大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
一、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. 语音交互的优势
（1）输入效率高：相对于键盘输入，语音输入的速度是传统输入方式的3倍以上(有权威统计分析得到的数据)。语音检索效率高；可跨空间，也称为远程语音交互，至少一米以上；指令可组合，比如：对着智能机顶盒说：“看一部周星驰的电影，评分8分”以上。
（2）解放双手和双眼，更安全：如车载系统的语音点播和语音导航场景(不可能一般用手开车，一边用手点播音乐)；比如医疗场景，医生可以一边动手术，一边口语记录病例数据。
（3）使用门槛低：对于某些无法使用文字来交互的特殊人群(老人/小孩/视觉有障碍的人群/不同国家的人)来说，语音交互为其带来极大的便利。
（4）语音能传递更多的信息：比如声纹、年龄、性别、情感等(这些信息都可以通过一定的算法来提取)。
2. 语音交互的劣势
（1）信息接收效率低：从输出的效果或者角度来理解，输出是线性的输出，比如必须等说话人说完或者说出大部分语音才能理解他的意思，而文字就不同，文字可以揣摩上下文。比如某种信息的传递，人们更喜欢看文字，提取关键字即可，没必要一个字一个字阅读。微信推出的语音转文本功能，就是考虑到这个痛点。对于大段的语音，如果转成文本，几秒钟就可以知道是什么信息，而听语音估计要听一两分钟。
（2）复杂的声学环境：环境中存在不想听到的声音，但是也有想要听到的声音。
（3）心理负担：用户的心里负担，比如想要检索某些敏感的信息（这时候，文本输入就相对有优势）。
3. 人机语音交互历史
（1）2011年，iPhone4s，Siri问世。
（2）近年来，智能音箱市场的崛起[小雅、小度、小爱同学、天猫精灵]。
（2）智能AI机器人。
4. 人机语音交互流程
流程解析：
1）用户：唤醒词+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)—>解析用户意图，调用对应的接口代码实现对应的功能。—>回复反馈文本—>文本—>TTS(文本转语音系统)—>语音—>智能硬件设备—>播报给用户。
2）一轮完整的交互流程就包括文本转语音、语音转文本、核心是文本的解析(NLP)，而前端语音信号处理是重要的基石，我们要做的就是提取到纯净的、高质量的前端语音数据。
5. 语音交互适用场景
下图为相关的统计数据：包括积极因素和消极因素，分三个等级(0/1/2)打分。
数据分析结果：家庭场景使用语音交互的需求和用户的意愿很高，其次是车载，最后是出行场景（耳机）。
二、复杂的声学环境
1. 因素
1）方向性干扰：人声干扰
2）环境噪声（散射噪声，各个方向都有可能）
3）远讲产生的混响
4）声学回声（设备自身产生的）
人和机器都听不清。
2. 前端语音信号处理的意义
面对噪声、干扰、声学回声、混响等不利因素，运用信号处理、机器学习等手段，提高目标语音的信噪比或者主观听觉感受，增强语音交互后续环节的稳健性。
1）让人听清：更高的信噪比、更好的主观听觉感受和可懂度，更低的处理延时
2）让机器听清[ASR]：更好的声学模型适配，更高的语音识别性能
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
（4）Google WebRTC
（5）VOICEBOX: Speech Processing Toolbox for MATLAB
链接：http://www.ee.ic.ac.uk/hp/staff/dmb/voicebox/voicebox.html
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