智能语音行业已确认进入蓬勃发展的年代，跟着智能设备的逐步增多，用户对语音交互的需求渐渐的变大。在AIoT年代，智能设备的天然语言交互才能成为与用户交流的重要一环。当用户对智能设备发生需求并进行对话时，语音的唤醒和辨认才能直接决议了用户对设备的好感度。
依托于小爱同学、小米多款智能设备，小米继续深耕语音技能，期望在智能家庭、智能车载等丰厚的运用场景之下，更进一步解放对用户语音辨认环境的条件约束，让运用者实在的体会更天然、更自在、无压力的语音交互方法，更好地了解用户目的，为用户更好的供给极致的智能语音交互体会。
多通道端到端语音技能，让用户在自在场景自在说
现在，业界各家的近讲语音唤醒和辨认才能已到达了较高的水平，在近间隔、安静的环境下，用户与智能设备的语音交互现已根本无障碍。可是，在强噪声搅扰、强房间混响、说话间隔远、设备本身播映音源等条件下，智能设备与用户进行接连地天然语音交互依然具有挑战性。
怎么让远场语音功能到达和近讲附近的水平，一直是困扰业界语音工程师的一大难题。鉴于此，小米语音团队的多通道端到端语音技能自研才能，获得比传统多通道阵列增强模块加单通道语音技能更好的功能。
为了在远场声响中更精确的辨认出方针语音，传统多通道阵列增强技能会运用空间滤波或语音别离算法，但这些算法引入了较多先验假定，在一些不符合假定的场景下，功能会显着下降。别的，传统多通道阵列处理技能是由多个技能模块串联组成，多个麦克风的数据会被送入回声消除、降噪、去混响、寻向和波束构成等模块，几个模块独自进行优化，优化方针并不共同。
小米从2018年开端验证端到端语音唤醒和辨认的思路，方针即从充溢噪声、混响和回声的多个麦克风中直接学习语音特征，提高实在环境中的辨认率和稳定性。通过一系列的校验，小米多通道端到端语音技能有三大显着优势。榜首，端上的核算量变小，较之前削减了50%，缩短了一切的核算途径和时长；其次，端上的存储量变小，在原有的基础上大幅削减，减轻了存储压力；最终，多通道端到端语音技能直接用一个网络中的不同级去代替之前的多个模块，最终有一个共同的优化方针，防止差错的逐级传达。整个模型用一套神经网络表述，大幅减小体系规划复杂度，可以显着下降运算负荷。从大规模练习数据中习得的深度神经网络，比根据传统信号处理的方法，运用的先验假定少，可以包括更多的实践场景
从近讲到远场，小米自研技能拓宽了语音的想象力
据小米语音工程师介绍，虽然传统信号处理具有一些方面的缺乏，可是其可以较好地处理麦克风阵列信号的相位，使用物理学中朴素的规律同向相加，异向相消对不想要的信号重量进行按捺。因而，小米的多通道语音辨认模型不只采用了更先进的深度神经网络，也一起承继了传统信号处理理论对相位处理的精华，将传统前端算法和深度神经网络的优势进行互补，也行将传统信号处理的概念进一步拓宽，充沛的使用深度神经网络的非线性处理才能，提出一种全神经网络语音辨认模型。
在语音辨认大牛Daniel Povey参加小米后，小米的语音交互在原有的基础上更进一步。总算让多通道端到端语音计划功能超过了传统计划。通过数据测试，多通道端到端语音技能让远场语音辨认功能相对提高了10%，运用户与智能设备的交互愈加顺利。
从3G年代，到4G年代，再到5G年代，智能语音交互也发生着巨大的革新。多通道端到端的语音技能不只让用户交互方法愈加自在，一起也下降了硬件的产品功耗。从近讲的唤醒辨认到远场的唤醒辨认，从单通道到多通道，小米自研语音技能旨在协助用户在自在的场景下完成自在说的方针。未来，小米将智能语音技能落地至更多使用场景，不断打破自研技能，为用户更好的供给愈加极致的语音交互体会。
