苹果智能助手叫什么
苹果智能助手叫什么ZNDS资讯XC2022-02-0919:27
演示机型信息：品牌型号：iPhone13、iPad9系统版本：iOS15、iPadOS15Siri。Siri是苹果公司在苹果手机、iPad等产品上应用的一个语音助手，利用Siri用户可以通过手机读短信、介绍餐厅、询问天气、语音设置闹钟等。
Siri是SpeechInterpretation&RecognitionInterface的首字母缩写，原义为语音识别接口，是苹果公司在iPhone、iPad、iPodTouch、HomePod等产品上应用的一个语音助手，利用Siri用户可通过手机读短信、介绍餐厅、询问天气、语音设置闹钟等。
Siri支持自然语言输入，并且可以调用系统自带的天气预报、日程安排、搜索资料等应用，还能够不断学习新的声音和语调，提供对话式的应答。Siri可以令iPhone4S及以上手机（iPad3以上平板）变身为一台智能化机器人。
Siri最大的特色是人机的互动方面，有生动的对话接口，可针对用户询问所给予的回答。使用者可通过声控、文字输入的方式，来搜寻餐厅、电影院等生活信息，同时也可直接收看各项相关评论，直接订位、订票；另外其能够依据用户默认的居家地址或是所在位置来判断、过滤搜寻的结果。
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苹果智能语音助手一文看懂智能语音交互产业链及关键技术
1、人工智能机器人厂商
主要包括小i机器人等智能机器人厂商，以及清华、中科院等人工智能技术研究院校和科研院所。
2、人机交互技术或渠道提供商
包括Nuance、科大讯飞、捷通华声、车音网等语音技术提供商，以及短信（移动、电信、联通）、QQ、MSN等服务提供商。
3、基础平台支撑和关联技术提供商
包括IDC、云计算平台、数据挖掘等技术提供商。
二、知识库提供
主要是指数据和内容提供商，包括影视（百事通、优酷、土豆、奇异、华数等）、电影票（格瓦拉等）、音乐、餐饮（大众点评、订餐小秘书）、股票（新浪财经、东方财富网等）、天气（问天网）、航班（携程、去哪儿）、旅游（携程、驴妈妈）、导航（高德、凯立德等）、政府、行业知识库等。
三、应用、服务
1、智能电视提供商
包括长虹、创维等智能电视提供商、机顶盒提供商，以及东方有线、百事通、中国电信IPTV以及机顶盒生产厂商、服务运营商等，也可以包括费通、盛付通等支付渠道商。
2、智能车载设备提供商
包括各车厂、汽车安全信息服务提供商（如安吉星等）、车载信息服务提供商（如高德、凯立德等）等。
3、电话呼叫中心
包括移动、电信、联通各运营商，以及以金融为代表的大型现代服务企业，还有面向中小型企业的综合服务平台等。
4、智能移动终端厂商
包括以华为、联想、盛大、中兴等为代表的智能移动终端厂商。
5、智能家居厂商
包括以海尔、典众智能为代表的智能家居厂商。
智能语音人机交互产业竞争格局
随着人机交互技术对语音技术的强烈需求，除了传统的智能机器人厂商以外，语音技术提供商和传统的搜索厂商也纷纷推出自己的产品，进入智能语音人机交互行列，形成了智能机器人厂商、语音技术提供商、传统搜索厂商和移动客户端开发者四大阵营，产业竞争进一步加剧。
一、智能机器人厂商
智能机器人厂商是目前主要的智能交互技术提供商，是智能交互产业的重要组成部分。Gartner报告指出，截止2011年初，全球大约有36家智能客服系统服务商。如美国加州的eGain，主要为客户提供“云计算”交互中心方案或内部部署，客户超过上百家，遍及电信、金融、零售、公共事业、政府、制造、媒体、电子商务、旅游、汽车、外包、科技以及服务等行业。瑞典的ArtificialSolutions定位于为企业和政府机构开发客服机器人，他们已经成功的为欧洲近几十个政府部门提供客服机器人，从而减轻人工工作压力。
智能客服机器人在国内的发展应用于近几年呈现出了快速增长的势头，其中有代表性的是小i机器人推出的智能客服机器人系列产品。
二、语音技术提供商
语音技术提供商纷纷借助这次智能语音人机交互产业发展高潮，不断推出相关产品，提升自己提供智能机器人解决方案的能力。Nuance除了在北美市场拥有自己类似的解决方案Dragongo!，也在亚洲市场和一些当地合作伙伴合作，共推解决方案。国内语音技术引领者科大讯飞也推出了讯飞语点这样的产品。但语音厂商推出的智能机器人有明显的语音技术的痕迹，主要是命令格式的识别，而自然语言处理和智能交互性存在一定的不足。
三、搜索厂商
虽然Siri也整合多家搜索引擎，但在很多情况下，是直接给了用户答案，这种方式的易用性和效率以及用户体验远比传统的搜索引擎要强，也是对传统搜索的挑战。因此国际搜索巨头谷歌，以及国内的搜索公司百度、搜搜、搜狗等都在准备智能语音人机交互产品，提升自我竞争力。谷歌发布GoogleNow，能自动从互联网寻找知识，能回答的内容甚至比Siri更多。
四、移动客户端开发者
Siri出现和移动互联网的空前繁荣，引来的无数移动客户端开发者开发智能语音人机交互相关的应用。他们采用第三方免费的语音识别服务（如讯飞语音云和谷歌语音搜索等），用简单的关键词匹配或全文检索引擎实现文本交互功能，做了大量的控件在客户端上展示信息，整合了一些诸如指南针的实用小功能等。
智能语音人机交互关键技术分析
基于语音的智能人机交互是当前人机交互技术的主要表现形式，语音人机交互过程包括信息输入和输出的交互、语音处理、语义分析、智能逻辑处理以及知识和内容的整合。
图2智能语音人机交互过程
结合语音人机交互过程，可以看出智能语音人机交互关键技术主要如下：
（一）自然语言处理
包括中文分词、词性标注、实体识别、句法分析、自动文本分类等技术。
（二）语义分析和理解
包括知识表示、本体理论、分领域的语义网络、机器推理等。
（三）知识构建和学习体系
包括搜索技术、网络爬虫、数据挖掘、知识获取、机器学习等技术。
（四）语音技术
包括语音识别、语音合成和声纹识别等。
（五）整合通信技术
包括跨平台即时通讯整合技术、超大负载消息集群处理技术、移动客户端开发技术。
（六）云计算基础技术
包括海量数据分布式存储、统计和分析技术。
智能语音人机交互技术在典型行业的应用
语音交互方式替代文本交互方式，可以增强信息输入方式，能和更多的设备进行整合，市场前景广阔。目前，智能语音人机交互技术已经广泛应用到智能客服、智能终端等领域，切实深入到人们的生活。
1、智能客服
智能客服是以自然语言处理和智能人机交互等多种人工智能技术为基础，通过即时通讯、网页、短信等形式，以拟人化方式与用户进行实时交互的软件系统，能够实现智能客服咨询和产品营销推广等功能。如果在智能客服的交互前端接入经过领域语料训练的语音识别能力，智能客服机器人就可以顺利的接入到目前的电话呼叫中心。
传统的客户服务中心以电话呼叫中心为主，并且很多大型服务企业在不断拓展更为经济高效的电子渠道，如网上在线客服、短信、智能手机应用等。而以领域客户化知识库建设为核心工作，并通过文本或语音等方式交互的智能客服系统则可以有效地和多渠道的客户服务中心做整合。在大幅缩减客服成本的同时，能够有效减少人工成本，增强用户体验，从而提升服务的质量和企业创新的品牌形象。
图3客服系统技术和产业化路径
国外的智能客服系统市场发展较早，信息系统发展相对完善（尤其是CRM系统），人工服务的成本较高，促使企业有较大的动力采用智能客服系统，智能客服技术提供商和客户较多。
而在国内，由于企业的信息系统发展相对滞后，人力成本相对较低，企业采用智能客服系统的动力严重不足。近几年，随着大家对智能客服的认知的提高，对新技术采用相对比较积极的电信运营商、金融领域已有多家采用了智能客服系统。
随着人们对智能客服系统服务价值的认知度的提高，以及交互习惯的形成，智能客服系统的社会价值和经济价值将会进一步显现。以中国移动的客服机器人测算，目前移动集团在全国的人工客服坐席以10万计，一个坐席一年的运营平均成本为10万，采用智能客服可以节约20%的开销，仅移动行业一年就可以节约成本20亿。据Gartner预计，到2013年全球1000强公司中至少有15%会采用智能客服系统来提高服务水平。
2、智能终端
以智能手机、平板电脑、智能电视、智能车载为代表的智能终端是智能语音人机交互技术最广泛的应用。在苹果Siri的带动下，包括Android、WP以及采用这些操作系统的平板电脑，都有采用类似Siri的智能应用的强烈需求。谷歌预计目前大约有25%的Android设备通过语音进行搜索。Datamonitor预计到2014年语音识别系统在全球移动终端市场的份额将达到2009年的3倍，移动终端有望成为智能语音技术的一个快速增长市场。
在智能手机领域，随着苹果Siri的推出，三星、LG等一些国际手机厂商，也借助Nuance的DragonDictation接入了不错的语音识别能力。
表1国内外主要语音产品一览
产品公司名称应用终端语音技术提供商应用平台siri苹果智能手机、平板电脑、车载纽昂斯iOSVoiceAction谷歌智能手机、平板电脑、智能电视谷歌Android、iOS、winDragon纽昂斯智能手机、平板电脑、智能电视、车载纽昂斯iOSVlingoVlingo智能手机、平板电脑、智能电视、车载VlingoAndroid、iOS讯飞语点科大讯飞智能手机、平板电脑科大讯飞Android、iOS智能360上海聚熵智能手机、平板电脑智能手机、平板电脑Android百度语音助手百度智能手机捷通华声、百度Android、iOS搜狗语音助手搜狗智能手机捷通华声、云知声、科大讯飞Android、iOS快说语音助手快说网络智能手机捷通华声、云知声、科大讯飞Android小智TCL智能电视科大讯飞Android、winAppLink福特车载纽昂斯AndroidiVoka上汽车载科大讯飞AndroidCiri长虹智能电视科大讯飞Android数据来源：工业和信息化部电子科学技术情报研究所
在智能电视领域，创维、长虹、康佳、TCL、联想、海信等等纷纷推出具有语音功能的智能电视。全新的语音技术也让电视屏幕菜单变得互动（如菜单、频道/音量调节、节目表）、智能操控变得更加有趣、生动和富有情感，真正意义上拉近了电视机与用户之间的距离。
语音技术的发展，为人机交互产业发展带来了新的跨越，极大的增加了人机交互的便捷性，为移动互联网、家电等行业发展带来新的契机。展望未来，随着语音技术和人机交互技术的逐渐成熟，以及高速无线网络（3G/4G/Wifi）、云计算、物联网以及移动互联网等基础技术的发展，以语音为主的人机交互技术的应用将会越来越广泛，并逐渐渗入到人们生活的方方面面。
来源：工业和信息化部电子科学技术情报研究所返回搜狐，查看更多
什么是智能语音交互
说明全新的智能语音交互2.0版本现已发布。您可以使用自学习平台等工具改善语音识别效果，而且我们为您提供了功能更丰富的管理控制台和更易用的SDK，欢迎开通体验。从0到1入门视频一句话识别对时长较短（一分钟以内）的语音进行识别，适用于较短的语音交互场景，如语音搜索、语音指令、语音短消息等，可集成在各类App、智能家电、智能助手等产品中。更多信息，请参见一句话识别接口说明。实时语音识别对不限时长的音频流做实时识别，达到“边说边出文字”的效果，内置智能断句，可提供每句话开始结束时间。可用于视频实时直播字幕、实时会议记录、实时法庭庭审记录、智能语音助手等场景。更多信息，请参见实时语音识别接口说明。录音文件识别对用户上传的录音文件进行识别，可用于呼叫中心语音质检、庭审数据库录入、会议记录总结、医院病历录入等场景。更多信息，请参见录音文件识别接口说明。重要针对免费用户，系统可在24小时内完成识别并返回识别文本；针对付费客户，系统可在3小时之内完成识别并返回识别文本，一次性上传大规模数据（半小时内上传超过500小时时长的录音）的除外。有大规模数据转写需求的客户，可与售前专家另行沟通。语音合成通过先进的深度学习技术，将文本转换成自然流畅的语音。目前有多种音色可供选择，并提供调节语速、语调、音量等功能。适用于智能客服、语音交互、文学有声阅读和无障碍播报等场景。更多信息，请参见语音合成接口说明。语音合成声音定制（企业版）为您提供深度定制的TTS（TexttoSpeech）声音功能：使用先进的深度学习技术，用更少的数据量，更快速高效地定制高表现力的TTS声音，将自然流畅的声音输出到服务或设备上。如果您想体验定制的声音、了解定制流程，请查看语音合成声音定制（企业版）。如有任何需求和疑问，请联系：nls_support@service.aliyun.com。灵积语音模型服务灵积模型服务平台中的语音服务——Paraformer语音识别API是基于达摩院新一代非自回归端到端模型，提供对输入的各类音视频文件进行语音识别的能力，可被应用于客服质检、内容理解分析、字幕生成等。自学习平台您可以使用自学习平台提升识别效果，它提供了训练热词和自学习语言模型两种方式。语音识别服务中，通过添加热词和使用热词模型来改善识别结果。在司法、金融等领域，利用语言模型定制进行优化，提高该业务场景下的识别准确率，更多信息，请参见自学习平台。学习路线快速入门：快速体验智能语音交互服务，掌握相关术语、获取AccessToken等内容。产品计费：了解智能语音交互服务的计费情况。接口参考选择需要的服务：一句话识别、实时语音识别、录音文件识别、语音合成等。自学习平台：通过自学习平台的热词、语言模型定制提升识别效果。最佳实践：了解智能语音交互服务的最佳实现方式。常见问题：查询常见问题的解决方案。python智能对话机器人
Python智能对话机器人实现流程前言在介绍实现步骤之前，让我们先了解一下智能对话机器人的基本原理。智能对话机器人是基于人工智能技术实现的，通过自然语言处理和机器学习算法，使机器能够理解用户输入的问题，并生成相应的回答。在Python中，我们可以借助一些库和工具来实现这一功能。
实现步骤为了更好地理解实现流程，我们可以用表格展示每个步骤。
步骤描述1创建一个语料库，包含问题和对应的答案2对语料库进行预处理，如分词、去除停用词等3构建一个模型，将问题和答案进行向量化表示4使用模型训练数据5针对用户输入的问题，使用训练好的模型生成回答下面我们将详细介绍每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
步骤1：创建语料库在这一步中，我们需要创建一个包含问题和对应答案的语料库。语料库应该尽可能包含各种类型的问题和相应的回答，以提高机器人回答的准确性和覆盖范围。
#创建语料库corpus=[("你叫什么名字？","我叫智能机器人。"),("你会什么技术？","我会Python和自然语言处理技术。"),("你喜欢什么颜色？","我喜欢蓝色。"),#其他问题和回答]步骤2：预处理语料库在这一步中，我们需要对语料库进行预处理，如分词、去除停用词等。预处理操作旨在提取语料库中的关键信息，以便后续的模型训练。
importjiebafromnltk.corpusimportstopwords#中文分词deftokenize(text):returnlist(jieba.cut(text))#去除停用词defremove_stopwords(tokens):return[tokenfortokenintokensiftokennotinstopwords.words("chinese")]#预处理语料库corpus_tokens=[(remove_stopwords(tokenize(question)),remove_stopwords(tokenize(answer)))forquestion,answerincorpus]步骤3：构建模型在这一步中，我们需要构建一个模型，将问题和答案进行向量化表示，以便后续的训练和推断。
fromgensim.modelsimportWord2Vec#构建Word2Vec模型model=Word2Vec(corpus_tokens,min_count=1)步骤4：模型训练在这一步中，我们使用训练数据对模型进行训练，以便模型能够理解问题并生成相应的回答。
#模型训练model.train(corpus_tokens,total_examples=len(corpus_tokens),epochs=100)步骤5：生成回答在这一步中，我们使用训练好的模型对用户输入的问题进行处理，并生成相应的回答。
#生成回答defgenerate_answer(question):question_tokens=remove_stopwords(tokenize(question))returnmodel.predict_output_word(question_tokens,topn=1)[0][0]#测试生成回答question="你叫什么名字？"answer=generate_answer(question)print(answer)以上就是实现Python智能对话机器人的基本流程和步骤。通过逐步实施这些步骤，我们可以构建一个能够理解用户问题并给出相应回答的智能对话机器人。希望这篇文章能帮助到你，祝你成功！