车用语音助理测试验证
智能语音助理的发展结合了AI的语音识别及影像识别、无线技术、语言数据库的建立等不同功能,在车联网的应用上,语音助理的执行准确度与行车安全有着高度关联。百佳泰车用语音助理测试验证可透过AI智慧平台营造各种变因项目:如接受距离、接收角度、噪声干扰、声音特质、环境与气候,AI平台自动记录数据找出不同情境的变因,全面找出行车过程使用语音助理所面临的潜在风险。
谘询63%以上的成年人会将车用语音助理的因素
视为购车决策的依据
根据美国指标性网站Voicebot.ai于2020年1月的报告指出
有6成3以上的成年人希望购买的新车需要有车用语音助理的功能
而且车主的购买意愿会随着车用科技的变革而随之提升(像是车用语音助理的强化)
根据百佳泰过往与汽车业主合作的案例,车用语音助理前五大的场景应用,分别为「接听拨打电话」
、「语音查询车用导航与控制」、「收发信息」、「音乐播放」以及「收听广播」,显示车用语音助理在驾驶过程中,已成为俨如副驾驶重要的功能性角色。
车用语音助理运作流程
车用语音助理流程主要可分为三大步骤,分别是唤醒词、信号处理与判读,最后是对话管理
唤醒词
在车主发出语音指令之前,还需要一个唤醒词的程序
大部分车厂是先从方向盘按钮的方式来做唤醒,少部分车厂则是也支持语音唤醒词
信号处理与判读
- 信号处理:信号处理过可供识别的声音,并排除环境存在的各种音源
- 语音识别:系统识别出有意义的词汇
- 语言理解运算:系统判读并进行语言的理解运算
对话管理
对话管理主要会有两条处理流程
一条线是语音反馈的处理,另一条线则是相对应的功能执行以及屏幕显示
例如与查询天气时,通常车机屏幕上也会有相对应的天气信息显示
又或者语音控制开启车窗时,除了语音反馈告知车主之外,也会有实际车窗开启的动作发生
驾驶的过程反复操作指令
恐会造成严重的交通事故
百佳泰结合了过往测试与实例经验,整合出车用语音助理在使用上,最常发生的指令问题分别是
- 语音识别无法正确识别语音
- 无法唤醒、误唤醒
- 错误解释命令、响应内容错误
- 功能性问题
- 声音质量太差
- 响应太慢延迟卡顿
我们可从以上6点问题,可整合出三大原因分别是
听不清楚
一般来说在车内空间的语音控制已构成一个声学场景,同时会有很多声音信号充斥
除了车主发出的语音控制指令之外,还混和其他人声或是音乐广播的人声
甚至混响 (也就是声音信号在车内的反射)与躁声干扰 (例如车子引擎声、轮胎声,都会成为干扰的躁声)
而车主发出语音指令时,声音的来源以及拾音的距离角度也会成为听不清楚的原因之一
听不懂
语音助理本身听不懂词汇主要是因为车机会有预先指定的指令集
但如果车主讲了指定句式以外的语音指令
那就需要依靠车机本身的AI运算来进行大量的运算与判读
举一个简单例子 (连续对话语意理解)
- 题目:今天出门需要带伞吗?
- [回复:如果能够连续理解] 明天呢?
- [回复:如果无法连续理解] 明天天气怎么样?
做不好
车机语音处理的区块,不只是语音的回馈而已
往往还需要与其他部分作连动,同时也有跨场景的使用问题
例如在车上控制家里的智能家电,因此这部分会有很多的功能性或是兼容性问题发生
只要是在汽车行驶的过程中,若语音助理无法实时做出反应上的回馈,车主恐需要分心花更多的心神去排除障碍,无论是对于品牌的商誉或是驾驶的安全均造成极大的威胁!
百佳泰车用语音助理AI测试方案
车用语音助理的AI测试方案要求在于:
复杂场景的条件模拟:
- 考虑不同的噪声条件,录制实际车辆的噪声:搭配语音指令,可测量在各环境下系统可正确语音识别的信号强度是多少。
- 语音数据库的打造:12,000种以上的语音命令包含不同条件:性别/年龄/语言/指令/方言,甚至可进行语音数据的客制化
百佳泰透过AI自动化连续测试与监控结果,来确保质量的一致性,导入AI元素如下
- 透过AI来识别车机的语音回馈是否正确,并可大量学疑累积语言,提升侦错率
- 透过AI来识别车机屏幕的影像显示是否正确,判断标准一致性,准确度高
结合测试与声学的车用验证专家,专属百佳泰
百佳泰具有业界30年的认证测试经验,同时具有与大型品牌合作的声学经验,同时我们已布局车用语音识别标准,目前已能够提供Amazon Self-Test、Cortana Self-Test以及Intel Platform等相关语音识别(包含产品的功能性、使用性、声学性能以及兼容性)测试验证,以确保产品整体的表现力。
若有需要协助还请洽我们的顾问团队或是来信至cn_service@allion.com.cn
- 声学经验 – ITU-T / Apple CarPlay / Amazon Alexa
- IoT专家 – 延伸的相关功能与兼容性验证
- 车用语音助理AI测试方案