由于智能設備、虛擬助理和免提接口越來越受歡迎,語音控制的前沿應用程序獲得了巨大的吸引力。?自然語言處理(NLP)它位于這些系統(tǒng)的核心,使人類能夠理解和生成語言。本白皮書對語音控制前置應用的NLP方法進行了深入研究,回顧了語音識別、自然語言理解和生成技術方面的最新技術,以及它們在現(xiàn)代Web前置中的體系結(jié)構(gòu)整合。它還討論了相關的使用案例、技術挑戰(zhàn)、道德考慮以及新出現(xiàn)的方向,如多式聯(lián)運互動和零射學習。通過綜合最近的研究、最佳實踐和公開挑戰(zhàn),本文旨在指導開發(fā)人員、研究人員和行業(yè)專業(yè)人員利用NLP來實現(xiàn)包容性、響應性和有效的語音控制的前沿應用程序。

導言

在過去十年里,從傳統(tǒng)的圖形界面轉(zhuǎn)向更自然、更直觀的人機交互方法的轉(zhuǎn)變加快了。語音控制的前置應用程序--包括虛擬助理、語音支持的搜索和智能家庭接口--處于這一轉(zhuǎn)換的前沿。這些應用程序提供了免提、無眼的互動,極大地擴大了殘疾用戶的無障礙性,并在視覺注意力有限的情況下提供了更簡化的用戶體驗(例如:,開車,做飯)。

這些語音控制系統(tǒng)的核心是自然語言處理(NLP),這是一個多學科的領域,包括語言學、計算機科學和人工智能。NLP使機器能夠解釋、理解和生成人類語言。當被整合到前置應用程序中,NLP支持語音識別、語義理解和上下文感知響應生成--所有這些對于構(gòu)建感覺像人類一樣直觀的接口都至關重要。

本文全面分析了NLP在語音控制前端體系結(jié)構(gòu)中的作用。我們探索了基本組件，如自動語音識別(ASR)、自然語言理解(NLU)、自然語言生成(NLG)和文本到語音(TTS)合成。除了這些基礎之外，我們還深入研究高級主題，如大型預訓練的語言模型、邊緣計算和多語種支援。我們討論了實際應用,如可訪問性工具、智能家庭控制、電子商務平臺和游戲接口。此外,本文還強調(diào)了當前的挑戰(zhàn)--例如可伸縮性、NLP模型中的偏見和隱私--并調(diào)查了新出現(xiàn)的研究方向,包括情感識別和零射學習。通過綜合現(xiàn)有文獻、案例研究和最佳實踐,我們的目標是為基于nlp的語音控制前沿的未來開發(fā)和部署提供一個路線圖。

語音控制正面應用程序的關鍵組件

語音識別

語音控制系統(tǒng)的第一步是將口語轉(zhuǎn)換為文本。自動語音識別(ASR)模型利用深入的學習架構(gòu),如經(jīng)常神經(jīng)網(wǎng)絡(RNNS)、長短期記憶(LSTM)網(wǎng)絡,以及最近的基于轉(zhuǎn)換器的架構(gòu)。這些模型在大的口語語料庫上進行訓練,使他們即使在吵鬧的環(huán)境中也能準確地轉(zhuǎn)錄輸入語音。

(例如)谷歌的語音對文本,亞馬遜的轉(zhuǎn)錄,微軟的ASR功能,而開源解決方案如卡爾迪和Wav2vec2.0(baevski等人)。使開發(fā)人員能夠培訓定制模型。在處理特定領域的行話、各種口音和資源不足的語言方面仍然存在挑戰(zhàn)。上下文偏見和自定義語言模型已經(jīng)成為解決方案,允許ASR系統(tǒng)動態(tài)地適應應用特定的詞匯和用戶特定的偏好。

自然語言理解

NLU將原始文本轉(zhuǎn)換為封裝用戶意圖和上下文的結(jié)構(gòu)化語義表示。NLU的核心任務包括標記化、部分語言標記、命名實體識別(ner)、意圖分類和情緒分析。早期的NLU系統(tǒng)依賴于手工制定的規(guī)則和統(tǒng)計方法,但當代的方法往往涉及深入學習模型,對大型的預先培訓的語言模型進行微調(diào)(例如)。伯特,德夫林等人。,2019年)。

NLU框架,如RASA、對話流和SASY簡化了開發(fā),提供了對用戶意圖進行分類和提取實體的工具。與處理含糊不清或暗示的用戶請求一樣,在多輪對話中維護上下文仍然是一個挑戰(zhàn)。諸如基于轉(zhuǎn)換器的上下文編碼器和內(nèi)存增強架構(gòu)等技術有助于保護會話上下文而不是擴展對話。

自然語言生成

NLG的重點是對用戶查詢做出一致的、與背景相關的答復。隨著大的語言模型的興起,如gps-3(布朗等人)。產(chǎn)生類似人類的應對措施的全球伙伴關系第四次會議已變得更容易實現(xiàn)。這些模型可以針對特定領域進行微調(diào),以確保生成的文本與品牌聲音、領域約束和用戶期望保持一致。

非線性聯(lián)絡組的主要挑戰(zhàn)包括產(chǎn)生事實上正確的輸出,避免重復或無意義的響應,以及保持一致的角色。最近關于受控制文本生成的研究使人們能夠做出更可預測、更實際和更風格一致的回應。在語音控制的前沿,NLU質(zhì)量直接影響用戶體驗,影響信任和感知智能的系統(tǒng)。

語音綜合(文本轉(zhuǎn)換語音)

Tts將文本應答轉(zhuǎn)換為合成語音。早期的系統(tǒng)采用聯(lián)合合成,而現(xiàn)代的方法依賴于像塔科加速器2(沈等人)這樣的神經(jīng)模型。,2018年),2016)產(chǎn)生更自然的韻律和語調(diào)。Tts的發(fā)展允許定制語音屬性(例如:(音高、速度、音色)和多語言能力。

高質(zhì)量的Tts提高了用戶參與度、可訪問性和整體用戶體驗。持續(xù)的挑戰(zhàn)包括情緒表達,快速適應新的聲音,以及在代碼轉(zhuǎn)換對話中保持自然。

語音控制前沿的技術架構(gòu)

語音控制的前置通常使用客戶機-服務器模型。在javaSoript或特定框架代碼中實現(xiàn)的客戶機接口通過瀏覽器API(例如:瀏覽器API)捕捉音頻輸入。,網(wǎng)絡語音API),并將其流到后端服務。后端執(zhí)行ASR、NLU、NLU,并將合成語音返回給客戶端。

前線整合

前置層使用現(xiàn)代網(wǎng)絡標準和API處理音頻輸入和輸出。像Tg-1這樣的瀏覽器中的Web語音API提供了基本的語音識別和合成,使快速原型化成為可能。然而,對于需要更高精度或區(qū)域適應性的生產(chǎn)系統(tǒng),前端可能依賴于云基API。像ANN陽這樣的庫簡化了常見的任務,比如語音命令映射,而自定義的JavaSIRRT代碼可以根據(jù)識別的命令管理UI狀態(tài)。

性能方面的考慮包括管理延遲、確保平穩(wěn)的音頻捕獲和處理網(wǎng)絡問題。在較弱的設備上,本地處理可能受到限制,從而增加了對云或邊緣戰(zhàn)略的需求。

后端NLP管道

后端是發(fā)生重載的地方。當收到語音輸入時,后端的管道通常包括:

1. 阿斯爾 :將音頻轉(zhuǎn)錄成文本。

2. 神經(jīng)網(wǎng)絡 *對意圖和提取實體進行分類。

3. 業(yè)務邏輯 :根據(jù)需要查詢數(shù)據(jù)庫或API。

4. Nlg ::生成適當?shù)拇饛臀谋尽?

5. Tts :將回應文本轉(zhuǎn)換為合成語音。

這些步驟可以使用微服務或無服務器功能進行組織,以確?？缮炜s性和模塊化。像aws,谷歌云,以及AZERE這樣的云提供商提供NLP服務,這些服務可以無縫地集成到網(wǎng)絡應用程序上。集裝箱化(?碼頭工人 )及編曲(?庫伯內(nèi)特斯 )啟用基于流量模式的擴展服務。

混合架構(gòu)和邊緣計算

僅僅依靠云計算服務可以引入延遲、隱私問題和對網(wǎng)絡連接的依賴?；旌霞軜?gòu),其中一些NLP任務在設備上運行,而其他任務在云中運行,提高響應性和保護用戶數(shù)據(jù)。例如,一個前置設備可以在本地處理叫醒詞檢測和基本的NLU任務,同時將復雜的查詢卸載到云中。

邊緣計算框架允許在智能手機或iot設備上部署輕量級NLP模型,而使用的庫則是諸如張索流光體。這種方法減少了雙程時間,可以脫機運行,以適應低連接環(huán)境中的語音命令(例如。、偏遠工業(yè)環(huán)境和農(nóng)村地區(qū))。

NLP在語音控制前置中的應用

可接近性

語音控制前置顯著改善了有視覺障礙、運動障礙或認知障礙的用戶的無障礙性。會話接口減少了對復雜的界面的依賴。例如,新聞網(wǎng)站、教育門戶網(wǎng)站或工作場所工具上的語音導航可以增強那些在傳統(tǒng)輸入方法上掙扎的人的能力。來自萬維網(wǎng)聯(lián)盟(W3c)和A11Y社區(qū)的研究強調(diào)了包容性語音接口如何支持獨立生活、學習和就業(yè)。

智能住宅和多功能住房

智能家居的應用正在加速,而nlp驅(qū)動的語音控制是這一增長不可或缺的一部分。用戶可以通過自然語言指令命令照明燈、自動調(diào)溫器和安全系統(tǒng)。虛擬助理(阿列克莎,谷歌助理,蘋果siri)與第三方設備無縫集成,為廣泛的生態(tài)系統(tǒng)提供統(tǒng)一的語音接口。最近的研究探索了適應性語言模型,學習用戶隨時間的偏好,提供積極的建議和節(jié)能建議。

電子商務及客戶支援

語音電子商務平臺提供免提購物體驗。用戶可以搜索產(chǎn)品,檢查訂單狀態(tài),并使用語音命令重新排序項目。與推薦系統(tǒng)和NLU驅(qū)動的聊天機器人的集成使個性化的產(chǎn)品建議和簡化的結(jié)帳過程。研究表明,在會話商務經(jīng)驗中,客戶滿意度提高,摩擦減少。

語音支持的客戶支持系統(tǒng)與NLU后端集成,可以處理常見問題,指導用戶進行故障排除步驟,并將復雜問題升級到人類代理。結(jié)果是提高了業(yè)務效率,縮短了等待時間,提供了更方便用戶的支助經(jīng)驗。

游戲和娛樂

游戲中的語音控制提供了浸入式的、免提的互動。玩家可以發(fā)出命令,導航菜單,并通過語音與非玩家字符交互。這提高了現(xiàn)實性和可獲得性。同樣,娛樂平臺(例如:,流媒體服務)允許語音導航來選擇顯示、調(diào)整音量或跨語言搜索內(nèi)容。NLP和3D接口的協(xié)同作用在ARR/VR環(huán)境中提供了更有吸引力和直觀的體驗。

挑戰(zhàn)和局限

盡管在由尼泊爾人民黨推動的聲音方面取得了進展,但仍然存在若干挑戰(zhàn):

語言多樣性和多語言支持

大多數(shù)NLP模型主要是在高資源語言(英語、普通話、西班牙語)方面的培訓,使得許多語言和方言得不到充分的服務。低資源語言的特點是附加說明的數(shù)據(jù)有限,這給ASR和NLU都造成了困難。轉(zhuǎn)移學習的研究,多語言的基礎模型(皮雷斯等人)。無監(jiān)督的培訓前培訓的目的是將覆蓋面擴大到更廣泛的語言。像構(gòu)建語言-無意識句嵌入和利用跨語言傳遞技術之類的解決方案為真正全球化、包容性的語音接口提供了希望。

背景理解和記憶

維護會話上下文并非微不足道。用戶希望系統(tǒng)記住以前的轉(zhuǎn)動、引用和暗示的信息。復雜的方法--例如帶有注意機制的變壓器模型--有助于追蹤對話歷史。對話狀態(tài)跟蹤和知識基礎會話模型(迪南等人。,2019)使更多連貫的多輪對話成為可能。然而,實現(xiàn)人為層次的上下文推理仍然是一個開放的研究問題。

隱私和安全

語音數(shù)據(jù)是敏感的。持續(xù)監(jiān)聽設備引起了對數(shù)據(jù)濫用、未經(jīng)授權的訪問和用戶特征分析的擔憂。開發(fā)人員必須確保強有力的加密、一致的數(shù)據(jù)收集和明確的隱私政策。優(yōu)先保存機器學習(差異隱私,聯(lián)合學習)允許在設備上更新模型,而不發(fā)送原始語音數(shù)據(jù)到云。像gdprr和cpra這樣的監(jiān)管框架推動了對用戶數(shù)據(jù)的透明處理。

可伸縮性和性能

語音控制的前置必須處理可能數(shù)百萬個并發(fā)請求。擴展NLP服務成本效益要求高效的負載平衡、經(jīng)常訪問數(shù)據(jù)的緩存策略以及模型優(yōu)化技術(量化、修剪、精餾)來加速推理。諸如GPU加速度、模型并行性和分布式訓練等技術有助于管理計算開銷。

進展和機會

預先培訓的語言模型和微調(diào)

像伯特、gpt-3/4和T5這樣的大型訓練前模特的出現(xiàn)使NLP發(fā)生了革命性的變化。這些模型,訓練大規(guī)模的實體,有很強的泛化能力。對于語音應用程序,對特定領域的任務(如專業(yè)醫(yī)學詞匯或技術支持對話)的這些模型進行微調(diào),可以提高理解和響應質(zhì)量。例如,"開放"公司的GPC-4可以更精確地對復雜指令進行推理,從而增強了NLU和NLU的語音接口。

邊緣計算和在線設備NLP

直接在設備上運行NLP模型可以降低延遲,脫機功能,并提高隱私性。像谷歌的珊瑚或者蘋果的神經(jīng)引擎這樣的加速器在邊緣支持有效的推理。研究的重點是壓縮和優(yōu)化技術(莫比爾伯特,迪斯蒂爾伯特)縮小模型尺寸,而不顯著降低精度。這種方法使個性化語音體驗能夠?qū)崟r適應用戶的環(huán)境和環(huán)境。

多式交互作用

未來的語音接口將不僅僅依靠音頻輸入。把言語和視覺暗示結(jié)合起來(例如。觸覺反饋或手勢識別可以創(chuàng)造更豐富、更直觀的界面。多式聯(lián)運NLP(巴爾特魯舍蒂斯等人)將語言理解與視覺和其他感官數(shù)據(jù)相結(jié)合,使系統(tǒng)能夠在物理世界中基礎命令。這種協(xié)同作用可以改善消歧,可訪問性和情景感知。

個性化和用戶建模

融合用戶特定的偏好、互動歷史和個性化是一個關鍵的前沿。基于學習的強化方法可以根據(jù)用戶反饋優(yōu)化對話戰(zhàn)略。自適應語言模型,在用戶數(shù)據(jù)上逐步訓練(帶有隱私保護),可以完善詞匯、風格和響應。這種個性化將帶來更令人滿意的體驗,減少摩擦,并鼓勵持續(xù)的參與。

道德考慮

偏見與公平

大型語言模型 受過網(wǎng)絡銷售數(shù)據(jù)培訓的人繼承了數(shù)據(jù)中存在的社會偏見。這導致某些人口群體可能受到不公平待遇或排斥。語音控制系統(tǒng)必須減少偏差,具體方法是計劃培訓語料庫,應用偏倚檢測算法,并進行徹底的偏倚和公平審計。學術界和業(yè)界的努力,包括大赦國際公平準則伙伴關系,旨在制定標準化的基準和最佳做法。

透明度和解釋性

用戶應該了解語音控制系統(tǒng)是如何做決定的。可說明的NLP技術有助于表面系統(tǒng)的推理過程,表明查詢的哪些部分影響了特定的響應。而神經(jīng)模型通常起著"?黑匣子 關注可視化和可解釋嵌入式的研究試圖揭示模型決策。監(jiān)管機構(gòu)可能要求遵守情況和用戶信任具有這種透明度。

用戶同意和數(shù)據(jù)治理

用戶必須了解如何收集、儲存和使用他們的語音數(shù)據(jù)。應用程序應該提供選入機制,允許刪除數(shù)據(jù),并提供明確的隱私聲明。數(shù)據(jù)治理框架必須與當?shù)胤ㄒ?guī)保持一致,確保數(shù)據(jù)處理的安全性,并盡量減少數(shù)據(jù)被破壞或未經(jīng)授權的監(jiān)視的風險。

案例研究

醫(yī)療保健中的語音助理

在醫(yī)療保健設置中，語音控制界面便于患者分診、癥狀檢查和藥物提醒。例如，與電子健康記錄(EHR)系統(tǒng)集成的會話代理可以幫助臨床醫(yī)生免提檢索患者數(shù)據(jù)，提高工作流效率和減少管理負擔。研究(Shickel et al.，2018)表明，語音界面可以提高患者的參與度和對治療計劃的依從性，盡管隱私和數(shù)據(jù)依從性(HIPAA)仍然至關重要。

語音商務

零售商整合語音搜索和訂購功能,以減少在購物體驗中的摩擦。例如,沃爾瑪?shù)恼Z音購物功能允許用戶通過簡單的說明產(chǎn)品名稱來添加商品。研究表明,簡化的語音交互可以提高轉(zhuǎn)換率和用戶滿意度,特別是與那些利用NLU來理解用戶偏好的推薦引擎搭配。

智能城市

語音控制的報亭、公共信息系統(tǒng)和交通樞紐可以引導市民和游客穿越陌生的環(huán)境。游客可能會要求餐館推薦,公交車時刻表,或到地標的方向。NLP與地理空間數(shù)據(jù)和公共API相結(jié)合,促進了直觀、包容的城市經(jīng)驗。在首爾和巴塞羅那等城市的試點項目探討了通過語音獲得公共服務的問題,改善了非技術人口的無障礙環(huán)境。

未來方向

低資源語言和代碼轉(zhuǎn)換

為缺乏培訓數(shù)據(jù)的語言開發(fā)強有力的NLP解決方案仍然是一個緊迫的挑戰(zhàn)。轉(zhuǎn)移學習,多語言嵌入,和非標記文本庫的無監(jiān)督的培訓,旨在彌補這一差距。代碼交換--當說話人在一個對話中的語言之間交替時--會使NLP管道更加復雜。在語言多樣化地區(qū),對編碼轉(zhuǎn)換體和模型的研究對于語音的應用至關重要。

情緒和情緒認同

檢測用戶的情緒可以產(chǎn)生更多的同理心和情境敏感的反應。言語中的情感識別(Schuller et al.，2018)涉及到分析韻律、音高和能量，而在文本轉(zhuǎn)錄中的情感分析提供了額外的線索。例如，情緒感知的界面可以調(diào)整他們的語氣，或在有壓力的情況下提供平靜的反應(例如，技術支持會議)。

實時多語言NLP

隨著全球連通性的增加，實時多語言自然語言處理可以允許不同語言使用者之間的無縫通信。神經(jīng)機器翻譯的進步，結(jié)合動態(tài)ASR和TTS，使語音接口能夠作為通用翻譯。這種能力可以促進跨文化合作，并提高在國際環(huán)境下的可及性。

零射擊和少射擊學習

零槍學習允許模型處理任務,沒有直接的培訓例子。在語音應用中,零射NLU可以不經(jīng)過事先的微調(diào)而解釋新的命令或特定領域的請求。無線電發(fā)射學習減少了修改模型以適應新領域所需的附加說明的數(shù)據(jù)量。這些范式承諾更靈活的開發(fā)周期,降低自定義語音接口的障礙。

結(jié)論

自然語言處理是語音控制前置應用程序的基石,賦予更自然、包容和直觀的人機交互。ASR、NLU、NLG和Tts的進步,加上可伸縮架構(gòu),使得能夠在從智能家居、醫(yī)療保健到電子商務和城市服務等不同領域部署語音接口成為可能。

旅程還遠未完成。正在進行的研究解決了處理語言多樣性、維護會話環(huán)境、確保用戶隱私和高效擴展NLP系統(tǒng)等方面的挑戰(zhàn)。隨著這些技術在日常生活中越來越普及,諸如減少偏見和解釋的道德考慮仍然至關重要。

展望未來,邊緣計算、多式聯(lián)運互動和個性化的創(chuàng)新將進一步提高語音控制前沿的能力和覆蓋面。零射學習和實時多語言NLP將打破語言障礙,情感識別將導致更多的感性和以用戶為中心的體驗。通過繼續(xù)投資于研究、負責任的開發(fā)和包容性設計原則,我們可以充分發(fā)揮NLP在語音控制的前端應用中的潛力--最終使數(shù)字服務更容易獲得、更自然,并使每個人都有能力。