人工智能技术与应用（案例版）课件 第6章 智能语音机器人.pptx

第6章智能语音机器人-1人工智能技术与应用ArtificialintelligencetechnologyandApplication

1.智能语音机器人概述2.智能语音机器人应用3.智能技术——语音识别4.应用案例

案例引入亚历克萨（Alexa），是由亚马逊公司研发的家庭语音助手。也许你很难想象，每天都有成千上万的人向这个小机器说“我爱你”。2017年亚历克萨问世，外媒报道Alexa在一年就收到了超过100万次求婚！然而结局可想而知，Alexa拒绝了100万次，并且会回答这句话：“我们生活在不同的地方，我的意思是，你在地球上，而我在云上。”凭借着全球第一的市场份额，亚马逊的语音助手Alexa无疑是地球上最受欢迎的语音助手。

智能语音机器人概念智能语音机器人是基于语音识别、自然语言处理、机器学习等技术，面向客户提供的一款智能客服机器人产品或人工智能系统。它可以通过语音与用户进行交互，实现自动化客户服务、智能问答、语音导航等功能。智能语音机器人通过接收用户的语音输入，进行语音识别并理解用户意图，最终输出相应的回答或执行动作。

语音机器人的发展历程语音导航030102自然语言处理、语义理解基础上加入了多轮对话能力，但是用户对机器人还是有明显感知的第二阶段04机器人在语气、对话能力上有了显著提升，用户对机器人的感知能力相对比较弱，服务水平接近普通业务员的水平第三阶段将进一步提升机器人对话的能力，尤其是业务场景下细化机器人的业务处理能力，使得机器人达到金牌业务员的水平。第四阶段第一阶段

2.智能语音机器人的应用在生活上

在生产上

第6章智能语音机器人-2人工智能技术与应用ArtificialintelligencetechnologyandApplication

1.智能语音机器人概述2.智能语音机器人应用3.智能技术——语音识别4.应用案例

语音识别即ASR(AutoSpeechRecognize)，指利用计算机实现从语音到文字自动转换的任务。语音识别是以语音为研究对象，是一门与声学、语音学、语言学、信息理论、模式识别理论以及神经生物学等学科都有非常密切关系的交叉学科。让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本，主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言或者文字。3.智能技术——语音识别语音识别概述

语音识别系统构建总体包括两个部分，即训练和识别。语音识别系统

语音识别系统构建步骤（1）录音（2）语音信号的预处理（3）语音信号的特征提取（4）语音信号的模型匹配（5）输出文本的解码

语音识别分类

特定人语音识别系统非特定人语音系统多人的识别系统孤立词语音识别系统连接词语音识别系统连续语音识别系统小词汇量语音识别系统中等词汇量的语音识别系统大词汇量语音识别系统

4.应用案例——语音打开记事本

对麦克风进行语音输入，依次说“打开记事本”和“语音输入很快并且比键盘输入快得多”两句话。计算机成功识别出我们的指令“打开记事本”，并在记事本中输入了“语音输入很快并且比键盘输入快得多”。

应用案例——语音垃圾分类

把录制好的音频上传至Wave库，经过声卡循环采样，调用上位机Python的Wave库，将采样完成后的数据写入一个Wave文件，最后进行语音识别。下位机Arduino的集成开发环境中可以通过串口监视器来收发数据，主要通过三个函数来实现，其中Serial.read（）可以从COM接口读取一个字节的数据，Serial.available（）可以查看COM接口是否有数据读入，pinMode（）设置引脚的模式，OUTPUT将一个端口设置为输出口。

本章小结