不難發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在「車載語音交互」的體驗越來越完善。它不僅能完成更多的指令，而且能和我們進行情感交互，甚至還懂得一些基本的倫理綱常。AI語音交互，同樣正在占據(jù)我們生活應用中的每一個入口，現(xiàn)在，被視作“第三空間”的汽車場景，通過自然連續(xù)對話完成人車之間的主動交互，正在成為現(xiàn)實。

回顧發(fā)展之初，車載語音雖然能完整跑通 ASR、TTS 這些流程，能實現(xiàn)一些簡單的 NLU/NLP 能力，但體驗有很多漏洞，比如有可能識別失敗，指令完成緩慢，交互邏輯不合常理等等。如今來看，這些基礎能力正變得更強，基本可以稱得上是一個「有價值的工具」。

另一方面，語音交互作為智能網(wǎng)聯(lián)汽車的“靈魂”，一直是車聯(lián)網(wǎng)公司和主機廠發(fā)力的重點領域。目前市面上常見的車載系統(tǒng)每次交互都得說出喚醒詞，無法做到自然連續(xù)對話。相比市場同類車載系統(tǒng)，基于AliOS底層技術開發(fā)的斑馬智行VENUS系統(tǒng)，在AI語音功能智能化程度上有了更高突破，不僅具備人類親和力的特質和邏輯思維能力，同時，整個對話體驗更加自然流暢，能帶給用戶更具情景化、更有溫度的用車體驗。

實際上，新斑馬語音產品在快、準、自然的交互體驗基礎上，開創(chuàng)了全雙工、全場景、全閉環(huán)的交互特色，并第一次在車內實現(xiàn)了個性化聲音克隆的技術。

語音基礎能力方面，新斑馬語音背靠阿里巴巴達摩院，提供ECNR、VW、ASR、TTS等全鏈路語音基礎能力，并且在汽車語義上投入重兵與達摩院合作共建，保障在核心能力上的領先性和特色。

語音交互特性方面，重點演進了全雙工交互能力，并且開發(fā)了可見即可說、全時喚醒、靈動喚醒詞、多TTS引擎、雙模態(tài)交互、個性化聲音克隆等交互特色。其中聲音克隆技術可以將用戶的聲音復制到車內，提供更加個性化的趣味體驗。

同時，在與車場景結合方面，斑馬語音擁有全場景、全閉環(huán)的交互體驗。在地圖導航、多媒體、通訊、車控車設四大場景上進行了深度挖掘，與語音進行深度結合，實現(xiàn)動口不動手的語音交互體驗。同時為支付寶車載小程序開放平臺提供語音開放能力，讓接入汽車的支付寶車載小程序都可以使用語音進行交互。

自然語音交互系統(tǒng)- 全雙工交互技術

一次喚醒多次輸入

更高效更接近人類交互習慣

基于場景的上下文預測

邊說邊聽，邊聽邊想

全雙工交互具有一次喚醒多次輸入、邊說邊聽邊聽邊想、基于場景進行上下文預測等能力。相比傳統(tǒng)語音交互方式，全雙工更接近人類習慣，是語音交互到自然交互的必備階段。

實現(xiàn)全雙工語音交互，面臨著多項技術挑戰(zhàn)：如何在機器說話的同時清楚地接收用戶說話的信號？如何保證持續(xù)不斷地接收用戶完整的信息表達？如何在保證準確理解的前提下控制誤觸發(fā)？這些問題在汽車環(huán)境中會被不斷放大，阻礙技術的落地應用。

斑馬依托達摩院降噪、回聲消除、流式ASR、流式NLU、專項NLU拒識模型等前沿技術，在大規(guī)模實車數(shù)據(jù)的訓練下，實現(xiàn)了真正的全雙工交互技術在車內的大規(guī)模使用。

自然語音交互系統(tǒng)- 聲音克隆技術

基于深度神經網(wǎng)絡

快速生成TTS聲音模擬

個性化自然交互體驗

讓最熟悉的聲音一路相伴

聲音克隆技術只需要提取用戶5-10分鐘的聲音片段，就可以提取出他的聲音特征，進而訓練出和他的聲音相似的TTS聲音。傳統(tǒng)的TTS技術需要獲得幾十小時的數(shù)據(jù)才能夠進行TTS的發(fā)音人訓練。而基于深度神經網(wǎng)絡，斑馬聲音克隆系統(tǒng)在5-10分鐘的聲音片段中，就可以通過聲音特征提取訓練、聲音合成器訓練和聲碼器訓練完成TTS聲音的模擬。

聲音克隆技術在車內可以為你帶來更加個性化的自然交互體驗，你可以把車內的聲音設置成自己的愛人、子女、父母等親人的聲音，為自己的行車生活增添更多的溫暖。

有了聲音及語意上的天然優(yōu)勢，再加之AI大數(shù)據(jù)的后端支持，斑馬智行VENUS實現(xiàn)了“智商情商雙進步，聊啥都懂”的突出能力。具體來看，斑馬智行VENUS AI語音技能將覆蓋500多個常用知識領域，無論是查天氣、查股票，還是幽默段子，都能“隨問隨答”。

隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛等技術的成熟，車載語音助手必然會替代我們現(xiàn)有的人車交互方式，一款好的車機語音對汽車而言，顯得尤為重要。在近日對外透露的斑馬5計劃中，「對話式導航」將成為下一項語音交互黑科技。不久的將來，影視劇中如霹靂游俠那般的人車對話也終將會實現(xiàn)。

編輯：jq