本文摘要：

自然语言明白是基于自然语言处置惩罚的相关技术实现的两者之间的关系可体现为：

语音为模拟信号需经由麦克风等设备采样处置惩罚后成为机械可处置惩罚的数字信号；然后经由特征提取将信号从时域转换到频域；再使用提取到的特征向量经由模式匹配最终转化为文本。

自然语言明白是基于自然语言处置惩罚的相关技术实现的两者之间的关系可体现为：

语音为模拟信号需经由麦克风等设备采样处置惩罚后成为机械可处置惩罚的数字信号；然后经由特征提取将信号从时域转换到频域；再使用提取到的特征向量经由模式匹配最终转化为文本。其中模式匹配环节的声学模型和语言模型决议着最

系统用人类最自然的语言（开口说话)给设备下达指令告竣自己的目的。用户按下遥控器上的语音

语音识别

对话治理吸收来自于自然语言明白的语义效果并联合当前的语义情况基于预设的对话状态决议接下来的行动并对语义情况举行更新然后循环往复直到竣事交互。预设的对话状态即对话规则例如对话流程、行动判断等多种形式的联合。

人机交互的目的就是讨论如何使设计的盘算性能够资助人们越发宁静可靠越发有效率地完成所要完成的任务。从以上观点可以看出人机交互是指用户和机械之间相互交流信息。但只管盘算机的功效现在变的十分强大用途也越来越广但归根到底它仍是人类的工具不能在没有人控制的情况下独立完成任务因此它同样受到人的支配、控制。

中天智领智能语音交互让交互“说”出来无论未来指挥中心增加几多信号几多业务场景不再需要后台人员使用电脑操作只需说着名字即可快速大屏展示。面临成千上万的监控图像不再需要眼花缭乱的寻找只需要说出想看到的监控场景大屏即可全屏显示。

在实际应用中除了关注所接纳的机械学习算法和软件处置惩罚外还需要重视语音收罗环节尤其远场交互场景（例如智能音响）。

语音收罗是语音识此外前置条件如果收罗的语音质量不高纵然算力再富足、算法再精妙、数据量再大质量再高最终的识别准确率也不理想。所以在一些场景下需要通过提升麦克风降噪效果、接纳麦克风阵列等方式提升语音收罗质量。

中天智领智能语音交互系统将设备毗连到网络的能力与现代语音识别服务相联合实现了强大的新

自然语言明白

终识此外效果声学模型和语言模型均需要使用标注之后的数据举行训练获得现在多接纳监视学习算法实现优点是准确率高缺点是需要人工介入且事情量大。

语音识别后的文本经由分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等处置惩罚并联合情感分析等效果对用户意图举行识别。

当前自然语言明白是人机语音交互中较弱的一环暂时还无法应用到全场景交互中可是在垂直领域（金融、医疗、教育等）可用而且可解决部门客服、销售业务。在闲聊场景中现在智能音响的应用比力深入多个厂商的智能音响可支持百科问答、导购交互、日常谈天等功效。

对话治理

用户界面。一种以用户心田意图为中心的人机交互方式以语音下令为焦点的智能人机交互体验。

在实际使用历程中为了到达比力好的效果也接纳人工录音和语音合成联合的方式预设的牢固文本部门接纳人工录音方式动态变化部门接纳语音合成方式。

例如上述的“您查询的银行卡余额为【余额】元”其中动态变化的“【余额】”接纳语音合成方式其余部门接纳人工录音方式。

自然语言生成

声纹识别是一种凭据说话人语音波形识别说话人身份的生物识别技术。相比于人脸识别、虹膜识别、指纹识别等技术声纹识别可以举行远程身份识别用户不必和生物特征收罗设备接触即可完成识别历程。

声纹识此外应用可分为身份确认和身份辨识身份确认是指凭据一段语音确认是否为目的用户是1:1比对的历程；身份辨识是指凭据一段语。

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