在7月28日的「QingCloud Insight 2017」上，麦思博（msup）组织了主题为“AI落地实践”的专场论坛。搜狗语音交互技术中心研发总监 陈伟 在本场带来了题为《从语音识别到语音交互》的演讲。
本文为早餐君根据速记整理而成，在不改变讲者原意的情况下做了编辑和缩略。特别感谢青云QingCloud、麦思博（msup）、搜狗同学的贡献。
陈伟：搜狗语音交互技术中心研发总监，语音技术负责人，负责搜狗语音识别、语音合成、机器翻译、声纹识别、手写识别等多项技术的研发工作，同时负责搜狗知音引擎语音技术的研发，致力于通过技术和产品的创新提升语音交互品质，为用户提供优质的语音使用体验。
以下为陈伟的演讲内容。
我叫陈伟，来自于搜狗语音交互技术中心，主要研究语音方面的技术应用，很高兴与大家分享搜狗语音所做的工作。我们团队是在2012年成立，主要做语音识别，用于搜狗的手机输入法上。
移动互联网兴起以后，手机成为人的一部分，使用键盘做输入的方式在很多情况下不方便，所以语音会成为很重要的输入方式。
这张图可以看到引发深度学习和技术驱动产品主要有三方面的因素。首先有大量的数据，现在搜狗输入法一天差不多22万小时原始数据。
其次，深度学习算法，最早期是深度神经网络，到循环神经网络，以及序列模型，各种模型复合在一起的复杂算法。现在这个圈子很活跃，每天都有很多论文出现。
再者，跟计算有关，当大量数据以及复杂算法出现后，就会考虑如何能在可控时间范围内，稳定产出好的模型、能力，这就依赖于运算。
最初，数据很少，更多依赖于几块卡或者单卡，GPU卡，到现在是上百万卡。从G级别，演变到P级别的运算能力。数据、运算、算法，三个因素共同驱动了技术从不可为变成可为。
这是近几年用到的主要算法，有很多模型，从端到端，更多的避免了复杂的流水线处理，直接是目标驱动的算法。
深度学习领域，在往深和宽两个维度发展，搜狗在语音方面做到50多层的CN（神经网络）结构，以及各种复合结构，序列到序列，这个结构在翻译（应用）上已经成功。在语音应用方面也在不断尝试，算法方面变得更深更宽。并且，新的网络结构在不断出现。
运算方面，如何更好的将多块GPU组合起来，更好的驱动多卡的框架。搜狗在内部也有自己的深度学习平台，解决了不同结点之间的通信和数据传输，以及各种各样的神经网络结构。
搜狗语音识别的主要应用场景
在上述因素的共同驱动下，搜狗基于语音识别能力的线上输入法错误率大幅下降。自从2012年开始在搜狗输入法上使用，到现在，语音识别落地的场景主要分两种类型：听写，转写。
听写，人对着麦克风说话，随着语音的不断录入会实时出现文字，更多的是强调低延时的语音结果输出。
转写，更多是有了大量的语音数据，如何离线产生语音识别结果。
主要用在什么场景？听写主要在演讲，产品叫搜狗听写，在大会或者演讲场景，演讲者不断说话，屏幕上会实时出现结果，从今年起已经支持了近百场的规模。
直播，教育机构的线上教育，老师讲课，以前是学生记笔记，现在是语音识别把老师讲课的内容识别成文字，当直播课程结束以后，可能出现一个二维码，学生只要扫码就可以得到老师讲课的全部笔记。
法院，以前在庭审的过程中法官和嫌疑犯在沟通过程中书记员需要记录，现在两个麦克风可以解决这个问题，法官和嫌疑人每个人面前都有一个麦克风，实时把内容转化为问卷。
医疗，医生病例的整理。金融、电信，主要是客服，比如有大量客服数据，需要监控客服质量，以及客服和用户的对话过程，这些场景下正在逐渐使用转写的技术。
语音识别更好地提升了输入的效率。
除此之外，我们团队也在做一些其他技术，例如如何把语音和其他技术结合起来。给大家举两个目前在做的比较重要的项目。
一个是搜狗机器同传技术，希望辅助人工同传，在今年的很多演讲场合会出现搜狗同传。（展示了王小川在乌镇互联网大会上演讲时搜狗机器同传的场景）。不只是中文语音转化为中文文本，还将英文翻译成中文。另外，就是语音识别、理解、合成组成的语音交互技术。
智能语音交互——搜狗知音引擎
接下来聊语音交互。搜狗从去年开始提出了自己的人工智能战略：自然交互 知识计算。搜狗的使命就是让用户表达和获取信息更简单。自然交互和语音交互过程中核心在于语言，除了语音作为主要模态，更多是多模态的输入，包括语音、图象。当语音->语言的时候有语音识别，语言和语言之间是翻译，跨语言的交流。
语音交互，2011年苹果推出Siri以后，国内大规模出现了助手类产品，搜狗语音助手在2013年推出，在业界做的不错。可以看到它大致的能力，讲个笑话，说我要找卫生间，它会直接推送一个肯德基，让你知道肯德基有卫生间。
业界这种助手类的产品到后来证明是失败了，基本上没有存活下来。主要原因有几点，所谓通用的云技术能力远远达不到通用的能力，大家想把这个事做的没有任何的产品边界是比较难的。另外到底有没有命中用户的刚需，用户有没有很强的意愿每天打开助手做各种各样的交互。在去年，我们把语音交互的解决方案叫作搜狗知音引擎。
我们把知音引擎限定在三个范围：车里、客厅、户外。
刚需场景主要在于它怎么解放双手，甚至有时候解放双眼。开车时手被方向盘绑定必须要使用语音；在房间客厅里够不着很远距离，同时可能像音响这种连屏幕都没有，必须使用语音；在户外走路可能用键盘打字特别不方便，甚至不安全，可不可以使用语音。
复杂场景下解决语音识别的四个“杀手锏”
如何做好语音交互，是不是把这三项技术简单串联起来就可以了？这是前年春节时候一个山东大汉的视频，大家看一下。
这么搞笑的效果是山东口音造成的吗？不是，对于语音识别，口音是一方面，另外是噪声。在很强的口音，以及噪声很大的环境下对于识别准确率依然是很沉重的打击。
语义理解上，能否支持多轮对话。有的场景是问北京天气怎么样，它会给一个答案，你接着问明天、后天、上海的呢？问了一圈机器就蒙了。纠错，刚才示例中一个很大的问题就是错了无法纠正。此外，很多方案是基于模板做的，如何能精确理解人的自然语言。
另外，全双工的持续交互。所谓的全双工就是我在听你说话的过程中，我会实时打断你，双方之间是并行处理的两个通道，如何解决？不能简单优化某个单点能力，而是通过组合成有效的整体系统能力。
分开来看，对于识别这件事情。之前说在搜狗输入法上达到2.5亿次请求的场景更多的是近场语音听写过程，拿着手机离嘴很近才会说，可以天然地规避很多噪声。
当扩展到车载、智能家居场景下，其实把人和设备的距离拉的比较远，比如对着音响，或者对着车载设备至少是接近于60公分或者一米以外的距离。对于高噪环境下的语音交互可能是未来语音交互的主要场景。
如何去解决呢？我列了几个关键点。
第一，单麦克风和多麦克风的阵列算法。解决噪音，业界有很多算法，对工业界来说，麦克风阵列已经成为标配，如果想做好场景，麦克风阵列能更好地获取目标说话人方向的声音，而不是全方位的声音。它可以做说话人的声源定位，很好地把空间切割开，告诉目标说话人在哪个位置，我的阵列指向你，获取语音。
第二，回声消除和打断。我们对着设备说话的时候，其实麦克风收到的声音是音乐加了说话的声音，或者是机器的声音加上说话的声音，是混合在一起的声音。如何把机器的声音去掉只留下我的声音，其实就是回声消除，有了这个能力之后可以稳定获取到人的声音，有了多麦克风阵列可以做到远距离的识音。
第三，语音唤醒和离线识别。语音唤醒在于如何能够把机器的语音助手调起来，要说一些唤醒词，大家会看到最近业界疯狂发布了很多音箱，区别在唤醒词（能力）。
离线识别，对于很多场景很重要。我们很难永远联网，开车到某偏远地段，想用语音控制的时候，没有网络就干不成。离线的好处是不用联网，基本忽略网络延迟的能力。搜狗在离线方面会把任务限定在一些命令词上，比如帮我调低音量等等，这样准确率能够得到保证。
第四，声纹识别。这是在以上三个通用能力之外的个性化能力，具体是指，会区分不同的人来做这件事情。比如今年和一些电视厂商推了很多语音方案，就涉及到面对小朋友在使用电视的时候，是否要加儿童锁，首先要判定是不是小朋友。或者，当有一个人对着电视在说什么的时候，可以判定你是谁，比如喜欢看爱情片，下次再说的时候给你推荐很多的爱情片。
从可用到好用 更智能的交互和服务
除了技术之外，产品能做什么？现在语音识别还做不到百分之百，准确率可能再提升几个点，能从一个可用到好用的状态。语音最大的问题在于人们在说的过程中，结果有很强的不确定性，无法预期是否有错，纠错的时间，或者纠错的成本非常高。
我们用产品思维去思考，能不能弥补这些缺陷。比如，如何去避免错字，我叫章砚，因为存在多音字，我会说立早章，砚台的砚。机器有没有可能理解人类自然纠错的语言。
我们去年首先在搜狗输入法发布了语音纠错能力，大部分能力来源于搜狗的输入法和搜索的能力，比如说单人旁的他，立早章，这些偏旁部首的描述，还有嘉节的嘉，组词的方式，用了知识图谱的能力。在这些能力共同作用下，希望用产品的方式弥补目前语音识别可能出现的一些错误。
这个能力在刚刚发布的一款搜狗地图导航里已经使用了。举个例子，北京有一个同音的小区叫风（枫）林绿洲，一个大风的风，一个枫叶的枫。我们的助手会弹出，有两个地名，一个是风林绿洲在哪儿，还有一个枫林绿洲在哪儿。我们支持另外一种说法我要去枫林绿洲，枫叶的枫，这样可以降低交互成本。纠错能力对于交互依然非常重要。
除此之外，因为场景逐渐从通用变成垂直，如何对接到不同垂直场景下的内容和服务非常重要。现在针对人机交互，除了多轮对话和知识图谱的能力之外，我们主要是依靠搜狗各种各样的产品日志、数据，比如生活信息、娱乐消费、知识问答，这是搜狗目前已经有的。
有了刚才说到的语音识别、理解、合成能力，给大家看一下我们在两三个月之前做的一款智能车载后视镜，会在下半年发布。
过程中秀的是多轮交互能力，中间不断转换主题，不停的打断，机器在对话过程中可以随时打断他，机器可以终止自己的播报，切入下一个话题。
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