数据文件中，录音内容涵盖多种领域，包括互动问答、音乐搜索、社交网络信息、家庭指挥与控制等。该语料库旨在为语音识别、机器翻译、说话人识别及其他语音相关领域的研究人员提供支持，因此完全免费供学术使用。

（3）ST-CMDS

ST-CMDS中文语音数据集包含超过10万条语音文件，总时长约100小时。数据主要来源于日常网络语音聊天和智能语音控制的语句，涵盖855名不同的说话者，包含男性和女性的声音，适用于多种场景。

（4）AISHELL开源版本

AISHELL中文语音数据集是一个包含大约178小时的开源数据。该数据集汇集了来自中国不同地区、具有多种口音的400名参与者的语音。录音在安静的室内环境中采用高保真麦克风进行，采样率降至16kHz。经过专业的语音标注和严格的质量审核，手动转录的准确率超过95%。

随着智能语音技术的不断研究与进步，满足各类需求的语音数据库也在持续推出。由于我国地理范围广阔、民族众多且语言历史悠久，除了普通话之外，还存在多种地方方言和不同地方口音的普通话，以及各民族的语言等。因此，产业对各个维度的语音数据库的需求愈发迫切。

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