語(yǔ)音助手能和人類進(jìn)行深度交談的背后，離不開自然語(yǔ)言處理（NLP）和自然語(yǔ)言生成（NLG）這兩種基礎(chǔ)技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)的這兩個(gè)分支使得語(yǔ)音助手能夠?qū)⑷祟愓Z(yǔ)言轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)命令，反之亦然。

　　NLP指在計(jì)算機(jī)讀取語(yǔ)言時(shí)將文本轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的過(guò)程。簡(jiǎn)而言之，NLP是計(jì)算機(jī)的閱讀語(yǔ)言?？梢源致缘卣f(shuō)，在NLP中，系統(tǒng)攝取人語(yǔ)，將其分解，分析，確定適當(dāng)?shù)牟僮?，并以人類理解的語(yǔ)言進(jìn)行響應(yīng)。NLP結(jié)合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能和計(jì)算語(yǔ)言學(xué)，涵蓋了以人類理解的方式解釋和生成人類語(yǔ)言的所有機(jī)制：語(yǔ)言過(guò)濾、情感分析、主題分類、位置檢測(cè)等。

　　自然語(yǔ)言處理由自然語(yǔ)言理解（NLU）和自然語(yǔ)言生成（NLG）構(gòu)成。NLG是計(jì)算機(jī)的“編寫語(yǔ)言”，它將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本，以人類語(yǔ)言表達(dá)。即能夠根據(jù)一些關(guān)鍵信息及其在機(jī)器內(nèi)部的表達(dá)形式，經(jīng)過(guò)一個(gè)規(guī)劃過(guò)程，來(lái)自動(dòng)生成一段高質(zhì)量的自然語(yǔ)言文本。

　　對(duì)于“AI語(yǔ)音識(shí)別”，每一個(gè)“語(yǔ)音識(shí)別”都是APP，這個(gè)APP里面內(nèi)置著我們常用字的“標(biāo)準(zhǔn)發(fā)音字庫(kù)“，同時(shí)，為了讓軟件能否識(shí)別我們“不標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)音”，軟件還需要AI編程語(yǔ)言對(duì)我們不標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)音做評(píng)分，然后做比對(duì)，最后選擇評(píng)分最高的那一個(gè)“標(biāo)準(zhǔn)發(fā)音”作為我們“不標(biāo)準(zhǔn)發(fā)音”的字庫(kù)！

　　語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)本質(zhì)上是一種模式識(shí)別系統(tǒng)，包括特征提取、模式匹配、參考模式庫(kù)等三個(gè)基本單元，它的基本結(jié)構(gòu)如下圖所示：

　　語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建過(guò)程整體上包括兩大部分：訓(xùn)練和識(shí)別。訓(xùn)練通常是離線完成的，對(duì)預(yù)先收集好的海量語(yǔ)音、語(yǔ)言數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行信號(hào)處理和知識(shí)挖掘，獲取語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)所需要的“聲學(xué)模型”和“語(yǔ)言模型”;而識(shí)別過(guò)程通常是在線完成的，對(duì)用戶實(shí)時(shí)的語(yǔ)音進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別。自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)有三個(gè)基本原理：首先語(yǔ)音信號(hào)中的語(yǔ)言信息是按照短時(shí)幅度譜的時(shí)間變化模式來(lái)編碼;其次語(yǔ)音是可以閱讀的，即它的聲學(xué)信號(hào)可以在不考慮說(shuō)話人試圖傳達(dá)的信息內(nèi)容的情況下用數(shù)十個(gè)具有區(qū)別性的、離散的符號(hào)來(lái)表示;第三語(yǔ)音交互是一個(gè)認(rèn)知過(guò)程，因而不能與語(yǔ)言的語(yǔ)法、語(yǔ)義和語(yǔ)用結(jié)構(gòu)割裂開來(lái)。

　　第一步，把幀識(shí)別成狀態(tài)（難點(diǎn)）。

　　第二步，把狀態(tài)組合成音素。

　　第三步，把音素組合成單詞。

　　一般來(lái)說(shuō)，一套完整的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)其工作過(guò)程分為7步：

　?、賹?duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行分析和處理，除去冗余信息。

　?、谔崛∮绊懻Z(yǔ)音識(shí)別的關(guān)鍵信息和表達(dá)語(yǔ)言含義的特征信息。

　?、劬o扣特征信息，用最小單元識(shí)別字詞。

　?、馨凑詹煌Z(yǔ)言的各自語(yǔ)法，依照先后次序識(shí)別字詞。

　　⑤把前后意思當(dāng)作輔助識(shí)別條件，有利于分析和識(shí)別。

　?、薨凑照Z(yǔ)義分析，給關(guān)鍵信息劃分段落，取出所識(shí)別出的字詞并連接起來(lái)，同時(shí)根據(jù)語(yǔ)句意思調(diào)整句子構(gòu)成。

　　⑦結(jié)合語(yǔ)義，仔細(xì)分析上下文的相互聯(lián)系，對(duì)當(dāng)前正在處理的語(yǔ)句進(jìn)行適當(dāng)修正。

　　1.語(yǔ)境理解提供個(gè)性化回應(yīng)：目前而言，市場(chǎng)上的智能助理大多缺乏語(yǔ)境理解。

　　2.語(yǔ)音區(qū)分：語(yǔ)音助理或?qū)⑼ㄟ^(guò)區(qū)分語(yǔ)音，提供更多個(gè)性化體驗(yàn)。

　　3.不僅是手機(jī)：Amazon Alexa副總裁Steve Rabuchin表示：“我們希望客戶可以隨時(shí)隨地訪問Alexa，這意味著客戶可以通過(guò)語(yǔ)音遙控他們的汽車、冰箱、恒溫器、燈具以及家中內(nèi)外的各種設(shè)備?！?/p>

　　4.搜索行為的變化：語(yǔ)音搜索一直是熱門話題。但語(yǔ)音的可見性將是巨大的挑戰(zhàn)。

　　5.語(yǔ)音通知：在移動(dòng)應(yīng)用營(yíng)銷方面，語(yǔ)音智能也提出了新的挑戰(zhàn)-用戶參與度和維護(hù)度。

　　6.信息安全問題：隨著語(yǔ)音支付越來(lái)越方便，更多用戶選擇語(yǔ)音支付。支持智能語(yǔ)音的智能家居設(shè)備等也涉及大量用戶隱私和用戶習(xí)慣，其安全性也成為用戶關(guān)注的焦點(diǎn)。