1、内容摘要与关键词
- ASR概念（帧，多维向量，隐马尔可夫模型，神经网络）
- 远近场识别（语音激活检测、语音唤醒、麦克风阵列）
- 双全功
- 纠错
- 当前技术边界
- 瓶颈和机会
- 语音识别的痛点在哪里
- 从交互到精准识别如何做
2、ASR的概念
ASR(Automatic speech recognition)，自动语言识别，自动将语言转化成文字的过程，作用类似于人类的耳朵。
流程：输入-编码-解码-输出
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2.1 编码过程
语言识别输入的是声音，属于计算机无法识别的模拟信号，所以需要通过模型将其转化成数字信号，并对其中的特征进行提取，编码时，会将声音切成很小的片段，成为帧，类似于视频中最小时间单位的帧。帧和帧之间会有一定的重叠。
对于得到的每一帧，按照人耳听声的特定的MCFF规则，提取其中的特征，转成多维向量。向量中的每一个维度可以看做是这一帧中的特征。
解码过程
2.2 解码过程
解码过程是将得到的向量变成文字的过程，其中用到两个模型声学模型和语言模型。声学模型是将特征向量转化成单个字母（中文的拼音声母和韵母），成为音素。语言模型是将音素拼接起来成为单词或者汉字。两种模型都需要大量的语言数据进行训练。
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2.3 编解码的种类
传统识别方式：隐马尔可夫模型（HMM）
端到端识别方式：神经网络（DNN，deep neural network）
两种识别方式主要的差异在声学模型上。
目前中文的识别率在97%以上，距离理想的99%还有很大的差距。
在实际场景，有很多种异常情况，都会导致语音识别的效果大打折扣，比如距离太远了不行，发音不标准不行，环境嘈杂不行，想打断也不行，等等。所以，还需要有各种解决方案来配合。
3、异常处理
3.1 远场语音识别（Farfield Voice Recognition）
“远场”。下面主要说3个概念：
语音激活检测、语音唤醒、以及麦克风阵列。
1）语音激活检测（voice active detection，VAD）
A）需求背景：在近场识别场景，比如使用语音输入法时，用户可以用手按着语音按键说话，结束之后松开，由于近场情况下信噪比（signal to noise ratio, SNR））比较高，信号清晰，简单算法也能做到有效可靠。
但远场识别场景下，用户不能用手接触设备，这时噪声比较大，SNR下降剧烈，必须使用VAD了。
B）定义：判断什么时候有语音什么时候没有语音（静音）。
后续的语音信号处理或是语音识别都是在VAD截取出来的有效语音片段上进行的。
2）语音唤醒 （voice trigger，VT）
A）需求背景：在近场识别时，用户可以点击按钮后直接说话，但是远场识别时，需要在VAD检测到人声之后，进行语音唤醒，相当于叫这个AI（机器人）的名字，引起ta的注意，比如苹果的“Hey Siri”，Google的“OK Google”，亚马逊Echo的“Alexa”等。
B）定义：可以理解为喊名字，引起听者的注意。
VT判断是唤醒（激活）词，那后续的语音就应该进行识别了；否则，不进行识别。
C）难点：语音识别，不论远场还是进场，都是在云端进行，但是语音唤醒基本是在（设备）本地进行的，要求更高——
C.1）唤醒响应时间。据傅盛说，世界上所有的音箱，除了Echo和他们做的小雅智能音箱能达到1.5秒之外，其他的都在3秒以上。
C.2）功耗要低。iphone 4s出现Siri，但直到iphone 6s之后才允许不接电源的情况下直接喊“hey Siri”进行语音唤醒。这是因为有6s上有一颗专门进行语音激活的低功耗芯片，当然算法和硬件要进行配合，算法也要进行优化。
C.3）唤醒效果。喊它的时候它不答应这叫做漏报，没喊它的时候它跳出来讲话叫做误报。漏报和误报这2个指标，是此消彼长的，比如，如果唤醒词的字数很长，当然误报少，但是漏报会多；如果唤醒词的字数很短，漏报少了，但误报会多，特别如果大半夜的突然唱歌或讲故事，会特别吓人的……
C.4）唤醒词。技术上要求，一般最少3个音节。比如“OK google”和“Alexa”有四个音节，“hey Siri”有三个音节；国内的智能音箱，比如小雅，唤醒词是“小雅小雅”，而不能用“小雅”。
注：一般产品经理或行业交流时，直接说汉语“语音唤醒”，而英文缩写“VT”，技术人员可能用得多些。
3）麦克风阵列（Microphone Array）
A）需求背景：在会议室、户外、商场等各种复杂环境下，会有噪音、混响、人声干扰、回声等各种问题。特别是远场环境，要求拾音麦克风的灵敏度高，这样才能在较远的距离下获得有效的音频振幅，同时近场环境下又不能爆音（振幅超过最大量化精度）。另外，家庭环境中的墙壁反射形成的混响对语音质量也有不可忽视的影响。
B）定义：由一定数目的声学传感器（一般是麦克风）组成，用来对声场的空间特性进行采样并处理的系统。
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C）能干什么
a）语音增强（Speech Enhancement）：当语音信号被各种各样的噪声(包括语音)干扰甚至淹没后，从含噪声的语音信号中提取出纯净语音的过程。
b）声源定位（Source Localization）：使用麦克风阵列来计算目标说话人的角度和距离，从而实现对目标说话人的跟踪以及后续的语音定向拾取。
c）去混响（Dereverberation）：声波在室内传播时，要被墙壁、天花板、地板等障碍物形成反射声，并和直达声形成叠加，这种现象称为混响。
d）声源信号提取/分离：声源信号的提取就是从多个声音信号中提取出目标信号，声源信号分离技术则是需要将多个混合声音全部提取出来。
D）分类
a）按阵列形状分：线性、环形、球形麦克风。
在原理上，三者并无太大区别，只是由于空间构型不同，导致它们可分辨的空间范围也不同。
比如，在声源定位上，线性阵列只有一维信息，只能分辨180度；
环形阵列是平面阵列，有两维信息，能分辨360度；
球性阵列是立体三维空间阵列，有三维信息，能区分360度方位角和180度俯仰角。
b）按麦克风个数分：单麦、双麦、多麦
麦克风的个数越多，对说话人的定位精度越高，在嘈杂环境下的拾音质量越高；
但如果交互距离不是很远，或者在一般室内的安静环境下，5麦和8麦的定位效果差异不是很大。
傅盛说，全行业能做“6+1”麦克风阵列（环形对称分布6颗，圆心中间有1颗）的公司可能不超过两三家，包括猎户星空（以前行业内叫猎豹机器人）在内。而Google Home目前采用的是2mic的设计。
4）全双工（Full－Duplex）
A）需求背景：在传统的语音唤醒方案中，是一次唤醒后，进行语音识别和交互，交互完成再进入待唤醒状态。但是在实际人与人的交流中，人是可以与多人对话的，而且支持被其他人插入和打断。
B）定义：
单工：a和b说话，b只能听a说
半双工：参考对讲机，A：能不能听到我说话，over；B：可以可以，over
全双工：参考打电话，A：哎，老王啊！balabala……；B：balabala……
C）包含feature
人声检测、智能断句、拒识（无效的语音和无关说话内容）和回声消除（Echo Cancelling，在播放的同时可以拾音）
特别说下回声消除的需求背景：近场环境下，播放音乐或是语音播报的时候可以按键停止这些，但远场环境下，远端扬声器播放的音乐会回传给近端麦克风，此时就需要有效的回声消除算法来抑制远端信号的干扰。
5）纠错
A）需求背景：做了以上硬件、算法优化后，语音识别就会OK了吗？还不够。因为还会因为同音字（词）等各种异常情况，导致识别出来的文字有偏差，这时，就需要做“纠错”了。
B）用户主动纠错。
比如用户语音说“我们今天，不对，明天晚上吃啥？”，经过云端的自然语言理解过程，可以直接显示用户真正希望的结果“我们明天晚上吃啥”。
这里写图片描述
C）根据场景/功能领域不同，AI来主动纠错。这里，根据纠错目标数据的来源，可以进一步划分为3种：
a）本地为主。
比如，打电话功能。我们一位联合创始人名字叫郭家，如果说“打电话给guo jia时”，一般语音识别默认出现的肯定是“国家”，但（手机）本地会有通讯录，所以可以根据拼音，优先在通讯录中寻找更匹配（相似度较高）的名字——郭家。就显示为“打电话给郭家”。
b）本地+云端。
比如，音乐功能。用户说，“我想听XX（歌曲名称）”时，可以优先在本地的音乐库中去找相似度较高的歌曲名称，然后到云端曲库去找，最后再合在一起（排序）。
我们之前实际测试中发现过的“纠错例子”包括：
夜半小夜曲—>月半小夜曲
让我轻轻地告诉你—>让我轻轻的告诉你
他说—>她说
望凝眉—>枉凝眉
一听要幸福—>一定要幸福
苦啥—>哭砂
鸽子是个传说—>哥只是个传说
c）云端为主。
比如地图功能，由于POI（Point of Interest，兴趣点，指地理位置数据）数据量太大，直接到云端搜索可能更方便（除非是“家”、“公司”等个性化场景）。比如，用户说“从武汉火车站到东福”，可以被纠正为“从武汉火车站到东湖”。
4、当前技术边界
各家公司在宣传时，会说语音识别率达到了97%，甚至98%，但那一般是需要用户在安静环境下，近距离、慢慢的、认真清晰发音；而在一些实际场景，很可能还不够好的，比如——
1、比如在大家都认为相对容易做的翻译场景，其实也还没完全可用，台上演示是一回事，普通用户使用是另一回事；特别是在一些垂直行业，领域知识很容易出错；另外，还可详见《怼一怼那些假机器同传》
2、车载
大概3、4年前，我们内部做过针对车载场景的语言助手demo，拿到真实场景内去验证，结果发现，车内语音识别效果非常不理想。而且直到今年，我曾经面试过一位做车内语音交互系统的产品经理，发现他们的验收方其实也没有特别严格的测试，因为大家都知道，那样怎么也通过不了。。。
车内语音识别的难点很多，除了多人说话的干扰，还有胎噪、风噪，以及经常处于离线情况。
据说有的公司专门在做车内降噪，还有些公司想通过智能硬件来解决，至少目前好像还没有哪个产品解决好了这个问题，并且获得了用户的口碑称赞的。
3、家庭场景，由于相对安静和可控，如果远场做好了，还是有希望的。
4、中英文混合。
特别在听歌场景，用户说想听某首英文歌时，很容易识别错误的。这方面，只有傅盛的小雅音箱据说做了很多优化，有待用户检验。
总之，ASR是目前AI领域，相对最接近商用成熟的技术，但还是需要用户可以配合AI在特定场景下使用。这是不是问题呢？是问题，但其实不影响我们做产品demo和初步的产品化工作，所以反而是我们AI产品经理的发挥机会。
5、瓶颈与机会
1、远场语音识别，是最近2年的重要竞争领域。因为家庭（音箱）等场景有可能做好、在被催熟。
2、更好的机会在垂直细分领域，比如方言（方言识别能够支持40多种，而百度有20多种）、特定人群的声学匹配方案（儿童）
最后，用一张图总结语音识别用于人机交互中的几个难点。
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