放大
缩小
默认当红遍网络的“纠正哥”操着一口山东口音普通话使用车载语音打电话时，语音却无法识别，因而遭到其吐槽。传统的机械式车载语音是否已经走到了尽头？面对中国各地方言的差异化，有没有更好的办法去解决？有专家指出，未来车载语音在汽车上的应用应从发展智能语音技术及云系统语音识别方向着手。另外，设计师还需精准聚焦用户需求，以更人性化的思维为用户提供服务。
在中国做语音识别，方言是一大难关，这里的方言并非纯粹意义上的方言，而是带口音的普通话。车音网CEO王力劭博士表示，关于口音问题，能采集到足够多、面足够广的语料（即说话样本）是基础。当采集到十万、百万、千万个人说话的样本后，覆盖面就非常广了。这些数据经采集后，将会形成一个巨大的数据库或知识库，这个数据库或知识库可以针对语音识别的结果提供反馈信息。除了语料的采集量，识别率也是关键。从专业的角度来讲，就是容错技术，即对口音的容忍性。现实生活中，对于突如其来的噪音，以及无意识的口误，语音技术能否结合搜索技术做到容错至关重要。
目前，已有相关的科研机构在语音技术方面取得了技术成果。5月20日，由上海交通大学俞凯教授领衔的思必驰智能语音技术联合实验室发布最新研究成果，该实验室研发的认知型智能语音技术，将机械式语音识别推广到智能人机对话。有别于传统的语音识别，这种认知型人机对话系统是一个人性化的“语音机器人”，这使机器可以适应更多的环境和口音，具有进化调整的能力。例如，驾驶汽车时打开车窗或者播放音乐、说话带着方言口音等，都会严重影响通用语音识别的正确率。俞凯采用软硬件结合的抗噪技术、结构化深度学习技术、环境和说话人的自动检测及模型自适应调整技术，可以随着说话人口音和噪声环境的变化，自动选择最合适的模型进行识别。
另外，随着网络信息化时代的日益普遍，未来，基于大数据及云计算的语音识别系统也将会是一种发展趋势。相比传统的车载语音识别系统，云系统能够将语音特征数据库及知识库保存在云端，并依托大服务器群及大模型，使识别能力和语义分析能力更好。而且，云系统可以在更多场合使用，而嵌入式芯片因为设备的局限性，提升能力较有限。
除了技术方面的提升，能够以更人性化的思维为用户提供服务，是智能语音未来的发展方向。比如说，当一款语音产品问你需要什么服务时，可能你一时间想不起来，或者不清楚该如何
表达观点，此时，车载语音便会主动提供给你多个选项供你选择，车与人之间形成互动。王
力劭指出，目前，车载语音的设计者往往是从自身设计角度出发，只关心语音能做什么，从而导致语音设计比较一板一眼。未来，产品的开发和设计应更多地以用户的应用场景以及应用需求为出发点，使产品从目前简单的指令型扩展到陪聊型，简单来说就是，语音产品将能够与用户进行更深层次的互动，而并不只是简单的一问一答。同时，结合云端功能，当语音识别达不到要求时，云端会自动帮助用户开启人工搜索模式。（记者 林芸）
放大
缩小
默认