计算思维与人工智能 课件 第7章 智能语音处理

第7章

智能语音识别技术常熟理工学院·计算机科学与工程学院目录1概述语音增强23语音合成语音识别45综合案例1概述

概述

01基本概念02语音识别的基本原理03语音识别的应用04语音获取与表示

基本概念

1.声音声音是携带信息的重要媒体。据统计，人类通过听觉获得的信息量约占所有感官获得信息的10%，这表明听觉在信息获取和交流中扮演着至关重要的角色。声音是由物体振动产生的，这种振动引起周围空气压强的振荡，从而使耳朵产生听觉的印象，如图7-1。

基本概念

2.音频信号声音的种类繁多，人的语音是最重要的声音。人耳能识别的声音频率范围大约在20～20kHz，通常称为音频信号。音频信号所携带的信息大体上可分为语音、音乐和音效三类。语音是指具有语言内涵和人类约定俗成的特殊媒体，如人的发音器官发出的声音范围大约在80～3400Hz，人说话的信号频率通常为300～3000Hz，就是语音信号。低于20Hz的信号称为次声波，高于20kHz称为超声波。对于次声波和超声波，人的耳朵都无法听到。图7-2给出了声音的频率范围情况。音乐是规范的符号化了的声音；音效是指人类熟悉的其他声音，如动物发声、机器产生的声音、自然界的风雨雷电声等。

基本概念

3.音调、音色、音强、音宽与频带声音包含三个要素：音调、音色和音强，这三个要素与声波参数紧密相关。1．音调一个声源每秒钟可产生成百上千个波，通常把每秒钟波峰所产生的数目称之为信号的频率，单位用赫兹（Hz）或千赫兹（kHz）表示。音调是由频率决定的，是人对声音频率的感觉的高低，在音乐中称为音高。音乐中音阶的划分是在频率的对数坐标（20×log）上取等分而得的（表7-1）。音阶CDEFGAB简谱符号1234567频率（Hz）261293330349392440494频率（对数）48.349.350.350.851.852.853.8

基本概念

2．音色是由混入基音的泛音所决定的，高次谐波越丰富,音色就越有明亮感和穿透力。语音的音色决定某段话是谁说的。3．音强是信号的幅度，也就是从信号的基线到当前波峰的距离。幅度决定了信号音量的强弱程度。幅度越大，声音越强，用分贝（dB）表示。一般的人只能察觉出3dB的音强变化。4．音宽与频带频带宽度，也称为带宽，它是描述组成复合信号的频率范围。普通电话带宽约为3.2kHz；高保真度声音带宽约为20kHz。

基本概念

4.信噪比通常用频带宽度、动态范围、信噪比等指标衡量音频信号的质量。音频信号的频带越宽，所包含的音频信号分量越丰富，音质越好。声音的质量可以通过信噪比来度量。信噪比（SNR，SignaltoNoiseRatio）是有用信号与噪声之比的简称，定义为：

信噪比越大，声音质量越好。

语音识别的基本原理

语音识别技术的基本原理是将人的语音转换为文字或指令的过程。‌这一过程涉及多个步骤，包括声音采集、预处理、特征提取、模式识别与匹配等关键环节。

图7-4语音识别的基本结构

语音识别的基本原理

1.‌声音采集是指通过麦克风等声学设备捕获语音信号。采集过程中需注意避免噪音干扰，以保证语音信号的质量。2.‌声音预处理预处理的主要目的是去除噪声、降低音调并提取出语音信号中的特征。预处理一般包括预加重、滤波、降噪等步骤。3.‌特征提取将语音信号转换为数字特征，这些特征可以表征语音信号中的关键属性，如音素、音调、音色等。4.‌模式匹配使用模式识别算法对特征进行分类和匹配，根据输入的特征矢量生成输出，即识别结果。

语音识别的应用

在智能家居领域，通过智能音箱等设备，用户可以通过语音控制家电的开关、调节温度、查询天气、开关窗帘等。在自动驾驶领域，自动驾驶汽车中的语音控制系统可以让驾驶员通过语音指令来控制车辆，如调节车速、变换车道等。在医疗保健领域，可以通过语音识别技术录入病历，大大提高工作效率和准确性。在商业与金融等服务领域，语音识别技术被用于智能客服机器人，通过语音与用户进行交互，提供快速的问题解答和解决方案，减少人工客服的压力。在教育与培训领域，可以应用于语言学习软件，帮助学生进行口语练习和发音纠正。在工业自动化领域，可以通过语音指令控制机器设备，提高生产效率和安全性。在移动设备和智能手机中，手机上的语音助手等都是利用语音识别技术为用户提供智能助手服务。

语音的获取与表示

数字音频的获取实际上就是将模拟音频信号转换为有限个数字表示的离散序列，即数字音频序列的过程。包括模拟音频信号的采样、量化和编码。图7-5音频信号数字化过程

模拟音频信号采样量化编码码按不同应用目标进行压缩

语音的获取与表示

1.采样采样就是每隔一个时间间隔在模拟声音的波形上取一个幅度值，把时间上的连续信号变成时间上的离散信号，通常用采样频率表征。

图7-6模拟信号的采样采样频率是指每秒钟采集多少个声音样本。采样常用的频率分别为：8kHz，11.025kHz，22.05kHz，44.1kHz等。采样频率越高，对声音波形的表示也越精确，声音失真越小，但用于存储音频的数据量越大。

语音的获取与表示

2.量化将每个采样值在幅度上进行离散化处理的过程称为量化。

语音的获取与表示

2.量化量化可分为均匀量化和非均匀量化。均匀量化是把将采样后的信号按整个声波的幅度等间隔分成有限个区段，把落入某个区段内的样值归为一类，并赋予相同的量化值。非均匀量化是根据信号的不同区间来确定量化间隔。对于信号值小的区间，其量化间隔也小；反之，量化间隔就大。量化位数决定了模拟信号数字化以后的动态范围。一般量化位数为8位，12位，16位。量化位数越高，数字化后的音频信号就越可能接近原始信号，但所需要的存储空间也越大。模拟信号经过采样和量化以后，形成一系列的离散信号，这种信号可以以一定的方式进行编码，编码后的声音信号就是数字音频信号。

语音的获取与表示

3.数字音频的文件格式常见的声音格式包括WAV，MIDI，MP3，CDA，‌‌WMA等。WAV是MicrosoftWindows提供的音频格式。目前所有的音频播放软件和编辑软件都支持这一格式，并将该格式作为默认文件保存格式之一。MP3文件格式是一个实用的有损音频压缩编码技术，其压缩率可以达到10:1到12:1。MIDI是MusicalInstrumentDigitalInterface的缩写，又称作乐器数字接口。CDA格式是CD音乐光盘中的文件格式，其取样频率为44.1kHz，16位量化位数，提供了几乎无损的音频信息，非常接近原声。‌‌WMA格式全称为‌WindowsMediaAudio，主要用于在Windows平台上压缩音频文件，具有较高的压缩比率和较好的音质，压缩率一般可以达到1:18。2语音增强

语音增强

01语音增强的基本原理02语音增强方法与应用

语音增强的基本原理

语音增强是指当语音信号被各种各样的噪声干扰甚至淹没后，从噪声背景中提取有用的语音信号，抑制、降低噪声干扰的技术。如麦克风采集的语音通常是带有不同噪声的“污染”语音，语音增强的主要目的就是从这些被“污染”的带噪语音中恢复出干净语音。语音增强的基本原理是通过信号处理算法提高语音的质量和可懂度，主要包括语音解混响、语音降噪和语音分离，以去除噪声或人声，从而提高语音的质量。‌

语音增强方法与应用

‌语音增强方法主要包括语音解混响、语音降噪、语音分离。1．‌语音解混响混响是声音在传播过程中，由于遇到障碍物反射而产生的回声现象，这些回声与原始声音混合在一起，形成了我们所听到的声音。语音解混响‌指的是通过技术手段消除或减少语音信号中的混响效果，使语音更加清晰。2.‌语音降噪在嘈杂的环境中，背景噪声往往会掩盖语音的细节，导致听众无法清晰地听到说话内容。语音降噪是指通过技术手段减少或消除背景噪声，以提升语音信号的清晰度和可理解性。语音降噪的常见方法有噪声抑制、噪声门控、自适应滤波、AI语音降噪等。3.‌语音分离语音分离是指在多人说话、嘈杂环境下，对某一特定说话者的语音信号进行分离的过程。3语音合成

语音合成

01主要步骤02语音合成原理03语音合成应用04

交通信息播报系统语音合成流程

主要步骤

语音合成技术的本质是将文本信息转化成人工合成的语音。主要包括文本分析、特征提取、语音合成、声调预测、韵律生成等步骤。‌语音合成技术的基本流程可以概括为以下几个主要步骤：1.‌文本分析识别输入文本中的单词、短语、标点等，以及确定它们的发音和语调。2.‌特征提取提取文本的语音特征，包括音素、音节、重音等信息。3.‌语音合成根据提取的语音特征，通过特定的算法和技术生成可听的语音，将文本信息转换为声音信号。4.‌声调预测和韵律生成声调决定了音节的意义，韵律就是说话的方式，如声音的高低、快慢等。‌声调预测和韵律生成模块可以提升合成语音的自然度和流畅性，使得生成的语音更加接近自然人声。语音合成的全过程还包括数据收集、预处理、建立训练模型、训练与调优、评估与调整、部署与应用等。

语音合成原理‌语音合成就是合成自己所需要的语音素材，其本质是将文本信息转化成语音信息。语音合成可以分为两类：基于统计参数的语音合成、基于深度学习的语音合成。基于统计参数的语音合成通常包含前端和后端两个模块，如图7-9所示。前端模块通常采用自然语言处理对输入文本进行分析，提取后端模块所需要的语言学信息；后端根据前端分析结果，采取基于统计参数建模、基于单元挑选和波形拼接的语音合成生成语音波形。

图7-9基于统计参数的语音合成框架

语音合成原理参数合成是从数字信号处理，统计学等角度，通过对语音信号进行分析，提取出语音的声学特征参数，然后把模型预测得到的声学特征参数输入声码器，最终通过声码器恢复语音波形。波形拼接合成核心思想是将预先录制的语音波形片段（单元）按照特定的规则拼接起来，生成连贯、自然的语音信号。基于深度学习的语音合成直接输入文本或者注音字符，系统直接输出音频波形。端到端系统降低了对语言学知识的要求，可以很方便在不同语种上复制，批量实现几十种甚至更多语种的合成系统。并且端到端语音合成系统表现出强大丰富的发音风格和韵律表现力。

语音合成原理简单拼接合成基本思想是让播音员预先录制一个大规模声音库，然后从声音库中选出声音片段来，拼接成所要的句子。例如，要合成“买到G42次列车的旅客请到A10窗口检票”，就在声音库里找到“买到”“G42”

“次”“列车”“的”“旅客”“请到”“A10”“窗口”“检票”对应的发音，再把它们拼成一句话。优势：保持了高质量的原始声音。不足：为了拼出的声音更自然，质量更高，声音库自然是越大越好，因此需要大量录制工作。拼接法的声音也不容易改变。比如，想换个人说话，就需要重新录制数据。

语音合成原理单元挑选波形拼接技术基本思想是先储存合成语音的基元，在合成时根据合成文本要求，从语音库中读取合适的单元，进行少量的调整（也可以不进行调整），然后拼接得到最终的合成语音，其中用来进行单元挑选的信息可以是前端分析得到的韵律文本，也可以是生成的声学参数，或者两者兼有。由于合成语音中的单元都是直接从音库中复制过来的，这就保持了原始发音人的音质。

语音合成原理举例假如想要合成“‌人工智能课程‌是一门涉及多个学科交叉的综合性课程”。首先需要在语音合成数据库里挑选这句文本信息所包括的元素，比如“‌人工智能”“课程”“是”“‌一门”“涉及”“多个”“学科”“交叉”“综合性”等。挑选完这些元素后，将这些元素按照一定顺序组合排列，并隐含声调、重音、发音速度变化等细微特性后，输出成想要合成的语音信息即可。

待合成的文本：‌人工智能‌是一门涉及多个学科交叉的综合性课程语音数据库：‌人工智能发展迅速课程资源开发与利用知识就是力量上好一门课的秘诀这项工作涉及多个领域对各学科目要相同的态度那辆汽车在交叉口抛锚综合性选手语音片段：‌人工智能是一门涉及多个学科交叉的综合性课程

综合性选手合成语音：‌人工智能是一门涉及多个学科交叉的综合性课程

语音合成原理基于统计参数的语音合成技术原理：通过概率统计方法，训练大量的语音数据学习出各种语音特征的概率分布，对每个发音构造一个统计模型，这样只要调整模型参数就可以得到新的发音。采用这种方法合成只需要很少的数据来进行参数调整,如果合成某个人的语音，只要读几分钟就可以合成他的声音了。步骤：首先利用特征提取器从文本中抽取语言学特征，然后统计生成模型（也称声学模型）从语言学特征中生成声学特征，之后利用声码器根据声学特征重建语音波形。图7-11基于统计模型语音合成流程

特征提取器声学模型声码器语音

语音合成原理基于深度学习的语音合成技术训练神经网络模型来学习声学特征和语音模型的基本原理：（1）数据预处理获取大量的音频数据进行训练。这些音频数据需要预处理，包括音频采样、声学特征提取等步骤。（2）特征提取使用特征提取算法从音频数据中提取出一系列的声学特征。（3）训练模型将提取的声学特征作为神经网络的输入，通过大量的训练数据对神经网络进行训练，使其学习到音频数据中的潜在模式和规律。（4）语音合成通过输入文本，使用训练好的深度神经网络模型来合成语音，将其转化为音频信号。基于深度学习进行语音合成还可以控制发音的口音、情绪、语速、音调等各种参数，甚至造出虚拟人的声音。

语音合成应用1.‌媒体和娱乐用户可以通过语音指令完成各种操作，如播放音乐、查询天气。在家庭场景中，用户可以向虚拟助理发出语音指令，完成设备控制、信息查询、提醒设置、播放音乐等任务。2.‌教育和培训语音合成可以用于制作语言学习材料、有声读物等，帮助学习者更好地理解和吸收知识。3.互联网广播通过语音合成技术，可以将报纸、杂志等文字内容转化为语音，供用户听取。4.自动化机器人技术利用语音合成技术，服务机器人可以更好地与人类沟通，回答消费者的问题和提供更好的服务，从而提高服务质量。

语音合成应用5.医疗咨询和医学诊断方面语音合成技术生成的智能客服可以解答患者的基本咨询需求，例如预约信息、注意事项等，有效减轻了医院接待的压力。6.政务服务通过电话或智能终端解答常见的政策咨询、办事指南等问题，为市民提供高效服务。7.语音助手智能手机上的语音助手实现与用户的语音交互。8.交通导航通过语音将路线指引、路况提醒等信息传达给驾驶员，让其无需视觉输入即可做出反应。

语音合成应用9.信息播报如地铁、公交车和火车等公共交通系统中，通常使用语音播报来提醒乘客下一站信息、终点站、换乘信息以及突发事件的通知。10.智能客服通过智能语音客服，客户可以在无需输入的情况下获得即时回答，如可以通过语音合成生成响应语音，将账户查询、余额通知、业务介绍等信息直接播报给客户。。

交通信息播报系统语音合成流程借助开发平台，如语音处理软件开发工具包SDK或云端文语转换TTS服务，不仅能够实现高效的语音合成，还能根据不同的场景需求，提供个性化和实时交通信息播报。

交通信息播报系统语音合成流程数据采集与解析从交通监控平台或导航系统获取实时数据，包括拥堵程度、事故信息、天气状况等。这些数据通常以API（ApplicationProgrammingInterface，应用程序编程接口）形式传输，结构化存储为JSON文件（JavaScriptObjectNotation，是一种开放标准的文件格式和数据交换格式）或XML格式（ExtensibleMarkupLanguage，简称‌XML，全称为可扩展标记语言，是一种纯文本格式的文件）。（1）数据来源系统需要从交通管理部门或导航平台获取实时交通数据。这些数据通常包括道路拥堵状况、事故信息、天气信息以及预计到达时间等。（2）数据格式通过API接口获取JSON或XML格式的交通信息数据。（3）数据处理对采集的数据进行解析，提取关键字段，如道路名称、拥堵程度等，为后续文本生成提供基础。

交通信息播报系统语音合成流程文本生成将采集到的交通数据通过预设模板动态生成播报文本。例如，模板可以设计为“当前[道路名称]交通[状态]，预计通行时间[时间]”。系统根据实时数据填充模板，生成完整的播报语句。（1）模板设计根据常见的交通播报需求设计语句模板。例如："当前[道路名称]交通拥堵，预计通行时间[时间]分钟。"（2）动态填充通过数据处理模块将实时数据填充到模板中，生成具体的播报内容。示例：（3）数据{"road":"人民路","status":"拥堵","time":"15"}（4）文本"当前人民路交通拥堵，预计通行时间15分钟。"

交通信息播报系统语音合成流程语音合成语音合成是将生成的文本转化为语音的核心环节，其目的是将生成的文本转化为自然语音。该步骤包括文本预处理、音素分析、声学模型预测和波形生成。（1）文本预处理对输入文本进行分词，并标注语法属性，如语气、重音等。（2）音素转换将文字转换为对应的音素序列，这是语音合成的基础。语调和韵律生成基于上下文生成语调参数，如停顿时长、音高变化。确保语音的自然流畅性和情感表达。（3）声学模型合成主要目的是通过声学模型将音素序列转换为语音特征，如梅尔频谱图。（4）语音波形生成

使用高性能语音波形生成工具将语音特征，如梅尔频谱图转化为高质量的语音波形。

交通信息播报系统语音合成流程语音输出主要功能是将生成的语音文件通过车载设备或移动设备播放，确保用户能快速听到准确的交通信息。文件格式：合成的语音通常以MP3或WAV格式存储。输出设备：通过车载扬声器或移动设备将语音播报给用户。流式传输：对于实时交通数据，使用流式传输技术实现语音的动态生成和即时播放。‌目前市场上提供了许多语音处理软件开发工具包，通常包括‌语音识别，‌文本转语音等功能，可广泛应用于交通信息播报系统及其它语音助手、语音输入、语音搜索、语音导航、语音广播等多种场景，为用户提供自然流畅的交互体验。选择合适的SDK时，需考虑准确率、语言支持、定制化能力、成本和易用性等因素。通过整合语音合成技术，交通信息播报系统实现了文本到语音的自然转换。4语音识别

语音识别

01概述02声纹识别03语音情感识别

概述‌语音识别技术，也被称为自动语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列‌。‌语音识别的流程包括语音数据采集、语音数据预处理、语音数据特征提取、机器学习算法训练、声学模型、语言模型、语音解码和搜索算法等几个部分。

概述

图7-14语音识别原理图‌

概述步骤1.‌语音数据采集第一步是采集语音数据。通过麦克风等声音采集设备将人类发出的声音转化为电信号，再将这些电信号转换为数字化数据，以便后续处理。2.‌语音数据预处理采集到的语音数据往往包含噪声和冗余信息，需要进行预处理。预处理包括降噪、插帧和端点检测等步骤，以确保数据的清洁和标准化。3.‌语音数据特征提取在预处理之后，需要从语音信号中提取具有代表性的特征，这些特征可以帮助模型更好地学习和识别语音数据。4.‌机器学习算法训练使用提取的特征训练机器学习模型，学习语音数据中的特征和规律，从而进行自动识别。5.语音解码和搜索算法将采集到的未知语音数据输入到训练好的模型中，根据这些模型和字典找到最合适的文本输出。

声纹识别

声纹识别一般称为“说话人辨认”，即找出待识别语音对应的说话人。声纹识别的基本原理是通过比对两段语音的声纹特征来判断说话人身份。声纹识别系统通过提取语音信号中的特征参数，如基频、共振峰、音质等，生成一个唯一的声纹特征向量，用于表示说话人的声学特征。识别过程中，系统将待识别语音的声纹特征向量与注册声纹库中的特征向量进行比对，找到最匹配的说话人身份。

声纹识别

声纹识别的基本原理7.声纹识别

具体步骤（1）‌声音采集通过麦克风或其他音频采集设备捕获用户的语音信号。（2）‌预处理对采集到的语音信号进行降噪、去除静音等预处理，以提取出有用的语音特征。（3）‌特征提取将预处理后的语音信号转换为一组特征参数。（4）‌声纹模型训练利用采集到的语音特征训练声纹模型，通常使用机器学习算法。（5）‌声纹匹配将待识别的语音特征与数据库中的声纹模型进行匹配，计算相似度得分。（6）‌身份验证根据相似度得分判断是否匹配成功，进行身份验证或识别。7.语音情感识别语音情感识别主要用于识别和分析说话者语音中的情感状态，包括愉快、悲伤、愤怒、焦虑等。主要通过分析语音中的声调、语速、语音质量等特征来判断说话者的情感状态，从而帮助人们更好地理解和交流。情感状态通常可以分为以下几类：积极情感：指积极的、愉快的、满意的情感状态，例如快乐、欣喜、愉快等。这种情感状态通常会伴随着欢快的语调、明亮的音色和较快的语速。在语音信号处理中，积极情感的特征通常表现为高频成分较多、能量较高、音色明亮等。消极情感：指消极的、悲伤的、不满的情感状态，例如悲伤、沮丧、愤怒等。这种情感状态通常会伴随着低沉的语调、暗淡的音色和较慢的语速。在语音信号处理中，消极情感的特征通常表现为高频成分较少、能量较低、音色暗淡等。中性情感：指没有明显情感倾向的情绪状态，例如平静、无情绪等。这种情感状态通常会伴随着正常的语调、中性的音色和正常的语速。在语音信号处理中，中性情感的特征通常表现为高频成分适中、能量适中、音色中性等。

语音情感识别在语音情感识别中，通常需要对以上三种情感状态进行分类和识别。通过对语音信号的特征提取和模式分类，实现对人类情感状态的自动识别和分类。语音情感识别主要包括以下几个步骤：音频采集，主要对语音信号的采集和预处理，从而提取出有效的音频特征。特征提取，通过对语音信号进行分析和处理，提取出能够表征语音信号特征的参数，为后续的情感识别提供依据。模型训练和预测，通过对提取出的特征向量进行训练和分类，实现对人类情感的识别和分类。5综合案例7.5综合案例

社交机器人语音交互案例

1.语音交互借助语音信号处理开发平台，依托高精度的语音信号处理与特征提取技术可将用户语音输入转化为文本内容，通过自然语言处理技术来深度解析用户意图，从而提供连贯的回答。通常可以实现如下功能：2.机器学习和个性化交互通过机器学习算法，能够根据用户的使用习惯提供个性化内容推荐，自动调整信息推送或定时提醒相关任务，使其更贴合用户需求，成为用户的“私人助手”。3.全双工语音交互与多轮对话全双工语音交互是一种允许用户和系统在同一时间持续对话的交互方式。在全双工语音交互中，系统和用户可以像人与人对话一样进行自由的、多轮互动，无需用户重复唤醒词或中断对话。4.主动对话与情感交互主动对话功能能够根据用户偏好和使用习惯主动推荐内容或发送提醒，以更人性化的方式进行互动。例如，利用情绪识别技术动态调整语调，当检测到用户情绪低落时，能够以安慰的语气交流，增强人机交互的温度。7.5综合案例

机器人语音交互流程一次简单的交流需要用调动人体的很多机能，比如先要引起对方的注意，对于对方而言需要听到你的声音并根据声音的方位将自己的身体转向你（声音定位，闻声识人），接着两个人开始了交替对话（会话轮转），双方需要随时根据对方的回复进行交流内容的调整（意图识别），通过交流双方或许还能获得情感上的共鸣（情感识别）。以人形机器人为例的语音交互系统基本流程，包括声音定位、云端语音识别、意图识别、多音色情感语音合成等多个方面。1.声音定位机器人头部配备的麦克飞阵列可以采集声音并分析声源时间差，从而定位说话者的位置。通过分析声音进行定位，能够精准抓捉用户的声音，将头部转向用户所在的方向，然后开始进行对话。2.声纹识别每个人的声音都有其特征，通过声音采集和分析，识别出对应的说话者，并根据用户声纹定位用户身份。例如，机器人通过声纹识别确定这是你进行对话，而不是其他周边人的声音，确保交互的对象是正确的，从而做出更有效的响应。7.5综合案例

3.对话意图识别自然语言处理是语音交互的核心，通过自然语言处理，机器人能够理解语音转化的文本内容背后的含义，进而实现自然流畅的对话。通过分析和语义理解，可以检测出用户在进行交互中的意图，并实施流畅的对话转接，确保过程展开。4.多音色多情感语音合成多音色多情感语音合成技术通过分析用户的意图和语言中的情感，可以合成出对应情感的语音以完成更好的交互，使机器人在与人交流时更加生动亲切。例如，对于老年用户，会放慢语速并使用更温柔的语气回答。而在教育场景中，可根据学生的年龄和学习进展调整对话模式，使教育互动更具针对性。7.5综合案例

机器人语音交互应用

教学机器人“闹闹”“闹闹”是用于孤独症儿童的人机教学机器人。通过语音交互帮助学生学习语言、完成数学练习、表演互动式的情境教学。闹闹的主要特色在于其强大的语音交互能力：由于孤独症儿童在语言理解和表达上往往有一定的挑战，在语言学习方面，闹闹能够通过清晰、简洁的指令，引导孩子完成词汇学习和句子表达。闹闹还能够辅助儿童进行数学练习，可以提出简单的数学问题，并在孩子回答后及时进行语音反馈。例如，当孩子正确回答出“5+3等于几”时，闹闹会用鼓励性的语言进行称赞，增强孩子的信心；若回答错误，闹闹则会温柔地提示并提供正确答案。闹闹还能够表演互动式的