李雪驁

（中海油信息科技有限公司天津分公司，天津 300450）

1 研究背景及意義

數(shù)字化時(shí)代下，組織成員的角色和職能已經(jīng)發(fā)生改變。隨著數(shù)字技術(shù)的不斷成熟和應(yīng)用，數(shù)字員工逐漸進(jìn)入了人們的視野，并不斷應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域和行業(yè)。未來，人機(jī)共生，大量數(shù)字員工的應(yīng)用將成為常態(tài)。這也促使組織管理不斷進(jìn)化，員工能力不斷躍升。2021 年，虛擬數(shù)字技術(shù)被納入“十四五”規(guī)劃綱要。在數(shù)實(shí)融合的趨勢下，科技企業(yè)以技術(shù)進(jìn)步推動應(yīng)用創(chuàng)新，加速數(shù)字人的場景化應(yīng)用落地。隨著NLP、ASR、TTS等技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)字員工技術(shù)正是聚合這些技術(shù)的典型應(yīng)用之一，通過AI 技術(shù)的賦能，能讓數(shù)字員工建立與真實(shí)世界的感知、連接、交互，真正做到服務(wù)型數(shù)字勞動生產(chǎn)力，讓傳統(tǒng)勞動力從煩瑣和消耗精力的流程性工作中解放出來，專注創(chuàng)新以及更具價(jià)值的活動，這種人類與計(jì)算機(jī)的交互、融合、共創(chuàng)，可以充分提升人的潛能，創(chuàng)造更大的價(jià)值。

2 虛擬數(shù)字人技術(shù)概述

2.1 虛擬數(shù)字人的技術(shù)基礎(chǔ)

（1）計(jì)算機(jī)圖形學(xué)。虛擬數(shù)字人需要具有逼真的外觀和動作，因此計(jì)算機(jī)圖形學(xué)是其技術(shù)基礎(chǔ)之一。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)可以通過三維建模、紋理映射等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)虛擬數(shù)字人的外觀設(shè)計(jì)和動畫效果。通過圖像處理和模式識別等方法，實(shí)現(xiàn)對虛擬人物的面部表情、動作和姿態(tài)等方面的模擬。

（2）語音合成技術(shù)。虛擬數(shù)字人需要能夠發(fā)出自然流暢的聲音，因此，語音合成技術(shù)是其重要組成部分。語音合成技術(shù)可以將文本轉(zhuǎn)換為聲音信號，使得虛擬數(shù)字人能夠像真正的人類一樣說話。主要分為語言分析部分和聲學(xué)系統(tǒng)部分，也稱為前端部分和后端部分。語言分析部分主要是根據(jù)輸入的文字進(jìn)行分析，提取出其中的語法、詞匯等信息；而聲學(xué)系統(tǒng)部分則是將這些信息轉(zhuǎn)換成聲音信號。

（3）自然語言處理技術(shù)。虛擬數(shù)字人需要能夠理解人類的語言，并做出相應(yīng)的回應(yīng)。自然語言處理技術(shù)可以分析人類語言的語義和語法，從而實(shí)現(xiàn)虛擬數(shù)字人的智能交互。

（4）機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)。虛擬數(shù)字人需要具備一定的智能和學(xué)習(xí)能力，以便更好地適應(yīng)不同的場景和需求。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)可以通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練和模型優(yōu)化，提高虛擬數(shù)字人的智能水平和交互效果。通過對大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，讓虛擬人物能夠自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)不同的場景。

（5）語音驅(qū)動口唇技術(shù)。數(shù)字人形象依托語音驅(qū)動，鑒于語音與口唇動作有強(qiáng)相關(guān)性，對此設(shè)計(jì)語音特征抽取以及口唇系數(shù)預(yù)測模塊。語音特征抽取網(wǎng)絡(luò)，抽取語音高階特征，捕說話人的共性信息；基于提取到的高階語音特征映射到口唇相關(guān)系數(shù)網(wǎng)絡(luò)，基于擬合的口唇相關(guān)系數(shù)，可良好地控制頭部運(yùn)動和嘴型等相關(guān)信息。

（6）傳感器技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。虛擬數(shù)字人可以通過傳感器技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)獲取外部環(huán)境的信息，并作出相應(yīng)的反應(yīng)和調(diào)整。例如，在客戶服務(wù)領(lǐng)域，虛擬數(shù)字人可以通過傳感器感知用戶的位置和姿態(tài)，從而提供更加個(gè)性化的服務(wù)。

2.2 虛擬數(shù)字人的特點(diǎn)和優(yōu)勢

（1）高度可定制化。虛擬數(shù)字人可以通過計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)進(jìn)行個(gè)性化定制，從而滿足不同用戶的需求和喜好。

（2）24 小時(shí)不間斷服務(wù)。虛擬數(shù)字人可以全天候、全年無休地提供服務(wù)，不會受到時(shí)間和空間的限制。

（3）高效便捷。虛擬數(shù)字人可以快速響應(yīng)用戶的請求，提高服務(wù)效率，減少人力成本和時(shí)間成本。

（4）智能交互。虛擬數(shù)字人可以通過自然語言處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能交互，能夠理解人類的語言和意圖，并做出相應(yīng)的回應(yīng)。

（5）可擴(kuò)展性強(qiáng)。虛擬數(shù)字人可以通過添加新的組件和技術(shù)進(jìn)行擴(kuò)展和升級，不斷提高其性能和服務(wù)水平。

（6）應(yīng)用場景廣泛。虛擬數(shù)字人可以應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，如客戶服務(wù)、教育、醫(yī)療、娛樂等，具有非常廣泛的應(yīng)用前景和發(fā)展空間。

3 智能語音交互

3.1 系統(tǒng)架構(gòu)

系統(tǒng)由前端、服務(wù)端和管理端組成。

（1）前端包括。智能語音輔助客戶端和chrome 瀏覽器插件。采集客戶語音輸入發(fā)送到服務(wù)端進(jìn)行轉(zhuǎn)寫和語義解析，同時(shí)根據(jù)語義解析結(jié)果執(zhí)行指令，控制終端設(shè)備顯示和語音播報(bào)?？蛻舳酥С謜indows 以及Chrome瀏覽器操作。

（2）服務(wù)端提供。語音識別服務(wù)、語音合成服務(wù)和語義理解服務(wù)。支持用戶級、終端級智控方案配置，即智控內(nèi)容和指令配置。系統(tǒng)預(yù)置通用方案，用戶可按需定制專屬智控方案。知識庫支持閑聊、知識問答等知識配置。

（3）管理端主要包括演示管理和詞庫配置功能。演示管理用來設(shè)置和演示相關(guān)的清單、指令等信息，支持人工演示指令、錄音演示指令、擴(kuò)展指令和播報(bào)內(nèi)容配置；詞庫配置用來管理專有名詞和同義詞。

3.2 系統(tǒng)流程

3.2.1 整體流程

客戶端采集并識別真人語音輸入對終端設(shè)備進(jìn)行操控，并支持播放場景智控錄音實(shí)現(xiàn)自動解說與終端操控。

3.2.2 語音指令解析流程

語音指令的解析流程是語音智控系統(tǒng)中最重要的流程。為保障系統(tǒng)的智能交互效果，語音智控系統(tǒng)采用了4 種方法支撐智能交互過程。

（1）關(guān)鍵詞匹配。分析文本中的關(guān)鍵詞及其同義詞，從語音智控系統(tǒng)的管理后臺的語音指令庫中匹配相關(guān)的指令。

（2）知識庫查詢。對接智能知識庫（XK 語言模型庫），從知識庫中匹配知識點(diǎn)，獲取答案并返回。

（3）語義解析。集成語義理解引擎，通過語義解析流程獲取用戶的真實(shí)意圖，匹配知識點(diǎn)，最終獲取答案并返回，支持多輪對話。

（4）AIUI 人工智能服務(wù)。對接在線人工智能交互服務(wù)接口（即AIUI 服務(wù)）。AIUI 提供通用場景下以自然語言理解為核心的全鏈路人機(jī)交互服務(wù)，使語音智控系統(tǒng)不需要后臺配置即可實(shí)現(xiàn)閑聊、查詢天氣、播放音視頻資源等語音交互過程。

3.3 核心技術(shù)簡述

本系統(tǒng)采用JAVAEE 技術(shù)體系進(jìn)行研發(fā)，采用的開發(fā)框架為struts2+spring+hibernate。軟件基于組件開發(fā)，通過相關(guān)的類和文件組裝成 JavaEE 應(yīng)用程序，與其他組件相交互，代碼重復(fù)減少，重用率高。有利于良好的分工與協(xié)作，實(shí)現(xiàn)并行開發(fā)。系統(tǒng)使用三層結(jié)構(gòu)開發(fā)，層與數(shù)據(jù)訪問層相互獨(dú)立，方便擴(kuò)充表示層，具有良好可擴(kuò)展性。

JavaEE 的技術(shù)結(jié)構(gòu)分為三層，分別是表示層、中間層、數(shù)據(jù)層。表示層技術(shù)是在JSP 頁面中用HTML 標(biāo)簽、JavaScript 腳本、Ajax。需要注意的是，Ajax 并不是一種技術(shù)，而是幾種技術(shù)的整合。它采用異步請求的方式，主要功能是向服務(wù)器端發(fā)送請求，處理數(shù)據(jù)或者根據(jù)返回的數(shù)據(jù)重新顯示頁面。中間層技術(shù)主要是JSP、Servlet、JSTL、JavaBean、Struts 框架。其中JSP 是顯示動態(tài)內(nèi)容的服務(wù)器網(wǎng)頁，Servlet 是接收客戶端的請求并作出響應(yīng)，JSTL 是幫助JSP 顯示動態(tài)內(nèi)容的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)簽庫，JavaBean 是JavaEE 的模型組件。數(shù)據(jù)層技術(shù)用的是JDBC、JNDI、Hibernate 框架。其中，JDBC 是傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫連接方式，JNDI 和Hibernate 只是擴(kuò)展了功能，并沒有完全替代了JDBC?，F(xiàn)在流行的是關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫，我們所用的大多數(shù)都是，如SQL Server、Oracle、MySQL 等，Hibernate 框架技術(shù)是以對象的方式操作關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫，以減少內(nèi)存的使用。

本系統(tǒng)主要涉及語音識別、語義理解、語音合成等三項(xiàng)技術(shù)。

3.3.1 語音識別技術(shù)

系統(tǒng)具備非特定人連續(xù)語音識別能力，能夠自動識別用戶語音并轉(zhuǎn)換為文字或語義。語音識別支持端點(diǎn)檢測、智能打斷，能夠識別帶方言口音的普通話，并具備對國內(nèi)各主要方言的識別能力。標(biāo)準(zhǔn)普通話的語音識別準(zhǔn)確率90%以上。

語音識別能力可正確識別客戶語音并理解意思，完成人機(jī)對話咨詢和業(yè)務(wù)等相關(guān)操作，并且是一款與說話人無關(guān)的語音識別系統(tǒng)，該產(chǎn)品具備優(yōu)秀的識別率，產(chǎn)品核心技術(shù)上達(dá)到了國際領(lǐng)先水平。針對語音識別應(yīng)用中面臨的方言口音、背景噪聲等問題，基于實(shí)際業(yè)務(wù)系統(tǒng)中所收集的涵蓋不同方言和不同類型背景噪聲的海量語音數(shù)據(jù)，通過先進(jìn)的區(qū)分性訓(xùn)練方法進(jìn)行語音建模，使語音識別在復(fù)雜應(yīng)用環(huán)境下均有良好的效果表現(xiàn)。

3.3.2 語音合成服務(wù)

系統(tǒng)提供語音合成，即能夠?qū)⑷我馕淖謨?nèi)容實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換為清晰、流暢、自然的語音。語音合成支持中文普通話，提供符合機(jī)器人定位的音色。語音合成自然度4.0 分及以上。

語音合成（Text-To-Speech），又稱為文語轉(zhuǎn)化，是將文本信息轉(zhuǎn)化為語音數(shù)據(jù)的技術(shù)，涉及聲學(xué)、語言學(xué)、數(shù)字信號處理、多媒體等多種前沿的高新科技，是中文信息處理領(lǐng)域的一項(xiàng)前沿技術(shù)。

語音合成系統(tǒng)的合成引擎在完成文本到語音數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化過程中可以簡單分解為兩個(gè)步驟的處理。文本先經(jīng)過前端的語法分析，通過詞典和規(guī)則的處理，得到格式規(guī)范，攜帶語法層次的信息，傳送到后端。后端在前端分析的結(jié)果基礎(chǔ)上，經(jīng)過韻律方面的分析處理，得到語音的時(shí)長、音高等韻律信息，再根據(jù)這些信息在音庫中挑選最合適的語音單元，語音單元再經(jīng)過調(diào)整和拼接，就能得到最終的語音數(shù)據(jù)。

3.3.3 語義理解服務(wù)

自然語言理解服務(wù)，理解客戶說話內(nèi)容并解析除對應(yīng)指令，以控制終端設(shè)備顯示及操作。能理解口語化表達(dá)的自然語言話術(shù)，能有效地理解查詢中的模糊詞語、別名、簡稱、俗稱、錯(cuò)別字等。分詞和句式識別是自然語言理解的基礎(chǔ)，通過將用戶完整的表述轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的關(guān)鍵詞，并通過語意獲取相關(guān)的語義，最后通過內(nèi)容查詢到相關(guān)答案，影響分詞效果的好壞主要在于詞典的覆蓋程度和分詞的方法。

具備完善的通用詞典和通信行業(yè)應(yīng)用詞典，覆蓋到日常生活語言中的99%以上的詞條，擁有專業(yè)、準(zhǔn)確通信行業(yè)內(nèi)容儲備。

具有性能優(yōu)異的快速分詞匹配算法，對于中文而言，存在一個(gè)分詞算法的問題，因?yàn)橹形脑跁鴮懙臅r(shí)候并沒有像英文那樣以空格隔開一個(gè)個(gè)的詞，而且，也沒有統(tǒng)一的中文詞典。不同的分詞詞典導(dǎo)致不同的分詞結(jié)果，而不同的分詞結(jié)果必然對應(yīng)不同的搜索關(guān)鍵詞候選，對最終搜索性能產(chǎn)生重要的影響。主要具有以下特點(diǎn)。

（1）超大規(guī)模的詞典。詞典規(guī)模已經(jīng)達(dá)到：中文24 萬、英文12 萬。同時(shí)，由于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，各種新詞、熱詞不斷涌現(xiàn)，詞典還在不斷的發(fā)展中，主要采用自動統(tǒng)計(jì)的方法發(fā)現(xiàn)新詞、熱詞，然后人工確認(rèn)之后才加入到詞典中。這樣一個(gè)超大規(guī)模的詞典已經(jīng)能夠覆蓋到日常生活語言中的99%以上的詞條。并且擁有專業(yè)、準(zhǔn)確的行業(yè)內(nèi)容儲備。

（2）性能優(yōu)異的快速分詞匹配算法。對于中文而言，存在一個(gè)分詞算法的問題，因?yàn)橹形脑跁鴮懙臅r(shí)候并沒有像英文那樣以空格隔開一個(gè)個(gè)的詞，而且，也沒有統(tǒng)一的中文詞典。如“小花”，既可以是一個(gè)詞，也可以算是“小”和“花”兩個(gè)詞，類似的還有許多許多，如“囚衣”“千米”等。不同的分詞詞典導(dǎo)致不同的分詞結(jié)果，而不同的分詞結(jié)果必然對應(yīng)不同的搜索關(guān)鍵詞候選，對最終搜索性能產(chǎn)生重要的影響。直觀上，采用大的詞典使得分詞結(jié)果具有較大的粒度，因此詞語共現(xiàn)次數(shù)減少，同時(shí)也會使得結(jié)果中的每個(gè)詞具有更明確的語義，也因此可以避免一些無關(guān)的共現(xiàn)，起到一定的語義消歧作作用，而采用小的詞典則正好相反。

根據(jù)在中文語音合成系統(tǒng)研究中分詞算法的研究經(jīng)驗(yàn)，采用了較為常規(guī)但相當(dāng)有效的分詞算法，具體算法分為兩步。

首先，在給定詞典的基礎(chǔ)上，分別基于前向和后向最長匹配分詞算法構(gòu)建分詞網(wǎng)格，統(tǒng)計(jì)說明這樣構(gòu)建的分詞網(wǎng)格對正確分詞路徑的覆蓋率達(dá)到99.5%以上。

然后，以公式所示的詞頻連乘積最大為搜索目標(biāo)，引入Viterbi 算法，從網(wǎng)格中搜索出最佳分詞路徑輸出。

該分詞算法能夠較好地做到分詞正確率和分詞效率的平衡，在固定分詞詞典的情況下，此分詞算法能比僅前向或者后向的分詞算法有較為明顯的提高。

前后向最大匹配算法后，我們做了分詞歧義處理來進(jìn)一步提升分詞的精度，采用了規(guī)則來處理，規(guī)則庫中含有數(shù)千條不同歧義的規(guī)則處理定義。具體來說，分詞歧義主要解決“復(fù)合肥”“和服務(wù)”之類的問題，以提高分詞的精度。

4 技術(shù)價(jià)值

結(jié)合NLP、ASR 等技術(shù)，通過ASR-NLP-TTS 實(shí)現(xiàn)文本驅(qū)動，通過預(yù)先設(shè)置的知識圖譜、語言模型、知識問答庫等與數(shù)字人你對話系統(tǒng)進(jìn)行對接，從而實(shí)現(xiàn)虛擬數(shù)字人從感知階段到表達(dá)階段的閉環(huán)驅(qū)動。依靠智能語音交互控制技術(shù)，與業(yè)務(wù)系統(tǒng)結(jié)合，將系統(tǒng)操作簡單化、界面菜單扁平化。

通過創(chuàng)新性的數(shù)字員工形象，提供基于語音對話、觸控點(diǎn)選為一體的多模態(tài)虛擬交互服務(wù)，解決了真人服務(wù)成本高、效率低等問題，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供有力抓手。所以，數(shù)字人作為企業(yè)的一種數(shù)字生產(chǎn)力，是企業(yè)降本增效、數(shù)智化轉(zhuǎn)型不可或缺的生產(chǎn)工具，是多重技術(shù)融合應(yīng)用創(chuàng)造出的新型技術(shù)。利用虛擬形象資產(chǎn)，以應(yīng)用場景為中心持續(xù)創(chuàng)新，進(jìn)一步鞏固企業(yè)的數(shù)字化業(yè)務(wù)能力，為企業(yè)探索組織發(fā)展、創(chuàng)新增效提供了全新的視角。