一、前端信号处理

1. 语音检测（VAD）

语音检测（英文一般称为 Voice Activity Detection，VAD）的目标是，准确的检测出音频信号的语音段起始位置，从而分离出语音段和非语音段（静音或噪声）信号。由于能够滤除不相干非语音信号，高效准确的 VAD 不但能减轻后续处理的计算量，提高整体实时性，还能有效提高下游算法的性能。

VAD 算法可以粗略的分为三类：基于阈值的 VAD、作为分类器的 VAD、模型 VAD。

基于阈值的 VAD：通过提取时域（短时能量、短期过零率等）或频域（MFCC、谱熵等）特征，通过合理的设置门限，达到区分语音和非语音的目的。这是传统的 VAD 方法。
作为分类器的 VAD：可以将语音检测视作语音/非语音的两分类问题，进而用机器学习的方法训练分类器，达到检测语音的目的。
模型 VAD：可以利用一个完整的声学模型（建模单元的粒度可以很粗），在解码的基础，通过全局信息，判别语音段和非语音段。

VAD 作为整个流程的最前端，需要在本地实时的完成。由于计算资源非常有限，因此，VAD 一般会采用阈值法中某种算法；经过工程优化的分类法也可能被利用；而模型 VAD 目前难以在本地部署应用。

 

2. 降噪

实际环境中存在着空调、风扇以及其他各种各样的噪声。降低噪声干扰，提高信噪比，降低后端语音识别的难度。 
常用的降噪算法有 自适应 LMS 和维纳滤波等。

 

3. 声学回声消除（Acoustic Echo Cancellaction, AEC）

AEC也是一种常见的技术，在语音通话中，AEC是必不可少的基础技术。 
 

具体的，AEC 的目的是，在音箱扬声器工作（播放音乐或语音）时，从麦克风中收集的语音中，去除自身播放的声音信号。这是双工模式的前提。否则，当音乐播放时，我们的声音信号会淹没在音乐声中，不能继续对音箱进行有效的语音控制。

 

4. 去混响处理

在室内，语音会被墙壁等多次反射，麦克风采集到（图12）。混响对于人耳完全不是问题，但是，延迟的语音叠加产生掩蔽效应，这对语音识别是致命的障碍。

对于混响，一般从两个方面来尝试解决：1）去混响 2）对语音识别的声学模型加混响训练。由于真实环境的复杂性，一定的前端去混响算法还是非常有必要的。

 

5. 声源定位（Direction of Arrival estimation, DOA）

声源定位是根据麦列收集的声音语，确定说话人的位置。DOA 至少有两个用途，1）用于方位灯的展示，增强交互效果；2）作为波束形成的前导任务，确定空间滤波的参数。

声源定位有如下常用方法有基于波束扫描的声源定位、基于起分辨率率谱估计的声源定位以及 基于到达时间差（Time Difference of Arrival, TDOA）的声源定位。考虑到算法复杂性和延时，一般采用TDOA方法。

 

6. 波束形成（Beam Forming, BF）

波束形成是利用空间滤波的方法，将多路声音信号，整合为一路信号。通过波束形成，一方面可以增强原始的语音信号，另一方面抑制旁路信号，起到降噪和去混响的作用（图13）。

 

 

二、 唤醒

出于保护用户隐私和减少误识别两个因素的考虑，智能音箱一般在检测到唤醒词之后，才会开始进一步的复杂信号处理（声源定位、波束形成）和后续的语音交互过程。

一般而言，唤唤醒模块是一个小型语音识别引擎。由于目标单一（检测 出指定的唤醒词），唤醒只需要较小的声学模型和语言模型（只需要区分出有无唤醒词出现），声学打分和解码可以很快，空间占用少，能够在本地实时。

也有唤醒做为关键词检索（key word search）或文本相关的声纹识别问题来解决。

 

三、语音交互

语音交互的基本流程如图16所示。下面分别对各个环节进行简要介绍。 
 

 

1. 语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）

语音识别的目的是将语音信号转化为文本。语音识别技术相对成熟。目前，基于近场信号的、受控环境（低噪声、低混响）下的标准音语音识别能够达到很的水平。然而在智能音箱开放性的真实环境，语音识别依然是一个不小的挑战，需要接合前端信号处理一起来优化。

 

2. 自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）

NLU 作为一个研究课题还远没有被解决。但是在限定领域下，结合良好的产品设计，我们还是能够利用现有技术，做出实用的产品。

可以将基于框架的（frame-based） NLU 分为三个子问题去解决（图15）： 
* 领域分类：识别出用户命令所属领域。其中，领域是预先设计的封闭集合（如产品设计上，音箱只支持音乐、天气等领域），而每个领域都只支持无限预设的查询内容和交互方式。 
* 意图分类：在相应领域，识别用户的意图（如播放音乐、暂停或切换等）。意图往往对应着实际的操作。 
* 实体抽取（槽填充）：确定意图（操作）的参数（如确定，具体是播放哪首歌或哪位歌手的歌曲）。

 

3. 对话管理（Diaglou Management, DM）

多轮对话对于自然的人工交互非常重要。比如，当我们询问“北京明天的天气怎么？”，之后，更习惯追问“那深圳呢？”而不是重复的说”**深圳明天的天气怎么？**“

在 NLU 无有得到很好解决的情况下，对话管理似乎不可能。好在限范围下，结合产品设计，还是能做的不错。一般的作法是，将轮对话解析出的参数做为上下文（全局变量），带入到下一轮对话；当前轮对话，根据一定的条件判断，是否保持在上一轮的领域，是否清空上下文。

不同于纯粹的聊天机器的对话管理，智能音箱的对话管理还有实际的操作功能（查询信息、提供控制指令）。

 

4. 自然语言生成（Natural Language Generation, NLG）

目前完全自动化的 NLG 方法还不成熟。实际产品中，多采用预先设计的文本模板来生成文本输出。比如，播放歌曲时，生成语句为：“即将为您播放【歌手名】的【歌曲名】”。

 

5.  语音合成（Speech Synthesis）

语音合成又叫做文语转换（Text-to-Speech，TTS），更常见可能是 TTS 这一称呼。TTS 的终极目标是，使机器能够像人一样朗读任意给定的文本。

评价实用的语音合成系统的两个主要的标准是1）可懂度（人能够听懂）和2）自然度（使人听着舒服）。目前，可懂度的问题基本得到解决。参数合成和拼接合成是TTS的两种主要合成方法，其中，参数计算量小，部署灵活，但自然较差；拼接接近真人发音，存储和计算资源高，一般只能在线合成。例如，Echo 采用的基于单元选择（unit selection）的拼接合成。

 

四、 其他技术

最后，我们简单列举一些相对成熟，但还没有广泛应用于智能音箱的技术。

声纹识别

声纹识别是据语音波形反映说话人生理和行为特征的语音参数，自动识别说话人身份的一项技术。微信中的声音锁就是声纹技术的一项具体应用。

通过声纹识别，可以设计出更加个性化的服务。

人脸检测

如果音箱配置为摄像头，可以通人脸检测，确定用户的位置。一方面可以有更好的交互设计，另一方面可以辅助声源定位。

 

人脸识别

同声纹识别类似，人脸识别也可以用来确定用户的身份。

 

原文出处：https://blog.csdn.net/jackytintin/article/details/62040823