近二十年來，語音識(shí)別技術(shù)取得顯著進(jìn)步，開始從實(shí)驗(yàn)室走向市場(chǎng)。人們預(yù)計(jì)，未來10年內(nèi)，語音識(shí)別技術(shù)走進(jìn)了工業(yè)、家電、通信、汽車電子、消費(fèi)電子產(chǎn)品等各個(gè)領(lǐng)域。語音識(shí)別作為人工智能發(fā)展最早、且率先商業(yè)化的技術(shù)，近幾年來隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破，識(shí)別準(zhǔn)確率大幅提升，帶動(dòng)了一波產(chǎn)業(yè)熱潮。對(duì)語音識(shí)別未來發(fā)展，各位大咖也有一些精彩論點(diǎn)。

科大訊飛研究院副院長(zhǎng)——王士進(jìn)

王士進(jìn)表示，語音識(shí)別是人機(jī)交互里很重要的模塊，從PC時(shí)代到現(xiàn)在的移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代，人機(jī)交互由鼠標(biāo)鍵盤走向智能手機(jī)、Pad等的多點(diǎn)觸摸。到了智能硬件時(shí)代，交互則更加多元，不僅有觸摸，還有基于語音、視覺的交互。原本是以機(jī)器為中心的人機(jī)交互，逐漸走向以人為中心的自然交互。

他認(rèn)為，在將來萬物互聯(lián)的浪潮下，以語音為主，鍵盤、觸摸、視覺、手勢(shì)為輔的交互時(shí)代很快會(huì)到來。

提到傳統(tǒng)的語音交互，王士進(jìn)列舉了幾個(gè)缺點(diǎn)：第一，交互距離要近;第二，發(fā)音必須標(biāo)準(zhǔn);第三，環(huán)境必須安靜;第四，人機(jī)不能持續(xù)對(duì)話。

科大訊飛在2015年提出AIUI，旨在解決上述問題同時(shí)期望在人工智能時(shí)代提供一種智能的人機(jī)交互界面。AIUI提供遠(yuǎn)場(chǎng)喚醒和識(shí)別降噪方案，兼容全國(guó)近17種方言，可以進(jìn)行全雙工交互和基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景的多輪對(duì)話，同時(shí)結(jié)合訊飛超腦的認(rèn)知智能使得機(jī)器進(jìn)行更智能的交互。

AIUI實(shí)現(xiàn)了軟硬一體化、云端一體化、技術(shù)服務(wù)一體化，通過三個(gè)一體化提供人機(jī)智能交互整體解決方案，使得用戶可以快速切換到新的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

在提到基于AIUI交互技術(shù)的一些商業(yè)化嘗試時(shí)，王士進(jìn)列舉了幾種：

在交流方面，科大訊飛在05年推出了聽見智能會(huì)議這款產(chǎn)品。一般來說，會(huì)議場(chǎng)景的同傳準(zhǔn)確率為80%左右，而智能會(huì)議轉(zhuǎn)寫準(zhǔn)確率則能達(dá)到90%以上，之后，其在醫(yī)療和司法系統(tǒng)進(jìn)行了應(yīng)用。另外，科大訊飛還推出了便攜翻譯機(jī)，易于隨身攜帶，方便遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)交流。

在電視方面，最早的電視是用數(shù)字加上下左右按鍵控制僅有的十幾個(gè)臺(tái)，而現(xiàn)在的智能電視后臺(tái)對(duì)接海量資源，通過訊飛智能電視助手可以進(jìn)行方便的語音交互，節(jié)省時(shí)間。

在汽車方面，由于人在駕駛時(shí)候手不能離開方向盤，故把語音引入代替手進(jìn)行交互會(huì)方便許多。實(shí)際上相比其他應(yīng)用場(chǎng)景，語音識(shí)別由于汽車場(chǎng)景的噪音更強(qiáng)，面臨更大挑戰(zhàn)，而科大訊飛也在基于車載的語音識(shí)別做了許多優(yōu)化，更在寶馬、奔馳、通用舉行的全球車載語音識(shí)別比賽取得第一名，有效的支撐了車載場(chǎng)景的交互。

在機(jī)器人方面，機(jī)器人與人的語音交互滿足自然交互、個(gè)性化服務(wù)以及基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景的整合服務(wù)，可以方便的任意打斷，在理解用戶的需求下進(jìn)行精準(zhǔn)的內(nèi)容推薦和服務(wù)。

語音識(shí)別和自然語言理解都是基于統(tǒng)計(jì)和概率體系，所以商業(yè)化過程建議選擇人受到一定限制（如車載）或者很難做百分之百正確（如會(huì)議同傳）的場(chǎng)景，然后隨著技術(shù)的進(jìn)一步成熟，可以進(jìn)入到更多的場(chǎng)景。

最后，王士進(jìn)總結(jié)道，“語音識(shí)別和人機(jī)交互技術(shù)在進(jìn)行技術(shù)優(yōu)化的同時(shí)更要結(jié)合應(yīng)用場(chǎng)景，最終可使得技術(shù)完善，產(chǎn)業(yè)更好的發(fā)展。”

百度語音技術(shù)部聲學(xué)技術(shù)負(fù)責(zé)人——李先剛

提到這些年對(duì)手機(jī)百度語音搜索的不斷優(yōu)化過程，李先剛認(rèn)為要做好這樣一個(gè)產(chǎn)品，先要收集相關(guān)數(shù)據(jù)，然后將語音識(shí)別應(yīng)用推廣到相關(guān)產(chǎn)品線上供用戶使用，用戶使用后反饋回來數(shù)據(jù)形成完整鏈條，最終達(dá)到非常完美的狀態(tài)。

他把輸入法在語音識(shí)別中的作用表述為：輸入法這一場(chǎng)景對(duì)語音識(shí)別性能提升有非常大的幫助。

而今年，百度在語音技術(shù)方面的進(jìn)展包括基于GramCTC的端對(duì)端語音識(shí)別系統(tǒng)以及端對(duì)端說話人識(shí)別技術(shù)。

基于CTC的端對(duì)端語音識(shí)別系統(tǒng)是目前主流的工業(yè)系統(tǒng)，在2015年底，百度實(shí)現(xiàn)了CTC端對(duì)端語音識(shí)別系統(tǒng)的上線。而今年，百度進(jìn)一步提出了GramCTC算法。

主流的說話人識(shí)別技術(shù)使用經(jīng)典的DNN-IVECTOR技術(shù)，其框架基于統(tǒng)計(jì)模型，并將DNN引入此框架去學(xué)習(xí)。

可以看到的是，語音識(shí)別已走向大數(shù)據(jù)和端對(duì)端的道路，百度也將把說話人識(shí)別技術(shù)向此發(fā)展，進(jìn)一步提升相關(guān)性能。

李先剛表示，人臉識(shí)別與說話人識(shí)別有技術(shù)共性，二者之間的差異僅僅只是人臉識(shí)別對(duì)象可以是固定尺寸的圖片，而語音的時(shí)長(zhǎng)會(huì)有很多變化。因此，百度說話人識(shí)別技術(shù)借鑒了目前人臉識(shí)別最好的方法——度量學(xué)習(xí)，搭建了端對(duì)端度量學(xué)習(xí)的說話人識(shí)別系統(tǒng)。百度內(nèi)部的實(shí)驗(yàn)顯示，基于端對(duì)端的說話人技術(shù)顯著提升了說話人識(shí)別的性能。

從商業(yè)化的角度分析語音識(shí)別，可將其應(yīng)用分為兩個(gè)維度，第一個(gè)是近場(chǎng)和遠(yuǎn)場(chǎng)，第二個(gè)是人配合機(jī)器說話和人對(duì)人說話的不同說話風(fēng)格。經(jīng)過這樣劃分會(huì)發(fā)現(xiàn)很多語音場(chǎng)景其實(shí)是處在不同的語音象限里面，目前業(yè)界所做的近場(chǎng)人對(duì)機(jī)器說話的識(shí)別準(zhǔn)確率可達(dá)90%以上，但另外幾個(gè)場(chǎng)景所做不盡人意。

在李先剛看來，隨著語音技術(shù)的推進(jìn)，輔之商業(yè)化情景必將推動(dòng)產(chǎn)品和技術(shù)的發(fā)展。

搜狗語音交互技術(shù)中心研發(fā)總監(jiān)——陳偉

從2012年到現(xiàn)在，隨著數(shù)據(jù)和算法的提升，搜狗的語音識(shí)別的識(shí)別錯(cuò)誤率是逐年下降的。陳偉分享了一組數(shù)據(jù)：到目前為止，搜狗輸入法每天的語音識(shí)別請(qǐng)求量高達(dá)2億次，每天產(chǎn)生語料達(dá)到18萬小時(shí)。

陳偉表示，搜狗在2016年發(fā)布知音引擎，對(duì)外輸出完整的語音交互解決方案，也一直在探索語音識(shí)別和交互的不同場(chǎng)景和經(jīng)驗(yàn)。語音識(shí)別可以更好提升輸入、記錄、交流的效率，其可分為聽寫和轉(zhuǎn)寫，聽寫更多要求實(shí)時(shí)性，轉(zhuǎn)寫則面向客服數(shù)據(jù)，不要求實(shí)時(shí)。另外，語音識(shí)別技術(shù)面向不同客戶，除了直接提供給消費(fèi)者，還有一些公司、企業(yè)如法院、醫(yī)院等，語音識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)合則更多是在演講、直播、語音分析中。

語音識(shí)別不是一個(gè)單獨(dú)的技術(shù)，其需要同其他技術(shù)進(jìn)行融合，比如機(jī)器同傳、語音交互，未來的產(chǎn)品將會(huì)是技術(shù)與技術(shù)的組合，產(chǎn)品與產(chǎn)品的組合。

對(duì)如何做出一款好的語音交互產(chǎn)品，陳偉認(rèn)為首先是要重視場(chǎng)景和知識(shí)。只有技術(shù)（ASR、NLU等）與具體應(yīng)用場(chǎng)景比如車載、智能家具、可穿設(shè)備結(jié)合在一起，才能得到穩(wěn)定的產(chǎn)品。另外，僅僅有技術(shù)是不夠的，還需要技術(shù)創(chuàng)新。在得到良好的使用體驗(yàn)之后用戶基數(shù)會(huì)擴(kuò)大，帶來更多數(shù)據(jù)，這些累積的數(shù)據(jù)也是推動(dòng)技術(shù)提升的關(guān)鍵。只有有了產(chǎn)品的迭代、有了真實(shí)的數(shù)據(jù)才能更好的分析出用戶需求，更好的推動(dòng)產(chǎn)品發(fā)展。

他表示，技術(shù)與產(chǎn)品缺一不可。

“語音交互以技術(shù)為驅(qū)動(dòng)，加之好的運(yùn)算力帶來大量數(shù)據(jù)，以此進(jìn)行迭代，不斷通過技術(shù)和產(chǎn)品的耦合得到更好的產(chǎn)品。”

思必馳CMO——龍夢(mèng)竹

“目前的語音產(chǎn)品識(shí)別率再高，也只是作為一個(gè)參考。”

龍夢(mèng)竹提到，在識(shí)別率的數(shù)字背后，諸如降噪、遠(yuǎn)場(chǎng)、回聲消除及聲源定位等也需要關(guān)注。

那這幾個(gè)詞在整個(gè)語音技術(shù)里面有什么作用呢？

其可以影響識(shí)別率和準(zhǔn)確性以及是判斷語音交互產(chǎn)品是否實(shí)用的重要方向。

目前，各個(gè)公司做的都是端到端的，非配合的私人交互系統(tǒng)，在這整個(gè)系統(tǒng)里基本分為三個(gè)層面：從感知、到認(rèn)知、到抽象思維的智能。

首先從感知的方向，要保障機(jī)器能夠聽得清，在克服環(huán)境、降噪的方面有很大挑戰(zhàn)的。以思必馳為例，其依靠強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)，已經(jīng)把錯(cuò)詞率降低到了7.19%，比業(yè)界普遍的10%有了非常大的效率提升。

另外，聽清以后需要讓機(jī)器快速反應(yīng)。常常會(huì)有客戶好奇“你們的產(chǎn)品是本地還是云端？”實(shí)際上，現(xiàn)在業(yè)界包括思必馳所做的都是本地+云端，一些簡(jiǎn)單的喚醒詞、指令可能會(huì)放在本地。思必馳目前的本地識(shí)別指令最高支持三千條，當(dāng)然，最高支持?jǐn)?shù)目和產(chǎn)品的硬件配置、系統(tǒng)是相關(guān)的。而更多的需要交流的，需要機(jī)器思考的部分放到云端。

最后，機(jī)器能夠聽清并且能夠快速反應(yīng)了，反應(yīng)出來的效果如何？這個(gè)效果用專業(yè)術(shù)語可以稱為TTS，TTS的優(yōu)劣很大程度會(huì)決定產(chǎn)品體驗(yàn)的優(yōu)劣。許多人理解的TTS可能是明星的合成音，而這些合成音不能適用于所有場(chǎng)景。

目前業(yè)界提出的97%、98%、99%的識(shí)別率這只是單獨(dú)針對(duì)語音識(shí)別而言，在不同的領(lǐng)域、場(chǎng)景下，針對(duì)不同業(yè)務(wù)方向的語音識(shí)別和語意理解其實(shí)是有層次不齊的，這個(gè)圖顯示了在家庭和車載環(huán)境下不同的準(zhǔn)確率。

龍夢(mèng)竹談到，無論在哪個(gè)領(lǐng)域做語音交互技術(shù)，都必須要滿足幾個(gè)要求：

第一要滿足用戶剛需;

第二不一定是高頻使用，但在某一場(chǎng)景能讓用戶形成依賴性;

第三，語音技術(shù)背后一定要有第三方的內(nèi)容和服務(wù)作支持，因?yàn)樗皇且环N交互手段;

“我們一再?gòu)?qiáng)調(diào)的是，語音只是一個(gè)交互的手段，而不是一種功能。”現(xiàn)在的語音還沒有達(dá)到全國(guó)人民普及的程度，但未來一定會(huì)實(shí)現(xiàn)。而這一手段，其背后第三方的內(nèi)容和服務(wù)是比語音本身更重要的東西。

最后，交互體驗(yàn)一定要好。