機(jī)器學(xué)習(xí)以及自然語言處理技術(shù)的進(jìn)步，開啟了人與人工智能進(jìn)行語音交互的可能，人們透過對(duì)話的方式獲取信息、與機(jī)器進(jìn)行交互，將不再只是存在科幻情結(jié)當(dāng)中。語音交互是未來的方向，而智能音箱則是語音交互落地的第一代產(chǎn)品。

1語音交互流程簡(jiǎn)介

AI 語音所需要的技術(shù)模塊有 4 個(gè)部分，分別為：

·自動(dòng)語音識(shí)別（Automatic Speech Recognition, ASR）

·自然語言理解（Natural Language Understanding, NLU）

·自然語言生成（Natural Language Generation, NLG）

·文字轉(zhuǎn)語音（Text to Speech, TTS）

以叮咚開發(fā)文檔中的語音交互流程圖來看Ai 對(duì)話技術(shù)的主要路徑：

從上圖中可以看到，用戶與設(shè)備之間的交互，主要是采用語音方式處理和完成的。

2語音交互流程設(shè)計(jì)

一次完整的語音交互流程，成功的語音對(duì)話，通常是有以下幾個(gè)階段。

1.交互流程的核心—意圖

所謂意圖，表示用戶在使用應(yīng)用時(shí)所做的動(dòng)作(譬如：?jiǎn)栆粋€(gè)問題或發(fā)送一條指令)，這些意圖代表了應(yīng)用的核心功能。

如果應(yīng)用成功地識(shí)別了用戶意圖，則需要在完成業(yè)務(wù)動(dòng)作后，將結(jié)果反饋給用戶；如果應(yīng)用無法識(shí)別用戶意圖，則需要給用戶友好的提示，指導(dǎo)用戶使用。

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2. 如何識(shí)別意圖—語義解析

對(duì)語音識(shí)別結(jié)果進(jìn)行分析理解，簡(jiǎn)單來說就是將用戶語音輸入映射到機(jī)器指令。它可能定義了一組包含指定的單詞或短語的語法結(jié)構(gòu)，用戶通過說出滿足這種結(jié)構(gòu)的語句，來調(diào)用意圖。

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3.如何處理意圖—云端交互

調(diào)用意圖的結(jié)構(gòu)化請(qǐng)求，向服務(wù)器請(qǐng)求處理后做出反饋響應(yīng)。通俗來講該流程主要處理用戶的請(qǐng)求，解決用戶問題的答案。

4、語言合成模塊 – 組織語言

根據(jù)解析模塊得到的內(nèi)部表示，在對(duì)話管理機(jī)制的作用下生成自然語言句子。同時(shí)將生成模塊生成的句子轉(zhuǎn)換成語音輸出。（把回答的機(jī)器語言再轉(zhuǎn)換成 口語語言）

3中文自然語言處理的關(guān)鍵技術(shù)

1、詞法分析

詞法分析包括詞形和詞匯兩個(gè)方面。一般來講，詞形主要表現(xiàn)在對(duì)單詞的前綴、后綴等的分析，而詞匯則表現(xiàn)在對(duì)整個(gè)詞匯系統(tǒng)的控制。在中文全文檢索系統(tǒng)中，詞法分析主要表現(xiàn)在對(duì)漢語信息進(jìn)行詞語切分，即漢語自動(dòng)分詞技術(shù)。通過這種技術(shù)能夠比較準(zhǔn)確的分析用戶輸入信息的特征，從而完成準(zhǔn)確的搜索過程。它是中文全文檢索技術(shù)的重要發(fā)展方向。

2、句法分析

句法分析是對(duì)用戶輸入的自然語言進(jìn)行詞匯短語的分析，目的是識(shí)別句子的句法結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)句法分析過程。其基本方法有線圖分析法、短語結(jié)構(gòu)分析、完全句法分析、局部句法分析、依存句法分析等。

3、語義分析

語義分析是基于自然語言語義信息的一種分析方法，其不僅僅是詞法分析和句法分析這樣語法水平上的分析，而是涉及到了單詞、詞組、句子、段落所包含的意義。其目的是從句子的語義結(jié)構(gòu)表示言語的結(jié)構(gòu)。中文語義分析方法是基于語義網(wǎng)絡(luò)的一種分析方法。語義網(wǎng)絡(luò)則是一種結(jié)構(gòu)化的，靈活、明確、簡(jiǎn)潔的表達(dá)方式。

4、語境分析

語境分析主要是指對(duì)原查詢語篇以外的大量“空隙”進(jìn)行分析從而更為正確地解釋所要查詢語言的技術(shù)。這些“空隙”包括一般的知識(shí)，特定領(lǐng)域的知識(shí)以及查詢用戶的需要等。它將自然語言與客觀的物理世界和主觀的心理世界聯(lián)系起來，補(bǔ)充完善了詞法、語義、語用分析的不足。

4Ai對(duì)話目前存在的問題

人機(jī)對(duì)話過程中，用戶難免會(huì)出現(xiàn)表達(dá)失誤的情況，導(dǎo)致機(jī)器對(duì)用戶語言理解出現(xiàn)偏差，在這時(shí)， 糾錯(cuò)機(jī)制對(duì)機(jī)器而言則非常重要，如缺少這個(gè)機(jī)制，用戶需要花費(fèi)相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間將其意圖解釋清楚，相應(yīng)的用戶體驗(yàn)也會(huì)十分糟糕。另一方面，雖然可以很好的識(shí)別語音，但是卻不能理解你的對(duì)話目的，語義理解上有偏差。

當(dāng)前，包括Alexa在內(nèi)的國(guó)內(nèi)外智能音箱之所以沒有表現(xiàn)的那么智能，出現(xiàn)了“人工智障”的嘲笑也是因?yàn)樵谝陨蟽煞矫鏇]有處理太好。

因此語音交互最終需要解決的關(guān)鍵問題是 歧義消解問題，和未知語言現(xiàn)象的處理問題。