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前不久,OPPO旗下的人工智能助手“小布助手”月度活跃用户数突破一亿,成为国内首个月活用户数破亿的手机语音助手。
经过2年多的成长,小布助手在能力上实现大幅升级,也融入了我们身边便捷的服务功能。小布团队亦克服了诸多技术难点,为用户带来了更智能的服务。为此,小布团队撰写了一系列文章,详细介绍小布助手背后的技术支撑。本文是揭秘小布背后技术的第一篇,主要介绍系统架构设计和演进。
对话系统是一项接近30年研究历史的技术,代表人机交互的未来。近十年来随着语音、NLP领域的阶段性突破和工业界应用日趋成熟,用户价值、行业规模迅速上升。
从场景来看,对话系统大致分为三类
智能助手是以任务型为主,融合问答型、闲聊型,集大成的对话系统产品形态,行业价值潜力巨大。
AIoT时代来临,万物互融背景下,智能设备群越来越依赖智能助手进行自然的人机交互。智能助手将覆盖千千万万设备,拥有巨大想象空间。
英国市场调研公司Juniper Research预测,到2023年,搭载智能助手的设备将从2018年底的25亿部增加到80亿部。
用户层面来说,智能助手虽然属于小众功能,但是随着智能设备的普及,以及早期用户的逐步培养,熟悉度和认知度在逐步上升,有着较大的上升空间。
智能助手带来的用户价值有三层
随着行业进一步普及,在小屏、无屏、大屏的基础上,逐渐延伸出更多针对垂直场景和人群的智能设备,如教育智能屏、故事机、AI学习机等。
小布助手是OPPO公司的智能助手,覆盖公司的各类终端设备,并不断增加新入口,覆盖众多任务型、问答型和闲聊型的垂域。
对话系统作为智能助手中的“大脑”,是最核心的技术点之一。有对话系统,智能助手才能理解用户的诉求,用对话式的服务满足用户效率、个性、情感上的需求。
首先介绍对话系统的典型架构。在学术界,对话系统主要有Pipeline和E2E两种架构,其中Pipeline在工业届应用较多,E2E还处在探索阶段。
Pipeline模块化架构
ASR(语音识别Automatic Speech Recognition)
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