（文章來源：中國安防展覽網）

智能語音語義包含語音合成、語音識別和自然語言處理（NLP）叁項主要技術。

語音合成技術發展早，應用已較為普遍，除了合成音仍偏機械之外，基本不存在太大技術問題；語音識別在2012年卷積神經網絡（CNN）應用之后，準確率大幅提升，已經在C端、B端得到了廣泛應用，但效果和體驗還不夠理想；NLP技術雖然在搜索引擎中早有應用，但在人機交互領域仍屬于淺層處理。

在生物學中，有個術語叫做“魯棒性”，是指系統在擾動或不確定的情況下，仍能保持它的特征行為。這一問題在語音識別領域也存在。

語音識別整個過程包含語音信號處理、靜音切除、聲學特征提取、模式匹配等多個環節。由于語音信號的多樣性和復雜性，系統只能在一定限制條件下才能獲得滿意效果。在真實使用場景中，考慮到遠場、方言、噪音、斷句等問題，準確率會大打折扣。目前業內普遍宣稱的97%識別準確率，更多的是人工測評結果，只在安靜室內的進場識別中才能實現。

要解決語音識別魯棒性問題，需要在技術和產品兩方面進行優化。一方面，在語音增強、麥克風陣列以及說話人分離等多項技術領域持續投入，并結合后端語義，促進對上下文的理解，從而提升識別效果；另一方面，需要從產品設計上進行優化，比如通過進一步交互，使語音識別變得更為準確。

NLP技術大致包含叁個層面：詞法分析、句法分析、語義分析，叁者之間既遞進又相互包含。

詞義消歧是NLP技術的大瓶頸。機器在切詞、標注詞性、并識別完后，需要對各個詞語進行理解。由于語言中往往一詞多義，人在理解時會基于已有知識儲備和上下文環境，但機器很難做到。雖然系統會對句子做句法分析，可以在一定程度上幫助機器理解詞義和語義，但實際情況并不理想。

目前，機器對句子的理解還只能做到語義角色標注層面，即標出句中的句子成分和主被動關系等，它屬于比較成熟的淺層語義分析技術。未來要讓機器更好地理解人類語言，并實現自然交互，還是需要依賴深度學習技術，通過大規模的數據訓練，讓機器不斷學習。當然，在實際應用領域中，也可以通過產品設計來減少較為模煳的問答內容，以提升用戶體驗。

由于人工智能技術對數據依賴性極高，因此，這一領域的技術進步和產業化推進是一種協同關系——通過工程化的方法提升技術效果和體驗，從而促進產業化應用，再根據實際應用中的數據和反饋，反過來推動技術實現突破。