
OK Google和Hey google 差别
都能用“Hey,Google”来唤起了,而“Ok,Google”。
作为一个Google智能手机的普通使用者,同时也是个智能音箱的普通使用者,每晚单厢有所以数次喊“Hey,Google”或是“Ok,Google”的这时候,通过音频指令掌控播映音乐创作,音频弹出智能手机,增设闹钟,查问天气情况和当日的新闻报道,在这些情景下的确十分的方便快捷。
Android 5.0 12有什么样新机能?新机能参阅
具体来说总之是Ok Google音频指令,在新掌控系统中,Ok Google音频搜寻机能获得了更快的应用领域。即使当智能手机处在本机状况时,对你的智能手机轻轻地说声“Ok Google”,智能手机迳自被唤起。
Double tap to wake(holds唤起电子设备),这个是很多网民十分讨厌的机能,为保护Sonbhadra必不可少。轻轻地holds萤幕就能弹出。
Face unlock脸部弹出,Android掌控系统的脸部弹出机能,用起来常常让人觉得郁闷,但是Android 5.0总算趋于稳定了,当使用者拿起智能手机处置Sonbhadra介底下的最新消息通告时,脸部弹出机能便手动被转化成。随便下载四条最新消息后,智能手机已经默默顺利完成了脸部辨识,弹出就是所以快速!
Lock screen notificationsSonbhadra通告服务中心,与iPhone的类似于,新减少的酷炫机能是在Sonbhadra介面就能间接查阅最新消息通告了。
总之这种事一小部分机能,还有很多机能须要我们去介绍,坚信Android 5.0会给我们增添很多精采。
音频辨识中的ASR控制技术通识科 2019-12-06
ASR(Automatic speech recognition),手动语言辨识,手动将语言转化成文字的过程,作用类似于于人类的耳朵。
流程:输入-编码-解码-输出
语言辨识输入的是声音,属于计算机难以辨识的模拟信号,所以须要通过模型将其转化成数字信号,并对其中的特征进行提取,编码时,会将声音切成很小的片段,成为 帧 ,类似于于视频中最小时间单位的帧。帧和帧之间会有一定的重叠。
对于获得的每一帧,按照人耳听声的特定的MCFF规则,提取其中的特征,转成 多维向量 。向量中的每一个维度能看做是这一帧中的特征。
解码过程是将获得的向量变成文字的过程,其中用到两个模型 声学模型 和 语言模型 。声学模型是将特征向量转化成单个字母(中文的拼音声母和韵母),成为音素。语言模型是将音素拼接起来成为单词或是汉字。两种模型都须要大量的语言数据进行训练。
传统辨识方式:隐马尔可夫模型(HMM)
端到端辨识方式:神经网络(DNN,deep neural network)
两种辨识方式主要的差别在声学模型上。
目前中文的辨识率在97%以上,距离理想的99%还有很大的差距。
“远场”。下面主要说3个概念:
音频转化成检测、音频唤起、以及麦克风阵列。
1)音频转化成检测(voice active detection,VAD)
A)需求背景:在近场辨识情景,比如使用音频输入法时,使用者能用手按着音频按键说话,结束后松开,由于近场情况下信噪比(signal to noise ratio, SNR))比较高,信号清晰,简单算法也能做到有效可靠。
但远场辨识情景下,使用者不能用手接触电子设备,这时噪声比较大,SNR下降剧烈,必须使用VAD了。
B)定义:判断什么这时候有音频什么这时候没有音频(静音)。
后续的音频信号处置或是音频辨识都是在VAD截取出来的有效音频片段上进行的。
2)音频唤起 (voice trigger,VT)
A)需求背景:在近场辨识时,使用者能点击按钮后间接说话,但是远场辨识时,须要在VAD检测到人声后,进行音频唤起,相当于叫这个AI(机器人)的名字,引起ta的注意,比如苹果的“Hey Siri”,Google的“OK Google”,亚马逊Echo的“Alexa”等。
B)定义:能理解为喊名字,引起听者的注意。
VT判断是唤起(转化成)词,那后续的音频就应该进行识别了;否则,不进行辨识。
C) 难点 :音频辨识,不论远场还是进场,都是在云端进行,但是音频唤起基本是在(电子设备)本地进行的,要求更高——
C.1)唤起响应时间。据傅盛说,世界上所有的音箱,除了Echo和他们做的小雅智能音箱能达到1.5秒之外,其他的都在3秒以上。
C.2)功耗要低。iphone 4s出现Siri,但直到iphone 6s后才允许不接电源的情况下间接喊“hey Siri”进行音频唤起。这是因为有6s上有一颗专门进行音频转化成的低功耗芯片,总之算法和硬件要进行配合,算法也要进行优化。
C.3)唤起效果。喊它的这时候它不答应这叫做漏报,没喊它的这时候它跳出来讲话叫做误报。漏报和误报这2个指标,是此消彼长的,比如,如果唤起词的字数很长,总之误报少,但是漏报会多;如果唤起词的字数很短,漏报少了,但误报会多,特别如果大半夜的突然唱歌或讲故事,会特别吓人的……
C.4)唤起词。控制技术上要求,一般最少3个音节。比如“OK google”和“Alexa”有四个音节,“hey Siri”有三个音节;国内的智能音箱,比如小雅,唤起词是“小雅小雅”,而不能用“小雅”。
注:一般产品经理或行业交流时,间接说汉语“音频唤起”,而英文缩写“VT”,控制技术人员可能用得多些。
3)麦克风阵列(Microphone Array)
A)需求背景:在会议室、户外、商场等各种复杂环境下,会有噪音、混响、人声干扰、回声等各种问题。特别是远场环境,要求拾音麦克风的灵敏度高,这样才能在较远的距离下获得有效的音频振幅,同时近场环境下又不能爆音(振幅超过最大量化精度)。另外,家庭环境中的墙壁反射形成的混响对音频质量也有不可忽视的影响。
B)定义:由一定数目的声学传感器(一般是麦克风)组成,用以对声场的空间特性进行采样并处置的掌控系统。
c)云端为主。
比如地图机能,由于POI(Point of Interest,兴趣点,指地理位置数据)数据量太大,间接到云端搜寻可能更方便快捷(除非是“家”、“公司”等个性化情景)。比如,使用者说“从武汉火车站到东福”,能被纠正为“从武汉火车站到东湖”。
各家公司在宣传时,会说音频辨识率达到了97%,甚至98%,但那一般是须要使用者在安静环境下,近距离、慢慢的、认真清晰发音;而在一些实际情景,很可能还不够好的,比如——
1、比如在我们都认为相对容易做的翻译情景,其实也还没完全可用,台上演示是一回事,普通使用者使用是另一回事;特别是在一些垂直行业,领域知识很容易出错;另外,还可详见 《怼一怼那些假机器同传》
2、车载
大概3、4年前,我们内部做过针对车载情景的语言助手demo,拿到真实情景内去验证,结果发现,车内音频辨识效果十分不理想。而且直到今年,我曾经面试过一位做车内音频交互掌控系统的产品经理,发现他们的验收方其实也没有特别严格的测试,因为我们都知道,那样怎么也通过不了。。。
车内音频辨识的难点很多,除了多人说话的干扰,还有胎噪、风噪,以及经常处在离线情况。
据说有的公司专门在做车内降噪,还有些公司想通过智能硬件来解决,至少目前好像还没有哪个产品解决好了这个问题,并且获得了使用者的口碑称赞的。
3、家庭情景,由于相对安静和可控,如果远场做好了,还是有希望的。
4、中英文混合。
特别在听歌情景,使用者说想听某首英文歌时,很容易辨识错误的。这方面,只有傅盛的小雅音箱据说做了很多优化,有待使用者检验。
总之,ASR是目前AI领域,相对最接近商用成熟的控制技术,但还是须要使用者能配合AI在特定情景下使用。这是不是问题呢?是问题,但其实不影响我们做产品demo和初步的产品化工作,所以反而是我们AI产品经理的发挥机会。
1、远场音频辨识,是最近2年的重要竞争领域。因为家庭(音箱)等情景有可能做好、在被催熟。
2、更快的机会在垂直细分领域,比如方言(方言辨识能够支持40多种,而百度有20多种)、特定人群的声学匹配方案(儿童)
最后,用一张图总结音频辨识用于人机交互中的几个难点。
关于ok Google now和智能360音频助手
你好朋友建议用360智能手机助手安装最新的
智能360就能了,对于国人来说这个实用。
Google Home Mini怎么操作
有些新手朋友买了Google Home Mini却不知道正确操作怎么办呢?别担心,我来告诉你Google Home Mini的正确操作方法。
Google Home Mini怎么操作
第一步
具体来说。插上电源mini手动开机,四个小灯会闪烁。
第二步
mini一共有左右两个按键 和收音开关。
左右按键为触摸感应按键,掌控音量大小。
电源线旁边的话筒开关掌控话筒收音。
中间按钮,虽然说明书上写有中间按钮,但是在正式出货之前 设计有bug会手动迈入录音并上传。
Google修复了这个bug但同时也完全取消了中间按键。
第三步
在智能手机上下载 Google Home App 。打开app并且登入google账号,app会手动搜寻到mini。
按照步骤设定google home mini,大致就是连接路由器,命名和然后迈入各种服务。整个过程很快。现在mini不支持中文。
第四步
配置完就能立即使用啦, Ok Google !或是 Hey Google !来唤起她。
第五步
你能把它随便摆放在不同的位置。音箱都能接受到你的指令,并且音乐创作音量也够浑厚,不影响听音乐创作。相比较而言,正面比侧面音效好点。
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oppo智能手机里没有小欧助手,只有ok google音频助手
有,长按增设键会手动弹出,智能手机自带的,音频助手也就是小欧助
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