要回答這個(gè)問(wèn)題，我們需要從語(yǔ)音機(jī)器人的基礎(chǔ)能力介紹起

1、語(yǔ)音機(jī)器人簡(jiǎn)介及挑戰(zhàn)

語(yǔ)音機(jī)器人（電話(huà)機(jī)器人），主要包括兩種形態(tài)：呼入，即由機(jī)器人來(lái)承接用戶(hù)電話(huà)咨詢(xún)業(yè)務(wù)；外呼，即由機(jī)器人主動(dòng)發(fā)起電話(huà)，觸達(dá)用戶(hù)，從而完成語(yǔ)音對(duì)話(huà)。

不論呼入，還是外呼，核心都包括電話(huà)通信技術(shù)、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、對(duì)話(huà)技術(shù)，從當(dāng)前行業(yè)來(lái)說(shuō)，由于電話(huà)通信技術(shù)比較成熟，語(yǔ)音機(jī)器人效果瓶頸主要在：語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、對(duì)話(huà)技術(shù)。要優(yōu)化語(yǔ)音與對(duì)話(huà)的體驗(yàn)，核心主要包括兩方面：一方面對(duì)用戶(hù)的理解越來(lái)越準(zhǔn)確，另一方面提供盡量順暢的交互能力，最終達(dá)成好的交互體驗(yàn)和業(yè)務(wù)效果。

由于實(shí)際語(yǔ)音交互中，口語(yǔ)化表達(dá)、噪音干擾、短詞短句等情況廣泛存在，實(shí)際業(yè)務(wù)中對(duì)于用戶(hù)聲音轉(zhuǎn)寫(xiě)為文本、很難達(dá)到一個(gè)比較好的效果。

2、語(yǔ)音機(jī)器人與用戶(hù)交互模式

典型的語(yǔ)音機(jī)器人與用戶(hù)交互，在用戶(hù)聲音輸入后，通常包括幾個(gè)處理流程：

ASR：Automatic Speech Recognition，自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，即將用戶(hù)輸入的聲音信息轉(zhuǎn)寫(xiě)成對(duì)應(yīng)的文本

NLU：Natural Language Understanding，自然語(yǔ)言理解，可以簡(jiǎn)單理解為，解析文本中包含的意圖/目的

DM：Dialog Management，對(duì)話(huà)管理，即基于NLU返回結(jié)果進(jìn)行決策，確定機(jī)器人下一步行動(dòng)，可能是回復(fù)某個(gè)答案、也可能是表示對(duì)用戶(hù)問(wèn)題的不理解，也可能需要對(duì)用戶(hù)進(jìn)行反問(wèn)意圖確認(rèn)。

NLG：Natural Language Generation，自然語(yǔ)言生成，可以理解為，生成回復(fù)給用戶(hù)的答案，需要注意的是，此時(shí)的答案還是文本形式。

TTS：Text To Speech，從文本到語(yǔ)音，即語(yǔ)音合成，把NLG生成的文本答案合成為語(yǔ)音答案，從而播放給用戶(hù)。

由于整個(gè)對(duì)話(huà)的核心模塊（NLU、DM、NLG）是完全基于文本操作的，所以丟失了一些語(yǔ)音模態(tài)的信息，如用戶(hù)情緒化的語(yǔ)氣就無(wú)法傳遞給模型，同時(shí)ASR也會(huì)給下游帶來(lái)誤差傳播。

3、語(yǔ)音語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)讓語(yǔ)音機(jī)器人更聰明

基于以上問(wèn)題，阿里對(duì)于A(yíng)SR和NLU，提出了語(yǔ)音特色的文本驅(qū)動(dòng)對(duì)話(huà)。語(yǔ)音特色的文本驅(qū)動(dòng)對(duì)話(huà)，本質(zhì)是一個(gè)具有容錯(cuò)能力的模型，用戶(hù)聲音信息的理解，不在割裂為ASR和NLU兩段，機(jī)器人可同時(shí)基于發(fā)音信息和語(yǔ)義信息來(lái)解決用戶(hù)意思，在某些字有錯(cuò)誤的情況下，由于模型同時(shí)包含了語(yǔ)音、語(yǔ)義信息，因而具有更高的容錯(cuò)能力。

基于語(yǔ)音語(yǔ)義驅(qū)動(dòng)技術(shù)，阿里的機(jī)器人能更準(zhǔn)確的理解用戶(hù)的意思，成為更聰明的機(jī)器人。

文章來(lái)源：沃豐科技