语音唤醒毕业论文

语音唤醒功能。本人健忘，天天手机乱丢，找不到的时候，大喊一声，手机就会告诉我它在哪里。

1.趣味截图很多人都知道音量减和锁屏键组个可以截图，或者是双击屏幕可以截屏，但是很少有人知道它的趣味截屏吧，可以截出爱心、圆形、方形等不同图像，方法：单指轻敲屏幕，并紧贴屏幕不要松手，然后绘制一个封闭的图形即可。

2.文档校正很多人都被这个功能圈粉了，开会时火灾后面看不起PPT上的内容？此时可以用华为手机的文档校正它在拍摄的时候能智能识别文档区域，自定校正文件内容。3.论文检测毕业在即不知道大家的论文都过了吗？为了提高论文的通过率，可以用迅捷论文查重来检测一下重复度，他有专业的数据对比库，查询结果更可靠。4.手机维修手机坏了售后又比较远的情况下，可以试试此方法，直接输入手机号，就有人上门拿货直接给你拿到售后，这个是不是更加省事了呀！

手机截屏华为手机截屏的方式好像是手机中方式最多的共有四种；1.三手指下滑截屏2.指关节双击屏幕截屏3.下滑通知栏截屏4.音量减+电源键截屏同时，单指关节在屏幕选取一个封闭的图案，可以选着指定的区域截屏；单指关节双击屏幕后画一个字母s可以滚动截屏；双指关节敲击屏幕可以开启屏幕录屏。

密码保险箱现在各个APP都要申请账号，设置密码，密码太多了记不住，密码设置一样有没有安全性，这时候开启密码保险箱，可以自动记住密码，存储在一个独立的内存空间中，不用担心安全性，下次登陆账号时，只需进行人脸识别，就可以自动填充密码。开启方法：在安全和隐私中，找到密码保险箱。

大学毕业论文，只要是英语相关专业，方向上不偏离，是可以写的，不放心可以直接问导师。内容担心有雷同的论文，可以用论文检测软件进行查重。

目前的语音技术能力主要包含了四个方面：语音唤醒、语音识别、语音理解和语音合成 语音唤醒 语音唤醒指在待机的状态下，用户说出特定指令（唤醒词）使设备进入工作状态或完成某一操作；当前更多应用于手机、可穿戴设备、车载设备、智能家居等。 1、常见两种唤醒方式：“一呼一答”和“唤醒词+命令词”；即多轮对话（一次唤醒、一个任务、多轮交互）和连续对话（一次唤醒、多个任务，无需唤醒） 2、唤醒词设计原则：易唤醒、低误唤醒 、品牌性、易记易读性 3、华为和苹果手机语言助手唤醒交互： · 手机的语音助手都是基于特定的人识别，非用户本人无法用同样的唤醒词唤醒手机语音指令， · 采取的唤醒方式均为“一呼一答” · 唤醒词设计，华为的“我的荣耀”基于品牌调性，但易读性不强 · 在语音交互过程中，用问答的方式给到用户强反馈，单纯的铃声不足以引起用户触达，通常情况下用户使用语音是在不方便查看手机或者有其他干扰的情况下的。 语音识别 语音识别技术，也被称为 自动语音识别 Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。 1、语音识别包括两个阶段 ：训练和识别。 训练阶段：收集大量的语音语料，经过预处理和特征提取后得到特征矢量参数，最后通过特征建模达到建立训练语音的参考模型库的目的。 识别阶段：将输入语音的特征矢量参数和参考模型库中的参考模型 进行相似性度量比较，把相似性最高的输入特征矢量作为识别结果输出。 2、语音识别对象：特定人识别（手机语音助手，设定只识别手机用户个人的声音）、非特定人识别（语音搜索，识别搜索词）。 特定人识别是指识别对象为专门的人，非特定人识别是指识别对象是针对大多数用户，一般需要采集多个人的语音进行录音和训练，经过学习，达到较高的识别率。 3、基于现有技术开发嵌入式语音交互系统，目前主要有两种方式： 一种是直接在嵌入式处理器中调用语音开发包；另一种是嵌入式处理器外围扩展语音芯片。第一种方法程序量大，计算复杂，需要占用大量的处理器资源，开发周期长； 第二种方法相对简单，只需要关注语音芯片的接口部分与微处理器相连，结构简单，搭建方便，微处理器的计算负担大大降低，增强了可靠性，缩短了开发周期。 语音理解 语义理解是指机器能够结合上下文，自然地理解用户的需求，并能给出正确以及人性化的反馈。 语音合成 语音合成是通过机械的，电子的方法产生人造语音技术。语音合成的关键点是真人音色模拟，一致性、流畅性、稳定和有情感。 语音合成，又称 文语转换（Text to Speech）技术 ，能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来，相当于给机器装上了人工嘴巴。它涉及声学、语言学、 数字信号处理 、计算机科学等多个学科技术，是 中文信息处理 领域的一项前沿技术，解决的主要问题就是如何将文字信息转化为可听的声音信息，也即让机器像人一样开口说话。 TTS结构 语言处理 在文语转换系统中起着重要的作用，主要模拟人对自然语言的理解过程——文本规整、词的切分、 语法分析 和 语义分析 ，使计算机对输入的文本能完全理解，并给出后两部分所需要的各种发音提示。 韵律处理 为合成语音规划出音段特征，如音高、音长和音强等，使合成语音能正确表达语意，听起来更加自然。 声学处理 根据前两部分处理结果的要求输出语音，即合成语音。

童鞋们好，我们花了六篇篇幅聊的信号处理终于告一段落啦~今儿我们要翻篇，讲一讲语音的唤醒与识别。 前几篇讲的信号处理环节，主要是硬件、空间、腔体等的信号落地工作，我们称之为“硬落地”。特点就是，在适配过后的信号处理五大因素中有任何一个发生不可忽略的变化，都建议再适配一遍，我们称这个适配调优的工作为“tuning”。一般来说，tuning过的硬件，直到硬件生命终结，都不需要再做第二次（当然，如果第一次tuning没做得足够好就量产出去了，那纯属自己作，要返工也是很有可能的，未来讲“迭代”的时候再细说这个点。 个人观点：特别不建议在tuning没有做好的情况下就发布产品 ）。这之后的ASR、NLP、TTS、DM的落地工作，都属于“软落地”。 这样分类有什么实质性意义吗？自然是有的。硬落地主要针对不同的硬件不同的使用场景，而软落地主要针对不同的人不同的功能需求。两个方向所需要的人才是不一样的，投入产出也是不一样的。这里主要分为三种情况： 如果一个team定位自己只针对一款硬件做语音产品，比如一款品牌音箱，那他们只需要把这款音箱tuning好。除非后面要改ID设计，否则负责硬落地的同学后期基本就没啥事儿可干了。但是音箱从被卖出到它报废之间的整个生命周期，产品都要不断迭代，功能也要不断丰富，运营、商业、服务等等都要接踵而来。所以相比起来负责软落地的同学，可能就要忙到飞起来。 如果一个team定位自己是做硬件语音方案的，需要给那些做品牌音箱的提供整体解决方案，那么他们需要根据每一款客户的ID设计和使用场景去做tuning。这种情况下负责硬落地的同学，嘿嘿，你们的好日子就到头了，准备和老婆孩子热炕头say good bye几个月吧。同时因为team是提供解决方案，软产品的设计和定制往往是客户自己独立完成独立开发的，所以负责软落地的同学此时就可以放飞自我哪儿凉快哪儿玩儿去了。 当然，还有两者皆投入的team，也就是当前比较热门的 toBtoC（2B2C）模式。toB做项目落地，toC做用户体验。语音公司大部分都是2B2C的商业模式； 所以， 企业如果需要做语音产品，自身定位很重要，因为这涉及到整个 team 的人员结构和人才需求。不要盲目去抄袭语音公司的人员结构和人才定位，根据企业自己的定位和规划，按需要求人才，按规模定人数，做好人效供求的管理 ，不然到最后，有些人就会是这样的—— 而有的人，又会是这样的—— 显然，如果出现上述情况，很容易导致团队里负能量爆棚，事儿也就基本不可能做好。 语音识别是近几年非常火热的词，应该也是大家最熟悉的部分了，语音识别的核心任务，是音频转写成文字，看似简单无奇的这么一个环节，真的要用好是非常不容易的，我们先聊聊这个大环节里的细节吧。 假设一个场景： 哼哼：“唉半仙，几点啦？”，（我听到哼哼在后面喊我，我回过头看着她说） 秋半仙：“咋啦？”， 哼哼：“死鬼，问你现在几点了，我没带手机。”（我看一下手表，告诉她结果） 秋半仙：“哦，下午五点了。” 对话结束。 生活中，如果你要找一个人说事情，一般走过去第一句话应该是先“打招呼”，对方有所回应之后，才开始真正的对话。 这个场景中，在哼哼还没有喊我之前，我在“等待有人唤醒我”，我们称这个状态为“监听”状态。可以形象的理解为，此时，我在监听身边所有的声音，等待有人和我“打招呼”。当哼哼说出“唉半仙”时，我意识到有人在找我，相当于此时我被激活了。我们把这个行为称为“唤醒”，把“唉秋半仙”称为“唤醒词”。唤醒之后，哼哼说出了自己的诉求，这里开始就是正常的“识别”了。 唤醒与识别 “唤醒”和“识别”是有很大的不同的。”监听“状态时，我们是不知道用户会从哪个地方来”唤醒“语音产品的。而一旦唤醒之后，我们是可以通过很多技术手段，比如前序文章中提到的”定向抑制“，排除掉其他区域的干扰，从而提升用户的语音体验。我们举个车内主副驾的例子，因为使用语音的既可能是主驾，也可能是副驾，所以，“监听”时两边都要监听着。如果副驾的同学此时正在打电话，你在主驾位置上唤起语音，那么副驾同学打电话的声音是会严重干扰你使用语音的。此时，可以抑制副驾声源，从而保障主驾的产品体验。 ——“半仙，既然语音设备可以定向抑制，那也一定可以定向拾音吖，为什么不能主副驾都识别，根据具体的意思来决定用哪一个呢？” ——“哎，各位童鞋看看哈，这位童鞋能提出这种问题，说明他已经可以开始能跳出框框来思考产品了。这种思考方式应该保持，其他童鞋也要多向他学习哈~” 上面的这个问题的主因是系统的资源消耗。同时处理多路还要保证语音的实时性体验，对系统带来的消耗太大。另一方面，就是“根据意思来决定”这点很难具体定义“什么意思该使用哪个”，到最后可能会以“唤醒者”的内容优先考虑做为仲裁的核心依据，那牺牲大量的硬件资源的意义就大大减弱了。从产品落地和投入产出比的角度去考量，会退而求其次，这也是为什么今天很多概念demo和落地产品之间会有差异）。 “唤醒”是激活语音的其中一种方式，从产品设计来看，激活语音有七种方式： 1. 主动唤醒。就是前面说的，在”监听“状态，通过唤醒词“唉半仙”来唤醒，唤醒之后，语音会有所反馈，比如“你好吖”、“有什么可以帮你的”，引导用户进入“识别”状态。 2. OneShot。前面的主动唤醒，是在唤醒之后要等待反馈再说指令，oneshot则是将“唤醒”和“识别”组合在一句话里说，比如“秋半仙，现在几点了？”，一句话完成。 3. 快捷唤醒。这个和主动唤醒的逻辑基本是一样的，区别在于：主动唤醒是激活语音等待用户说指令，快捷唤醒是激活语音直接执行指令，唤醒词即指令。比如，在”监听“状态，直接说“下一首”来执行切歌流程，所以快捷唤醒其实是将“唤醒”和“识别”合并在一起了。因为“快捷唤醒”的引入，我们为了区分，会把“主动唤醒”的唤醒词，叫做“主唤醒词”。 4. 被动触发。当满足某些特定条件之后，语音交互会被触。这个从语音角度去说，叫“被动触发”，但从用户角度去说，就应该叫“主动语音”。此时用户没有激活语音，但语音因为某些特定的条件满足被激活，与用户进行语音交互；比如，“堵车”的条件满足时，主动激活语音，询问用户，“前面有点堵，帮您把空调切到内循环吧，确定还是取消？” 5. 流程触发。根据当前语音的交互流程设计，若需要用户继续下达指令，则可以自动激活语音开启新一轮交互，若流程结束，则可以结束语音交互，回到“监听”状态。 6. 混合操作。可以通过触屏、按键、手势、图像等等其他交互方式来激活语音。常见的是按键，比如app里的语音按键、车上方控的语音实体按键等等。（ 秋半仙 特别提醒： 现在很多语音产品，在交互上都是很纯粹的以语音为主，按键一般都是启动、关闭、选择等简单的逻辑。以现在的发展趋势，未来语音将会和更多操作方式进行混合，会有更多的创新和机会。混合操作是一个大趋势，也会让语音交互越来越丰富，同样也会越来越复杂。） 7. 文字触发。文字触发的流程，是一种绕过“识别”直接进入“语义”环节的激活方式。 如果我们把语音交互中有用户感知的“语音录入”过程进行拆解，还可以区分出六个部分： 1. “初始化”。这里的“初始化”也可以叫“准备中”。此时语音在做初始的准备工作。在这个过程中，语音全系功能都还不可用，用户必须等待初始化成功完成，成功完成之后，再进入“监听”状态。 2. “唤醒”。用户通过“主唤醒词”进行唤醒激活。 3. “说话”。用户下达指令的过程。 4. “识别中”。语音识别的处理过程，此时一般是引导用户等待。 5. “识别结果”。识别处理完成，给予“文字”结果，此时根据交互设计决定是否展示结果给用户。 6. “流程处理”。之后就是交互的具体业务流程环节了。 我们将七种语音激活方式，和这六个过程进行结合，得出下面的示意图，便于理解和记忆。 “唤醒”和“识别”虽然都是基于“语音识别”来实现的，但是逻辑还是有很多区别的。 “唤醒”对实时性要求很高，追求“快”。如果主唤醒词话音刚落，立马就有了响应，你是不是觉得被伺候的特爽？这和生活中我们去找别人，希望别人快速响应是一样的心理过程。一般我们是仅在设备上做“唤醒”，不会放到云端处理。这里有几个原因：其一，实效性。由于对响应的实时性要求太高，放云端处理，一个网络延时就凉凉了；其二，安全性，也是隐私问题。你说家里有一个设备，在实时“监听”你家里的声音，并放到“云端”去处理，万一你想干点……（此处省略一万字）对吧，相信每个人都是会有些安全顾虑的。 “识别”则对准确性要求很高，所以会结合本地和云端一起来处理。因为这些产品诉求的种种不同，“唤醒”会更加倾向于“声音”的相似度，不用等文字结果，就能快速响应，所以现在很多语音公司在做“唤醒”和“识别”时，也是分在两个不同的模型和引擎里来实现的。 既然是分成两个引擎来处理，那么两个引擎的调度就需要时间，这个时间会给产品带来什么风险呢？ 我们拿“按下语音键后说话”举例。大家回忆一下，你们微信或钉钉发语音，是不是下意识地按下语音键立马就开始说话？然后你再听一听，你会发现，开头有一段声音没录进去。仔细看这些产品的体验，其实是有一些交互细节在引导你不要立马就说话的。这个现象在很多语音产品里都有，主要有两个原因：一个是硬件麦克风要开启，这里就有一个避不掉的系统层激活调度的时间；一个是相关引擎的初始化时间，这也是一个必然存在的时间。两个都是必然时间，那么这个体验是不是就没办法做了呢？当然是有办法的，产品同学需要注意， “ 用户的感知是产品整体对外的表现所产生的。也就是说，我们所谓的体验的极致，指的是用户 感知的极致，它并不等于每个点都必须完美无缺 ” 。 这个地方的解决办法有些偏技术，其实就是将录音抽象到一个独立的模块，且录音不停止。等用户一旦激活语音，录音模块还是将数据保留下来，同时去初始化引擎。等引擎初始化好，再将数据交给引擎处理。从用户表现层来看，就是按下语音键立马就能说话。这个方案貌似解决了问题，但是总不能应用一起来就把麦克风开开吧，这样太耗电了，产品也不太可能会这样定义。不过，有些语音产品是一旦启动就需要具备“语音唤醒”的能力，此时的语音产品就一直处于“监听”状态，麦克风就已经常开了，那么这个方案就适用了。其他情况，就得想其他办法了，但是思路是一样的，“ 要么解决每个关键点的耗时，要么就将他们藏起来让用户无感” 。 好了，今天分享会秋半仙有点儿啰嗦了，我们就讲到这，别忘了点赞打卡哦~                                                           —THE END—