智能化语音交互解决方案.pptxVIP

,复杂声学环境下的语音交互：技术与实践,语音交互的意义,前端处理技术和方案,复杂的声学环境,落地案例,结语,语音交互是物联网的特质,互联网的端是电脑 办公效率为中心,移动互联网的端是手机 使用便捷为中心,物联网的端是万物 沟通自然为中心,语音交互是人类交流最自然的方式，也将是物联网时代最基本的特质！,从互联网、移动互联网到物联网的演进，均伴随着硬件终端的革 新 每一次硬件终端的革新也都伴随着人机交互方式的颠覆,语音交互的意义,前端处理技术和方案,复杂的声学环境,实际案例,结语,家 远讲、方向性干扰、房间混响较高,车,扩散场噪声强、混响小,机场、展会 房间混响高、扩散场噪声强,场景碎片化,语音交互的意义,前端处理技术和方案,复杂的声学环境,结语,落地案例,什么是前端处理,“自然”意味着对语音交互的场合、使用模式等无约束！,痛点问题,远讲交互，目标声源距离拾音设备较 远，更易受到声学回声、干扰声源、 背景噪声、房间混响等各种不利因素 的影响,听不清。,听清世界的声音,人类需要听清语音通信,更低的处理延时 更高的主观听感和可懂度,机器需要听清语音识别 更高的信噪比 更好的声学模型适配,前端处理的意义： 面对回声、干扰、噪声和混响等各种 不利因素的挑战； 综合运用信号处理、机器学习手段以 及融合语义层面的信息，提高目标语 音的信噪比，增强后续处理的声环境 稳健性。,一言以蔽之，前端处理是为了让获取的语音更加清晰自然，“听清世界的声音”！,技术路线（1）,传统信号处理 （最小化均方误差）,传统端侧信号处理,前端处理,回波抵消 解混响,宽带空域滤波,背景噪声抑制 自动增益控制,规则,子问题分而治之：针对不同的声学影响采用不同的信号处理算法加以解决 优化目标：抑制非目标相关成分 优化准则：最小化均方误差,客观物理模型 音频时频空域特性,2,麦克风阵列的几个典型疑问,1,是不是一定需要麦克风阵列？,3,阵列拓扑结构该如何选取？,麦克风数量是不是越多越好？,技术路线（2）,信号处理与机器学习相结合 （最小化均方误差） 传统信号处理 （最小化均方误差）,基于深度学习的端侧信号处理,回波抵消,前端处理,解混响,宽带空域滤波,背景噪声抑制 自动增益控制,客观物理模型与数据驱动模型相结合 既遵从了声源和声传播的物理规律，又利用了先验数据统计建模带来的稳健性和性能提升 优化准则未变，依然是最小化均方误差,规则 + 学习,客观物理模型 音频时频空域特性 + 海量音频先验信息,深度学习+前端处理系统,技术路线（3）,（最小化均方误差）,信号处理与机器学习相结合 （最小化均方误差） 传统信号处理,前后端联合优化 （识别准确率）,深度学习框架下的前后端联合优化,前端和后端都以语音识别准确率为优化目标：识别误差从后端声学模型反向传播回前端，用于指导前端的优化 途径1：端到端，前后端融合成一个统一的模型，输入为原始语音，输出为识别结果 途径2：将后端声学模型的梯度反向传播到前端，用于指导前端的神经网络训练,识别误差 反向传播,软核方案,在主机中实现软件算法处理和语音交互功能,业界领先的语音前端信号处理、唤醒和离线识别等算法 SDK封装，用于Linux、Android和Windows等操作系统 可定制配套麦克风阵列拾音模组（支持I2S/USB接口）,二元线阵,四元线阵,六元可变阵,七元环阵,硬核方案,内嵌不用的语音处理SDK，实现前端语音处理或全功能的语音交互功能，尤其适用于非 语音设备的快速升级改造，支持低功耗使用模式。,语音交互的意义,前端处理技术和方案,复杂的声学环境,落地案例,结语,物灵：luka阅读养成机器,人（京东热卖）,极米科技：Lightank W100,数字家圆：亲见H2,360：巴迪龙儿童陪伴机 器人,360： 小忆陪伴机器人,TCL：TCL/Alcatel Xess 平板电视（北美上市）,海信电视： XT910/920/PX1900,海信电视：XT810,海信电视： MU9600/9800 语音遥控,团队过往产品案例,海尔5代电视机,上海地铁语音购票,新闻采访机,你好 斑马,你好 斑马,主驾驶位,驾驶位,方向2 收音,方向1 收音,方向1 唤醒,方向2 唤醒,麦克风 阵列,业界首创,车载语音交互,技术平台,以最小识别 错误率为准 则的前后端,联合优化算 法,硬件方案,端云一