下一代“始終監(jiān)聽”設(shè)備使用機器學(xué)習(xí)來了解用戶

情境感知設(shè)備，如嵌入式智能手機鍵盤，其實并非新生事物，盡管形式非常有限。通過學(xué)習(xí)經(jīng)常使用的名稱、地點和短語，它們將能夠預(yù)測你的下一步行動，也就是預(yù)測性文本。同樣，但在更高的層次上，下一代智能音頻設(shè)備將結(jié)合用戶特定的數(shù)據(jù)，如位置、偏好和包括音頻在內(nèi)的其他設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)，更好地為用戶服務(wù)。

今天的許多聲控設(shè)備都能聽懂、解釋并執(zhí)行指令。然而，它們并不具備情境感知能力。例如，智能音箱可能知道一系列著名藝術(shù)家的名字，但如果你經(jīng)常要求它搜索一個冷門樂隊，它就無法理解和學(xué)習(xí)你的喜好。如果沒有情境感知，智能音箱很難提供理想的用戶體驗。

下一代“始終監(jiān)聽”設(shè)備使用機器學(xué)習(xí)來了解用戶。情境感知讓自然的聲音、大城市的喧囂、用戶的聲音等等都變得有意義。設(shè)備利用信號處理技術(shù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，建立了一個“聲學(xué)場景”和“聲學(xué)事件”庫。聲學(xué)場景可能是繁忙的餐廳、上下班的路上，也可能是在家看你最喜歡的節(jié)目。另一方面，聲學(xué)事件是在任何場景中都能聽到的特定聲音，比如收銀機的鳴響、喇叭聲或孩子的哭聲。

例如，將情境感知的聲學(xué)事件識別添加到家庭服務(wù)機器人中，已被證明對監(jiān)控老年人并使他們能夠繼續(xù)獨立生活非常有用。通過將某些聲學(xué)事件歸類為“警報”，機器人可以自動呼叫相關(guān)的緊急服務(wù)機構(gòu)或家庭成員。典型事件可以是煙霧報警聲，也可以更細(xì)微，比如悄無聲息的廚房場景。

更多有用的語音助手

另一個可以從情境感知中獲益的應(yīng)用是語音助手。例如，亞馬遜的Alexa就在其Guard功能中加入了情境感知，以更有效地保護(hù)家庭安全。離開家時，用戶告訴Alexa“我要走了”。Guard功能會利用這個情境來激活警報監(jiān)聽功能。內(nèi)置的音頻分析技術(shù)會自動識別關(guān)鍵的聲音事件，例如煙霧或一氧化碳警報和玻璃破碎。當(dāng)它在用戶外出期間接收到玻璃破碎的聲音，它就會發(fā)出智能警報。

很多其他應(yīng)用也可以利用音頻分析來提高整體的安全性。例如，它可以與視頻監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)合，加強對智慧城市中的人員或大中小學(xué)生的保護(hù)。

處理數(shù)據(jù)

要解讀來自多個傳感器的所有數(shù)據(jù)，需要精確的聲學(xué)場景分類和事件識別。這個過程需要實時發(fā)生，同時保證每個傳感器的誤差或偏差都被考慮在內(nèi)，避免不斷重新校準(zhǔn)。傳感器融合，或傳感器處理，將用戶的數(shù)據(jù)與音頻數(shù)據(jù)結(jié)合起來，為語音指令帶來上下文，使設(shè)備能夠更準(zhǔn)確地響應(yīng)。個人數(shù)據(jù)的使用可能存在隱私問題，但由于處理是在設(shè)備內(nèi)部進(jìn)行的，因此安全漏洞的風(fēng)險大大降低。

像CEVA的SenslinQ這樣的平臺集成了所有必要的硬件和固件，可以自動匯總傳感器數(shù)據(jù)，為智能設(shè)備創(chuàng)建上下文感知。它使用過濾技術(shù)和信號處理，并應(yīng)用先進(jìn)的算法來創(chuàng)建“上下文使能器”。包括活動分類、語音和聲音檢測以及存在和接近檢測。通過將傳感器處理的工作負(fù)載集中起來，并將上下文使能器融合到芯片上，設(shè)備將開始理解并適應(yīng)周圍的環(huán)境。

原文標(biāo)題：什么是情境感知？它如何被使用？

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