要问智能手机上最鸡肋的功能，小编第一个想到的是人工智能语音助手：几乎不使用，扔掉又可惜。为什么几乎不用呢？且不说别的，首先就因为语音助手们不会像人一样说话。每和它说一句话，都要先说“嘿，Siri”，或者“你好小艺”，或者“小爱同学”，或者……说久了小编觉得自己都快成智障了……这第一步就让人望而却步，所以，打入冷宫呗。不过，在11月19日举行的小米开发者大会上，小米小爱同学3.0的发布引起了小编的注意，因为她有一个重要的更新：更自然的连续对话。小爱同学也成了首个在手机上实现自然语言连续对话的AI助理。最近，小编汐元更新了小爱同学3.0，体验了一下这个连续对话究竟是怎样的。一、小爱同学3.0连续对话的体验汐元使用的是小米9 Pro 5G版，更新时只需要对小爱同学说“现在升级”，她就能够自动升级到3.0版本了。升级之后，连续对话功能不是默认开启的，你需要在小爱同学的设置选项中手动开启。开启后，汐元尝试和小爱同学进行了一段对话：在这之前，汐元还和旧版的小爱同学进行了一段类似的对话：对比上面两个测试的视频，很明显，支持连续自然语言对话的小爱同学3.0比以前好用多了，体现在：说一次唤醒词，就可以一直对话下去，不用反复喊“小爱同学”了；在小爱同学话说一半的时候，你可以打断她，让她执行下一个指令；当然，目前在连续对话下，你和小爱同学闲聊，她仍然会回答一些不合逻辑的话：但至少，现在和小爱同学说话，在方式上很像和人交流了。汐元觉得，这才是AI助手摆脱“智障”标签的第一步。别小看这第一步。“人机语音交互”的终极目标，不就是要像“人人语言交互”一样吗？这么，这一小步背后，又是哪些技术在制程呢？连续对话功能，究竟是怎么实现的？二、全双工多轮交互技术到底是什么？根据小米的介绍，他们采用的是全双工多轮交互技术。这是个什么技术呢？首先，全双工的意思就是，在同一时间里，信号可以双向传输，即A可以发消息给B，同时B也可以发消息给A。也就是A和B都可以同时发送信息和接收信息。同理，半双工的意思就是在同一时间，信号只能单向传输，即要么A发消息给B，要么B发小给A。这个差别就像是现实中双行道和单行道的差别。全双工本身不是什么尖端的、困难的技术，相反，很早就有了。它就是在芯片层面和外部之间采用发送线和接受线各自独立的方法。例如，电话就是典型的全双工技术，而电话已经诞生100多年了。只是，要在AI语音交互中加入全双工技术，这就有点困难了，毕竟，你要对话的不是真实的人啊。三、插曲：常规情况下，语音助手是怎么识别人声的这里汐元要插一段，简单给大家说一下通常AI进行语音识别是怎么实现的。例如，我在对语音助手说“打开”的时候，手机通过麦克风接受到汐元的声波模拟信号，然后将模拟信号转化为数字信号。接着，系统会对数字信号进行特征提取，提取时会将这段语音信息分成很多小块，然后根据每个小块的特征组成音素——“da kai ai ti zhi jia”，再将这些音素根据声学特征进行分类。然后，系统会将这些因素和自己的语言库进行比对，根据语言的规律，找出对应的文字。接着，系统还要根据文字进行自然语言理解，去理解文本的含义，然后找到答案，最后去进行自然语言的生成，输出回答语音。这个过程中，需要强大的对话引擎参与。目前对话引擎主要分为检索模型和生成模型。检索模型，意思就是从知识库中检索最相近的问题，然后找出对应的答案。▲图片来源：微软小冰技术讲解PPT生成模型，这个有些抽象，通俗说就是根据神经网络训练的结果来给出答案。这个答案是AI自创的，不是检索数据库得到的。所以，在算法不成熟的时候，AI的回答可能会有些不合逻辑。但这个更符合连续对话场景的需要。小爱同学大部分时候采用的就是生成模型。这相当于AI助手完成一个语音识别并回答的过程，也可以理解为完成一个半双工的过程。四、全双工交互的难点和解决方法那么全双工下有什么不同呢？首先我们知道，对于AI助手而言，全双工就是输入、输出可以同时进行，这本身不是什么难点，毕竟电话都能做到了。难在哪里呢？难在你和AI交互的时候，一旦全双工，会带来整个系统性的问题需要解决。包括：第一：怎么全面地降低功耗？第二，连续对话是一个长时间的过程，怎么消除噪声干扰？这个噪声包括杂音，还有你不是对AI说地那些话。第三，AI怎么理解、记住上下文语义，让对话能够继续下去？第四，AI在说话时，你也说话了。AI怎么判断你是不是要打断他，也就是怎么避免被误打断。还有一个比较远，就是AI和你持续对话时，能不能判断什么时候沉默，什么时候打破沉默，要不要引出新话题？就是让你觉得你说话的对象不是死板、机械的。能够解决这些问题，全双工也就能普及了。上面这些问题，其实目前都没有十全十美的解决方案，但已经有可用的了。具体看小爱同学，怎么解决呢，1、连续对话免唤醒这个技术需要解决一系列问题。连续对话免唤醒，也就是只唤醒一次，就可以多轮对话。现在你每说完一个指令，AI不会歇着，而是随时待命。那么问题来了，首先怎么降低功耗呢？有一个办法是分级处理。比如说，我向小爱同学下达了一个指令，她响应后，不会像以前那样休息，而是继续待命，等待再有人声被检测到。等待的过程中，她不会做复杂地监听，而是第一级先简单处理噪音，再做二级高精度处理。等有人声出现，才会进行声纹识别等操作。也就是说，她是逐步提升计算性能的。还有一点，也有利于降低功耗，就是语义拒识的算法，这个不仅是去除噪声，也可以检测到环境中，包括人说话中一些没有语义意义的音频片段（例如音乐声、尖叫声，说话中的嗯啊口语等），然后将他们去除，这样也可以节省后端处理的计算资源。当然，降低功耗也离不开硬件层面的进步，这是软硬结合才能实现的效果。然后就是，过去你在唤醒词后面就是要对AI说的，现在连续对话了，AI怎么知道你是对它说话呢？这里有一个过程叫语义选择。通俗理解，就是当AI收到人声，进入语义分析的环节时，它会先看看这句话的意思是否跟我这个设备覆盖的语义规模、意图相吻合，从而判断当前人是不是跟设备说话。汐元也模拟了一段包含噪声、不同说话声的测试场景：小爱同学很稳地过滤掉了背景的音乐噪声，完全没有受到干扰。周围的其他声音中，汐元本人的说话声，小爱同学基本都能准确识别出来。而另一台手机播放的声音，有时候会对交流造成打断，有时候也能识别完整的语义，有时候则只能识别只言片语，然后给出错误的回答。这说明，小爱同学已经具备在复杂环境中识别指令的技术，但是，判断的准确性还不太完美。目前还有一种多模态交互的技术，就是除了语音之外，终端还会配合其他的传感器，特别是视觉方面，这样，AI就能更加精确地判断用户说话地意图了。2、让对话稳定持续下去在连续对话中，怎样让对话持续下去呢？首先要让对话显得自然，不出错。我们在和语音助手交流地时候，经常会发现，你说话地时候，稍微停顿长一些，AI的识别就停止了（以为你说完了），然后给出一个错误的回答。这种情况，小爱同学的解决办法是，在云端根据用户说话节奏和内容，进行动态断句，这可能需要一定时间的学习。在回复时，则可以适时的回复“嗯”等人类长用的接话话术，这样，系统就打破了对说话规则的要求，用户也可以按照自身的说话习惯来进行交流。怎样理解上下文呢？说实话，这目前还是AI语音助手的一个难点。这一点上，小爱同学的思路是，引入交互认知智能的概念，简单说就是她在分析语义的时候会思考，会解读当前所处的语境环境，并结合历史任务，判断用户的意图到底是什么。这其中，设计一些专业的技术，例如跨技能的上下文处理、多引擎（信息检索、任务）的融合、指代消解、知识推理等。指代消解是这里一个很重要的技术，大意就是能够理解上下文代词的意义。跨技能的上下文指代消解，就是在不同场景下也能判断代词。例如汐元对小爱同学说：“今天上海天气怎么样？”然后又说“导航去那里”，查天气和导航是两个不同的技能，小爱同学就能够理解其中的代词。然后还有一点，是防止误打断。这一点，小爱同学也有对应的技术，可以在对话的过程中，实时判断是否需要打断，不容易出现误打断，同时，对没有语义的输入，则不会打断语音合成播放。3、让对话更有灵性最后还有主动交互的技术，它可以智能判断，甚至主动打断用户的啰嗦的表述，当对话陷入冷场时，也可以主动打破沉默僵局，实现流畅自然的用户口语交流习惯。这个技术暂时还没有完全成熟的应用，不过在不久的将来，相信我们会看到更有灵性的AI助手。总结小爱同学3.0第一次将全双工多轮对话的技术带到了手机AI语音助手上，从而实现了连续对话的能力，正如汐元所说的，这是手机AI助手真正可用的第一步。不过，汐元也了解到，这个技术此前在一些品牌的智能音箱产品上已经使用了，这说明，全双工的语音识别，是一个趋势。当然，全双工的语音识别技术还没那么成熟，也需要更长时间的技术优化，但好歹，它已经让我们看到了AI助手在未来的无限可能性。
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