2013智能交通车载语音人车交互技术的几点展望

（图片来自网络）

　　受行车环境的限制，眼睛的利用对司机和乘客都存在极大的限制，因此语音技术就成了车载设备的一个重要发展方向。车载电子的发展从传统的收音机功能开始，然后沿着CD、VCD/DVD/移动TV、GPS/EOBD、车载电话、移动办公的路线不断引入新技术，并开拓出范围越来越广、越来越智能化和人性化的车载应用。语音技术在车载设备中的应用越来越广泛，利用这种技术可将汽车内的文字信息以语音形式播放出来，使司机不会因为要看这些信息而分散注意力，从而提高驾驶的安全性。

　　2012年对许多人来说利用语音控制手机、汽车、电脑甚至是电视机都是非常平常的事了。之所以如此，是因为语音识别和自然语言理解（NLU）领域取得了重大进步。不久前还被认为是科幻小说里才会出现的产品功能，现在已经变成主流手机和消费设备的基本功能。语音用户界面和“虚拟个人助手”已经成为福特、三星、苹果和谷歌等企业开展广告营销活动时重点宣传的一个关键特色，这一特色将会引起前所未有的关注和市场需求。

　　人们对这些全新的语音驱动用户界面抱有很大的热情。许多报道指出，智能交通汽车用户对他们的新“助手”充满感情。不过，许多人也认识到，这些智能交通人车交互系统仍在不断改进中，需要不断的创新。预计，现有的虚拟个人助手将演变成无处不在的智能系统，通过语音、文本、视觉、触觉和手势与人进行互动，并将基于周围的环境信息，如位置等，让所有互动具有更大的相关性。

　　以下是对2013年智能交通人车语音交互系统发展的几点展望：

　　车载设备语音识别精度更高

　　语音识别是智能系统技术的基础，语音识别的准确性一直在稳步提高，之所以这么说，是因为现在已经把更加丰富的训练数据、更加强大的计算能力以及全新更加复杂的建模方法结合在一起，提高了语音识别的精度。

　　车载语音识别设备将具备更强的识别能力

　　不管是在城市街道，还是高速公路上，行车环境往往是嘈杂的，现今语音识别的功能性和精确性正越来越高。一流的信号处理能够区分不同的声音，语音生物统计学有助于判定谁在说话。并排的多个麦克风能够动态引导“听光束”，并可在摄像头的辅助下跟踪用户的位置。因此，在与用户联系更加紧密的移动设备上应用这项功能，将会提高移动设备的识别能力。这些技术运用到车载人车交互功能上，将大大提高语音识别的精准度，完善用户体验。

　　互动性的普遍性和连续性

　　随着语音识别技术和自然语言理解技术的发展，用户希望能够在不同设备（智能手机、平板电脑、电视或汽车）的显示屏上进行互动，并拥有一致的体验。用户可以在一台设备上开始任务，在另一台设备上完成任务。这种互动将通过基于客户识别器和云识别器，以及自然语言理解引擎的框架联系在一起。用户的互动历史将被聚合在云端，用来改进识别模型，以便在其他所有相关设备中应用。

　　自然语言处理和人工智能将更加智能化

　　自然语言理解（猜测用户输入并据此操作的意图）的能力也在不断提高。今天的一流技术把功能强大的语言框架（被称作符号处理）、知识显示法（知识本体）和利用大数据用观察到的例子和模型来填充框架的机器学习结合在一起。这种互补性至关重要：过去的符号方法被证明是不可靠的，纯数据驱动型自然语言理解一般仅是肤浅的理解。

　　智能系统现在已从对任务目标的预定程序描述迁移至以用户的背景、参数选择和互动历史为条件的动态操作，系统据此有效地自我编程。这将允许我们从简单的任务向更加复杂的任务过渡，可能必须访问协调工作流中的各种应用和信息源。

　　比如，为了响应“核查下比尔（Bill）和艾利森（Allison）明天晚上是否来吃饭”的请求，车载电话个人助手将确定最喜爱的饭店，并基于通信历史来决定你所说的是哪个比尔和艾利森，同时联系对方的虚拟助手核对他们的安排，并草拟一份有关预定和人员组成等信息的电子邮件发给对方。

　　这种推理属于人工智能范畴，不过，早期系统可靠性差，新一代系统将依靠一种被称为“非单调推理”的更加灵活和稳健的方法，在模糊状态下表现更好，并生成近似的解决方案，尽管可能无法给出准确的解决方案。

　　2013年将是智能系统年，这些智能系统若能很好的运用在车载人车交互系统中，将会极大地促进智能交通的发展，期待着那些梦幻般的智能应用能够尽快变成现实。

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