语音交互流程简介！语音交互流程设计

机器学习以及自然语言处理技术的进步，开启了人与人工智能进行语音交互的可能，人们透过对话的方式获取信息、与机器进行交互，将不再只是存在科幻情结当中。语音交互是未来的方向，而智能音箱则是语音交互落地的第一代产品。

1语音交互流程简介

AI 语音所需要的技术模块有 4 个部分，分别为：

· 自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）

· 自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）

· 自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）

· 文字转语音（Text to Speech, TTS）

以叮咚开发文档中的语音交互流程图来看Ai 对话技术的主要路径：

从上图中可以看到，用户与设备之间的交互，主要是采用语音方式处理和完成的。

2语音交互流程设计

一次完整的语音交互流程，成功的语音对话，通常是有以下几个阶段。

1.交互流程的核心—意图

所谓意图，表示用户在使用应用时所做的动作(譬如：问一个问题或发送一条指令)，这些意图代表了应用的核心功能。

如果应用成功地识别了用户意图，则需要在完成业务动作后，将结果反馈给用户；如果应用无法识别用户意图，则需要给用户友好的提示，指导用户使用。

用户：七星彩的开奖时间是什么时候？Ai：体育彩票七星彩每周二、周四和周日开奖。

2. 如何识别意图—语义解析

对语音识别结果进行分析理解，简单来说就是将用户语音输入映射到机器指令。它可能定义了一组包含指定的单词或短语的语法结构，用户通过说出满足这种结构的语句，来调用意图。

用户：我要{听} {周杰伦}的{稻香}Ai：稻香.mp3

3.如何处理意图—云端交互

调用意图的结构化请求，向服务器请求处理后做出反馈响应。通俗来讲该流程主要处理用户的请求，解决用户问题的答案。

4、语言合成模块 – 组织语言

根据解析模块得到的内部表示，在对话管理机制的作用下生成自然语言句子。同时将生成模块生成的句子转换成语音输出。（把回答的机器语言再转换成 口语语言）

3 中文自然语言处理的关键技术

1、词法分析

词法分析包括词形和词汇两个方面。一般来讲，词形主要表现在对单词的前缀、后缀等的分析，而词汇则表现在对整个词汇系统的控制。在中文全文检索系统中，词法分析主要表现在对汉语信息进行词语切分，即汉语自动分词技术。通过这种技术能够比较准确的分析用户输入信息的特征，从而完成准确的搜索过程。它是中文全文检索技术的重要发展方向。

2、句法分析

句法分析是对用户输入的自然语言进行词汇短语的分析，目的是识别句子的句法结构，实现自动句法分析过程。其基本方法有线图分析法、短语结构分析、完全句法分析、局部句法分析、依存句法分析等。

3、语义分析

语义分析是基于自然语言语义信息的一种分析方法，其不仅仅是词法分析和句法分析这样语法水平上的分析，而是涉及到了单词、词组、句子、段落所包含的意义。其目的是从句子的语义结构表示言语的结构。中文语义分析方法是基于语义网络的一种分析方法。语义网络则是一种结构化的，灵活、明确、简洁的表达方式。

4、语境分析

语境分析主要是指对原查询语篇以外的大量“空隙”进行分析从而更为正确地解释所要查询语言的技术。这些“空隙”包括一般的知识，特定领域的知识以及查询用户的需要等。它将自然语言与客观的物理世界和主观的心理世界联系起来，补充完善了词法、语义、语用分析的不足。

4 Ai对话目前存在的问题

人机对话过程中，用户难免会出现表达失误的情况，导致机器对用户语言理解出现偏差，在这时， 纠错机制对机器而言则非常重要，如缺少这个机制，用户需要花费相当长的时间将其意图解释清楚，相应的用户体验也会十分糟糕。另一方面，虽然可以很好的识别语音，但是却不能理解你的对话目的，语义理解上有偏差。

当前，包括Alexa在内的国内外智能音箱之所以没有表现的那么智能，出现了“人工智障”的嘲笑也是因为在以上两方面没有处理太好。

因此语音交互最终需要解决的关键问题是 歧义消解问题，和未知语言现象的处理问题。