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搜狗地圖標注語音是汽車場景中最合理的交互方式

12月17日，搜狗地圖標注總經理在世界年度盛典上共享了搜狗智能副駕這款語音交互產品開發歷程與用戶體會，
在看來，現在我們所觸摸的所有交互方法中，只要語音才是在車內場景中最合理的交互方法，由于當你在開車的時分，你的手、眼都歸于被占用的一個狀況，想要安全駕馭就不能因而分神。
現在的轎車廠商與導航供貨商在車內都有類似的處理方案，可是經過實踐體會它們的產品并不能完全處理用戶痛點，搜狗智能副駕的研制初衷正是圍繞這些尚未被處理的痛點進行的。傳統形式的語音基本上是這樣一個漏斗的模型。榜首級：語音辨認率。第二級：受限于語意了解的正確率。第三級：受限于查找的正確率。
搜狗智能副駕所著重的語音交互，并不是簡略地用語音辨認把用戶說的話簡略翻譯過來就完畢了，而是要經過后續一系列的語意、地圖層面做一些剖析作業，終究給用戶一個正確的反應成果。
以下是在世界年度盛典上的講演全文，略經編輯：
今日我想要介紹的搜狗智能副駕，這兒面有適當一部分技能其實跟同傳也是相關的，也就是搜狗語音技能，搜狗在曩昔一年以來在AI領域里邊所做的測驗，即把語音辨認技能、語意了解技能和地圖導航技能結合起來，在轎車場景中向用戶供給內容處理方案。
在介紹搜狗智能副駕之前，先給我們看一下，我們所調查到的用戶在車內的一個需求的狀況?，F在我們發現，用戶在車內信息交互的需求，其實首要就是兩類，一類是駕馭相關的，比方說導航、路況、沿途信息等，大約要占到92%。還有一類是互聯網相關的，比方說聽音樂、播送、新聞、聊微信等這些東西，用戶在車內的信息交互需求，占比最高的首要就是這兩類。
現在，用戶的這種需求是怎樣被滿意的呢？在轎車場景里邊，但凡用戶想聽歌、打電話的時分，轎車制造商都現已為用戶供給了一些處理方案，可是曾經首要都是根據物理的這種按鍵或旋紐，很不便利，所以我們也注意到在最近的一兩年里邊，轎車制造商現已開端把這種語音辨認的技能引進到車內來。
語音交互毫無疑問是在車里邊一個最合理的一種交互方法，由于究竟你在開車的時分，你的手跟、眼都是歸于被占用的一個狀況。
轎車廠商做出來的語音交互首要問題就是聽不懂，你跟體系絮絮不休說了半天，體系只按它自己的邏輯去解說，你如果不按它的方法來輸入指令的話，它就回絕合作你。
現在除了轎車廠商在供給這種語音交互的這種處理方案之外，互聯網廠商不是也在做這些作業嗎？有許多的互聯網廠商現在現已開端在自己的車內的場景里，比方導航功能中開端植入這種語音交互的才干，互聯網廠商現在做得怎樣樣？
導航供貨商所供給的語音交互的表現首要所反應出來的問題其實就是說不清，我們知道語音交互它是個雙向的概念，不光是你說的東西機器能聽懂，一起機器也應該說人能聽懂的東西，不能當人說完了之后，機器只管把成果給你列出來，然后讓你再去從頭挑選和交互，如果是這樣一種交互方法的話，在車內毫無疑問是十分不安全的。
所以，我們總結下來就是，就現在來看，用戶體會到的語音交互，要么就是聽不懂，要不就是說不清，用戶真實需求的語音交互是什么呢？它是需求一個天然的言語對話，可以聽懂用戶想要什么，可以像人一樣地去講出這個答案。下面我們看一下，我們以為真實的語音交互應該是什么樣的。
這就是我們想為我們推出的搜狗智能副駕的一個初衷，我們希望真實能在車內，用戶是以這樣一種交互方法去跟體系打交道的，而我們這個產品實踐現已在7月初的時分發布了，現在安卓和iPhone手機都可以下載搜狗地圖標注，搜狗地圖標注里邊會有一個形式叫做智能副駕，進到這個形式之后就可以跟汪仔進行語音交互，你可以說出你的需求是什么，它對話的方法大約就是這樣的。
你先喚醒它，比方你好汪仔，他就會問你要去哪兒，你說去奧森，它知道奧森是有南門跟北門的，于是乎它會說奧森有兩個你去哪一個，是南門仍是北門。如果你說南門，終究它就會找到奧森的南門并且主動為你啟動導航。
我們不要小看這個簡略的進程，實踐上這個進程背后是有十分復雜的技能的支撐，才干保證有這樣一個杰出的體會的。在轎車上的一個智能幫手，如果想做到一個杰出的語音交互體會的話，我們以為有4點需求做到：
榜首個，聽得對。這是最基本的，當用戶說出一段話后可以正確地轉譯成文字。
第二個，聽得懂。就是你光聽對了不可，你得知道他想表達什么，什么意思。
第三個，可以說。幫用戶查找到成果反應后，需求正確地把它表達出來。
第四個，要有相關十分豐富的常識，不然無法處理想要的問題。
我們來看一個實踐的比如，比方說用戶對體系說要去某個當地，體系會辨認到許多的可能性，進入到語意剖析環節，當我們把地圖引進進來的時分，決策后會發現某個當地的概率更高，所以終究剖析下來用戶應該想去這個當地。
我說這個比如是想跟我們說，在聽得對這個環節，不是簡略地用語音辨認把用戶說的話簡略翻譯過來就完畢了，而是說你要經過后續的一系列的像語意、地圖層面做的一些剖析的作業，然后你才干知道用戶說的哪一個是對的。經過這個比如就能發現，我們經過語意和地圖的糾錯，使終究體系選出了正確的目的地。
像我們剛才在視頻里看到的一些比如，比方你想在路上趁便加油、吃麥當勞等行為，現在在搜狗一個巨大的語意網絡里邊，現已可以聽懂10萬個類似像這樣的語意途徑，也就說你表達一種需求，你可能有不同的說法，在語意剖析引擎這邊，它可以兼容許多種說法，現在我們整個的對話途徑現已超過了10萬個。
接下來我們來看看，比方說在傳統語音交互里邊，你說你要去首都機場的時分，它會說我給你找到5個目的地，我們的做法是直接精簡成你要去哪個航站樓或者航班號（這樣只要15個字），這種方法就是用戶所能承受的十分天然的語音交互。
所有的這些可以聽得懂，是建立在一個十分重要的基礎上，我們對地圖數據做了十分重要的重構，我們把這個稱之為主子聯系，我們大約可以挖掘出500多萬的主子聯系。
除了主子聯系還有所謂的容器聯系（比方說搜狗公司在搜狗網絡大廈里邊），還有許多的商圈地片，當你說你要去大鐘寺的時分，不是簡略給你導到大鐘寺地鐵站，而是問你要去大鐘寺的什么當地，這些都是我們界說的叫做地圖常識。
除了地圖常識之外還有許多跨域的常識，像航班、洗車、車站等都是我們所謂的有常識的領域。傳統形式的語音基本上是這樣一個漏斗的模型：
榜首級：語音辨認率。
第二級：受限于語意了解的正確率。
第三級：受限于查找的正確率。
終究一個漏斗剩下來，會話的成功率只要68.4%，我們可能會疑問怎樣榜首個環節語音辨認正確率只要80%，這是由于現在有許多的語音的辨認盡管都說自己的所謂字正確率可以到達90%幾，可是你一旦把它變成一個語句的話，立刻迅速地辨認率就會下降下來。
而搜狗這邊的做法是，每一級我們都會有一個糾錯，都會根據后面的成果對前面進行反向糾錯的進程。我們最終做下來的話，會話成功率可以做到90%，這個都是搜狗的自有技能。
搜狗這次所供給的智能副駕，中心要害點是在于所有的東西全部都是自己的中心技能，可以保證有最佳的用戶體會，歸于一個技能與體會的閉環。

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