Alexa håndterer naturlige sprogkommandoer gennem en sofistikeret proces, der involverer flere nøgleteknologier: signalbehandling, wake-orddetektion, talegenkendelse, naturlig sprogforståelse (NLU) og tekst-til-tale (TTS). Her er en detaljeret sammenbrud af, hvordan Alexa behandler disse kommandoer:
Signalbehandling og wake -orddetektion
1. Signalbehandling: Når en bruger taler til en Alexa-aktiveret enhed, behandles lydindgangen først for at fjerne baggrundsstøj, såsom omgivelseslyde fra tv'er eller andre samtaler. Dette trin sikrer, at Alexa fokuserer på målsignalet, som er brugerens stemmekommando [1] [5].2. Wake Word Detection: Alexa lytter til specifikke aktiveringsord, typisk "Alexa" eller "Hey Alexa," for at starte behandlingen af kommandoen. Når kølvandet er detekteret, begynder Alexa at optage og behandle lydindgangen [1] [2].
Talegenkendelse
3. Tale-til-tekst-konvertering: Den indspillede lyd streames derefter til Amazons Cloud-servere, hvor den konverteres til tekst ved hjælp af automatisk talegenkendelse (ASR) -teknologi. ASR analyserer lydbølgerne for at matche mønstre med et stort bibliotek med lyde på forskellige sprog, så det kan identificere, hvad brugeren har sagt [2] [3].Natural Language og NLU)
4. Intent Identification: Efter konvertering af tale til tekst bruger Alexa NLU til at forstå intentionen bag brugerens kommando. NLU involverer analyse af teksten for at bestemme, hvilken handling brugeren ønsker at udføre, såsom at spille afspilning eller indstille en alarm. Det udtrækker også nøgleoplysninger eller "slots", der er nødvendige for at opfylde anmodningen, som specifikke kunstnere eller sangtitler [3] [4].5. Kontekstuel forståelse: Alexas NLU er kontekstbevidst, hvilket betyder, at den kan bruge tidligere interaktioner eller opfølgningsspørgsmål til at forfine dens forståelse af brugerens intention. For eksempel, hvis en bruger beder Alexa om at ringe til nogen, kan det bede om afklaring, om der er flere kontakter med lignende navne [10] [11].
Responsgenerering og levering
6. Responseformulering: Når Alexa først har forstået brugerens intention, formulerer den et svar ved at forespørge databaser, API'er eller andre tjenester efter behov. Dette svar genereres ved hjælp af naturlig sproggenerering (NLG), der konstruerer grammatisk korrekte sætninger, der efterligner naturlig tale [3] [7].7. Tekst-til-tale-konvertering: Den formulerede respons konverteres derefter til et lydklip ved hjælp af avanceret TTS-teknologi. Denne teknologi sikrer, at Alexas stemme lyder naturlig og engagerende, ofte modelleret efter ægte menneskelige stemmer [3] [8].
8. Audioafspilning: Endelig streames lydklippet tilbage til brugerens enhed og spilles højt og afsluttede interaktionen [3].
Kontinuerlig forbedring
Alexas kapaciteter forbedres løbende gennem maskinlæring og akkumulering af brugerinteraktionsdata. Dette gør det muligt for Alexa at forfine sin talegenkendelsesnøjagtighed, forbedre dens forståelse af komplekse forespørgsler og tilpasse sig brugerpræferencer over tid [5] [7].Citater:
[1] https://hackernoon.com/ai-for-noobs-how-amazon-aexa-works
[2] https://intuji.com/the-tech-rehind-amazon-aexa/
[3] https://reolink.com/blog/how-does-aexa-work/
)
[5] https://www.cloudthat.com/resources/blog/the-advanced-voice-assistance-technology-amazons-aexa
[6] https://developer.amazon.com/en-us/docs/alexa/conversations/how-axa-conversationsworks.html
[7] https://bernardmarr.com/machine-learning-in-practice-how-does-amazons-aexa-really-work/
[8] https://www.amazon.science/blog/alexa-unveils-new-speech-recognition-tekst-to-speechnologies
[9] https://www.youtube.com/watch?v=u1yt_4xcgly
[10] https://www.amazon.science/latest-news/the-gineering-behind-aexas-contextual-lepeech-anerkendelse
[11] https://developer.amazon.com/en-us/alexa/alexa-skills-kit/nlu