隨著科學技術的發展，自動化技術將機械控制演化為信號控制，使工業生產和日常生活更加方便、高效。

與此同時，人工智能開始代替人手做一些工作。例如，人工智能語音助手接收語音信號，分析和識別數據，并響應人工指令來完成指定的操作。

人工智能技術的每一次創新都會給社會生活帶來深刻的變化。從進入千家萬戶的智能揚聲器到伴隨日常出行的智能汽車，面對數字升級和消費轉型，我們能期待什么樣的人工智能技術在未來開啟智能生活？

在剛剛結束的騰訊科技開放日、騰訊云小人工智能語音專場上，騰訊智能平臺產品部的人工智能語音專家在語音識別、自然語言理解、智能對話機器人等行業應用探索領域帶來了精彩的分享。從騰訊云小人工智能語音助手的角度，展示了人工智能語音助手在技術和應用領域的探索和最新成果。

云端協調，軟件和硬件集成，創建一個強大的車輛語音識別系統

正如在直播中提到的，就建立一個健壯的車輛語音識別系統而言，人工智能首先要解決的問題是數據分析和識別。只有通過收集各行各業的寶貴經驗并建立數據庫，然后通過計算機自動識別知識并進行分析，我們才能從數億個數據中剝離出來，找到與用戶使用場景相匹配的正確反饋。

然而，在實際應用環境中，如汽車使用，車輛語音識別面臨許多挑戰。在語音識別過程中，將人的語音信號轉換成文字或指令，用戶口音、環境噪聲、大量興趣點和場景語音都構成影響識別系統決策的變量，尤其是測試語音識別系統的基本穩定性。

因此，騰訊云微人工智能語音助手在接收到信號后，通過聲學前端處理辨別出豐富的語音信息，并將其分發給本地語音識別、云語音識別和云協調機制進行準確識別，提供更加準確的技術解決方案。

以常見的環境噪聲處理為例，當用戶的語音信號發出時，在道路噪聲、風噪聲、空調和音頻等不同噪聲類型的干擾下，很容易造成車輛語音識別的理解偏差。騰訊云微人工智能語音助手，從車內語音交互的場景出發，通過騰訊自己的技術和硬件設備完成回聲消除、噪聲抑制、定位和拾音，確保獲得干凈的語音信號。同時，在聲學模型層面從訓練數據、特征提取、網絡結構等方面進行有針對性的優化，提高識別系統對噪聲的魯棒性。

在基本功能方面，得益于騰訊云的祝福和自主開發的全堆棧人工智能技術，融合了前端降噪、語音識別、語義理解、語音合成和圖像識別等功能，可以提供從云到端的完整人工智能解決方案。

在現場直播中，我們還看到了當不同用戶輸入不同口音的聲音時，騰訊云的小型人工智能語音助手如何給出準確的反饋。騰訊云的小型人工智能語音助手的健壯性來自于兩種容錯性最小的處理方案，一種是基于遷移學習的區域模型方案，另一種是帶有區域向量的單一模型方案。在這樣一個智能車載語音識別系統下，騰訊云微人工智能語音助手和騰訊車練臺已經與國內多家主流汽車公司和熱銷車型進行了合作。借助騰訊云端微型車語音識別系統，他們不怕用戶口音，準確識別語音指令，滿足車內互動場景的語音需求。

實現深度學習的自然語義理解，在理解的基礎上創造人機交互

自然語義理解是人機自然對話的核心技術基礎。如何發出阿西的聲音

在技術開放日，我們深入討論了這種人工智能技術如何實現深度學習。人工智能技術是基于對數據的邏輯分析，在一定程度上可以實現自主學習。然而，與人類的情感需求和精神狀態相比，智能人工智能語音助手很難理解主人的“心”。因此，具有理解能力的人機交互成為技術研究的重點。

根據騰訊科技開放日騰訊云微直播的演示，騰訊云微人工智能語音助手已經發展成為一個高質量、低延時的語音合成和智能語音交互系統的個性化服務。

在物聯網時代，語義理解已經成為語音交互的核心。通過聲學前端處理，減少了干擾信號，抑制了回聲，提高了語音識別效果和語音喚醒效果。然后，將這些詞轉換成命令詞，通過語料庫模型進行匹配，并在現場分發。在此過程中，騰訊云微人工智能語音助手支持自然語音識別、語義理解和自由語音指令，系統能夠很好地理解和執行。同時，文本被轉換成語言流，并且在終端設備上執行語音廣播。

以智能語音交互系統為例，騰訊云微人工智能語音助手向我們展示了智能車聯網模式下人與車之間愉悅的交互體驗。高效自然的語音輸入模式，輸入速度遠遠高于手動輸入；安全駕駛釋放手，切換導航和改變歌曲，而不會分散注意力；更重要的是，騰訊云的人工智能語音助手可以讀取車主語音中包含的豐富信息，如語氣、情感等，從而做出正確的判斷，節省駕駛時的擔心和精力。

高質量、低延遲的語音合成向我們展示了智能語音系統的深層學習能力。將自然語言理解發展為基于互聯網的自然人機交互模式，意味著基于自然語言理解技術重塑人機交互模式，使自然語言成為人機交互的自然界面。通過騰訊云的小人工智能語音助手的語音合成能力，支持純中文、純英文和中英文混搭合成場景，提供50種不同的男女音顏色，個性化的音調定制能力，以及國王大吉和李白的榮耀定制語音包；采用業界領先的算法優化不同場景的聲音音色，使人工智能語音助手聽起來更加自然。

這是因為騰訊云的小型人工智能語音助手使用一種專門為機器設計的語言來“告訴”機器。當用戶發出語音命令時，機器通過深入學習掌握命令的真實意圖并執行，從而達到機器說話脫口秀的效果。如何使機器聲音高保真，節奏更加自然連貫？騰訊云微人工智能語音助手給出的答案是神經網絡語音合成系統，該系統在整體架構中采用了序列建模的聲學模型和神經網絡聲碼器。通過升級由GAN優化的并行波網、韋弗恩和費瑟波等技術，可以獲得高質量和高穩定性的自然人聲。

客戶服務機器人的功能設計與實現，開放能力降低企業智能成本

如何通過人工智能語音助手幫助企業用戶實現業務？從客戶服務機器人的訪問和實現的角度出發，指出獲取能力的途徑之一是開發人員通過標準協議、開戶、商業轉型和推薦操作，在開放的技能平臺上定制解決方案，構建從開發人員到用戶的語音服務路徑，使開發人員能夠以最小的成本訪問客戶服務機器人，實現個性化和準確的服務效果最大化，并在服務咨詢階段引入客戶服務機器人功能，可以節省前端客戶服務人力，提高服務運營效率。

在騰訊云微人工智能語音特別會議上，我們了解到騰訊云微技能開放平臺是唯一支持小程序訪問的人工智能行業解決方案。目前，它已經開通了與京東的合作和公開評論，用戶的語音指令可以操作購物和

騰訊云微人工智能語音助手以自身技術為切入點，在客服機器人的實現和接入方面構建了一個完整的工程閉環。面對非結構化環境下客戶服務機器人未知狀態（動態）、環境感知、環境交互和環境功能的需求，在功能設計和實現層，根據智能環境系統設計，提供客戶服務配置、客戶服務使用、問題發現和問題解決等手段來完成任務需求。

在客戶服務配置方面，騰訊云微人工智能語音助手將文本模式分為知識庫檢索、服務前和服務后模式，檢索為功能性檢索。在服務前后，可以根據問題回答策略改變手動模式。其中，分層模塊注重知識庫的建立，分工明確，流程簡單。

在客戶服務的使用中，采用多線程和人機合作來區分普通的聊天機器人，并依靠系統功能事件指令的智能交互來形成更加準確和人性化的索引推薦。

當然，客服機器人也需要加強培訓。挖掘算法和索引堆疊不能解決問題，但更需要清晰的系統規則和流程。為了發現和解決問題，實現人和機器人之間的交互是很重要的。在線客服、模型算法、統計監控和配置平臺都是必不可少的。例如，從手動服務界面參考客戶服務機器人的索引，然后給出服務的明確答案。只有快速迭代和優化的深度學習才能滿足數字時代業務發展的需要。

在客服機器人的接入中，應用門戶包括電子商務平臺網站、WAP平臺、微信小程序門戶、內部客服助理、語音交互模式等。實現形式基本上是在線模式，網絡聊天模式通過即時通訊、微信小程序、應用門戶等實現。

在自然語言處理技術方面，我們主要分享了騰訊云肖偉的兩項前沿技術：1）2019年法學研究杯閱讀理解巡回賽冠軍采用的方案；2）在國際人工智能會議IJCAI-2020上發表的關于信息抽取的最新論文。通過直播，我們看到了騰訊云肖偉在知識抽取和問答領域的技術積累，并以豐富的案例圖像生動地展示了相關技術在實際應用中的作用。

不僅如此，我們還可以從騰訊云的小人工智能語音助手強大的開放能力中找到更多的應用和探索，比如為企業定制品牌知識產權形象。我無法想象這在過去。在5G和直播網點，虛擬人以其安全性、可控性和高效性成為許多企業熱衷的對象。騰訊云微語音助手提供的智能語音交互，可以根據不同的硬件終端和應用場景，觸發豐富的表情動作，快速變換圖像。由于騰訊云的小型人工智能語音助手的全雙工交互功能、高智能、無喚醒和主動對話引導，以及騰訊的正版知識產權授權服務，人工智能語音助手的商業實現價值具有廣闊的市場機遇。