圖|語(yǔ)音發(fā)展史

　　語(yǔ)音識(shí)別產(chǎn)品應(yīng)用

　　語(yǔ)音識(shí)別作為打造良好交互體驗(yàn)的重要前提，今年的發(fā)展可謂是持續(xù)火爆。在智能音箱市場(chǎng)，首先想到的就是Amazon的Echo。Echo作為將自然語(yǔ)音轉(zhuǎn)化為在線指令的設(shè)備，其效率之高無(wú)容置疑，并且可保持在線的自然環(huán)境中的自然語(yǔ)言識(shí)別。

　　Echo的核心技術(shù)在于它集成的智能語(yǔ)音助手Alexa。在2015年6月25日亞馬遜曾宣布，將開放智能語(yǔ)音硬件Echo的內(nèi)置AI助手Alexa的語(yǔ)音技術(shù)，供第三方開發(fā)者免費(fèi)使用。由此可見，亞馬遜向用戶呈現(xiàn)出來(lái)的不僅僅是技術(shù)上的領(lǐng)先，還有真正落地的產(chǎn)品，以及良好的產(chǎn)品體驗(yàn)。

　　與此同時(shí)，國(guó)內(nèi)語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域也開始爭(zhēng)奪大戰(zhàn)。以科大訊飛聽見系列產(chǎn)品為例，自2015年發(fā)布以來(lái)，總用戶突破1000萬(wàn)，應(yīng)用于30余個(gè)行業(yè)。目前，已經(jīng)形成了以聽見智能會(huì)議系統(tǒng)、訊(詢)問筆錄系統(tǒng)、聽見轉(zhuǎn)寫網(wǎng)站、錄音寶APP、聽見智能會(huì)議服務(wù)等以智能語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫技術(shù)為核心的產(chǎn)品和服務(wù)體系。

　　語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)瓶頸

　　從下圖可以看出，語(yǔ)音識(shí)別的誤字率呈明顯的下降趨勢(shì)。

　　然而，即使達(dá)到100%的準(zhǔn)確率，僅限于輸入法功用的語(yǔ)音識(shí)別也無(wú)人機(jī)互動(dòng)的意義，它還算不得真正的人工智能。

　　我們所期望的語(yǔ)音識(shí)別實(shí)質(zhì)上是人機(jī)交互，大致上可以理解為人與機(jī)器之間無(wú)障礙溝通。要達(dá)到這種期望，光靠誤字率很低甚至為零的語(yǔ)音識(shí)別可能并不能做到，那么就需要有“大腦”的語(yǔ)義識(shí)別了，相對(duì)于語(yǔ)音識(shí)別，它可以通過人們的語(yǔ)氣、談話的內(nèi)容等等判斷用戶說的話到底是什么意思，而不是簡(jiǎn)單的一字不落的識(shí)別出所說的內(nèi)容。比如說：小沈陽(yáng)長(zhǎng)得可真帥！在不同的語(yǔ)境下卻有著截然相反的意思。

　　從“傻白甜”的語(yǔ)音識(shí)別到“帶腦子”的語(yǔ)義識(shí)別，還有很長(zhǎng)的路要走。

　　口音和噪聲

　　語(yǔ)音識(shí)別中最明顯的一個(gè)缺陷就是對(duì)口音和背景噪聲的處理。最直接的原因是大部分的訓(xùn)練數(shù)據(jù)都是高信噪比、美式口音的英語(yǔ)。

　　上圖中可以看到有口音的情況下，人的錯(cuò)誤率低于模型；從高信噪比到低信噪比，人與模型之間的錯(cuò)誤率差距急劇擴(kuò)大。

　　語(yǔ)義錯(cuò)誤

　　實(shí)際上語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的目標(biāo)并不是誤字率。人們更關(guān)心的是語(yǔ)義錯(cuò)誤率。

　　舉個(gè)語(yǔ)義錯(cuò)誤的例子，比如某人說“l(fā)et’smeetupTuesday”，但語(yǔ)音識(shí)別預(yù)測(cè)為“l(fā)et’smeetuptoday”。我們也可能在單詞錯(cuò)誤的情況下保持語(yǔ)義正確，比如語(yǔ)音識(shí)別器漏掉了“up”而預(yù)測(cè)為“l(fā)et’smeetTuesday”，這樣話語(yǔ)的語(yǔ)義是不變的。

　　將模型與人工進(jìn)行比較時(shí)的重點(diǎn)是查找錯(cuò)誤的本質(zhì)，而不僅僅是將誤字率作為一個(gè)決定性的數(shù)字。

　　微軟研究人員將他們的人工級(jí)語(yǔ)音識(shí)別器的錯(cuò)誤與人類進(jìn)行過比較。他們發(fā)現(xiàn)的一個(gè)差異是該模型比人更頻繁地混淆“uh”和“uhhuh”。而這兩條術(shù)語(yǔ)的語(yǔ)義大不相同：“uh”只是個(gè)填充詞，而“uhhuh”是一個(gè)反向確認(rèn)。這個(gè)模型和人出現(xiàn)了許多相同類型的錯(cuò)誤。