編輯導語：随着科技的進步，智能座艙技術也在不斷地發展中，本篇文章作者系統地介紹了智能座艙的語言系統，從各個方面詳細地介紹了其車載語音的功能介紹以及整體架構等，感興趣的一起來看一下吧。

智能座艙有兩大人工智能交互系統，一個基于視覺（計算機視覺）、一個基于語音。前者的應用體現在IMS系統，我之前的文章有過介紹；後者的應用在艙内的語音功能。這篇文章就系統地介紹智能座艙的語音系統（VOS）。

一、概述

VOS（語音操作系統）旨在為用戶提供車内環境下的語音交互服務。 VOS系統系統采用了喚醒、語音識别、語義理解等技術實現語音控制。

座艙的車設車控、地圖導航、音樂及多媒體應用、系統設置、空調等均可通過語音來操作。除了針對車身、車載的控制外，語音還支持天氣查詢、日程管理以及閑聊對話。

用戶隻要說喚醒詞，即可使用。語音指令可以一步直達功能，既能解放手指，又無需視線偏移注視車機中控區域，從而保障行車安全。

二、總體架構

在總體的架構上，語音系統可分為四個模塊。即車端系統、雲端系統、語音運營管理平台以及訓練和分析統計模塊。整體的語音系統和要求，包括車端到雲端鍊接、數據到功能的構建、Online的運營平台、線下線上的數據采集和标注。

三、架構模塊

1. VOS車端系統

車機端主要是對話系統（DS），也是用戶感受最直觀的，産品的重點側向交互設計。

2. VOS車端模塊

從上圖可以看到，車機端由以下幾個模塊組成：

• 音頻處理模塊：AEC /AGC/ANR/ BF；
• 喚醒模塊/本地ASR；
• 語音控制器語；
• 本地對話系統；
• TTS模塊。

以上每個模塊均包含一個或多個應用，這些應用内置在車機：音頻處理包括AEC (Acoustic Echo Cancelling)、VAD (Voice Activity Detection)、音頻壓縮、喚醒詞、本地的ASR識别等。該模塊可以對來自麥克風的原始音頻信号進行各種預處理，向語音助手提供獲取喚醒信号、預處理後的音頻、本地ASR識别結果等接口。

前端信号處理包括：AEC、ANR、AGC、聲源定位（SSL）、Beamforming，全部通過軟件方案實現。

3. 語音助手

車機端負責語音對話的中樞控制模塊，負責協調車機端對話系統的總體流程。車機端的其他模塊或者被語音助手調用(音頻服務、本地對話系統、TTS模塊、應用程序)，或者屬于語音助手的組成部分(對話控制器)。

4. 本地對話系統(本地DS)

本地對話系統是雲端對話系統在車機上的一個鏡像。它負責執行那些需要在車機上執行的對話處理，如:離線無網絡狀态下的對話功能、基于本地SDK的導航或音樂搜索相關的對話處理、 或者其他一些本地優于雲端的場景下的對話功能。本地對話系統提供了一系列接口供對話控制器進行調用。

本地對話系統從雲端對話系統相同的基礎架構衍生而來，和雲端的設計和功能大體相同。

但也根據本地的特點和需求進行了變化。如鑒于車機運算資源的匮乏而精簡了模型；集成了車機專屬的基于SDK的媒體和導航搜索功能；本地對話系統包含語音識别、語義理解、語音合成， 系統傾向于支持斷網場景下的業務，如車控、打電話等基本場景。

本地對話系統的交互入口是語音喚醒，有的喚醒會支持雙喚醒詞（隐含）。像百度地圖就支持“小度小度”也支持“小德小德”（高德地圖的喚醒詞），容錯率更好。

5. 本地NLU

本地NLU在無網絡狀态下，提供基礎語義理解服務，考慮到車機端的運算能力，在NLU模型上需做大量的模型裁剪和壓縮，并結合車機芯片進行指令集層面的優化，确保将本地NLU的效果最大程度的逼近雲端NLU的效果；本地NLU的資源大約是在線的1/10， 最大程度的保證了本地的效果。

6. 本地TTS

TTS模塊被語音助手調用，負責将文本轉換為語音播報。TTS合成引擎由供應商提供，對話話術的TTS文本通過話術運營系統來制定和編輯，其結果存儲在數據庫中、供對話系統調用。

四、雲端系統

1. 對話系統

對話系統的雲端部分（或者說在線對話系統）由多個部署在雲服務上的服務和存儲組成。

雲端向車機提供兩種接口：一種是基于TCP的socket流式數據傳輸接口，用于傳輸語音數據并給出

雲端ASR識别結果和對話結果：一種是基于HTTP的用于發送非語音類消息的接口。雲端服務可以部署在各種雲服務（如aws、華為雲等）的計算節點上；一套部署在具備64G内存的計算節點

上的雲端節點可以同時支持2-3萬台設備的訪問。

對話系統的雲端部分主要提供以下幾項功能：

1. 在線ASR識别對話服務模塊可以接受用戶發起的語音對話的音頻輸入，并給出識别結果。
2. 對話 對話服務模塊可以接受用戶發起的語音對話的文本輸入，并給出相應的對話結果，包括TTS文本、要車機進行的操作、車機用來屏顯的内容等。
3. 其他功能如向用戶進行主動推送等。

2. 模型

模型主要提供各種AI算法的運行模型數據，包括聲學模型、語言模型等等多個不同算法不同用途的模型，可獨立升級，來實現最優的AI處理效果。

對于通用領域，模型優化能夠帶來整體的提升，例如整體升級聲學模型和語言模型，在用戶數據積累到一定程度的時候，如1萬小時交互音頻數據，可以帶來20%-30%錯誤率下降。

對于專有領域，模型優化能夠實現從極低到極高，甚至從無到有的提升，例如一些産品強相關的詞彙、使用常見的一些專有名詞、人名地名等，都可以做特定的優化，達到通用的效果。

3. 雲端TTS

雲端TTS有别于本地端TTS，基于強大的計算能力，雲端使用更大的數據庫，技術上使用基于拼接的方案，相比于本地端基于參數合成的TTS，音質更自然； TTS的聲音可以進行定制，需要經過文本設計、發音人确認、錄音場地和錄音、數據篩選、标注、訓練等過程。

五、運營平台

運營平台通過雲端和線上對話系統聯通，負責以可視化的形式幹預對話系統線上的數據和功能。其中主要包含兩大類功能：數據運營、功能運營。

1. 數據運營

數據部分的運營主要針對兩部分比較常用的可運營數據：

1. 針對系統接入的CP/SP的可運營的内容，比如喜馬拉雅的推薦數據、黃頁數據等等，可以在系統中以手動的方式調整數據的内容、排序等；
2. 針對企業自有的數據，比如主機廠獨有的充電樁數據、服務門店數據，可以有機的結合到對話系統中來。

2. 功能運營

功能運營主要是在特定的時間點，比如某些節日、或者有特殊意義的日子、或者臨時發生一些事件的時候，通過快速幹預某些特定的說法的反饋，通過編輯特定說法的TTS回複，來實現系統對特殊情況的特殊處理。

六、訓練及分析

1. 用戶數據統計分析

用戶數據統計分析系統，通過對所有實車用戶使用車載語音的情況進行統計分析，能夠得出不同維度、不同粒度的分析報表。定期進行報表的解讀和分析，可用得出的結論來指導系統功能的改進。

2. 訓練系統

針對音頻、文本、圖像的采集 标注系統，企業通過定期常規的對線上數據的回收、标注和不定期的對特殊要求數據的采集、标注，生産出各個AI模型需要的數據，提供模型訓練支持；每次模型訓練完畢會有叠代上線，從而實現訓練數據系統和線上模型的一個閉環叠代，不斷的提升整體的語音産品的能力。

以上便是對智能座艙車載語音系統的完整介紹。如果你對智能座艙産品感興趣，關注我。

本文由 @賽博七号 原創發布于人人都是産品經理，未經許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于 CC0 協議。

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