用於對話式AI的高性能MEMS麥克風－開啟語音助手的新潛能

Mar . 2024

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1 摘要

對話式AI是一個快速發展的機器學習領域，旨在使人機互動更加自然直觀。它借助先進的演算法和技術來理解自然語言輸入，並使機器能夠像人一樣地響應。通過將對話式AI框架集成到工具和系統中，使用者可以使用自然語言指令來與機器互動。這些智能系統能夠理解使用者的語意和語境，記住使用者偏好，並進行有意義的對話。

隨著語音應用在日常生活中佔據日益重要的地位，本文將主要圍繞在能夠理解並對口頭語言而非書面文本作出反應的對話式AI展開探討。我們將探討一些正在推動對話式AI市場不斷增長的先進技術，以及語音助手實現廣泛應用所面臨的挑戰。改善語音應用使用者體驗的關鍵因素是開發語音使用者介面（VUI）。為了實現準確的語音識別並提升整體音頻質量，高訊噪比（SNR）MEMS（微機電系統）麥克風正在作為關鍵元件而存在。

這些擁有緊湊尺寸和高靈敏度的高性能矽麥克風，可幫助實現更精準的語音捕獲，進行背景噪音過濾，並確保為對話式AI系統提供更清晰的音頻輸入。在本文中，我們將探討在語音應用中集成高訊噪比 MEMS麥克風，如何能夠幫助大幅提高語音辨識精度，以及實現更自然和無縫化的人機互動。

2 設備和應用

對話式AI已成為現有的許多設備和應用中不可或缺的一部分，它改變了我們在各種環境下與技術互動的方式。一些我們非常熟悉的、高度依賴對話式AI技術的應用包括：

智能音箱 – 智能音箱是一種集成有能夠響應使用者要求的語音助手的獨立音箱。市面上最著名的智能音箱包括集成谷歌語音助手的Google Home音箱、集成Alexa語音助手的Amazon Echo音箱以及集成Siri語音助手的Apple HomePod音箱。
車載智慧語音互動系統 – 集成了語音助手的汽車讓司機專注於操控方向盤和觀察路況。司機可以控制音樂播放、導航系統和空調溫度，而無需為了尋找按鈕或瀏覽選單而分心。
智能家居系統 – 智能家居系統為利用自然語言指令來操作家居控制系統提供了一種簡便的方法。集成對話式AI的常見設備包括照明系統、溫控器及安防系統等。
智慧會議系統 – 智慧會議系統是一種利用對話式AI來進行會議文字轉錄和翻譯的高效工具。這些系統通常集成了語音助手來完成日程安排、確定行動項目和編寫會議記錄等行政任務。

3 重塑對話式AI未來的趨勢

集成對話式AI的設備和應用市場最近幾年實現了迅猛的增長，新冠肺炎疫情的爆發更是加速了它們的應用。受提高效率和對話式AI技術進步的影響，語音助手市場從2023年到2030年之間預計將以33.5%的複合年均成長率（CAGR）增長。目前推動這項技術增長的一些趨勢包括：

語音識演算法的改進 – 隨著對話式AI的普及，語音辨識的資料集不斷增長，這意味著語音辨識演算法越來越能更好地識別詞語、片語、短語及真人說話的方式。這也意味著語音辨識技術能夠更好地識別語言、口音和方言。
自然語言處理的進步 – 自然語言處理是對話式AI理解使用者請求的機制。自然語言處理演算法的日益完善提高了對話式AI的精確度和個性化水平，使得對話式AI變得更加直觀和可靠。
語音控制設備的使用增加 – 隨著語音控制技術被越來越多地集成到設備和應用中，對話式AI的需求出現了不斷增長，這進一步推動了該領域的發展。隨著技術的進步，虛擬助手將能處理越來越複雜的任務，並提供更好的輸出。隨著對話式AI對工作效率的不斷提高，使用語音應用的企業數量預計將持續增加。

4 語音助手實現廣泛應用所面臨的挑戰

隨著語音識別和自然語言處理技術的快速發展，先進對話式AI系統的市場需求也有了顯著增長。儘管有了這些進步，使用者仍會遇到阻礙語音助手廣泛使用的苦惱。阻礙這項技術實現廣泛應用的許多挑戰都與數據隱私有關，例如使用者擔心存儲在雲端的語音數據的安全性，以及設備可能透過被動監聽記錄私人對話。

使用者在與語音助手的互動中也會面臨一些苦惱。幾乎所有新作業系統和設備中都整合了語音助手，但眾所周知，它們會混淆同音詞，錯誤地理解口音，並且需要發音非常準確。語音助手很難應付有任何背景噪音的環境，而且經常難以理解有言語表達障礙的使用者。這些語音識別問題，可能都是由設備中集成的劣質麥克風引起的。

語音使用者介面（VUI）是對話式AI技術（例如語音助手）的一個重要組成部分。使用者透過對VUI說話來與語音助手互動。一個有效的語音助手，以及一個有效的VUI，必須能準確地聽到並理解語音指示。不能理解使用者會為使用者帶來令人沮喪的使用體驗。

5 高訊噪比 MEMS麥克風如何幫助改善用體驗

語音訊號等級及語音來源與設備之間的距離不同的標準VUI用例

如圖所示，高信噪比麥克風在低語或輕聲說話場景下擁有更高性能得分

雖然使用者可以通過清晰直接地對著語音助手說話，避開吵雜環境的同時只給予簡單的指令，以此來避免語音助手理解錯誤。但這些方法會限制對話式AI的潛力，並讓使用者對與語音助手進行自然的對話式互動感到失望。

解決這個問題的一個成熟解決方案是改進VUI的語音捕捉or語音採集。高訊噪比MEMS麥克風能夠支援在不完美的環境下捕捉清晰的音頻，並幫助改進語音識別、遠場語音拾取和語境理解，以及實現對音頻和視覺輸入都能理解的多模態系統— —這是解決阻礙語音助手實現廣泛應用的許多挑戰的關鍵。

5.1 改進語音識別

高訊噪比 MEMS麥克風能夠捕捉清晰、準確的語音訊號，這為改善語音辨識演算法的表現奠定了基礎。 MEMS麥克風能夠從背景噪音中捕獲語音，這意味著語音助手可以更好地理解使用者發出的指令和諮詢的問題。能否提供更優質輸入訊號的麥克風，也能提升語音助手理解的準確性。因為能夠更適應使用者向語音助手提出問題時所處的真實語音環境，所以高訊噪比MEMS麥克風可以提升語音互動的整體使用者體驗和效率。

5.2 降噪和遠場語音拾取

高訊噪比使得MEMS麥克風能夠清楚捕捉語音指令。 SNR是指麥克風應拾取的有用音頻與麥克風本身產生的雜訊之間的差異，因此高訊噪比意味著麥克風能夠捕捉更多有用訊號。高訊噪比結合高靈敏度可協助實現遠場語音拾取，使得使用者能夠在遠距離或在吵雜的環境下與語音助手進行互動。

主動降噪和遠場語音拾取提高了語音助手在智能家庭、會議室、客戶支援系統和公共場所等不同嘈雜場景中的可用性。英飛凌進行的一項研究表明，具有75dB訊噪比的高訊噪比 MEMS麥克風，捕獲的音訊比標準麥克風（例如商用語音助手中所使用的麥克風）好40%。

5.3 語境理解和多模式交互

採用高訊噪比 MEMS麥克風的VUI也能夠從語調和重音等使用者語音中捕捉語境訊息。這一語境理解能力使得語音助手能夠推斷使用者意圖，從而提供更準確和個性化的應答。

這項效能改進也為實現多模式互動提供了可能。例如，將VUI和高訊噪比 MEMS麥克風與臉部識別模型結合時，使用者可通過語音指令和臉部表情來與設備進行交互，從而進一步提高了語音助手對使用者意思的理解能力。

6 結論

高訊噪比 MEMS麥克風對於改善VUI中使用的對話式AI模型的效果至關重要。它們可提高語音識別精度，實現降噪和遠場語音拾取，支援語境理解，並實現多模式互動。高訊噪比MEMS麥克風即使在吵雜環境下也能確保擁有最優性能，因而可以捕捉清晰的語音訊號。高訊噪比 MEMS麥克風讓使用者與虛擬助手之間的互動更可靠，因而能實現更好的使用者體驗。

而且，高訊噪比 MEMS麥克風技術的進步為持續改進和提高語音助手可靠性提供了巨大的潛力。麥克風靈敏度、訊號處理和降噪技術的不斷發展，將有助於進一步提升對話式AI系統的效能。隨著高訊噪比 MEMS麥克風的不斷改進，我們在人機互動方面也能取得巨大進步，從而為基於語音的技術釋放新的潛力。

對話式AI擁有光明的前景。語音識別、語境感知和訓練模型的創新，意味著語音助手將能處理更複雜的指令和對話。先進的演算法結合優質的麥克風，意味著使用者將能獲得更舒適、更直覺的語音助手使用體驗。