ASR+LLM+TTS在新能源汽车中的实战解决方案,已经在路面上大规模应用,下面简单介绍一下:
实战案例
以下是一些国内新能源车机里 ASR+LLM+TTS 的案例:
- 蔚来:
- 蔚来的车机系统在智能语音交互方面有较为出色的应用。其 ASR 技术能够准确识别车主的语音指令,即使在车内有一定背景噪音的情况下,也能保持较高的识别准确率。例如,车主说“导航到最近的充电站”,系统可以快速准确地识别该语音指令。
- 通过 LLM 对指令进行理解和分析,车机系统能理解指令的意图,不仅可以准确导航到最近的充电站,还能根据车辆当前的电量、路况等信息,提供最佳的充电方案建议。
- TTS 技术则将系统的反馈信息以清晰自然的语音播报给车主,让车主在驾驶过程中无需分心查看屏幕,就能获取所需信息,提高了驾驶的安全性和便捷性。
- 小鹏:
- 小鹏汽车的车机语音助手也应用了 ASR+LLM+TTS 技术。在语音识别方面,它可以识别多种方言和不同的语速、语调,满足不同地区用户的使用需求。比如,用户用带有地方口音的普通话发出指令“打开车窗”,系统能够准确识别。
- 借助 LLM 的强大理解能力,车机系统可以处理复杂的指令和问题。例如,用户问“明天天气怎么样,我适合开车去海边吗”,系统会先通过网络获取明天的天气信息,然后根据天气情况和车辆的相关信息(如续航里程、周边充电桩分布等)进行综合分析,给出是否适合开车去海边的建议。
- TTS 语音合成的效果自然流畅,声音富有亲和力,让用户在与车机交互时感觉更加舒适。
- 理想:
- 理想汽车的车机系统同样具备优秀的语音交互功能。ASR 技术可以快速识别用户的语音指令,无论是控制车辆的功能(如调节空调温度、打开座椅加热等),还是获取信息(如查询股票行情、播放音乐等),都能准确识别。
- 通过 LLM 的深度理解,车机系统能够根据用户的习惯和偏好提供个性化的服务。例如,如果用户经常在下班后开车回家的路上听某一类型的音乐,系统会在相应的时间自动推荐类似的音乐。
- TTS 的语音播报清晰准确,能够及时将系统的处理结果反馈给用户,让用户随时了解车辆的状态和相关信息。
以下是国内新能源车机里其他的 ASR+LLM+TTS 案例:
- 埃安:
- 广汽埃安的部分车型在车机系统中也应用了相关技术。其 ASR 系统能够准确识别车主的语音指令,无论是在日常驾驶过程中对导航、音乐、空调等功能的控制,还是查询车辆的状态信息等,都能快速响应。通过 LLM 对指令进行深度理解和分析,比如当车主说“我有点冷”,系统会理解其意图并自动调节空调温度。TTS 技术则为车主提供清晰的语音反馈,告知操作是否成功或提供相关的信息提示。
- 哪吒:
- 哪吒汽车的车机智能语音交互系统也运用了 ASR+LLM+TTS 技术。在语音识别方面,能够适应不同的口音和语言习惯,提高了语音交互的准确性和便捷性。借助 LLM 的能力,车机可以理解复杂的语义,例如当车主询问“附近有哪些评分高的餐厅并且有充电桩”这样的综合问题时,系统可以准确分析并给出合适的答案。TTS 的语音合成效果自然,让车主在驾驶过程中能够轻松获取信息。
- 威马:
- 威马汽车的车机系统同样具备类似的功能。ASR 技术可以快速准确地识别语音指令,无论是简单的操作指令还是较为复杂的查询请求。通过与 LLM 的结合,车机能够智能地理解用户的需求,例如在导航时,用户可以说“避开拥堵路段,找一条风景好的路线去目的地”,系统会根据实时交通信息和地图数据进行规划。TTS 技术则将导航信息等以语音的形式播报给用户,方便用户在驾驶过程中获取信息。
- 比亚迪:
- 比亚迪的部分高端新能源车型也在不断强化智能语音交互功能。其 ASR 技术可以准确识别多种语言和方言,方便不同地区的用户使用。LLM 技术能够对用户的指令进行深度理解,比如用户说“我明天要去接人,帮我规划一下行程和充电安排”,系统会综合考虑行程距离、车辆电量、充电桩分布等因素,提供合理的建议。TTS 技术则以清晰、自然的语音将结果反馈给用户。
发展趋势
新能源车机里的 ASR+LLM+TTS 技术的发展趋势如下,必将随着自动驾驶技术走进更多人的视野:
- 更高的准确性和鲁棒性:
- 语音识别准确性提升:随着深度学习算法的不断优化和大量训练数据的积累,ASR 技术在复杂车内环境下对各种语音指令的识别准确率将不断提高。例如,对于带有方言、口音、模糊发音的语音,以及在高速行驶时的风噪、胎噪等背景噪音干扰下,仍能保持较高的识别准确率,减少误识别和漏识别的情况。
- 语言理解能力增强:LLM 会不断进化,能够更好地理解自然语言中的语义、意图和上下文信息。对于新能源车机用户复杂、多样化的指令和问题,系统可以更准确地理解并给出合适的回应和操作建议,提高交互的有效性和准确性。
- 抗干扰能力加强:车内环境复杂多变,各种噪音、振动等因素会影响技术的性能。未来,相关技术会在硬件和算法层面进行改进,增强对车内环境干扰的抵抗能力,确保在各种恶劣条件下也能稳定工作。例如,采用更先进的降噪算法、多麦克风阵列技术等,提高语音信号的质量和识别的可靠性。
- 个性化和定制化服务:
- 用户偏好学习:系统能够根据用户的使用习惯、偏好和历史数据,进行个性化的学习和分析。例如,记住用户经常使用的功能、喜欢的音乐类型、常用的导航目的地等,主动为用户提供个性化的服务和推荐,提高用户体验的满意度。
- 定制化交互界面:车机系统可以根据用户的需求和喜好,提供定制化的语音交互界面和操作方式。用户可以自定义语音指令的关键词、唤醒词,设置不同的语音提示风格和音量大小等,满足不同用户的个性化需求。
- 多用户识别与个性化服务:新能源车通常会有多个用户使用,未来的技术将能够准确识别不同的用户身份,并根据每个用户的个性化设置和偏好提供相应的服务。例如,不同用户上车后,车机系统自动切换到该用户的个性化设置和服务界面。
- 与车辆系统的深度融合:
- 与车辆控制的紧密结合:ASR+LLM+TTS 技术将与新能源车的车辆控制系统实现更深度的融合,不仅可以控制车内的娱乐、导航等功能,还能参与到车辆的驾驶辅助、安全控制等重要系统中。例如,通过语音指令实现自动泊车、自适应巡航控制、紧急制动等操作,提高驾驶的便利性和安全性。
- 与车辆传感器数据的协同工作:结合车辆上的各种传感器数据,如车速、加速度、环境温度等,为用户提供更精准的信息和服务。例如,根据车辆的行驶状态和环境信息,自动调整语音提示的内容和频率,或者在车辆出现故障时,及时通过语音告知用户并提供相应的解决方案。
- 多模态交互融合:
- 语音与手势、眼神等交互方式的结合:未来的新能源车机系统将不仅仅依赖语音交互,还会与手势识别、眼神追踪等多模态交互方式相结合。用户可以通过语音、手势、眼神等多种方式与车机系统进行交互,提高操作的灵活性和便捷性。例如,用户在语音指令的同时,通过手势来强调或补充某些信息,使交互更加自然和高效。
- 与车载显示屏的互动增强:TTS 技术生成的语音信息将与车载显示屏上的图像、文字等信息进行更好的结合和互动。例如,在导航过程中,显示屏上显示地图和路线信息的同时,通过语音提示用户下一步的行驶方向和注意事项,使用户能够更直观地理解和掌握相关信息。
- 云端与本地协同计算:
- 云端计算的优势发挥:云端拥有强大的计算能力和丰富的资源,可以对大量的语音数据进行快速处理和分析,为新能源车机提供更准确、更智能的服务。例如,通过云端的大数据分析和机器学习算法,不断优化语音识别模型和语言理解模型,提高系统的性能和智能化水平。
- 本地计算的实时性保障:在一些对实时性要求较高的场景下,如紧急制动、快速导航等,本地计算可以确保系统能够快速响应,不受网络延迟的影响。未来的车机系统将实现云端与本地计算的协同工作,根据不同的场景和需求,自动选择合适的计算方式,提高系统的整体性能和可靠性。
- 智能化程度不断提高:
- 自主学习和进化能力:系统将具备更强的自主学习和进化能力,能够不断地从用户的使用过程中学习新的知识和技能,不断优化自己的性能和服务。例如,随着用户使用时间的增加,系统对用户的语音习惯和需求的理解会越来越准确,提供的服务也会越来越贴合用户的实际需求。
- 智能对话和场景理解:能够实现更智能的对话和场景理解,根据用户的对话上下文、当前的驾驶场景等因素,进行更加准确的回应和操作。例如,当用户在行驶过程中询问“附近有哪些适合休息的地方”,系统会结合当前的位置、时间、交通状况等信息,为用户推荐合适的休息场所。