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车载语音交互车联网解决方案

作者:华一汽车科技    来源:www.itas-hk.com    发布时间:2019-09-23 15:51    阅读:

现在车企需要的是一整套车联网服务,单独的语音识别已经满足不了整车厂的需求了,因此后台需要集成各种内容,像电台,网络音乐,股票,天气等都已经做到了云端,提供整套车联网服务,下面就几个专题逐一进行分析。
 
车载语音
 
1、实时+后台数据分析
 
用户数据实时监控
 
第一部分,对后台的语音数据如何分析?现在在量产的项目中,大多是在云端的,不管车机是通过4G,WiFi还是Tbox联网,车机都是有联网能力的,一些联网的车机用户在用语音识别时,数据都会传到云端,这部分云端数据怎么用,目前大家都在讨论,这个可以通过用户的数据建一个平台,实现到不同的项目不同用户的数据,有了这些数据之后就可以做一个简单用户画像,比如有的人喜欢听音乐,有的人经常导航去户外,之后车厂做营销的时候这部份数据会是比较好的参考。
 
语音数据分析在汽车行业做得比较晚,在金融行业已经做了很多了,举个例子,大家都会经常接到推销保险的电话,而每个人接到的电话话术都是不一样的,因为我们基本上每个人在银行都有一个标签,他会基于历史的聊天记录去做一个判断,类似的事情,在车里也是可以这么去做的,因为车机以后也可能是个营销平台,它会去做一些后市场营销,比如卖正版音乐,卖耳机,卖保养,当我们知道用户在做什么的时候,给用户贴上一些标签,做一个变相的营销。
 
大数据后台分析平台
 
当然没有一家语音公司可以拿到每家车厂的用户数据,如果要做的话,这个数据一定要存在主机厂或tr1的内网上,去做绑定,没有用户数据绑定的数据是没有价值的。后装市场很多时候跟用户是绑定不上的,用户用了你的后装车机,但他不知道你是谁怎么联系,这个数据是没有价值的。但前装不一样,前装知道你这个人,知道车牌号,在什么位置,叫什么名字,这些是非常有价值的,都会发在车厂的内网上。
 
2、针对用户特征机器自学习
第二个专题就是机器自学习过程,这是比较接近人工智能的。 现在很多车厂都会对语音识别公司有一个要求,怎么让车机越用越准?不是通过升级的方式越用越准,而是通过机器自学的方式。
 
当一个用户在用一个车机时,用户的常用命令集不会超过一百条,这是在历史数据中分析出来的结果,这是怎么实现的呢?现在我们在后台给每个用户生成一个单独小模型,把用户常说的100句话或几十句话做一个保存,训练一个简单的声学和语言模型,在用户提出新的指令的时候两边一起走,一个是云端的大模型,一个是单独的小模型,他再说同样的话,小模型会比大模型要准,给用户的感觉就是越用越准,当用户总说这句话的时候,它会越来越精准。
 
自学习系统
 
3、针对声纹的技术应用
第三部分就是声纹的解决方案,目前声纹在车里也在做量产,但是效果没预期好,因为刚开始的想法是用声纹去解锁汽车,声纹对大家来说就是一个密码,生物密码,像指纹,视网膜,都是生物密码。在大家的想象中是跟电影里一样,车主跟车说开锁,车门啪就打开了,但去做了之后你会发现,车停的位置要么是车库要么是室外停车场,环境非常嘈杂,声纹对环境的要求还比较高,要保持相对安静,这种情况下去做,声纹的准确度不是很高。
 
声纹唤醒解决方案
 
但是在另一个环境是可用的,就是在车里,这个其实在大家用微信的时候也用过这个功能,你需要先录一段声纹,然后可以用你的声纹去登陆微信,这个在车里也是一样的,车里有个功能叫语音唤醒,你跟它说一句你好XXX,它就会把语音界面调出来,就可以去使用一台车机。只有你这个人去说,它才能唤醒一台车机,这个是需要加一个模块的,在你第一次使用的时候要加一个声音采集的动作,会在本地有你的声纹特征,当你的声音匹配了之后,就可以去使用了,这个功能可以打开也可以关闭,关闭的时候所有人都可以去唤醒,打开的时候只有你自己可以唤醒,这个跟“hi siri”的原理是一样的。
 
声纹解锁解决方案
 
4、汽车噪音环境的处理
最后一部分是声音的噪音环境处理,这个是现在大家都在研究的。第一个做法就是通过硬件的方式去做,主要是稳态的噪音可以通过这种方式去做,目前芯片在车机行业有个比较苛刻的认证就是carplay,是苹果发布的一个官方认证,对声音的要求是非常苛刻的,只有通过才能拿到苹果认证官方芯片,也就是苹果手机跟车机互联的一个功能。
 
硬件降噪去回声处理
 
另外的一个做法是软件的去回声,每辆车的噪声有不同的差距,轿车SUV和商用车,每辆车一定是不一样的,每辆车在上线之前,都会采集一下这个汽车的声音,做一个专属声线模型,相当于把这个噪音训练给车机让它提前去适应这个噪音,当它以后在使用的过程中遇到这个噪音会把它默认当背景噪音,自动过滤,大约可以帮主机厂提升3个点识别率。
 
软件降噪
 
车载语音交互有着更安全和更方便的优势,有行业人士展望未来的车机内语音界面将替代图形界面,当车载语音系统可以真正解放双手,这个设想将迎来智能交通新一次的革命。如何让智能语音交互系统真正实现情感化、智能化,语音理解和认知智能将成为新的着力点。

 

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