試想，如果有一天人類與機械人對話，會使用什麼方式？尤其是當人類指揮乙個車型機械人行駛在道路上的時候，是用計算機語言不斷給機械人輸入**，還是只是簡單地使用人類最熟悉的互動方式——人類語言？答案顯而易見。
語音互動成自動駕駛汽車剛需
與傳統汽車不同，目前被熱議的自動駕駛汽車從本質上看相當於智慧型化機械人，只是智慧型程度不同。作為智慧型程度最高的無人駕駛汽車，即完全自動駕駛汽車，必須具有看、聽、說、思考、決策、行動的能力，在城市道路等複雜環境中，這些能力將直接決定無人車的使用體驗，甚至是使用者的生命安全。
在這些技術儲備中，良好的人車互動是無人駕駛汽車與使用者接觸的第一步。而在複雜的行車環境中，其他的互動模式都不如語音互動來得自然、順暢，符合人類使用習慣——用耳朵聽來做資訊的輸入，用嘴巴說來做資訊的輸出。
事實上，語音互動並不僅侷限於無人駕駛汽車，相關調查資料顯示，語音互動逐漸在替代傳統手動控制，成為智慧型行車的顯著特徵之一。
語音互動技術可以讓操控和管理汽車更便捷，這項技術已經成為自動駕駛汽車的剛需。對於無人駕駛汽車來說，實現語音互動，聽得清是第一步，能聽懂是第二步，能反饋是第三步。
「聽得清」是實現人機互動體驗的第一步，也就要考驗語音識別的準確度。事實上，語音識別技術已經經過了多年發展，2023年以後，基於統計語言學方法，ibm將當時的語音識別率從70%提公升到90%，語音識別規模也從幾百個單詞上公升到幾萬個單詞。2023年，基於對大量資料加以分析的統計方式來構建機器翻譯系統的觀點。最近幾年，行業開始引進深層神經網路（dnn）的演算法，dnn技術為語音識別領域帶來了新的突破。
「聽得懂」是第二步，也是人車語音互動中最重要的，只有聽懂了人類語言的意圖，無人駕駛汽車才能夠執行對應的命令。
實現「聽得懂」的核心是建立統計語言模型，而語言模型的有效性則依賴強大的計算能力和足夠多的資料對該模型進行訓練，語言模型越複雜則需要的計算量越大，而巨大、豐富的資料量是保證語言模型輸出的準確性的重要基礎。
原文發布時間為：2023年9月22日
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