完整的语音交互，需要经过这五个环节

本文将从“若琪，帮我设置明天早上8点的闹钟”出发，讲解智能音箱的工作流程，以及语音交互设计流程，同时也会讲解各类型AI产品经理/Ai运营的工作内容和考核指标，Enjoy。

2018年全球智能音箱销量达到1.2亿台，其中中国市场销量达到2200万台。

随着智能音箱的兴起，语音交互开始崛起，语音是最自然的交互形态之一，有着输入效率高、门槛低、方便解放双手以及能有效进行情感交流的优势。BBC预计2020年语音助手市场规模将达到近100亿美金。

如下图所示，一次完整的语音交互，包含：唤醒→ASR→NLP→TTS→Skill的流程。

一、唤醒

智能音箱有别于智能手机的语音交互，需要先激活音箱，激活的办法有两类：

传统的方式是：通过按键激活，例如：锤子的大卫和希瑞音箱，增加了外设的按钮，可以点击按钮激活音箱进行说话。

业界的普遍做法是：通过设置激活词来唤醒音箱，例如：“天猫精灵”，“小爱同学”，“若琪”。

为什么唤醒词普遍是4音节，而不是中国人更习惯的3音节或者2音节？

这是因为音节越短，误唤醒的问题就会越严重。

误唤醒是指：设备被环境音错误激活。

误唤醒的压制是行业难题，除了模型优化，还有几种普遍的做法：

第一：云端2次校验——即将用户的语音上传到云端进行2次确认，再决定本地是否响应，但是带来的弊端就是唤醒响应时间被拉长。

一般设备的唤醒检测模块都是放在本地的，这是为了可以快速响应，本地响应可以将响应时间控制在300-700ms之间。如果进行云端2次确认，这个识别降低唤醒的响应时长，会被延长到900ms~1.2S之间，如果网络环境差，这个时间可能更久。

第二：从产品策略入手，一般白天偶尔的误唤醒用户都是可以理解的，或者说习以为常了。但是，如果是晚上睡觉时发生误唤醒，用户都是零容忍。

因此，一种做法是压制晚上的误唤醒，带来的问题是晚上唤醒的敏感度也同步降低，但是整体来看还是可以接受的。

唤醒词还承载了另外一个功能那就是声纹检测。业内的普遍做法是基于唤醒词的校对来判断用户身份，当然也有基于用户指令语句来是别的。

但是，目前业内普遍声纹识别的准确率不是特别高，当用户感冒、变音调，声纹识别就会失效，因此声纹在智能音箱的应用就非常受限。除了声纹支付，只能应用于对召回率要求不高的应用场景。

进阶知识点：

智能仲裁：当家庭有多台设备时，同时唤醒最好只有一台设备应答，这时候需要感知用户所在空间，以及距离设备的距离，选择合适的一台设备做应答并执行后续指令。

算法产品经理职责：

核心的职责是了解当前算法的能力和边界，提出产品侧解决方案去放大算法能力或者规避算法缺陷，例如：设置夜间模式压制误唤醒，增加用户自定义唤醒词提升用户侧的体验。

唤醒的衡量指标：

唤醒率、误唤醒率、唤醒响应时长。

而且，会进一步拆分为：安静环境下、噪音环境下、AEC环境下，用户端正常唤醒，快读唤醒，One-shot唤醒，分别去看以上3个指标。

ASR——自动语音识别：用于将声学语音进行分析，并得到对应的文字或拼音信息。

语音识别系统一般分为：训练和解码两阶段。

训练：通过大量标注的语音数据训练数学模型，通过大量标注的文本数据训练语言模型。

市场上主流的声学训练模型有：时序连接分类(CTC)和卷积递归神经网络(CRNN)。

解码：通过声学和语言模型将语音数据识别成文字。

声学模型可以理解为是对发生的建模，它能够把语音输入转换成声学表示的输入，更准确的说是给出语音属于某个声学符号的概率。

语言模型的作用可以简单理解为消解多音字问题，在声学模型给出发音序列之后，从候选的文字序列中找出概率最大的字符串序列。

为了提供特定内容的识别率，一般都会提供热词服务，配置的热词内容实时生效，并且会提升ASR结果的识别权重，在一定程度上提高ASR识别的准确率。

进阶知识点：

寻向/声源定位：一般音箱的设计都是多麦克风，例如：4麦、6麦，呈线性或环形布局。寻向的作用就是判断用户方向，然后用用户方向的麦克风采集语音数据，保证语音的数据是最清晰的。
降噪：当有环境音时，需要对环境音进行消除，提高算法识别准确率。
AEC：回音消除，如果当前设备既在使用Player进行播放，同时又使用Mic进行拾音，那MIc就会将自己播放出去的声音给重拾回来。这时为了避免影响算法识别结果，需要对回音进行消除。
VAD：语音端点检查，使用音频特征等进行分析，确定人声的开始和结束时间点。

算法运营岗位职责：

除了算法，负责ASR优化的一般是运营，主要职责是ASR改写——即当发现线上一些语音总是识别成错误的结果时，可以强制将错误的结果纠正为正确的，以便在短期满足用户诉求。同时纠正的语料也会作为后面算法迭代的素材。

词错误率WER：一般作为语音识别系统中常用的评估标准。