智能语音交互驱动的统计监测分析设想

□袁文达

人工智能技术的飞速发展给统计行业发展带来新的契机。本文分析了智能语音交互界面中包含的语音识别、语义处理和语音合成等技术环节，设想将智能语音交互技术引入统计监测分析，或将给统计监测分析的生产效率带来质的飞跃。

据《2017 年中国人工智能产业数据报告》当年我国人工智能市场规模达到216.9 亿元，同比2016 年增长52.8%。我国语音、自然语言处理领域热度快速提升。随着小度在家、天猫精灵、小米AI 音箱、京东叮咚音箱、喜马拉雅小雅音箱等各种智能音箱投放市场，产品在语音、语义识别和内容服务的智能化表现方面带来了空前冲击，基本都做到了对音箱播出内容的语音指令要求的识别和执行。人工智能技术正飞速发展，截至2017 年12月，全球人工智能相关专利总数约20 万份，而中国占4 万件，超越美国成为全球拥有人工智能专利数最多的国家。人工智能技术的不断进步正给统计行业带来新的契机。设想将智能语音交互技术引入统计监测分析，或将给统计监测分析的生产效率带来质的飞跃。

智能语音交互界面包含了几方面技术环节。语音识别（ASR），将人类的语音中的词汇转换为计算机可读的输入，一般包括了语音信号的处理，在环境噪声、信道、说话人等因素特征差异屏蔽方面都达到了可行地步。用户根据系统设计的方式，对机器发出指令，如小米音箱是以“小爱同学+工作任务”的句型模式，让机器将接收到的语音转化成文字，再以文字作为执行的指令或搜索词，驱动机器执行。这其中需要将人的自然语言转化成机器能够理解的意思就是语义处理（NLP）技术。交互界面中涉及机器向人的语音输出，主要用于对不理解或不明确部分的询问和求证，需要借助语音合成（TTS）技术，将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为人听得懂的、比较流利的汉语口语，就如同机器开口说话。这几方面技术的技术进展和突破使得语音交互界面具备了智能化。

随着语音交互技术向各行业渗透，也给统计行业带来挑战和压力。我们不再满足分散地查询和提取数据进行统计监测，一些新的数据挖掘技术被应用到统计监测中，但计算机系统与人的交互界面是一个问题，一方面人的思维比较模糊和概念化，并且对固定格式、细化规则等并不能做到快速精确。另一方面计算机的强项在于快速地查找数据、精确地计算数据、完整地传递数据、准确地套用模型、细致地呈现报告等；那么设想人直接通过语音与计算机系统进行交互，告诉计算机去查找哪些数据，屏蔽了怎么查的过程，使得人更集中在监测分析本身，而机器对没听明白的或执行中需要再明确的内容可通过反向交互，向人发出征询，以告知其不明白的部分。这样我们可以借助智能语音交互过程，由人的语音驱动计算机进行统计监测分析。监测分析的应用模型包括数理统计分析如相关分析、回归分析、聚类分析成因分析、时间序列、置信度检验等，在人看来它更是一种概念，而具体的实施这些分析模型涉及很多细节，通过智能语音交互技术可以充分利用人的思维概念，而让计算机对它进行细化和精确化，并能调动计算机快速查找数据、传输数据的能力，直接把数据填入到对应模型进行分析，分析的结果再利用机器的精确性进行图表等形式的展示，而人凭借统计专业的经验和智慧，研判呈现的监测分析结果，鉴别的结果如果合理可用，就可以作为一个统计监测分析的成果。整个过程借助语音交互界面驱动计算机快速响应人的要求，通过反复驱动计算机、反复和计算机交互辅助，能够快速查找到有关内容、套用相关的分析模型、取得分析结果，有效避开了原来人所不擅长的数据准备、数据传递、数据填报等相关繁琐工作，将这些工作集成给机器完成，能大大提高统计监测分析的效率。这个过程是对统计监测分析生产模式的创新和有效改进。

那么如何推进相关的应用？如何将语音交互技术结合到统计应用方面，粗浅的想法是应启动行业合作关系：查找国内人工智能语音技术方面有成就和领先的公司，吸引团队投入到统计行业的语音驱动界面的开发中，通过把一些概念语音化、数字化，把一些统计的理论模型、常见统计操作集成到语音交互系统里面，能够用语音进行驱动执行，同时改进以往一些系统的数据查询接口、数据传输接口等，构建模式套用的基本环境，将原先数据查询的接口对接到语音驱动模式下，将语音指令直接转化为数据查询操作指令。目前，语音交互方面国内就推出有语音技术开放平台，通过提供语音技术SDK（软件开发套件），将智能语音交互引入到指令的形成和对接口的驱动。

通过语音交互，解放了双手和接触限制，指向更加明确，语义直达目标，缩短使用路径，关键是能屏蔽一些数据操作的细节和格式上纠缠，因为机器能快速有效地存储和调取这些细节和格式，降低了学习的门槛，使得人更集中智慧到概念和局面的研判上。目前语音驱动界面依托网络云计算中心等信息化基础设施对客户端的硬件要求并不高，一般计算机都能使用。从目前发展来看国内的语音技术公司，在中文语音合成、语音识别、口语评测等多项技术上拥有国际领先的成果。已推出有从大型应用到小型嵌入应用的各种应用，相信在统计监测分析上也同样可以有开拓性的应用，这将大大提升统计监测分析的生产效率。