AI音箱

AI音箱能根据喜好推荐音乐，提升娱乐体验 #生活乐趣# #科技产品#

人工智能目前为止不仅应用到了无人驾驶、无人零售店、智能机器人等领域，还在主打语音交互和物联网的智能音箱设备上施展拳脚。特别是亚马逊Echo，作为智能音箱的开山鼻祖，一经推出，就此解锁了智能音箱领域的大门。 有人说，智能音箱是AI的下一风口，科技巨头和互联网公司都在抢占高地。为此，龙猫数据盘点了智能音箱的行业趋势和发展现状，看看各家是如何玩转智能音箱的。 01 智能音箱是什么？ 它的特殊功能和应用场景？ 智能音箱，是一个音箱升级的产物，是家庭消费者用语音进行上网的一个工具，比如点播歌曲、上网购物，或是了解天气预报，它也可以对智能家居设备进行控制，比如打开窗帘、设置冰箱温度、提前让热水器升温等。以语音说话为主要交互手段，以音箱为媒介，打通了海量内容，能听，会说，懂你，并对接了服务资源，这才是真正的有“智能”的智能音箱。 智能家居有那么多的品类，为什么独有智能音箱会如此火爆呢？人机交互由从传统的PC鼠标键盘交互，到触屏交互，再到最新的语音交互（Siri，小爱等等），随着语音语义技术的发展，未来的交互，语音会逐渐成为主流。对于智能家居系统来说，智能音响是未来需求的入口和可互联设备的控制中心，所以基于自然语言的智能AI音箱迅速风靡也就不足为奇了。 “有点冷，帮我打开空调”，空调自动开启； “来点轻松的音乐吧”，音乐缓缓飘过来； “来段相声乐呵乐呵”，有趣的相声就会来拯救无聊的你； “我要睡觉了”，各类设备自动关闭，有了智能AI音箱，一句话轻松搞定这些事儿。 02 智能音箱企业布局 智能音箱是目前智能家居控制最为理想的关键入口，入口往往会决定整个生态系统中智能硬件的选择，必然会选择与之配套的智能家电等硬件，进而影响到相关智能家居产品的生态与销售，于是谷歌、亚马逊、苹果等巨头都在积极扩充自有控制系统的支持品牌阵列。 从最早的Amazon Echo智能音箱开始，基于alexa语音助手的超强交互一直是智能音箱最为核心的优势，而且Amazon Echo智能音箱在国外已经取得了不错的市场占有率，消费者对于此类产品的认可程度也更高。 国内智能音箱公司对于产品也有着不同的定位，而这在产品端也有着充分的体现，基本上国内的智能音箱可以分为三大类： 首先就是小米、阿里、京东、联想等“大公司”，背后通常都有着庞大的商业生态，智能音箱只是为了平台的接入需求，从而推动自身商业生态的建设。从小米推出小米AI音箱，再到阿里的天猫精灵，低价不仅让消费者更加接近智能音箱这类产品，也加深了用户对于人工智能的初始理解，起到了很高的教化市场的作用。消费者对于产品的认识更多的倾向于智能家居的控制平台，而这也是智能音箱之所以被众多平台型公司看重的最主要因素。 其次则是以Rokid、出门问问、Broadlink等在内的智能硬件公司，他们对于产品更加专注，聚焦在产品功能的提升上面，不仅关注智能音箱的本身，同时将更多的重点放在了语音交互、连接智能家居未来发展上面。 而第三种则是一是以酷狗潘多拉、喜马拉雅为代表的内容型公司，希望借助智能音箱作为入口来推广背后丰富的内容资源，“智能化”的操作方式显然也有助于提升用户的交互体验，拉近用户与内容之间的距离。 03 AI为智能音箱贡献了哪些应用技术 智能音箱涉及到的关键技术主要是语音是唤醒、语音识别（ASR）、自然语言理解（NLP）、对话管理（DM）、自然语言生成（NLG）、合成语音（TTS）等。 ▌唤醒 出于保护用户隐私和减少误识别两个因素的考虑，智能音箱一般在检测到唤醒词之后，才会开始进一步的复杂信号处理（声源定位、波束形成）和后续的语音交互过程。 ▌语音识别（ASR） 语音识别的目的是将语音信号转化为文本。语音识别技术相对成熟。目前，基于近场信号的、受控环境（低噪声、低混响）下的标准音语音识别能够达到很的水平。然而在智能音箱开放性的真实环境，语音识别依然是一个不小的挑战，需要接合前端信号处理一起来优化。 ▌自然语言理解（NLU） NLU 作为一个研究课题还远没有被解决。但是在限定领域下，结合良好的产品设计，我们还是能够利用现有技术，做出实用的产品。目前主要分为领域分类，意图分类，实体抽取三个子问题来进行解决。 ▌对话管理（DM） 多轮对话对于自然的人工交互非常重要。比如，当我们询问“北京明天的天气怎么？”，之后，更习惯追问“那深圳呢？”而不是重复的说”深圳明天的天气怎么？“不同于纯粹的聊天机器的对话管理，智能音箱的对话管理还有实际的操作功能（查询信息、提供控制指令）。 ▌自然语言生成（NLG） 目前完全自动化的 NLG 方法还不成熟。实际产品中，多采用预先设计的文本模板来生成文本输出。比如，播放歌曲时，生成语句为：“即将为您播放【歌手名】的【歌曲名】”。 ▌合成语音（TTS） TTS 的终极目标是，使机器能够像人一样朗读任意给定的文本，参数合成和拼接合成是TTS的两种主要合成方法。 04 数据采集与标注在智能音箱 产品研发中价值 智能音箱使用的体验很大程度上取决于语音识别的准确性，而深度学习识别的准确性主要依赖于模型的优化和数据的规模，而这主要依赖于训练数据的采集和标注。 龙猫数据在AI数据领域深耕多年，拥有专业的文本、语音采集和标注团队，为智能音箱领域的企业提供了大量高质量、多样性的数据，涉足的如下业务也基本满足了智能音箱各关键技术的数据需求。 ▌唤醒词采集 根据客户需求，采集不同地区、语言、性别、年龄、距离、环境的唤醒词语音数据，用于普通话及方言的语音识别开发，准确率达到98%以上。自有专业录音环境及录音设备，能够满足客户低噪音等各种采集需求。 ▌命令语音采集 通过众包平台可采集不同场景和环境下的语音数据，覆盖全国各区域人口的发音，录音采集设备是高端智能手机。录音环境均为真实场景，语音数据规模大，可用于真实场景语音识别系统训练、测试、语音分析、混合发音研究等多种用途。 ▌语音清洗 为客户提供高准确率的数据清洗服务，可清洗噪音、静音、方言、模糊、敏感词、特定词语等语音数据。 ▌语音转写 提供高精度的语音转写服务，融合平台领先的自然语言处理技术支持多场景语音交互转写。通过场景识别优化，为车载导航，智能家居和社交聊天等行业提供语音解决方案，准确率达到90%以上 ▌文本语义标注 龙猫数据NLP文字标注是平台核心的功能服务之一，结合专业的标注团队和独特的语义分析技术, 一站式满足用户NLP、转码、抽取、全面数据采集等中文语义分析需求服务，客户能够基于我们的服务实现搜索、推荐、舆情、挖掘等语义分析产品开发应用，也能够通过与我们深入合作定制产品特色的语义分析解决方案。

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