用于語(yǔ)音控制的正面應(yīng)用程序的自然語(yǔ)言處理架構(gòu)、進(jìn)展和未來方向

由于智能設(shè)備、虛擬助理和免提接口越來越受歡迎,語(yǔ)音控制的前沿應(yīng)用程序獲得了巨大的吸引力。?自然語(yǔ)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(yǔ)言。本白皮書對(duì)語(yǔ)音控制前置應(yīng)用的NLP方法進(jìn)行了深入研究,回顧了語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言理解和生成技術(shù)方面的最新技術(shù),以及它們?cè)诂F(xiàn)代Web前置中的體系結(jié)構(gòu)整合。它還討論了相關(guān)的使用案例、技術(shù)挑戰(zhàn)、道德考慮以及新出現(xiàn)的方向,如多式聯(lián)運(yùn)互動(dòng)和零射學(xué)習(xí)。通過綜合最近的研究、最佳實(shí)踐和公開挑戰(zhàn),本文旨在指導(dǎo)開發(fā)人員、研究人員和行業(yè)專業(yè)人員利用NLP來實(shí)現(xiàn)包容性、響應(yīng)性和有效的語(yǔ)音控制的前沿應(yīng)用程序。

導(dǎo)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(jī)交互方法的轉(zhuǎn)變加快了。語(yǔ)音控制的前置應(yīng)用程序--包括虛擬助理、語(yǔ)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(yīng)用程序提供了免提、無眼的互動(dòng),極大地?cái)U(kuò)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(jiǎn)化的用戶體驗(yàn)(例如:,開車,做飯)。

這些語(yǔ)音控制系統(tǒng)的核心是自然語(yǔ)言處理(NLP),這是一個(gè)多學(xué)科的領(lǐng)域,包括語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能。NLP使機(jī)器能夠解釋、理解和生成人類語(yǔ)言。當(dāng)被整合到前置應(yīng)用程序中,NLP支持語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解和上下文感知響應(yīng)生成--所有這些對(duì)于構(gòu)建感覺像人類一樣直觀的接口都至關(guān)重要。

本文全面分析了NLP在語(yǔ)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(dòng)語(yǔ)音識(shí)別(ASR)、自然語(yǔ)言理解(NLU)、自然語(yǔ)言生成(NLG)和文本到語(yǔ)音(TTS)合成。除了這些基礎(chǔ)之外，我們還深入研究高級(jí)主題，如大型預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型、邊緣計(jì)算和多語(yǔ)種支援。我們討論了實(shí)際應(yīng)用,如可訪問性工具、智能家庭控制、電子商務(wù)平臺(tái)和游戲接口。此外,本文還強(qiáng)調(diào)了當(dāng)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(shí)別和零射學(xué)習(xí)。通過綜合現(xiàn)有文獻(xiàn)、案例研究和最佳實(shí)踐,我們的目標(biāo)是為基于nlp的語(yǔ)音控制前沿的未來開發(fā)和部署提供一個(gè)路線圖。

語(yǔ)音控制正面應(yīng)用程序的關(guān)鍵組件

語(yǔ)音識(shí)別

語(yǔ)音控制系統(tǒng)的第一步是將口語(yǔ)轉(zhuǎn)換為文本。自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別(ASR)模型利用深入的學(xué)習(xí)架構(gòu),如經(jīng)常神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNNS)、長(zhǎng)短期記憶(LSTM)網(wǎng)絡(luò),以及最近的基于轉(zhuǎn)換器的架構(gòu)。這些模型在大的口語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行訓(xùn)練,使他們即使在吵鬧的環(huán)境中也能準(zhǔn)確地轉(zhuǎn)錄輸入語(yǔ)音。

(例如)谷歌的語(yǔ)音對(duì)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(xùn)定制模型。在處理特定領(lǐng)域的行話、各種口音和資源不足的語(yǔ)言方面仍然存在挑戰(zhàn)。上下文偏見和自定義語(yǔ)言模型已經(jīng)成為解決方案,允許ASR系統(tǒng)動(dòng)態(tài)地適應(yīng)應(yīng)用特定的詞匯和用戶特定的偏好。

自然語(yǔ)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(yǔ)義表示。NLU的核心任務(wù)包括標(biāo)記化、部分語(yǔ)言標(biāo)記、命名實(shí)體識(shí)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(jì)方法,但當(dāng)代的方法往往涉及深入學(xué)習(xí)模型,對(duì)大型的預(yù)先培訓(xùn)的語(yǔ)言模型進(jìn)行微調(diào)(例如)。伯特,德夫林等人。,2019年)。

NLU框架,如RASA、對(duì)話流和SASY簡(jiǎn)化了開發(fā),提供了對(duì)用戶意圖進(jìn)行分類和提取實(shí)體的工具。與處理含糊不清或暗示的用戶請(qǐng)求一樣,在多輪對(duì)話中維護(hù)上下文仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。諸如基于轉(zhuǎn)換器的上下文編碼器和內(nèi)存增強(qiáng)架構(gòu)等技術(shù)有助于保護(hù)會(huì)話上下文而不是擴(kuò)展對(duì)話。

自然語(yǔ)言生成

NLG的重點(diǎn)是對(duì)用戶查詢做出一致的、與背景相關(guān)的答復(fù)。隨著大的語(yǔ)言模型的興起,如gps-3(布朗等人)。產(chǎn)生類似人類的應(yīng)對(duì)措施的全球伙伴關(guān)系第四次會(huì)議已變得更容易實(shí)現(xiàn)。這些模型可以針對(duì)特定領(lǐng)域進(jìn)行微調(diào),以確保生成的文本與品牌聲音、領(lǐng)域約束和用戶期望保持一致。

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

語(yǔ)音綜合(文本轉(zhuǎn)換語(yǔ)音)

Tts將文本應(yīng)答轉(zhuǎn)換為合成語(yǔ)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(yǔ)調(diào)。Tts的發(fā)展允許定制語(yǔ)音屬性(例如:(音高、速度、音色)和多語(yǔ)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(yàn)。持續(xù)的挑戰(zhàn)包括情緒表達(dá),快速適應(yīng)新的聲音,以及在代碼轉(zhuǎn)換對(duì)話中保持自然。

語(yǔ)音控制前沿的技術(shù)架構(gòu)

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

前線整合

前置層使用現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)和API處理音頻輸入和輸出。像Tg-1這樣的瀏覽器中的Web語(yǔ)音API提供了基本的語(yǔ)音識(shí)別和合成,使快速原型化成為可能。然而,對(duì)于需要更高精度或區(qū)域適應(yīng)性的生產(chǎn)系統(tǒng),前端可能依賴于云基API。像ANN陽(yáng)這樣的庫(kù)簡(jiǎn)化了常見的任務(wù),比如語(yǔ)音命令映射,而自定義的JavaSIRRT代碼可以根據(jù)識(shí)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(luò)問題。在較弱的設(shè)備上,本地處理可能受到限制,從而增加了對(duì)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(dāng)收到語(yǔ)音輸入時(shí),后端的管道通常包括:

1. 阿斯?fàn)?:將音頻轉(zhuǎn)錄成文本。

2. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) *對(duì)意圖和提取實(shí)體進(jìn)行分類。

3. 業(yè)務(wù)邏輯 :根據(jù)需要查詢數(shù)據(jù)庫(kù)或API。

4. Nlg ::生成適當(dāng)?shù)拇饛?fù)文本。

5. Tts :將回應(yīng)文本轉(zhuǎn)換為合成語(yǔ)音。

這些步驟可以使用微服務(wù)或無服務(wù)器功能進(jìn)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(wù),這些服務(wù)可以無縫地集成到網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序上。集裝箱化(?碼頭工人 )及編曲(?庫(kù)伯內(nèi)特斯 )啟用基于流量模式的擴(kuò)展服務(wù)。

混合架構(gòu)和邊緣計(jì)算

僅僅依靠云計(jì)算服務(wù)可以引入延遲、隱私問題和對(duì)網(wǎng)絡(luò)連接的依賴?；旌霞軜?gòu),其中一些NLP任務(wù)在設(shè)備上運(yùn)行,而其他任務(wù)在云中運(yùn)行,提高響應(yīng)性和保護(hù)用戶數(shù)據(jù)。例如,一個(gè)前置設(shè)備可以在本地處理叫醒詞檢測(cè)和基本的NLU任務(wù),同時(shí)將復(fù)雜的查詢卸載到云中。

邊緣計(jì)算框架允許在智能手機(jī)或iot設(shè)備上部署輕量級(jí)NLP模型,而使用的庫(kù)則是諸如張索流光體。這種方法減少了雙程時(shí)間,可以脫機(jī)運(yùn)行,以適應(yīng)低連接環(huán)境中的語(yǔ)音命令(例如。、偏遠(yuǎn)工業(yè)環(huán)境和農(nóng)村地區(qū))。

NLP在語(yǔ)音控制前置中的應(yīng)用

可接近性

語(yǔ)音控制前置顯著改善了有視覺障礙、運(yùn)動(dòng)障礙或認(rèn)知障礙的用戶的無障礙性。會(huì)話接口減少了對(duì)復(fù)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(chǎng)所工具上的語(yǔ)音導(dǎo)航可以增強(qiáng)那些在傳統(tǒng)輸入方法上掙扎的人的能力。來自萬(wàn)維網(wǎng)聯(lián)盟(W3c)和A11Y社區(qū)的研究強(qiáng)調(diào)了包容性語(yǔ)音接口如何支持獨(dú)立生活、學(xué)習(xí)和就業(yè)。

智能住宅和多功能住房

智能家居的應(yīng)用正在加速,而nlp驅(qū)動(dòng)的語(yǔ)音控制是這一增長(zhǎng)不可或缺的一部分。用戶可以通過自然語(yǔ)言指令命令照明燈、自動(dòng)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(shè)備無縫集成,為廣泛的生態(tài)系統(tǒng)提供統(tǒng)一的語(yǔ)音接口。最近的研究探索了適應(yīng)性語(yǔ)言模型,學(xué)習(xí)用戶隨時(shí)間的偏好,提供積極的建議和節(jié)能建議。

電子商務(wù)及客戶支援

語(yǔ)音電子商務(wù)平臺(tái)提供免提購(gòu)物體驗(yàn)。用戶可以搜索產(chǎn)品,檢查訂單狀態(tài),并使用語(yǔ)音命令重新排序項(xiàng)目。與推薦系統(tǒng)和NLU驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人的集成使個(gè)性化的產(chǎn)品建議和簡(jiǎn)化的結(jié)帳過程。研究表明,在會(huì)話商務(wù)經(jīng)驗(yàn)中,客戶滿意度提高,摩擦減少。

語(yǔ)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(dǎo)用戶進(jìn)行故障排除步驟,并將復(fù)雜問題升級(jí)到人類代理。結(jié)果是提高了業(yè)務(wù)效率,縮短了等待時(shí)間,提供了更方便用戶的支助經(jīng)驗(yàn)。

游戲和娛樂

游戲中的語(yǔ)音控制提供了浸入式的、免提的互動(dòng)。玩家可以發(fā)出命令,導(dǎo)航菜單,并通過語(yǔ)音與非玩家字符交互。這提高了現(xiàn)實(shí)性和可獲得性。同樣,娛樂平臺(tái)(例如:,流媒體服務(wù))允許語(yǔ)音導(dǎo)航來選擇顯示、調(diào)整音量或跨語(yǔ)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(yàn)。

挑戰(zhàn)和局限

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

語(yǔ)言多樣性和多語(yǔ)言支持

大多數(shù)NLP模型主要是在高資源語(yǔ)言(英語(yǔ)、普通話、西班牙語(yǔ))方面的培訓(xùn),使得許多語(yǔ)言和方言得不到充分的服務(wù)。低資源語(yǔ)言的特點(diǎn)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(xué)習(xí)的研究,多語(yǔ)言的基礎(chǔ)模型(皮雷斯等人)。無監(jiān)督的培訓(xùn)前培訓(xùn)的目的是將覆蓋面擴(kuò)大到更廣泛的語(yǔ)言。像構(gòu)建語(yǔ)言-無意識(shí)句嵌入和利用跨語(yǔ)言傳遞技術(shù)之類的解決方案為真正全球化、包容性的語(yǔ)音接口提供了希望。

背景理解和記憶

維護(hù)會(huì)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(dòng)、引用和暗示的信息。復(fù)雜的方法--例如帶有注意機(jī)制的變壓器模型--有助于追蹤對(duì)話歷史。對(duì)話狀態(tài)跟蹤和知識(shí)基礎(chǔ)會(huì)話模型(迪南等人。,2019)使更多連貫的多輪對(duì)話成為可能。然而,實(shí)現(xiàn)人為層次的上下文推理仍然是一個(gè)開放的研究問題。

隱私和安全

語(yǔ)音數(shù)據(jù)是敏感的。持續(xù)監(jiān)聽設(shè)備引起了對(duì)數(shù)據(jù)濫用、未經(jīng)授權(quán)的訪問和用戶特征分析的擔(dān)憂。開發(fā)人員必須確保強(qiáng)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(jī)器學(xué)習(xí)(差異隱私,聯(lián)合學(xué)習(xí))允許在設(shè)備上更新模型,而不發(fā)送原始語(yǔ)音數(shù)據(jù)到云。像gdprr和cpra這樣的監(jiān)管框架推動(dòng)了對(duì)用戶數(shù)據(jù)的透明處理。

可伸縮性和性能

語(yǔ)音控制的前置必須處理可能數(shù)百萬(wàn)個(gè)并發(fā)請(qǐng)求。擴(kuò)展NLP服務(wù)成本效益要求高效的負(fù)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(shù)(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(xùn)練等技術(shù)有助于管理計(jì)算開銷。

進(jìn)展和機(jī)會(huì)

預(yù)先培訓(xùn)的語(yǔ)言模型和微調(diào)

像伯特、gpt-3/4和T5這樣的大型訓(xùn)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(xùn)練大規(guī)模的實(shí)體,有很強(qiáng)的泛化能力。對(duì)于語(yǔ)音應(yīng)用程序,對(duì)特定領(lǐng)域的任務(wù)(如專業(yè)醫(yī)學(xué)詞匯或技術(shù)支持對(duì)話)的這些模型進(jìn)行微調(diào),可以提高理解和響應(yīng)質(zhì)量。例如,"開放"公司的GPC-4可以更精確地對(duì)復(fù)雜指令進(jìn)行推理,從而增強(qiáng)了NLU和NLU的語(yǔ)音接口。

邊緣計(jì)算和在線設(shè)備NLP

直接在設(shè)備上運(yùn)行NLP模型可以降低延遲,脫機(jī)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(diǎn)是壓縮和優(yōu)化技術(shù)(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(gè)性化語(yǔ)音體驗(yàn)?zāi)軌驅(qū)崟r(shí)適應(yīng)用戶的環(huán)境和環(huán)境。

多式交互作用

未來的語(yǔ)音接口將不僅僅依靠音頻輸入。把言語(yǔ)和視覺暗示結(jié)合起來(例如。觸覺反饋或手勢(shì)識(shí)別可以創(chuàng)造更豐富、更直觀的界面。多式聯(lián)運(yùn)NLP(巴爾特魯舍蒂斯等人)將語(yǔ)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(chǔ)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(gè)性化和用戶建模

融合用戶特定的偏好、互動(dòng)歷史和個(gè)性化是一個(gè)關(guān)鍵的前沿?；趯W(xué)習(xí)的強(qiáng)化方法可以根據(jù)用戶反饋優(yōu)化對(duì)話戰(zhàn)略。自適應(yīng)語(yǔ)言模型,在用戶數(shù)據(jù)上逐步訓(xùn)練(帶有隱私保護(hù)),可以完善詞匯、風(fēng)格和響應(yīng)。這種個(gè)性化將帶來更令人滿意的體驗(yàn),減少摩擦,并鼓勵(lì)持續(xù)的參與。

道德考慮

偏見與公平

大型語(yǔ)言模型 受過網(wǎng)絡(luò)銷售數(shù)據(jù)培訓(xùn)的人繼承了數(shù)據(jù)中存在的社會(huì)偏見。這導(dǎo)致某些人口群體可能受到不公平待遇或排斥。語(yǔ)音控制系統(tǒng)必須減少偏差,具體方法是計(jì)劃培訓(xùn)語(yǔ)料庫(kù),應(yīng)用偏倚檢測(cè)算法,并進(jìn)行徹底的偏倚和公平審計(jì)。學(xué)術(shù)界和業(yè)界的努力,包括大赦國(guó)際公平準(zhǔn)則伙伴關(guān)系,旨在制定標(biāo)準(zhǔn)化的基準(zhǔn)和最佳做法。

透明度和解釋性

用戶應(yīng)該了解語(yǔ)音控制系統(tǒng)是如何做決定的。可說明的NLP技術(shù)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(yīng)。而神經(jīng)模型通常起著"?黑匣子 關(guān)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(jī)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(chǔ)存和使用他們的語(yǔ)音數(shù)據(jù)。應(yīng)用程序應(yīng)該提供選入機(jī)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(dāng)?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(quán)的監(jiān)視的風(fēng)險(xiǎn)。

案例研究

醫(yī)療保健中的語(yǔ)音助理

在醫(yī)療保健設(shè)置中，語(yǔ)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(huì)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(fù)擔(dān)。研究(Shickel et al.，2018)表明，語(yǔ)音界面可以提高患者的參與度和對(duì)治療計(jì)劃的依從性，盡管隱私和數(shù)據(jù)依從性(HIPAA)仍然至關(guān)重要。

語(yǔ)音商務(wù)

零售商整合語(yǔ)音搜索和訂購(gòu)功能,以減少在購(gòu)物體驗(yàn)中的摩擦。例如,沃爾瑪?shù)恼Z(yǔ)音購(gòu)物功能允許用戶通過簡(jiǎn)單的說明產(chǎn)品名稱來添加商品。研究表明,簡(jiǎn)化的語(yǔ)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(yǔ)音控制的報(bào)亭、公共信息系統(tǒng)和交通樞紐可以引導(dǎo)市民和游客穿越陌生的環(huán)境。游客可能會(huì)要求餐館推薦,公交車時(shí)刻表,或到地標(biāo)的方向。NLP與地理空間數(shù)據(jù)和公共API相結(jié)合,促進(jìn)了直觀、包容的城市經(jīng)驗(yàn)。在首爾和巴塞羅那等城市的試點(diǎn)項(xiàng)目探討了通過語(yǔ)音獲得公共服務(wù)的問題,改善了非技術(shù)人口的無障礙環(huán)境。

未來方向

低資源語(yǔ)言和代碼轉(zhuǎn)換

為缺乏培訓(xùn)數(shù)據(jù)的語(yǔ)言開發(fā)強(qiáng)有力的NLP解決方案仍然是一個(gè)緊迫的挑戰(zhàn)。轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí),多語(yǔ)言嵌入,和非標(biāo)記文本庫(kù)的無監(jiān)督的培訓(xùn),旨在彌補(bǔ)這一差距。代碼交換--當(dāng)說話人在一個(gè)對(duì)話中的語(yǔ)言之間交替時(shí)--會(huì)使NLP管道更加復(fù)雜。在語(yǔ)言多樣化地區(qū),對(duì)編碼轉(zhuǎn)換體和模型的研究對(duì)于語(yǔ)音的應(yīng)用至關(guān)重要。

情緒和情緒認(rèn)同

檢測(cè)用戶的情緒可以產(chǎn)生更多的同理心和情境敏感的反應(yīng)。言語(yǔ)中的情感識(shí)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(yǔ)氣，或在有壓力的情況下提供平靜的反應(yīng)(例如，技術(shù)支持會(huì)議)。

實(shí)時(shí)多語(yǔ)言NLP

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

零射擊和少射擊學(xué)習(xí)

零槍學(xué)習(xí)允許模型處理任務(wù),沒有直接的培訓(xùn)例子。在語(yǔ)音應(yīng)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(lǐng)域的請(qǐng)求。無線電發(fā)射學(xué)習(xí)減少了修改模型以適應(yīng)新領(lǐng)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(yǔ)音接口的障礙。

結(jié)論

自然語(yǔ)言處理是語(yǔ)音控制前置應(yīng)用程序的基石,賦予更自然、包容和直觀的人機(jī)交互。ASR、NLU、NLG和Tts的進(jìn)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(wù)和城市服務(wù)等不同領(lǐng)域部署語(yǔ)音接口成為可能。

旅程還遠(yuǎn)未完成。正在進(jìn)行的研究解決了處理語(yǔ)言多樣性、維護(hù)會(huì)話環(huán)境、確保用戶隱私和高效擴(kuò)展NLP系統(tǒng)等方面的挑戰(zhàn)。隨著這些技術(shù)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(guān)重要。

展望未來,邊緣計(jì)算、多式聯(lián)運(yùn)互動(dòng)和個(gè)性化的創(chuàng)新將進(jìn)一步提高語(yǔ)音控制前沿的能力和覆蓋面。零射學(xué)習(xí)和實(shí)時(shí)多語(yǔ)言NLP將打破語(yǔ)言障礙,情感識(shí)別將導(dǎo)致更多的感性和以用戶為中心的體驗(yàn)。通過繼續(xù)投資于研究、負(fù)責(zé)任的開發(fā)和包容性設(shè)計(jì)原則,我們可以充分發(fā)揮NLP在語(yǔ)音控制的前端應(yīng)用中的潛力--最終使數(shù)字服務(wù)更容易獲得、更自然,并使每個(gè)人都有能力。