另一方面，语音交互语音交互(VUI: Voice User Interface )是指人与人或者人与设备通过自然语音进行信息传递的过程。
1 .语音交互优势(1)输入法效率较高)相对于键盘输入，语音输入速度是传统输入法的3倍以上(有权威统计分析数据)。 语音检索效率高； 跨越空间，也称为远程语音交互，至少可以组合一米以上的命令。 例如，面对智能机顶盒，“周星驰的电影，http://www.Sina.com/http://www.Sina.com/http://www.Sina.com
)2)双手与双眼分开，更加安全)不能像车载系统的语音请求和语音导航场景一样)正常用手驾驶，用手请求音乐)。 例如，在医疗场景中，医生可以在手术的同时用口语记录病例数据。
)3)对于无法使用低门槛)文字交流的qcdys (老人/孩子/盲人/国家)，语音交流非常方便。
)4)语音可以传递更多信息，如声纹、年龄、性别、情感等(这些信息都可以通过一定的算法提取)。
2 .语音交互的缺点(1)信息接收效率低。从输出的效果和观点来看，输出是线性输出。 例如，等发言者说完，或者说大部分语音才能理解意思，但文字不同，文字可以推测上下文。 例如，某种信息的传递，人们喜欢看文字，提取关键词就可以了，不需要一字一字地读。 微信推出的语音文本转换功能就是考虑到了这一痛点。 关于较长的声音，如果转换成文本的话，几秒钟就能知道什么信息，但我想听声音需要一两分钟。
)2)复杂的音响环境)环境中存在不想听的声音，但也有想听的声音。
)3)心理负担)用户的心理负担(此时文本输入相对占优势)，如想检索某个敏感信息。
3 .人机语音交互的历史(1) 2011年，iPhone4s、Siri问世。
)近年来，智能音箱市场的兴起(哭泣的白云、小巧的爱、天猫精灵)。
)2)智能AI机器人。
4 .人机语音交互流程
解决流程：
1 )用户)唤醒指令(语音)智能硬件设备)语音) ASR )自动语音识别系统)文本) NLP )自然语言理解系统)分析用户意图，调用相应的接口代码使其具备相应的功能----回复反馈文本----文本---TTS (文本朗读系统----语音----智能硬件设备----向用户广播。
2 )完整的交互过程包括文本到语音的转换、语音到文本的转换，核心是文本的分析(NLP )，而前端语音信号处理是重要的基础，需要提取纯高质量的前端语音数据。
5 .语音交互应用场景下图为相关统计数据。 包括积极因素和消极因素，按3个阶段(0/1/2)评分。
数据分析结果表明，家庭场景下语音交互的需求和用户意愿较高，其次是车载，最后是移动场景(耳机)。
二.复杂声学环境1 .因素1 )定向干扰(人声干扰
2 )环境噪声(散射噪声，可能在各个方向出现) )。
3 )远程讲课产生的混响
4 )声回波(评分)。
人和机器听不懂。
2 .针对前端语音信号处理的意义噪声、干扰、声回波、混响等不利因素，采用信号处理、机器学习等手段，提高目标语音的信噪比或主观听觉感受，增强语音交互后续环节的鲁棒性。
1 )人听得清楚)更高信噪比、更好的主观听觉感受和理解度、更低的处理延迟
2 )让机器听得清楚(ASR ) :提高声学模型的适应性，提高语音识别性能
p>三、前端语音信号处理 1. 场景实例
例1：音视频通话/会议
远端的人说出的话(设备自身产生的回声)，又被自己的麦克风拾取到。所以，对于一般的音视频通话系统，比如智能音箱、智能会议系统、会议音箱等都有一个回声消除模块，否则远端的人又会听到自己说话的声音。
例2：苹果手机的又几个麦克风？4个及以上
目的：保证通话质量、主动降噪（至少具备两个麦克风）。
例3：个人PC
例4：智能设备(车载/音箱/App手机助手)
2. 场景细分
针对不同的干扰因素，采用不同的信号处理算法。
1）声学回声消除模块(AEC: Acoustic Echo Cancellation)
该模块一般位于一个人机交互系统的最前端，和唤醒系统联系紧密。
2）解混响模块(De-reverb)
解决的是远讲语音产生的混响效应。
3）盲源分离模块(BSS: Blind Source Separation)
单/多通道的盲分离，干扰因素一般是方向性干扰，即人声干扰。主要是分离出干扰人声的信号，提取出目标人声信号(比如：A对着音箱下达指令的同时，B站在旁边说了一句不相干的话)。
4）波束形成模块(Beamforming)
需要多个通道，多个麦克风，即一般由麦克风阵列来实现。
5）噪声抑制模块(NS: Noise Suppression)
尽可能地消除周围环境的背景噪音。
6）幅度控制模块之自动增益控制模块AGC
幅度包括由小变大的拉升、大变小的压缩。交互场景一般是远距离，远场语音交互，那么语音到达拾音模块的时候，能量已经损失，所以大部分情况下需要将幅度拉伸，变大，再送给ASR系统进行识别。
2.1 回声消除
消除设备自身产生的干扰。因为回声指的是设备自己产生的。
2.2 去混响 2.3 语音分离(盲分离)
2.4 波束形成
用于多通道语音增强、信号分离、去混响以及声源定位。主要是：多通道语音增强和声源定位。
2.5 噪声抑制
消除或抑制环境噪声，还有一点是增强语音信号。
2.6 幅度控制
四、前端信号处理技术路线
在深度学习出现之前，语音信号处理使用的都是传统的处理技术。
1. 传统的前端信号处理方案 1.1 处理依据是“规则”（1）客观物理模型，即声音传播的物理规律
（2）语音信号的特性：时域特性、频域和空域特性
针对不同的干扰因素，采用不同的信号处理算法加以解决。
1.2 优化目标
抑制干扰信号，提取目标信号。
1.3 优化准则
最小均方误差准则，MSE(Meam Square Error)。
2. 信号处理和深度学习的结合 2.1 处理的依据是“规则+学习”
1）客观物理模型
2）语音信号的特性：时域特性、频域和空域特性
3）海量音频数据先验信息
即保留了声音传播的物理规律和信号本身的特性，又引入了先验数据统计建模的方法。
2.2 优化准则
也是MSE准则。
3. 基于深度学习的前后端联合优化方案 3.1 处理依据是“端到端的联合建模”
1）输入多通道麦克风信号，输出语音识别结果
2）利用近场数据，仿真得到海量的带有各种干扰的训练数据
将前端信号处理和后端ASR声学模型联合建模，用一套深度学习模型完成语音增强和语音识别任务。
3.2 优化准则
识别准确率。
五、参考书籍
六、开源项目和学习代码
（1）Athena-signal
链接：https://github.com/athena-team/athena-signal
（2）Python for Signal Processing
链接：https://github.com/unpingco/Python-for-Signal-Processing
《Python for Signal Processing: Featuring IPython Notebooks》对应源码，包含信号处理12大类（采样定 理、傅里叶变换、滤波器等）、随机过程15大类（高斯马尔科夫、最大似然等）
（3）Speex
链接：https://www.speex.org
（4）Google WebRTC
链接：https://webrtc.org
（5）VOICEBOX: Speech Processing Toolbox for MATLAB
链接：http://www.ee.ic.ac.uk/hp/staff/dmb/voicebox/voicebox.html