玩改车
 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

快捷登录

 QQ账号登录  微博账号登录 

查看: 997|回复: 0

浅析声控车载导航格局和未来发展, 真实版《美国队长2》...

[复制链接]
发表于 2014-8-25 17:54:05 | 显示全部楼层 |阅读模式
各位车友,车载导航作为车上的大屏幕,仅仅用来导航是很浪费的。当然有车友说,他的导航还用来听歌,呃,我笑而不语。

  言归正传,这里讲的声控导航,并不是前几年有些厂商搞的忽悠人的做法:人工后台! 我们讲的声控导航,是指真正使用了语音识别技术,和智能语义分析技术的导航,具有一定的人工智能,能听懂一些人话。


  就目前市场来看,路特仕最早推出基于 Wince 平台的声控导航,市场反应一般,主要是仅仅导航目的地声控设定,实际使用意义不大,因此不在本文讨论范围之内。

  最近市场上活跃的,主要有两个品牌,路畅畅安系列与北山车圣巨屏系列,这两个品牌,都使用了相同的语音识别技术,虽然北山车圣号称识别率第一,实际测试结果,两家的识别率是基本一致的。下面我们就声控技术概念,做个简单分析。


  一、声控模式

  “云”识别 + 本机识别

  两家的做法都一致,“云”识别优先,如果没有网络信号,使用本机识别。 本机识别率略低,识别速度也略慢。


  二、声控过程

  第一步:语音识别
  第二步:语义分析
  第三步:指令分析
  第四步:“云大数据”优化 ——》 核心点!

  1、语音识别:就是把声音信号,翻译成文字。 当然中文那么复杂,会翻译出好多段的内容。
  2、语义分析:就是要“理解这部分文字”,类似人工智能,太复杂了,笔者想装内行说点啥都没办法说出来。
  3、指令分析,把理解了的文字,翻译成对应软件的指令,与应用软件对接。
  4、“云大数据”优化,也是核心技术,基本就是说从庞大的统计数据中,“猜测”最有可能的答案。比如我要听刘德华的歌曲,有可能会识别成: 刘的花 ——》 大数据优化时,直接优化成:刘德华!


  三、声控识别率体验:

  1、时速60公里,打开窗户 , 连续说歌星的名字, 基本都能识别。
  2、时速100公里(高速,无3G信号),连续说歌星名字,能识别,当然3G在线音乐挂掉了。因为没有3G信号,使用了本机识别,一些含多音字的地址,经常识别错!

  总结:识别率完全满意,声控技术已经很成熟了。

  四、声控软件实际使用体验:

  1、不得不对北山车圣预装的酷我音乐声控版,点32个赞。开车的时候,随便说一首歌曲名字,导航迅速查到,并自动播放,识别率基本100%,在声控音乐方面,大数据优化做的很好。

  2、声控设定目的地,联网状态下很强; 本机断网识别时,经常受到多音字的干扰。 当然我们抱着良好的心态去使用这个产品,还是很满意的,毕竟大部分地址,都能设定好。

  3、声控打电话,估计对于商务人士很重要,毕竟开车的时候,要从手机上找电话号码,是不太可能的。 而用声控打电话, 直接呼出小伙伴名字, 导航就开始拨号了。

  4、声控收音机,换台、换频率,直接说频点就行。

  5、两家都还做了声控查询股票行情、声控查询各种票、天气、旅店、饭店等杂七杂八的功能,目前看来用处不大,应该算是声控类软件的试探。


  总结: 声控,并不只是“简化”操作, 而是“为导航具有更多更复杂功能” 提供可能性!

  为什么这么说? 因为有很多功能,手动操作的话,是不可能做到导航上的,但有了声控,就完全可以做上去。 比如声控在线音乐 ! 几十万首的在线乐库, 手动选曲几乎不可能,安全最重要啊,用了声控功能,轻松玩转几十万首的曲库。


  声控在车载端未来的展望:

  1、地址服务类软件会蓬勃发展。
  举例1)小伙伴们开车出去玩, 想跟谁的车,说一声就可以; 想查查其他小伙伴的车,离你多远, 说一声即可, 这些操作,用手动的话, 得设定N步。
  举例2)询问“XXX路段”堵不堵? 手动输入不太可能吧, 但是用声控,您轻而易举查到很多敏感路线的拥堵程度。

  2、车载音乐与车载收音机软件, 会大踏步发展。 酷我音乐的声控版,已经很好用了,不过软件设计还是有太多的手动版痕迹,改进的空间巨大。

  3、车载互动社区会逐步形成,犯困打瞌睡的人啊, 去互动社区吹牛打屁,就精神多了。

  4、安全服务类软件会发展起来。
  1)声控版行车记录仪、声控版电子狗不是遥远的事了。
  2)防瞌睡软件会爆发性增长。

  ...... 无数多的应用会被开发出来, 就如同 《美国队长2》里头那台车车!
北京途宁网络 版权所有© 2011-2021 京ICP备12025735号-24 

京公网安备 11010502030663号

GMT+8, 2024-6-17 08:33 , Processed in 0.028764 second(s), 44 queries .

快速回复 返回顶部 返回列表