引入的语音助手的第一个版本可以通过简单地检测提示词并传输预编程的响应来产生水果机定位器制作当中适当的响应。但是，如今的智能扬声器已将其提升到了一个全新的高度，变得越来越像人类，并且具有多功能性。从最简单的开始，我们现在可以使用一系列助手，包括Siri，Alexa，Cortana和Google Assistant。这些语音助手可以打开您的灯光，点菜，与您一起玩游戏并进行交谈。

 

语音识别

人工智能的深度学习带来了革命性的变化，允许端到端语音识别。现在，智能扬声器还具有远场语音识别功能，使他们能够在嘈杂的房间或远处拾音。亚马逊推出的“锚定智能检测”使用独特的递归神经网络（RNN）来激活助手。

 

自然语言理解

这是实现AI助手阅读理解的关键。助手首先选择专有名词，然后将单词分为八个词法类别。解析然后根据语法规则分析语言字符串。

 

语音合成

人工语音的人工制作是这些AI助手个性化的主要部分。尽管这些机器人可能没有通过游戏机定位器测试，但通过投射成年女性的声音，它们与人类外观的相似性使其更受用户信任。但是这项技术如何将文本转换为合成语音？

 

语音助手需要简化通过词典输入到石墨烯中的文本。然后将石墨烯翻译成音素字符串，使其能够将一个单词与另一个单词区分开。语音助手使用音素创建韵律模型来注释音高，长度，音量，语调和节奏。通过声学合成模型将音素字符串和韵律注释转换为平滑语音。

 

对话系统

人工智能助手需要检测您的需求并决定如何应对。他们通过对功能进行分类来实现对话行为，例如请求捕鱼机遥控器操作时间，声明或确认。

 

系统还需要状态跟踪器，以维持多个交互会话并记录最新信息。现在正在实施强化学习，以使助手的反应更加敏锐。

 

物联网不可避免的亲密关系

智能扬声器尚未达到萨曼莎（Samantha）的智能水平-电影“她”中的AI系统。但是，随着使用机器学习的最新模型逐渐成为个人用户的超个性化模型，它们肯定会被更广泛地采用。

 

    开发人员正在研究一种混合情感推理模型（HEIM），该模型使用潜在狄利克雷分配（LDA）来检测文本特征，并使用长短期记忆（LSTM）来建模声学特征。从人声变化到产品选择，从喜欢的电视节目到向亲人传达的亲密消息，这些AI助手将可以访问并了解消费者生活的深层个人方面，并预测水果机遥控器下一步该做什么。随着物联网的发展，需要围绕隐私和安全性解决问题，以管理设备将生成的大量数据。物联网跨越了企业和消费者之间的界限，这带来了很多潜在的问题。但是，它们还提供无穷的解决方案。所有这些技术都在不断发展，即使乍一看这些物联网设备看起来像是附加的消费类商品，我们也无法避免。物联网将继续存在。