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從近講到遠(yuǎn)場,小米自研語音技術(shù)讓用戶“自由場景自由說”

2020-01-17 15:10:43   來源:家電消費(fèi)網(wǎng)   評論:0   [收藏]   [評論]
導(dǎo)讀:  智能語音行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入蓬勃發(fā)展的時代,隨著智能設(shè)備的逐漸增多,用戶對語音交互的需求越來越大。在AIoT時代,智能設(shè)備的自然語言交互能力成為與用戶溝通的重要一環(huán)。當(dāng)用戶對智能設(shè)備產(chǎn)生需求并進(jìn)行對話時,
  智能語音行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入蓬勃發(fā)展的時代,隨著智能設(shè)備的逐漸增多,用戶對語音交互的需求越來越大。在AIoT時代,智能設(shè)備的自然語言交互能力成為與用戶溝通的重要一環(huán)。當(dāng)用戶對智能設(shè)備產(chǎn)生需求并進(jìn)行對話時,語音的喚醒和識別能力直接決定了用戶對設(shè)備的好感度。

  依托于小愛同學(xué)、小米多款智能設(shè)備,小米持續(xù)深耕語音技術(shù),希望在智能家庭、智能車載等豐富的使用場景之下,更進(jìn)一步解放對用戶語音識別環(huán)境的條件限制,讓用戶體驗(yàn)更自然、更自由、無壓力的語音交互方式,更好地理解用戶意圖,為用戶提供極致的智能語音交互體驗(yàn)。

  多通道端到端語音技術(shù),讓用戶在“自由場景自由說”

  目前,業(yè)內(nèi)各家的近講語音喚醒和識別能力已經(jīng)達(dá)到了較高的水平,在近距離、安靜的環(huán)境下,用戶與智能設(shè)備的語音交互已經(jīng)基本無障礙。然而,在強(qiáng)噪聲干擾、強(qiáng)房間混響、說話距離遠(yuǎn)、設(shè)備自身播放音源等條件下,智能設(shè)備與用戶進(jìn)行連續(xù)地自然語音交互仍然具有挑戰(zhàn)性。

  如何讓遠(yuǎn)場語音性能達(dá)到和近講相近的水平,一直是困擾業(yè)界語音工程師的一大難題。鑒于此,小米語音團(tuán)隊(duì)的“多通道端到端語音技術(shù)”自研能力,取得比“傳統(tǒng)多通道陣列增強(qiáng)模塊加單通道語音技術(shù)”更好的性能。

  為了在遠(yuǎn)場聲音中更準(zhǔn)確的識別出目標(biāo)語音,傳統(tǒng)多通道陣列增強(qiáng)技術(shù)會使用空間濾波或語音分離算法,但這些算法引入了較多先驗(yàn)假設(shè),在一些不符合假設(shè)的場景下,性能會明顯下降。另外,傳統(tǒng)多通道陣列處理技術(shù)是由多個技術(shù)模塊串聯(lián)組成,多個麥克風(fēng)的數(shù)據(jù)會被送入回聲消除、降噪、去混響、尋向和波束形成等模塊,幾個模塊單獨(dú)進(jìn)行優(yōu)化,優(yōu)化目標(biāo)并不一致。

  小米從2018年開始驗(yàn)證端到端語音喚醒和識別的思路,目標(biāo)即從充滿噪聲、混響和回聲的多個麥克風(fēng)中直接學(xué)習(xí)語音特征,提升真實(shí)環(huán)境中的識別率和穩(wěn)定性。經(jīng)過一系列的校驗(yàn),小米多通道端到端語音技術(shù)有三大明顯優(yōu)勢。第一,端上的計算量變小,較之前減少了50%,縮短了所有的計算路徑和時長;其次,端上的存儲量變小,在原有的基礎(chǔ)上大幅減少,減輕了存儲壓力;最后,“多通道端到端語音技術(shù)”直接用一個網(wǎng)絡(luò)中的不同級去替代之前的多個模塊,最后有一個一致的優(yōu)化目標(biāo),避免誤差的逐級傳播。整個模型用一套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表述,大幅減小系統(tǒng)設(shè)計復(fù)雜度,可以明顯降低運(yùn)算負(fù)荷。從大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)中習(xí)得的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),比基于傳統(tǒng)信號處理的方式,使用的先驗(yàn)假設(shè)少,可以涵蓋更多的實(shí)際場景。

  從近講到遠(yuǎn)場,小米自研技術(shù)拓寬了語音的想象力

  據(jù)小米語音工程師介紹,盡管傳統(tǒng)信號處理具有一些方面的不足,但是其能夠較好地處理麥克風(fēng)陣列信號的相位,利用物理學(xué)中樸素的法則“同向相加,異向相消”對不想要的信號分量進(jìn)行抑制。因此,小米的多通道語音識別模型不僅采用了更先進(jìn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),也同時繼承了傳統(tǒng)信號處理理論對相位處理的精髓,將傳統(tǒng)前端算法和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢進(jìn)行互補(bǔ),也即將傳統(tǒng)信號處理的概念進(jìn)一步拓展,充分利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性處理能力,提出一種全神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音識別模型。

  在語音識別大牛Daniel Povey加入小米后,小米的語音交互在原有的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步。終于讓多通道端到端語音方案性能超過了傳統(tǒng)方案。經(jīng)過數(shù)據(jù)測試,多通道端到端語音技術(shù)讓遠(yuǎn)場語音識別性能相對提升了10%,使用戶與智能設(shè)備的交互更加順暢。

  從3G時代,到4G時代,再到5G時代,智能語音交互也發(fā)生著巨大的變革。多通道端到端的語音技術(shù)不僅讓用戶交互方式更加自由,同時也降低了硬件的產(chǎn)品功耗。從近講的喚醒識別到遠(yuǎn)場的喚醒識別,從單通道到多通道,小米自研語音技術(shù)旨在幫助用戶在自由的場景下實(shí)現(xiàn)自由說的目標(biāo)。未來,小米將智能語音技術(shù)落地至更多應(yīng)用場景,不斷突破自研技術(shù),為用戶提供更加極致的語音交互體驗(yàn)。

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責(zé)任編輯:zsz

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