ASR语音识别解决人机交互痛点问题

文章摘要：人类通过语言，能够把对世界的理解，想传递的信息，压缩成一串很短的文字输入给对方，对方听完以后，能根据这些文字，还原事件、图像，以及情感。鼠标/键盘本质上不是一种交互方式，而是一种输入设备，真正的交互方式其实是以语言为载体的“命令”。随着人工智能技术的发展，自然语言交互必定是实现“命令自然化”的关键突破口。语言声学技术为人机交互注入了智能属性，交互不再是精确的“指令”。

人类通过语言，能够把对世界的理解，想传递的信息，压缩成一串很短的文字输入给对方，对方听完以后，能根据这些文字，还原事件、图像，以及情感。鼠标/键盘本质上不是一种交互方式，而是一种输入设备，真正的交互方式其实是以语言为载体的“命令”。随着人工智能技术的发展，自然语言交互必定是实现“命令自然化”的关键突破口。语言声学技术为人机交互注入了智能属性，交互不再是精确的“指令”。

在上世纪出现Google、百度等搜索引擎的时候，交互还是单向的，但出现智能手机之后我们的交互变成了双向。比如苹果的交互史，在刚开始做出来第一代iPhone的时候并没有语音交互的能力，但经过市场调研之后发现有75%的用户都希望有语音控制。

于是，在后面两代iPhone加入了语音控制，但到后面发现实际使用的用户竟然不到5%，苹果经过总结之后发现不仅仅是语音，还必须有自然语言交互。

正如我们对自然语言处理技术的应用场景的想象，关键在于足够自然，人工智能永远都在追赶最高的自然智能。信息文明走向智能文明 ，机器需适应人类的自然语言体系，然后完成任务。

语音识别包括：语音输入、特征提取、特征向量、解码器和单词输出。简单来说，语音识别器利用算法通过以下步骤将口语转化为文本：

步骤一：系统分析音频；

步骤二：将音频分解为多个部分；

步骤三：将音频数字化为计算机可读格式；

步骤四：使用算法将音频与最合适的文本表示相匹配。

其中步骤四由解码器完成，解码器利用声学模型、发音词典和语言模型来确定适当的输出。

语音识别的质量基于转化准确率来衡量，发音、口音、音高、音量、背景噪音等因素都有可能增加错误率，因此必须添加声学和语言模型：

声学模型：用以表示语音和音频信号的语言单位之间的关系。

语言模型：将语音与单词序列相匹配，以区分发音相似的单词。

基于自研原心引擎语音语义融合方案，打通业务领域数据，实现业务定制化的效果体验，自然场景识别率超过95%，个性化词汇识别超过97%，同时为语义模块提供丰富的识别结果输出,使语义识别率提升5个点以上采用国际前沿的端到端语音语义一体化建模算法，将语音快速准确识别为文字，支持一句话识别、语音内容分析、机器人对话、智能质检等多个场景。

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