语音识别技术的突破：AI智能助手的语音交互实现

语音识别技术是人工智能领域的一个重要分支，它的突破带来了AI智能助手语音交互的实现。随着科技的不断发展和进步，语音识别技术已经在各个领域得到了广泛的应用。本文将从语音识别技术的基本原理、发展历程和应用场景等方面展开详细分析，以揭示这一突破背后的技术奥秘和未来发展趋势。

语音识别技术的实现离不开深度学习和神经网络等技术的支持。通过人工智能算法的训练和优化，计算机可以将语音信号转换为文本信息，并实现智能语音交互。这一过程涉及声学模型、语言模型和发音模型等多个方面的内容，需要综合运用多种算法和技术手段，使得机器能够准确理解并响应人类的语音指令。

语音识别技术的发展历程可以追溯到数十年前。早期的语音识别系统存在着识别率低、容错率高的问题，受限于硬件性能和算法水平的限制，应用场景也较为有限。随着深度学习等技术的不断突破和进步，语音识别技术得到了长足的发展，逐渐应用于手机助手、智能音箱、汽车导航等各种领域，为人们的日常生活带来了便利和高效。

再者，语音识别技术在各个领域的应用场景也日益丰富和多样化。在智能手机上，用户可以通过语音助手进行语音搜索、发送短信、设置闹钟等操作，实现了更加便捷的用户体验。而在智能音箱领域，语音识别技术则赋予了音箱更多的智能功能，如播放音乐、查询天气、控制家居设备等。同时，语音识别技术还广泛应用于医疗、金融、教育等领域，提高了工作效率和服务水平。

语音识别技术的突破为AI智能助手的语音交互实现带来了巨大的机遇和挑战。随着技术的不断创新和完善，语音识别技术将在未来得到更广泛的应用，为人们的生活和工作带来更多的便利和惊喜。

ai语音怎么用？

AI语音（AⅠ语音）可以用于语音合成、语音识别和语音交互等多个方面。

以下是一些使用AI语音的常见方法：1. 语音合成：使用AI语音可以将文字转换为自然流畅的语音。

你可以通过调用语音合成API，将文字输入到API中，API将返回生成的语音文件或语音流，你可以将其用于语音播放、语音导航等应用场景。

2. 语音识别：使用AI语音可以将语音转换为文字。

你可以将录制的音频输入到语音识别API中，API将返回识别出的文字结果。

这可以用于实现语音输入、语音转录、实时语音识别等功能。

3. 语音交互：使用AI语音可以实现基于语音的人机交互。

通过将语音输入到语音交互接口，你可以与AI语音进行对话、提问问题、获取回答等。

这可以用于智能助手、语音聊天机器人、语音智能家居等应用中。

使用AI语音的具体步骤通常包括申请API密钥、选择合适的API服务提供商、调用相应的API接口并传入合适的参数，最后解析返回的结果进行后续处理。

需要注意的是，具体的用法可能会根据不同的语音服务提供商和API接口而有所不同，请参考所选用的语音服务提供商的文档和指南来了解具体的使用方法。

ai人工智能对话如何实现？人工智能ai是什么意思？

人工智能（AI）是指通过计算机技术模拟人类智能的一种技术。

它可以用来实现自然语言处理、图像识别、机器学习等多种功能。

AI人工智能对话是指计算机程序与人类进行自然语言交互的过程。

实现AI人工智能对话需要使用自然语言处理技术和机器学习算法，将人类语言转换为计算机可以理解的形式，并根据语境和用户意图生成回答。

同时还需要考虑语音识别、语音合成等技术，使得对话更加自然流畅。

总之，AI人工智能对话的实现需要多种技术的综合应用，才能实现高效、准确、自然的交互。

ai万能助手有用吗？

1、好用。ai万能助手可以通过语音识别技术，实现语音交互，并可以根据用户的指令进行相应的操作，有查询天气、播放音乐、打电话。因此ai万能助手好，且非常好用。

2、有用。根据查阅chatai万能助手官网，chatai有很多强大的功能，例如语音聊天、智能问答、推荐阅读等，而且支持多语言，可以满足不同人群的需求。此外，它还有不断的学习、完善自我的过程，尽可能地提高了解决问题的准确性和速度。

3、但从众多品牌的手机当中的人工智能，我觉得小米手机的AI助手是最好用的，有着小米手机特有的功能以及特有的服务效果。小米手机的助手可以更好的为使用者服务，比起其他品牌手机的AI助手，显得更加的便捷，轻松，高效，实用。

4、当然是真的了，这是腾讯手机管家最贴心的一个功能。有了这个功能以后，陌生电话来电时，可以放心挂断，重要电话来电时，也不用担心会漏接。而且智能接听助理还可以将接听到的电话内容转换成文字，方便查看呢。

5、aibot助手是一个非常不错的人工智能助手。AIBot助手是一款由OpenAI开发的人工智能助手，它可以通过自然语言处理技术与用户进行交互，提供语音识别、语音合成、自然语言理解等功能。

语音交互设计：设计流程与方法

“语音交互设计仅靠书本上的知识是不够的，在实际项目中，除了要了解需求、目标用户以外，还要了解语音设计所应用的场景、技术水平、设备配置等，从而有的放矢的展开设计。本文结合参与的项目，将语音交互设计的流程、设计关键点以及如何通过设计化解技术限制，和大家进行分享。”

日常设计工作中，大家都会按照一定的设计流程开展工作，通用的流程一般有：探索调研分析聚焦设计策略测试验证。同样，这个流程可以复用到语音交互设计中，只是设计对象的媒介和我们产出的设计原型发生了改变，但我们发现问题、解决问题的思路应该是类似且可复用的，尤其是在新的设计领域中，不妨借鉴成熟的方法、流程，确保工作顺利开展。具体的设计流程与环节如下图：图1 · 语音交互设计流程1. 探索调研1.1 明确需求

笔者所参与的项目是“公司机房服务的工业机器人” 的语音设计，这类产品的功能比家用设备的更为强大，除了语音外，它支持：行走、人脸识别、任务解析、数据采集等，同时场景也更为复杂。首先机房环境声音嘈杂、环境复杂；它的性质又决定对人员的安全要求极高，需要准确的识别与判断，这些在了解需求阶段是必须明确的环节。

机器人的主要功能就是辅助参观人员、维修人员、驻场工程师更好的完成机房工作，实现机房业务管理智能化，提高运维管理效率和准确率。那么作为体验设计方，则是通过各场景、各环节的体验设计，让人与机器人、与系统的交互高效、自然、流畅，让智能化的机房日常运维管理更加完善。

1.2了解业务场景及目标用户

图2 · 机器人功能及场景特征

1.2.1工作场景

恒定噪音：作为机房服务场景的语音机器人，使用环境声音的嘈杂首先会影响语音录入的准确性。语音交互包含三个重要部分：自然语音识别、自然语音理解、自然语音生成， 因此解决设备“听”清楚的问题，关系到后续流程能否顺利展开。这里就需要依靠“设备技术”来解决，通过优化听筒的降噪能力，尽量过滤掉噪音。

环境复杂：机房中机柜众多，服务器高低不一、设备管线错综复杂，如图3：这给机器人的正常作业带来挑战，尤其是这种对安全性和准确性要求很高的场景。首先，机房包间中的环境光线影响机器人对人脸的识别和机柜数据的读取；其次，机柜中服务器位置高低不同，机器人需要不断调整摄像头的角度，以确保采集到完整信息，也可能存在视野死角导致无法全部读取。这一部分，则需要通过不断的测试与调整，提高机器人自身性能，使其更好的适应现场环境，具有设备、网络线缆的识别能力，减少不必要的“人为”破坏，增加人脸、数据识别的准确性。

图3 · 一般的机房环境

空间局促：在机房中机柜之间的空间不大，过道也比较狭窄，这给机器人行走带来一定影响。第一：行走速度不能过快，由于机器人自重150斤，走路太快会有惯性，有可能出现不小心撞到机柜的情况；第二：很多时候无法和人并行走路，这导致人机互动体验不好，再加上机器人本身走的慢，很有可能出现“人走在前面，遮挡住机器人视线”的问题。为此，在设计语音时，只要机器人感应到有遮挡，便会播报：“我好像被挡住了，请保持前方通畅”，以此来友善的提醒用户，减少这种封闭环境下用户的不适应。

1.2.2 目标用户

通过团队的调研，收集到在整个数据中心有5类用户，其中会进入机房与机器人直接发生交互的主要有三类：访客、厂商、数据中心驻场，如图4。图中是这三类用户的工作内容与场景接触点，确认目标用户，便于设计对后续用户调研的聚焦与体验地图的梳理。

图4 · 用户分析

1.3 技术水平

1.3.1硬件

硬件来说，目前的语音产品包括：纯语音（天猫精灵）和语音及界面结合（iphone的siri）两种配置。在设计之初，我们需要了解语音产品的基本硬件配置，这其中也包括麦克风、摄像头、听筒、设备联网程度等，因为，产品的配置会影响我们后期的设计策略与体验。例如问语音产品：“世界十大旅游胜地都是哪些？、中国56个名族都有什么？”，即便语音助手可以准确的告诉我们答案，但无疑是一个沉重的认知与记忆负担，如果配合屏幕来显示，情况会好很多。最好的人机交互形式是混合型的，即GUI+VUI（图像交互+语音交互）如图echo show，如果你所设计的是纯语音产品，那么在设计时则需要考虑更多的引导、容错、提示等。

图5 · 亚马逊Echo Show

本次项目中所涉及的机器人不带显示屏幕，并且语音不联网，这就意味着所有对话都需要提前预设好，设计师需要根据可能出现的情况，将对话内容完善，并且做必要引导，让用户按照系统期望的流程进行，确保工作顺利、安全的开展。如下图：在设计时，对于较长对话，在内容中加入“如果没听清楚，请回复我‘重复一遍’〞的提示，避免用户没有听清而错过信息；同时对于用户的回答，也给予答案提示，“维修结束时请回复我‘维修结束’ 〞通过设计去尽量规避机器人硬件的缺陷，减少“答非所问”的错误发生率和用户回答的发散，提高语音交互流程的顺畅。

图6 ·语音交互引导示例

1.3.2算法：

算法方面，则需要通过机器“深度学习”，不断完善语音识别、语音理解及语音合成的水平。目前，语音识别方面还面临很多技术挑战，如：

（1）噪音

恒定噪音（公路上、机房中）和突发噪音（突然异常大声）。

（2）多人讲话：

多人讲话，设备能否识别其中一条信息；同样多设备时，如何辨别自己的主人在说话。

（3）儿童：

儿童说话逻辑性较弱，容易出现口吃、长时间停顿等现象。

（4）短句：

“是”、“不”这种短句提供的数据信息较少，会造成识别率低。

（5）多音字：

比如人名，同样的音会有多种书写文字“清”“轻”，会影响语音识别的准确性。

更多关于机器人“深度学习”的内容大家可以自行了解，这里不展开讨论。

2. 分析聚焦

具体在分析聚焦阶段，设计的思路是：用户调研聚类分析角色建模体验设计。围绕与机器人相关的机房工作人员，提升他们在工作中的服务体验，确保顺畅、安全、高效的工作流程。

图7 ·用户分析

2.1用户画像

针对第一章节中定位的三类用户，我们通过问卷，进⾏用户访谈，旨在了解各个不同角⾊的用户他们工作的内容、需求，以及有哪些痛点可以抽取出来由机器人替代，从而优化各角色的服务体验。

图8 ·用户问卷设计

共计访问10位用户，包含各个角色。访问之后，我们对用户访谈的结果进行整理，整理维度有：日常工作描述、工作中的需求与期望、对机器人工作融入的畅想与担心。在此基础上，完成用户角色建模，通过各类角色的工作内容、痛点、情景设定、工作评分这四个主要方向进行描述与呈现，以驻场工程师为例，具体的用户角色卡如下图所示：

图9 ·用户角色信息卡–驻场

最终根据用户画像和调研中收集的问题进行聚类分析，集中梳理与归类，得到用户诉求，即对机器人应用场景下的机房服务的“服务主张”，围绕“安全”“规范”“高效”三个方面。这三个机房服务的体验目标，也是作为后续机器人语音设计所要达到的基本要求。

图10 · 机房服务主张

2.2 体验地图

与机器人交互的环节涉及到线上、线下，从线上任务的提交到线下与机器人真实交互，再到过程中机器人收集信息的回传，整个闭环链路构成机房机器人服务体验的核心。以其中导览场景为例，介绍整体流程，线上的主要触点：任务申请任务生成任务确认任务存档；线下的主要触点：任务下发机器人唤醒及用户身份验证任务执行任务结束，具体的触点详情及语音流程见下图：

图11 · 机器人服务体验流程

经过体验地图的梳理与流程规划，去构建合理、有序的流程，在任务执行过程中保证人机交互“自然、亲切、可靠”的体验，同时配合技术优化，完善机器人语音交互的丰富度，在语音交互设计中也会利用适当的引导与必要的提示，以更自然的方式消除异常时的尴尬，快速做到工作衔接。

3. 设计策略3.1 定义角色人格

VUI产品是一个虚拟的人与用户直接沟通，因此，沟通对象的语气风格、性格等则是用户接触的第一感受，为了提升真实性，定义一个符合自己产品调性的角色至关重要，也是着手真正语音设计的第一步。

这里的角色，是通过应用程序的语音及语言选择，塑造一个符合品牌服务特征，并且具有人格或心理的形象

公司所传达的态度产品的个性特征期望别人如何看待它

在本次项目中，笔者在开始设计时，也先对机器人的语音调性和语气风格做了定义，根据语音交互场景和机器人的功能特性，语气规范追求的是：笃定、尊重、正式、亲切的感受，既让用户感受到机器人工作的严谨性与安全性，又让整个服务体验兼具友善、和谐与温度。

图12 · 机器人语音调性与语气规范

以“笃定”为例，表达语气的说明和示例，通过语气规范，统一整个语音交互原型的调性。

图13 · 语气规范示例

在设计时，我们可以用“真实的人物”来定义声音特征与沟通基调，分析、了解真实人物模型的个性特征。例如儿童早教类语音产品，可以以大家熟知的“金龟子”为人格原型进行定义，沟通中模仿她的语气、用词，让儿童感到亲切并符合服务对象的特征喜好。同时，我们需要设定“期望人们如何看待我们的语音产品”，传达怎样的服务理念。

图14 · 人物模型

但这里值得注意的是，现在很多语音助手支持语音选择，如男声、女声、少年等。我们要知道，“改变声音的同时，就意味着换了不同的人格”，他们的语音交互特征、形式等应该发生相应变化。同样一句很可爱、很活泼的话，小孩说合适，但如果换到“成熟男士”，多少会有些不合时宜。

图15 · 人物语气的多种性格

3.2语音交互设计

语音设计的原型更像是“剧本设计”，需要考虑在哪个场景下，包含什么角色、他们如何对话、如何过度衔接、具体的语言如何等，如下图就是在此次项目中输出的语音设计原型，具体内容涉及到信息隐私，这里就不展开了，但是整个语音交互脚本中，对场景、角色、对话脚本备注图例、脚本正文等都做了明确定义与设计，后面就围绕如何做好交互引导、反馈、异常处理这四个方面进行介绍。

图16 · 语音交互脚本原型

3.2.1 语音交互引导

在设计语音脚本内容时，需要特别考虑VUI与人对话过程的语言衔接、对话内容的顺畅，并且能够自然的完成设想的任务。例如当询问用户信息时，最好给出一些示例，而不是说明。以下两句话大家可以明显感受到体验的差异，对于用户来说，参照示例填写信息，比理解一个通用指令更加容易。

3.2.2语音交互反馈

在GUI界面中，“确认反馈”随处可见，点击一个按钮、进行一个编辑操作，我们会设计不同重要程度的交互反馈；在VUI中，同样有不同程度的“确认反馈”，本文主要将他们分为三种：显性确认、隐形确认、视觉确认。

图17 · 语音交互反馈

3.2.3语音交互异常处理

语音可能存在的异常情况主要有以下四种：

未检测到语音 （明确告诉用户“我没听清”）检测到语音，但没有识别（“我不明白你的意思”）语音被正确识别，但系统无法处理（“出现异常”）部分语音识别错误（答非所问）

在设计中，我们可以按照不同的异常情况，设计多种播报脚本，提高产品容错性，缓解异常时候的尴尬，在此例举些常见的用户语音输入错误的回答，如图18。

图18 · 用户输入错误时的回答

04. 测试验证4.1、语音设计原型测试

以项目中团队采用的两种脚本测试方式为例，分别是：剧本朗读和语音转换工具。通过剧本朗读，体验对话的流畅程度，确认是否存在对话呆板、重复、不自然的情况；通过文字转语音工具，如QQ语音转化，可以较真实的感受机器将对话说出来的效果。

图19 · 语音设计原型测试

4.2、语音及设备测试调优

设计交付后，功能开发完成，进入语音设备可运行阶段，这时系统具备测试功能。测试调优的方法同样给大家列举两个：一是可以通过开发、设计人员，进行实际人机测试，了解语音功能是否稳定、任务完成率如何、整个体验流程是否自然顺畅；二是可以通过用户观察的方法进行调研，找到符合特征的目标测试用户，利用机房的监控摄像头，观察“自然状态下”的用户如何工作，这样不会干扰用户，更贴近真实的使用情景。

图20 · 人机使用测试

05. 总结

以上是笔者首次接触语音交互设计的设计经过，对VUI设计中的知识点、流程、方法进行的总结，仍有很多不全面之处，后续随着项目的迭代和设计的深入，逐步去完善体验，总结沉淀。

【1】参考书籍：《语音用户界面设计》 Cathy Pearl (著)王一行(译)

TXD技术体验设计（公众号）

作者：晏菲

ai万能助手怎么样好用吗

好，好用。

1、语音交互。

ai万能助手可以通过语音识别技术，实现语音交互，并可以根据用户的指令进行相应的操作，有查询天气、播放音乐、打电话。

因此ai万能助手好，且非常好用。

2、智能推荐。

ai万能助手可以根据用户的兴趣爱好、历史记录、位置信息，提供智能推荐服务，有推荐新闻、电影、商品。

语音识别技术的原理是什么？

语音识别的过程和方法具体如下：

语音识别过程

1、语音信号采集

语音信号采集是语音信号处理的前提。语音通常通过话筒输入计算机。话筒将声波转换为电压信号，然后通过A/D装置（如声卡）进行采样，从而将连续的电压信号转换为计算机能够处理的数字信号。

目前多媒体计算机已经非常普及，声卡、音箱、话筒等已是个人计算机的基本设备。其中声卡是计算机对语音信进行加工的重要部件，它具有对信号滤波、放大、A/D和D/A转换等功能。而且，现代操作系统都附带录音软件，通过它可以驱动声卡采集语音信号并保存为语音文件。

对于现场环境不好，或者空间受到限制，特别是对于许多专用设备，目前广泛采用基于单片机、DSP芯片的语音信号采集与处理系统。

2、语音信号预处理

语音信号号在采集后首先要进行滤波、A/D变换，预加重（Preemphasis)和端点检测等预处理，然后才能进入识别、合成、增强等实际应用。

滤波的目的有两个:一是抑制输入信号中频率超出//2的所有分量（/：为采样频率），以防止混叠干扰;二是抑制50Hz的电源工频干扰。因此，滤波器应该是一个带通滤波器。

A/D变换是将语音模拟信号转换为数字信号。A/D变换中要对信号进行量化，量化后的信号值与原信号值之间的差值为量化误差，又称为量化噪声。

预加重处理的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱，便于频谱分析。

端点检测是从包含语音的一段信号中确定出语音的起点和终点。有效的端点检测不仅能减少处理时间，而且能排除无声段的噪声干扰。目前主要有两类方法：时域特征方法和频域特征方法。

时域特征方法是利用语音音量和过零率进行端点检测，计算量小,但对气音会造成误判，不同的音量计算也会造成检测结果不同。频域特征方法是用声音的频谱的变异和熵的检测进行语音检测，计算量较大。

3、语音信号的特征参数提取

人说话的频率在10kHz以下。根据香农采样定理，为了使语音信号的采样数据中包含所需单词的信息，计算机的采样频率应是需要记录的语音信号中包含的最高语音频率的两倍以上。

一般将信号分割成若干块,信号的每个块称为帧，为了保证可能落在帧边缘的重要信息不会丢失，应该使帧有重叠。例如，当使用20kH的采样面率时，标准的一帧为10ms,包含200个采样值。

话筒等语音输入设备可以采集到声波波形，虽然这些声音的波形包含了所需单词的信息，但用肉眼观察这些波形却得不到多少信息因此，需要从采样数据中抽取那些能够帮助辨别单词的特征信息。在语音识别中，常用线性预测编码技术抽取语音特征。

线性预测编码的基本思想是:语音信号采样点之间存在相关性，可用过去的若干采样点的线性组合预测当前和将来的采样点值。线性预测系数埽以通过使预测信号和实际信号之间的均方误差最小来唯一确定。

语音线性预测系数作为语音信号的一种特征参数，已经广泛应用于语音处理各个领域。

4、向置量化

向量量化（Vector Quantization,VQ）技术是20世纪W年代后期发展起来的一种数据压缩和编码技术。经过向量量化的特征向量也可以作为后面隐马尔可夫模型中的输入观察符号。

在标量量化中整个动态范围被分成若干个小区间，每个小区间有一个代表值，对于一个输入的标量信号，量化时落入小区间的值就用这个代表值>[戈替。因为这时的信号量是一维的标量，所以称为标量量化。

向量量化的概念是用线性空间的观点，把标量改为一维的向量，对向量进行量化。和标量量化一样，向量量化是把向量空间分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表向量，量化时落入小区域的向量就用这个代表向量代替。

向量量化的基本原理是将若干个标量数据组成一个向量（或者是从一帧语音数据中提取的特征向量）在多维空间给予整体量化，从而可以在信息量损失较小的情况下压缩数据量。

语音识别

1、模板（template）匹配法

在训练阶段，用户将词汇表中的每一个词依次说一遍，并且将其特征向量作为模板存入模板库。在识别阶段，将输入语音的特征向量序列，依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出。

2、随机模型法

随机模型法是目前语音识别研究的主流。其突出的代表是隐马尔可夫模型。语音信号在足够短的时间段上的信号特征近似于稳定，而总的过程可看成是依次相对稳定的某一特性过渡到另一特性。隐马尔可夫模型则用概率统计的方法来描述这样一种时变的过程。

3、概率语法分析法

这种方法是用于大长度范围的连续语音识别。语音学家通过研究不同的语音语谱图及其变化发现，虽然不同的人说同一些语音时，相应的语谱及其变化有种种差异，但是总有一些共同的特点足以使他们区别于其他语音，也即语音学家提出的“区别性特征”。

另一方面，人类的语言要受词法、语法、语义等约束，人在识别语音的过程中充分应用了这些约束以及对话环境的有关信息。

于是，将语音识别专家提出的“区别性特征”与来自构词、句法、语义等语用约束相互结合，就可以构成一个“自底向上”或“自顶向下”的交互作用的知识系统，不同层次的知识可以用若干规则来描述。