用于语音控制的正面应用程序的自然语言处理架构、进展和未来方向

由于智能设备、虚拟助理和免提接口越来越受欢迎,语音控制的前沿应用程序获得了巨大的吸引力。 自然语言处理(NLP)它位于这些系统的核心,使人类能够理解和生成语言。本白皮书对语音控制前置应用的NLP方法进行了深入研究,回顾了语音识别、自然语言理解和生成技术方面的最新技术,以及它们在现代Web前置中的体系结构整合。它还讨论了相关的使用案例、技术挑战、道德考虑以及新出现的方向,如多式联运互动和零射学习。通过综合最近的研究、最佳实践和公开挑战,本文旨在指导开发人员、研究人员和行业专业人员利用NLP来实现包容性、响应性和有效的语音控制的前沿应用程序。

导言

在过去十年里,从传统的图形界面转向更自然、更直观的人机交互方法的转变加快了。语音控制的前置应用程序--包括虚拟助理、语音支持的搜索和智能家庭接口--处于这一转换的前沿。这些应用程序提供了免提、无眼的互动,极大地扩大了残疾用户的无障碍性,并在视觉注意力有限的情况下提供了更简化的用户体验(例如:,开车,做饭)。

这些语音控制系统的核心是自然语言处理(NLP),这是一个多学科的领域,包括语言学、计算机科学和人工智能。NLP使机器能够解释、理解和生成人类语言。当被整合到前置应用程序中,NLP支持语音识别、语义理解和上下文感知响应生成--所有这些对于构建感觉像人类一样直观的接口都至关重要。

本文全面分析了NLP在语音控制前端体系结构中的作用。我们探索了基本组件，如自动语音识别(ASR)、自然语言理解(NLU)、自然语言生成(NLG)和文本到语音(TTS)合成。除了这些基础之外，我们还深入研究高级主题，如大型预训练的语言模型、边缘计算和多语种支援。我们讨论了实际应用,如可访问性工具、智能家庭控制、电子商务平台和游戏接口。此外,本文还强调了当前的挑战--例如可伸缩性、NLP模型中的偏见和隐私--并调查了新出现的研究方向,包括情感识别和零射学习。通过综合现有文献、案例研究和最佳实践,我们的目标是为基于nlp的语音控制前沿的未来开发和部署提供一个路线图。

语音控制正面应用程序的关键组件

语音识别

语音控制系统的第一步是将口语转换为文本。自动语音识别(ASR)模型利用深入的学习架构,如经常神经网络(RNNS)、长短期记忆(LSTM)网络,以及最近的基于转换器的架构。这些模型在大的口语语料库上进行训练,使他们即使在吵闹的环境中也能准确地转录输入语音。

(例如)谷歌的语音对文本,亚马逊的转录,微软的ASR功能,而开源解决方案如卡尔迪和Wav2vec2.0(baevski等人)。使开发人员能够培训定制模型。在处理特定领域的行话、各种口音和资源不足的语言方面仍然存在挑战。上下文偏见和自定义语言模型已经成为解决方案,允许ASR系统动态地适应应用特定的词汇和用户特定的偏好。

自然语言理解

NLU将原始文本转换为封装用户意图和上下文的结构化语义表示。NLU的核心任务包括标记化、部分语言标记、命名实体识别(ner)、意图分类和情绪分析。早期的NLU系统依赖于手工制定的规则和统计方法,但当代的方法往往涉及深入学习模型,对大型的预先培训的语言模型进行微调(例如)。伯特,德夫林等人。,2019年)。

NLU框架,如RASA、对话流和SASY简化了开发,提供了对用户意图进行分类和提取实体的工具。与处理含糊不清或暗示的用户请求一样,在多轮对话中维护上下文仍然是一个挑战。诸如基于转换器的上下文编码器和内存增强架构等技术有助于保护会话上下文而不是扩展对话。

自然语言生成

NLG的重点是对用户查询做出一致的、与背景相关的答复。随着大的语言模型的兴起,如gps-3(布朗等人)。产生类似人类的应对措施的全球伙伴关系第四次会议已变得更容易实现。这些模型可以针对特定领域进行微调,以确保生成的文本与品牌声音、领域约束和用户期望保持一致。

非线性联络组的主要挑战包括产生事实上正确的输出,避免重复或无意义的响应,以及保持一致的角色。最近关于受控制文本生成的研究使人们能够做出更可预测、更实际和更风格一致的回应。在语音控制的前沿,NLU质量直接影响用户体验,影响信任和感知智能的系统。

语音综合(文本转换语音)

Tts将文本应答转换为合成语音。早期的系统采用联合合成,而现代的方法依赖于像塔科加速器2(沈等人)这样的神经模型。,2018年),2016)产生更自然的韵律和语调。Tts的发展允许定制语音属性(例如:(音高、速度、音色)和多语言能力。

高质量的Tts提高了用户参与度、可访问性和整体用户体验。持续的挑战包括情绪表达,快速适应新的声音,以及在代码转换对话中保持自然。

语音控制前沿的技术架构

语音控制的前置通常使用客户机-服务器模型。在javaSoript或特定框架代码中实现的客户机接口通过浏览器API(例如:浏览器API)捕捉音频输入。,网络语音API),并将其流到后端服务。后端执行ASR、NLU、NLU,并将合成语音返回给客户端。

前线整合

前置层使用现代网络标准和API处理音频输入和输出。像Tg-1这样的浏览器中的Web语音API提供了基本的语音识别和合成,使快速原型化成为可能。然而,对于需要更高精度或区域适应性的生产系统,前端可能依赖于云基API。像ANN阳这样的库简化了常见的任务,比如语音命令映射,而自定义的JavaSIRRT代码可以根据识别的命令管理UI状态。

性能方面的考虑包括管理延迟、确保平稳的音频捕获和处理网络问题。在较弱的设备上,本地处理可能受到限制,从而增加了对云或边缘战略的需求。

后端NLP管道

后端是发生重载的地方。当收到语音输入时,后端的管道通常包括:

1. 阿斯尔 :将音频转录成文本。

2. 神经网络 *对意图和提取实体进行分类。

3. 业务逻辑 :根据需要查询数据库或API。

4. Nlg ::生成适当的答复文本。

5. Tts :将回应文本转换为合成语音。

这些步骤可以使用微服务或无服务器功能进行组织,以确保可伸缩性和模块化。像aws,谷歌云,以及AZERE这样的云提供商提供NLP服务,这些服务可以无缝地集成到网络应用程序上。集装箱化( 码头工人 )及编曲( 库伯内特斯 )启用基于流量模式的扩展服务。

混合架构和边缘计算

仅仅依靠云计算服务可以引入延迟、隐私问题和对网络连接的依赖。混合架构,其中一些NLP任务在设备上运行,而其他任务在云中运行,提高响应性和保护用户数据。例如,一个前置设备可以在本地处理叫醒词检测和基本的NLU任务,同时将复杂的查询卸载到云中。

边缘计算框架允许在智能手机或iot设备上部署轻量级NLP模型,而使用的库则是诸如张索流光体。这种方法减少了双程时间,可以脱机运行,以适应低连接环境中的语音命令(例如。、偏远工业环境和农村地区)。

NLP在语音控制前置中的应用

可接近性

语音控制前置显著改善了有视觉障碍、运动障碍或认知障碍的用户的无障碍性。会话接口减少了对复杂的界面的依赖。例如,新闻网站、教育门户网站或工作场所工具上的语音导航可以增强那些在传统输入方法上挣扎的人的能力。来自万维网联盟(W3c)和A11Y社区的研究强调了包容性语音接口如何支持独立生活、学习和就业。

智能住宅和多功能住房

智能家居的应用正在加速,而nlp驱动的语音控制是这一增长不可或缺的一部分。用户可以通过自然语言指令命令照明灯、自动调温器和安全系统。虚拟助理(阿列克莎,谷歌助理,苹果siri)与第三方设备无缝集成,为广泛的生态系统提供统一的语音接口。最近的研究探索了适应性语言模型,学习用户随时间的偏好,提供积极的建议和节能建议。

电子商务及客户支援

语音电子商务平台提供免提购物体验。用户可以搜索产品,检查订单状态,并使用语音命令重新排序项目。与推荐系统和NLU驱动的聊天机器人的集成使个性化的产品建议和简化的结帐过程。研究表明,在会话商务经验中,客户满意度提高,摩擦减少。

语音支持的客户支持系统与NLU后端集成,可以处理常见问题,指导用户进行故障排除步骤,并将复杂问题升级到人类代理。结果是提高了业务效率,缩短了等待时间,提供了更方便用户的支助经验。

游戏和娱乐

游戏中的语音控制提供了浸入式的、免提的互动。玩家可以发出命令,导航菜单,并通过语音与非玩家字符交互。这提高了现实性和可获得性。同样,娱乐平台(例如:,流媒体服务)允许语音导航来选择显示、调整音量或跨语言搜索内容。NLP和3D接口的协同作用在ARR/VR环境中提供了更有吸引力和直观的体验。

挑战和局限

尽管在由尼泊尔人民党推动的声音方面取得了进展,但仍然存在若干挑战:

语言多样性和多语言支持

大多数NLP模型主要是在高资源语言(英语、普通话、西班牙语)方面的培训,使得许多语言和方言得不到充分的服务。低资源语言的特点是附加说明的数据有限,这给ASR和NLU都造成了困难。转移学习的研究,多语言的基础模型(皮雷斯等人)。无监督的培训前培训的目的是将覆盖面扩大到更广泛的语言。像构建语言-无意识句嵌入和利用跨语言传递技术之类的解决方案为真正全球化、包容性的语音接口提供了希望。

背景理解和记忆

维护会话上下文并非微不足道。用户希望系统记住以前的转动、引用和暗示的信息。复杂的方法--例如带有注意机制的变压器模型--有助于追踪对话历史。对话状态跟踪和知识基础会话模型(迪南等人。,2019)使更多连贯的多轮对话成为可能。然而,实现人为层次的上下文推理仍然是一个开放的研究问题。

隐私和安全

语音数据是敏感的。持续监听设备引起了对数据滥用、未经授权的访问和用户特征分析的担忧。开发人员必须确保强有力的加密、一致的数据收集和明确的隐私政策。优先保存机器学习(差异隐私,联合学习)允许在设备上更新模型,而不发送原始语音数据到云。像gdprr和cpra这样的监管框架推动了对用户数据的透明处理。

可伸缩性和性能

语音控制的前置必须处理可能数百万个并发请求。扩展NLP服务成本效益要求高效的负载平衡、经常访问数据的缓存策略以及模型优化技术(量化、修剪、精馏)来加速推理。诸如GPU加速度、模型并行性和分布式训练等技术有助于管理计算开销。

进展和机会

预先培训的语言模型和微调

像伯特、gpt-3/4和T5这样的大型训练前模特的出现使NLP发生了革命性的变化。这些模型,训练大规模的实体,有很强的泛化能力。对于语音应用程序,对特定领域的任务(如专业医学词汇或技术支持对话)的这些模型进行微调,可以提高理解和响应质量。例如,"开放"公司的GPC-4可以更精确地对复杂指令进行推理,从而增强了NLU和NLU的语音接口。

边缘计算和在线设备NLP

直接在设备上运行NLP模型可以降低延迟,脱机功能,并提高隐私性。像谷歌的珊瑚或者苹果的神经引擎这样的加速器在边缘支持有效的推理。研究的重点是压缩和优化技术(莫比尔伯特,迪斯蒂尔伯特)缩小模型尺寸,而不显著降低精度。这种方法使个性化语音体验能够实时适应用户的环境和环境。

多式交互作用

未来的语音接口将不仅仅依靠音频输入。把言语和视觉暗示结合起来(例如。触觉反馈或手势识别可以创造更丰富、更直观的界面。多式联运NLP(巴尔特鲁舍蒂斯等人)将语言理解与视觉和其他感官数据相结合,使系统能够在物理世界中基础命令。这种协同作用可以改善消歧,可访问性和情景感知。

个性化和用户建模

融合用户特定的偏好、互动历史和个性化是一个关键的前沿。基于学习的强化方法可以根据用户反馈优化对话战略。自适应语言模型,在用户数据上逐步训练(带有隐私保护),可以完善词汇、风格和响应。这种个性化将带来更令人满意的体验,减少摩擦,并鼓励持续的参与。

道德考虑

偏见与公平

大型语言模型 受过网络销售数据培训的人继承了数据中存在的社会偏见。这导致某些人口群体可能受到不公平待遇或排斥。语音控制系统必须减少偏差,具体方法是计划培训语料库,应用偏倚检测算法,并进行彻底的偏倚和公平审计。学术界和业界的努力,包括大赦国际公平准则伙伴关系,旨在制定标准化的基准和最佳做法。

透明度和解释性

用户应该了解语音控制系统是如何做决定的。可说明的NLP技术有助于表面系统的推理过程,表明查询的哪些部分影响了特定的响应。而神经模型通常起着" 黑匣子 关注可视化和可解释嵌入式的研究试图揭示模型决策。监管机构可能要求遵守情况和用户信任具有这种透明度。

用户同意和数据治理

用户必须了解如何收集、储存和使用他们的语音数据。应用程序应该提供选入机制,允许删除数据,并提供明确的隐私声明。数据治理框架必须与当地法规保持一致,确保数据处理的安全性,并尽量减少数据被破坏或未经授权的监视的风险。

案例研究

医疗保健中的语音助理

在医疗保健设置中，语音控制界面便于患者分诊、症状检查和药物提醒。例如，与电子健康记录(EHR)系统集成的会话代理可以帮助临床医生免提检索患者数据，提高工作流效率和减少管理负担。研究(Shickel et al.，2018)表明，语音界面可以提高患者的参与度和对治疗计划的依从性，尽管隐私和数据依从性(HIPAA)仍然至关重要。

语音商务

零售商整合语音搜索和订购功能,以减少在购物体验中的摩擦。例如,沃尔玛的语音购物功能允许用户通过简单的说明产品名称来添加商品。研究表明,简化的语音交互可以提高转换率和用户满意度,特别是与那些利用NLU来理解用户偏好的推荐引擎搭配。

智能城市

语音控制的报亭、公共信息系统和交通枢纽可以引导市民和游客穿越陌生的环境。游客可能会要求餐馆推荐,公交车时刻表,或到地标的方向。NLP与地理空间数据和公共API相结合,促进了直观、包容的城市经验。在首尔和巴塞罗那等城市的试点项目探讨了通过语音获得公共服务的问题,改善了非技术人口的无障碍环境。

未来方向

低资源语言和代码转换

为缺乏培训数据的语言开发强有力的NLP解决方案仍然是一个紧迫的挑战。转移学习,多语言嵌入,和非标记文本库的无监督的培训,旨在弥补这一差距。代码交换--当说话人在一个对话中的语言之间交替时--会使NLP管道更加复杂。在语言多样化地区,对编码转换体和模型的研究对于语音的应用至关重要。

情绪和情绪认同

检测用户的情绪可以产生更多的同理心和情境敏感的反应。言语中的情感识别(Schuller et al.，2018)涉及到分析韵律、音高和能量，而在文本转录中的情感分析提供了额外的线索。例如，情绪感知的界面可以调整他们的语气，或在有压力的情况下提供平静的反应(例如，技术支持会议)。

实时多语言NLP

随着全球连通性的增加，实时多语言自然语言处理可以允许不同语言使用者之间的无缝通信。神经机器翻译的进步，结合动态ASR和TTS，使语音接口能够作为通用翻译。这种能力可以促进跨文化合作，并提高在国际环境下的可及性。

零射击和少射击学习

零枪学习允许模型处理任务,没有直接的培训例子。在语音应用中,零射NLU可以不经过事先的微调而解释新的命令或特定领域的请求。无线电发射学习减少了修改模型以适应新领域所需的附加说明的数据量。这些范式承诺更灵活的开发周期,降低自定义语音接口的障碍。

结论

自然语言处理是语音控制前置应用程序的基石,赋予更自然、包容和直观的人机交互。ASR、NLU、NLG和Tts的进步,加上可伸缩架构,使得能够在从智能家居、医疗保健到电子商务和城市服务等不同领域部署语音接口成为可能。

旅程还远未完成。正在进行的研究解决了处理语言多样性、维护会话环境、确保用户隐私和高效扩展NLP系统等方面的挑战。随着这些技术在日常生活中越来越普及,诸如减少偏见和解释的道德考虑仍然至关重要。

展望未来,边缘计算、多式联运互动和个性化的创新将进一步提高语音控制前沿的能力和覆盖面。零射学习和实时多语言NLP将打破语言障碍,情感识别将导致更多的感性和以用户为中心的体验。通过继续投资于研究、负责任的开发和包容性设计原则,我们可以充分发挥NLP在语音控制的前端应用中的潜力--最终使数字服务更容易获得、更自然,并使每个人都有能力。