隨著人工智能技術的不斷發展，其在我們日常生活工作場景中的應用也越來越普及，人工智能技術在不同場景的普及大大的提高了我們日常生活、工作的高效性和便利性。以我們的日常出行為例，車載語音識別系統便是一種典型的人工智能應用場景。

車載語音識別系統是指利用機器學習算法實現的一種自然語言處理技術，載語音識別系統通過辨別聲音的語調、語速和音量，將所聽到的語音轉化成可讀取的語言數字，從而達到實現車輛控制、語音導航等多個汽車控制功能的作用。一般來說，車載語音識別系統主要分為前端和后端兩個部分，本文將針對前端語音信號數據采集標注進行實例講解。

前端語音數據采集和標注是車載語音系統的基礎，直接決定了識別精度的高低。前端語音數據采集和標注基本原理是參考語音處理技術中的數據采樣、重采樣、預加重、分幀、加窗、傅里葉變換等內容，確定音頻對應的頻譜，試圖從頻譜中提取對語音識別有用的特征進行數據標注。

一、數據采集目標確認

確定車載語音識別系統需要識別的關鍵詞或短語，例如喚醒詞（如“嘿，寶馬”）、常用命令（導航、調頻、調節溫度等）。

二、選擇采集環境

車內環境：考慮到不同的車型、內飾材料、座位位置等因素，可能會影響聲音的傳播和接收。

外部環境：包括靜止和行駛狀態下的道路噪音、發動機噪音、風噪等。

三、采集設備

使用高質量的麥克風或麥克風陣列，它們可以捕捉清晰的聲音并有助于后期的噪聲抑制。

四、語音數據采集

1、數據多樣性

采集不同性別、年齡、口音的說話人的語音樣本，以覆蓋廣泛的語言變體，確保系統能夠應對多種語音特征。

2、情景模擬

模擬各種駕駛場景，包括不同速度、天氣條件、音樂播放等，以評估系統在各種情況下的性能。模擬多人對話場景，測試系統在嘈雜環境下的表現。

3、腳本和非腳本采集

腳本采集：參與者根據預設的腳本朗讀喚醒詞或命令。

非腳本采集：參與者自由交談或發出自然的語音指令，這有助于收集更真實、多樣化的數據。

四、語音數據預處理

采集到的語音數據通常需要進行一系列的預處理，包括數字化、去噪、提取語音特征等。數字化將模擬信號轉化為數字信號，去噪則可以消除語音信號中的背景噪音。

五、語音數據標注和整理

對采集到的語音數據進行標注，標記出關鍵詞和命令的位置。整理數據，確保格式一致，便于后續的處理和存儲。

六、語音數據質檢

初步輸出的文本可能存在一些錯誤或不完整的情況，因此需要進行后處理和質檢。這個過程可以是人工的，也可以是自動的。人工質檢可以通過聽錄音等方式檢查識別結果是否準確，自動質檢則可以通過對比原始語音信號和識別結果，以及檢查語法、拼寫等來發現錯誤。后處理則包括糾正一些語法錯誤、補充識別結果等，以提高文本輸出的質量。

完整的車載語音識別系統語音數據采集標注的主要工作流程主要為以上六個步驟。這些步驟涵蓋了從語音數據采集到最終的語音播放全過程。涉及了語音信號的采集、語音數據預處理、語音數據標注和整理、語音數據質檢等多個方面。在實際的系統開發和應用中，需要根據實際需求進行不同的改進和優化，以提高系統的可用性和智能性。

審核編輯 黃宇