自然语言处理和语音的关系是什么?

自然语言处理（NLP），广义上来讲包括对各种形式的自然语言的处理，即既包括文本，也包括语音。不过，因为对语音的处理涉及信号处理，跟文本处理的感觉不太一样，所以常常把语音单独拿出来说。这样，狭义的 NLP 就单指对文本的处理了。对文本和语音的「处理」，也是一个很广的概念。对文本的处理（即 NLP）包括 parsing、信息提取、情感识别、翻译、生成等等；对语音的处理包括语音识别、说话人识别、情感识别、语种识别、语音合成、语音转换、语音分离、语音增强等等。自然语言处理和语音处理中的各种任务，都要用到机器学习的方法。可以认为这二者是机器学习的应用领域。一般说「研究机器学习」，可以指研究机器学习的方法与理论本身，也可以指研究机器学习的应用。无论从事自然语言处理、语音处理、机器学习中的哪一个领域，都要会编程。但是醉翁之意不在酒，这些领域中的编程更多地是利用已有的算法和模块实现自己的目的，而不是从头去实现算法。所以 ACM（主要锻炼高效算法的实现）、并行结构之类的知识都不是所有人都必需的，而是要看你做的具体任务。另外，这些领域都需要线性代数、微积分、概率论这几种基础数学知识。做自然语言处理和语音处理都还需要少量的语言学知识；做语音处理还需要少量信号处理知识。

情动唤醒（Emotional arousal）SPA是一种特定的SPA（Single-Page Application，单页面应用程序）设计模式。SPA是一种Web应用程序的架构模式，它通过使用动态加载的内容和异步数据交互，使用户能够在单个页面上无刷新地进行导航和操作。

情动唤醒SPA是在传统SPA模式的基础上添加了情感触发机制。它通过监测用户的情感状态或行为，根据用户的情感反馈动态地调整和呈现内容，以提供更加个性化和情感化的用户体验。这种设计模式旨在通过情感识别和情感响应来增强用户与应用程序之间的情感互动，以满足用户的情感需求，并提供更具共鸣和情感连接的用户体验。

具体来说，情动唤醒SPA可能利用情感识别技术（如面部表情识别、语音情感识别等）来感知用户的情感状态，并基于这些情感状态调整应用程序的界面、内容或交互方式，以更好地满足用户的情感需求。这样的设计可以使应用程序更加智能、敏感和亲密，进一步提升用户的参与度和满意度。

需要注意的是，情动唤醒SPA可能是一种概念或实验性的设计模式，并不一定在所有SPA应用程序中得到广泛应用。具体实现和应用方式可能会因开发者和应用场景而异。

自动语音识别通常有以下几种分类方法：

（1）按系统的用户情况分：特定人和非特定人识别系统；

（2）按系统词汇量分：小词汇量、中词汇量和大词汇量系统；

（3）按语音的输入方式分：孤立词、连接词、连续语音系统等；

（4）按输入语音的发音方式分：朗读式、口语（自然发音）式；

（5）按输入语音的方言背景情况分：普通话、方言背景普通话、方言语音识别系统；

（6）按输入语音的情感状态分；中性语音、情感语音识别系统。

摘要：过去几年来，人工智能一直被炒得火热。但它的研究成果大多都用在工业或商业领域，普通用户看不见、摸不着，自然就没啥特别的感受。其实，人工智能的视觉识别以及语音识别行业正在快速发展，支持人工智能技术的App应用，将会让人们的生活变得更加便捷，这些可能是你经常使用却不知道的。

1、识别身边正在播放的任何音乐：Shazam

有时候你听到别人播放的歌曲很好听，并不知道叫什么歌名，在不问别人的情况下如何快速知道呢？这款软件可以找到你周围的人群正在播放的音乐和视频，在找到匹配项之后Shazam会随时动态创建一个播放列表。Shazam是一款歌曲识别软件，用户可以通过Shazam快速识别电视广告上的音乐并告诉你歌曲的名字，可以通过手机的麦克风采样，大概只要采取十几秒的音源（歌曲样本），然后通过网络将音源的波段数据发送到Shazam公司的服务器内，经过快速分析识别，将得到这个音乐的相关信息，如曲名，主唱，专辑名，发行商等数据，传回Shazam软件内显示出来。

2、拍照就能识别植物的应用——形色APP

在郊游看风景或跟女神约会时偶遇漂亮的花朵，却不知道那到底是什么花、有什么特质或者是什么花语，实在是件很遗憾的事情。本次将为大家介绍智能识别植物的好玩的手机App。形色APP是一款识别花卉、分享附近花卉的APP应用。可以一秒就能识别植物，支持识别4千种植物，准确率高达82%，可以在1~5秒内给出花名，App内部也有识花大师帮忙鉴定植物，地图上更有特色植物景点攻略。也有阅花无数的识花大师，以后再也不用担心遇到的植物不认识啦。

3、扫码拍发票识别自动化报销——报销吧APP

伴随着电子发票的普及及增值税的广泛普及，不同于传统的纸质报销和OA审批，新型的报销系统允许员工扫描自己的增值税发票，在发票的真实性、唯一性得到确认后即可将这笔费用自动录入到公司的费用系统，同时实现价税分离，进而实现财务自动化审批、发票的合规验证及费用的高效统计。发票自动识别及验真的好处是显而易见的，报销吧APP是一款基于人工智能OCR发票识别的APP，可支持发票拍照上传、扫描自动识别、查重验真及价税分离等相关功能，平时我们商务、销售、市场、老板人员出差要订票、打车、住酒店，而报销吧整合国内的众多 旅游 服务商，比如：飞鹤航空、携程与同程网的机票酒店、滴滴出行企业版、京东企业购等，一款软件内可以实现商务出差全过程，从出差到报销，无需再下载多个软件应用，只需一个报销吧，就可以实现应用内一站式预订机票、酒店、火车及打车和出差比价的功能。

4、可以识别方言的语音输入法——讯飞输入法APP

讯飞输入法是一款集语音、手写、拼音、笔画、双拼等多种输入方式于一体的输入法，具有强大的语音识别效果，语音识别率超过95%，不仅支持粤语、英语、普通话识别，还支持客家话、四川话、河南话、东北话、天津话、湖南(长沙)话、山东（济南）话、湖北（武汉）话、安徽（合肥）话、江西（南昌）话、闽南语、陕西（西安）话、江苏（南京）话、山西（太原）话、上海话等方言识别，支持中英文混合输入，通过首字母输入就能自动识别出常用词组和英文单词。此外，还拥有用户词语记忆与调频功能、模糊音设置功能、直接输入“i”字母可以快速打开手写、右键弹出系统菜单等等。

5、识别找同款相似款——拍立淘（手机淘宝）

这款软件让你碰到喜欢的东西，但是不知道名字的时候，就派上了用场，相信很多朋友都会使用手机淘宝进行购物，但是有时候我们想找一款相似款或同款的衣服，有照片了如何知道呢？比如说，我们去国外 旅游 ，看到一个特别不错的东西，但以前从没有见到过，想去购买却连名字都不知道。这个时候用拍立淘对着这个物品拍摄，我们很快便会在阿里系的购物网站上获得该物品的信息，不仅有英汉名，连使用方法、功能都一应俱全。你只需要打开手机淘宝——拍立淘，对准衣服、包包拍照，就可以自动识别出款式，并进行购买了，目前拍立淘的适用商品基本覆盖了消费者的所有需求，包括男女装、鞋包、配饰到瓶饮、日用品、化妆品等等。

6、拍照识别饭菜并计算它的热量营养——Bitesnap

7、可实时照相并翻译的软件——谷歌翻译App

谷歌翻译App是一款基于人工智能技术的相机实时翻译功能，对准哪里就能翻译哪里，让你可以无障碍阅读各种标识上的文字。能够提供多达27种语言的相机实时翻译、32种语言的语音翻译以及90种语言的文字翻译。可下载语言包，便于您在外出旅行时或在网络使用费用较高或网速很慢的情况下离线使用，可对翻译内容加注星标和进行保存，以供日后参考。相较于翻译功能，实时相机翻译仅需以把手机镜头对准想要翻译的文本，翻译结果即可在屏幕实时显示，排版字型也将以最贴近原文的方式呈现，让使用者不论是看路标、认菜名等等常见的需求，都能快速完成。

随着短视频的红利发展，越来越多的人工智能配音软件涌入市场。然而，其中有好多声音都不清晰，很机械。也有的使用起来也麻烦，下面就来盘点那些常见的配音软件，每个都有自己的特色，找个适合自己的，且发音自然来用就好啦！

1剪 映

在剪辑视频的时候，新手用得比较多的有剪映，它的功能有很多，能够自定义添加自己喜欢的贴纸，背景，视频特效，字幕，背景音乐，也能删除或裁剪不喜欢的片段。

如果不喜欢自己原视频配音，还能从素材库中挑选一个自己觉得还不错的发音人，然后一键给视频变声。当然，可以选择的音色不多，适合简单的配音。

2百宝音

这个配音工具的功能强大，支持在线文字转语音，一键语音合成。 情感 起伏做得很到位，而且音质也很高清！有小程序也有APP。

有上百多种发音人，丰富多样，有温柔的，甜美的，成熟的， 搞笑 的等等。而且还带有开心，快乐，严肃，悲伤，忧愁，难过等情绪呢！

不管是录制 情感 语录，故事旁白解说，还是制作抖音快手上的 搞笑 短视频等，都可以用它来给视频配音。

操作简单，把要配音的文字复制进去，然后挑选合适的配音员，接着调节语速，语调，也能支持多人对话配音哦！最后点击生成配音即可，导出的格式有音频或视频，根据自己的喜好来选择就好！

3QQ浏览器

在浏览页面的时候，点击“更多设置”的按钮，然后选择“朗读网页”就能实时听到页面内容啦。还能自定义调整发音人的语速呢，不过可以选择的配音员有点少，只有6个。

传统的人机交互，主要通过键盘、鼠标、屏幕等方式进行，只追求便利和准确，无法理解和适应人的情绪或心境。而如果缺乏这种情感理解和表达能力，就很难指望计算机具有类似人一样的智能，也很难期望人机交互做到真正的和谐与自然。由于人类之间的沟通与交流是自然而富有感情的，因此，在人机交互的过程中，人们也很自然地期望计算机具有情感能力。情感计算（Affective Computting）就是要赋予计算机类似于人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力，最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互。 有关人类情感的深入研究，早在19世纪末就进行了。然而，除了科幻小说当中，过去极少有人将“感情”和无生命的机器联系在一起。只有到了现代，随着数字信息技术的发展，人们才开始设想让机器（计算机）也具备“感情”。从感知信号中提取情感特征，分析人的情感与各种感知信号的关联，是国际上近几年刚刚兴起的研究方向（图1）。

人的情绪与心境状态的变化总是伴随着某些生理特征或行为特征的起伏，它受到所处环境、文化背景、人的个性等一系列因素的影响。要让机器处理情感，我们首先必须探讨人与人之间的交互过程。那么人是如何表达情感，又如何精确地觉察到它们的呢？人们通过一系列的面部表情、肢体动作和语音来表达情感，又通过视觉、听觉、触觉来感知情感的变化。视觉察觉则主要通过面部表情、姿态来进行；语音、音乐则是主要的听觉途径；触觉则包括对爱抚、冲击、汗液分泌、心跳等现象的处理。

情感计算研究的重点就在于通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建感知、识别和理解人类情感的能力，并能针对用户的情感做出智能、灵敏、友好反应的个人计算系统，缩短人机之间的距离，营造真正和谐的人机环境（图2）。 在生活中，人们很难保持一种僵硬的脸部表情，通过脸部表情来体现情感是人们常用的较自然的表现方式，其情感表现区域主要包括嘴、脸颊、眼睛、眉毛和前额等。人在表达情感时，只稍许改变一下面部的局部特征（譬如皱一下眉毛），便能反映一种心态。在1972年，著名的学者Ekman提出了脸部情感的表达方法（脸部运动编码系统FACS）。通过不同编码和运动单元的组合，即可以在脸部形成复杂的表情变化，譬如幸福、愤怒、悲伤等。该成果已经被大多数研究人员所接受，并被应用在人脸表情的自动识别与合成（图3）。

随着计算机技术的飞速发展，为了满足通信的需要，人们进一步将人脸识别和合成的工作融入到通信编码中。最典型的便是MPEG4 V2视觉标准，其中定义了3个重要的参数集：人脸定义参数、人脸内插变换和人脸动画参数。表情参数中具体数值的大小代表人激动的程度，可以组合多种表情以模拟混合表情。

在目前的人脸表情处理技术中，多侧重于对三维图像的更加细致的描述和建模。通常采用复杂的纹理和较细致的图形变换算法，达到生动的情感表达效果。在此基础上，不同的算法形成了不同水平的应用系统（图4，图5） 人的姿态一般伴随着交互过程而发生变化，它们表达着一些信息。例如手势的加强通常反映一种强调的心态，身体某一部位不停地摆动，则通常具有情绪紧张的倾向。相对于语音和人脸表情变化来说，姿态变化的规律性较难获取，但由于人的姿态变化会使表述更加生动，因而人们依然对其表示了强烈的关注。

科学家针对肢体运动，专门设计了一系列运动和身体信息捕获设备，例如运动捕获仪、数据手套、智能座椅等。国外一些著名的大学和跨国公司，例如麻省理工学院、IBM等则在这些设备的基础上构筑了智能空间。同时也有人将智能座椅应用于汽车的驾座上，用于动态监测驾驶人员的情绪状态，并提出适时警告。意大利的一些科学家还通过一系列的姿态分析，对办公室的工作人员进行情感自动分析，设计出更舒适的办公环境。 在人类的交互过程中，语音是人们最直接的交流通道，人们通过语音能够明显地感受到对方的情绪变化，例如通过特殊的语气词、语调发生变化等等。在人们通电话时，虽然彼此看不到，但能从语气中感觉到对方的情绪变化。例如同样一句话“你真行”，在运用不同语气时，可以使之成为一句赞赏的话，也可以使之成为讽刺或妒忌的话。

目前，国际上对情感语音的研究主要侧重于情感的声学特征的分析这一方面。一般来说，语音中的情感特征往往通过语音韵律的变化表现出来。例如，当一个人发怒的时候，讲话的速率会变快，音量会变大，音调会变高等，同时一些音素特征（共振峰、声道截面函数等）也能反映情感的变化。中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室的专家们针对语言中的焦点现象，首先提出了情感焦点生成模型。这为语音合成中情感状态的自动预测提供了依据，结合高质量的声学模型，使得情感语音合成和识别率先达到了实际应用水平。 虽然人脸、姿态和语音等均能独立地表示一定的情感，但人在相互交流的过程中却总是通过上面信息的综合表现来进行的。所以，惟有实现多通道的人机界面，才是人与计算机最为自然的交互方式，它集自然语言、语音、手语、人脸、唇读、头势、体势等多种交流通道为一体，并对这些通道信息进行编码、压缩、集成和融合，集中处理图像、音频、视频、文本等多媒体信息。

目前，多模态技术本身也正在成为人机交互的研究热点，而情感计算融合多模态处理技术，则可以实现情感的多特征融合，能够有力地提高情感计算的研究深度，并促使出现高质量、更和谐的人机交互系统。

在多模态情感计算研究中，一个很重要的研究分支就是情感机器人和情感虚拟人的研究。美国麻省理工学院、日本东京科技大学、美国卡内基·梅隆大学均在此领域做出了较好的演示系统。目前中科院自动化所模式识别国家重点实验室已将情感处理融入到了他们已有的语音和人脸的多模态交互平台中，使其结合情感语音合成、人脸建模、视位模型等一系列前沿技术，构筑了栩栩如生的情感虚拟头像，并正在积极转向嵌入式平台和游戏平台等实际应用（图6）。 情感状态的识别和理解，则是赋予计算机理解情感并做出恰如其分反应的关键步骤。这个步骤通常包括从人的情感信息中提取用于识别的特征，例如从一张笑脸中辨别出眉毛等，接着让计算机学习这些特征以便日后能够准确地识别其情感。

为了使计算机更好地完成情感识别任务，科学家已经对人类的情感状态进行了合理而清晰的分类，提出了几类基本情感。目前，在情感识别和理解的方法上运用了模式识别、人工智能、语音和图像技术的大量研究成果。例如：在情感语音的声学分析的基础上，运用线性统计方法和神经网络模型，实现了基于语音的情感识别原型；通过对面部运动区域进行编码，采用HMM等不同模型，建立了面部情感特征的识别方法；通过对人姿态和运动的分析，探索肢体运动的情感类别等等。

不过，受到情感信息的捕获技术的影响，并缺乏大规模的情感数据资源，有关多特征融合的情感理解模型的研究还有待深入。随着未来的技术进展，还将提出更有效的机器学习机制。 情感计算与智能交互技术试图在人和计算机之间建立精确的自然交互方式，将会是计算技术向人类社会全面渗透的重要手段。未来随着技术的不断突破，情感计算的应用势在必行，其对未来日常生活的影响将是方方面面的，目前我们可以预见的有：

情感计算将有效地改变过去计算机呆板的交互服务，提高人机交互的亲切性和准确性。一个拥有情感能力的计算机，能够对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们便于理解自己和他人的情感世界。

它还能帮助我们增加使用设备的安全性（例如当采用此类技术的系统探测到司机精力不集中时可以及时改变车的状态和反应）、使经验人性化、使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化，并从我们身上收集反馈信息。例如，一个研究项目在汽车中用电脑来测量驾车者感受到的压力水平，以帮助解决所谓驾驶者的“道路狂暴症”问题。

情感计算和相关研究还能够给涉及电子商务领域的企业带来实惠。已经有研究显示，不同的图像可以唤起人类不同的情感。例如，蛇、蜘蛛和枪的能引起恐惧，而有大量美元现金和金块的则可以使人产生非常强烈的积极反应。如果购物网站和股票交易网站在设计时研究和考虑这些因素的意义，将对客流量的上升产生非常积极的影响。

在信息家电和智能仪器中，增加自动感知人们的情绪状态的功能，可以提供更好的服务。

在信息检索应用中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。

在远程教育平台中，情感计算技术的应用能增加教学效果。

利用多模式的情感交互技术，可以构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景等等。

情感计算还能应用在机器人、智能玩具、游戏等相关产业中，以构筑更加拟人化的风格和更加逼真的场景。 由于缺乏较大规模的情感数据资源，情感计算的发展受到一定的限制，而且多局限在语音、身体语言等具体而零散的研究领域，仅仅依靠这些还难以准确地推断和生成一个人的情感状态，并进行有效的情感交互。目前，科学家们正在积极地探索多特征融合的情感计算理论模型。很多人认为，今后几年情感计算将在这些方面需要取得突破：

更加细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模。

多模态的情感识别、理解和表达（图像、语音、生理特征等）。

自然场景对生理和行为特征的影响。

更加适用的机器学习算法。

海量的情感数据资源库。 不久前，为了推动我国在这一领域的研究，探讨情感计算和智能交互技术的发展动态与趋势，促进我国科研人员在此领域的交流与合作，中国科学院自动化研究所、中国自动化学会、中国计算机学会、中国图象图形学会、中国中文信息学会、国家自然科学基金委员会和国家863计划计算机软硬件技术主题作为主办单位，在北京主办了第一届中国情感计算与智能交互学术会议。

事实证明，情感计算的概念尽管诞生不久，但已受到学术界和产业界的高度重视，相关领域的研究和应用正方兴未艾，国家自然科学基金委也将其列入重点项目的指南中。值得注意的是，近几年来，与情感计算有密切关系的普适计算和可穿戴式计算机的研究也已获得了蓬勃发展，并同样得到了国家的大力支持。这为情感信息的实时获取提供了极大的便利条件，也为情感计算在国内的发展提供了更好的发展平台。