Como o Amazon Alexa funciona usando PNL

Introdução

Sentada em frente a uma mesa, longe de você, está sua própria assistente pessoal, ela conhece o tom da sua voz, responde às suas perguntas e está até um passo à sua frente. Essa é a beleza do Amazon Alexa, um alto-falante inteligente que é acionado por Processamento de Linguagem Pure e Inteligência synthetic. Mas como na complicação possuída pela Alexa o equipamento compreende e responde? Este artigo levará você a um passeio pela Alexa e explicará a tecnologia que permite capacidades de conversação por voz e como a PNL é o pilar da Alexa.

Visão geral

• Aprenda como o Amazon Alexa emprega PNL e IA para avaliar vozes e interagir com os usuários.
• Conheça os principais subsistemas que envolvem a Alexa, incluindo reconhecimento de fala e processamento de linguagem pure.
• Descobrindo como os dados são úteis para melhorar o desempenho e a precisão do assistente Alexa.
• Aprenda como a Alexa utiliza outros dispositivos e serviços inteligentes.

Como o Amazon Alexa funciona usando PNL?

Curioso para saber como Alexa entende sua voz e responde instantaneamente? Tudo é alimentado por Processamento de Linguagem Pure, transformando a fala em comandos inteligentes e acionáveis.

Processamento de sinal e cancelamento de ruído

Primeiro, a Alexa precisa ter um áudio claro e sem ruído que será transmitido para o NLP. Isso começa com o processamento de sinal; este é o processo pelo qual o sinal de áudio detectado e recebido pelo dispositivo é melhorado. Os dispositivos Alexa têm seis microfones que são projetados para verificar apenas a voz do usuário por meio do processo de cancelamento de ruído, por exemplo, alguém falando ao fundo, música ou até mesmo a TV. O APEC é usado neste caso para ajudar a separar o comando do usuário do outro ruído de fundo em uma técnica chamada de cancelamento de eco acústico.

Detecção de palavra de ativação

A primeira ação de comunicação com o Assistente de Voz é chamar a palavra de ativação, que geralmente é “Alexa”. A detecção da palavra de ativação é significativa no processo de interação porque seu objetivo é determinar se o usuário disse Alexa ou qualquer outra palavra de ativação de sua preferência. Isso é feito localmente no dispositivo para reduzir a latência e economizar recursos de computação do dispositivo que está sendo usado. O principal problema é distinguir a palavra de ativação de várias frases e sotaques. Para resolver isso, algoritmos sofisticados de aprendizado de máquina são aplicados.

Reconhecimento Automático de Fala (ASR)

Depois que Alexa acorda, o comando falado se transforma em Reconhecimento Automático de Fala (ASR). ASR é usado principalmente para decodificar o sinal de áudio (sua voz) em algum texto que será usado no processo. Esta é uma tarefa desafiadora porque a fala verbal pode ser rápida, indistinta ou sotavento com componentes adicionais importantes como expressões idiomáticas e vulgarismos. ASR tem modelos estatísticos e algoritmos de aprendizado profundo para analisar a fala no nível do fonema e mapear as palavras em seu dicionário. É por isso que a precisão do ASR é realmente importante, pois outline diretamente o quão bem Alexa entenderá e responderá.

Compreensão da Linguagem Pure (NLU)

A transcrição das declarações faladas é o próximo passo após a conversão da fala em texto, pois envolve uma tentativa de saber precisamente o que o usuário deseja. É aqui que Compreensão da Linguagem Pure (NLU) vem em que subjaz a consciência de como a linguagem é entendida. NLU consiste na identificação de intenção como uma análise de texto da frase de entrada para o usuário. Por exemplo, se você pedir para Alexa “tocar alguma música jazz”, NLU deduzirá que você quer música e que jazz deve ser tocado. NLU aplica análise de sintaxe para quebrar a estrutura de uma frase e semântica para determinar o significado de cada palavra. Ele também incorpora análise contextual, tudo em um esforço para decifrar a melhor resposta.

Compreensão contextual e personalização

Um dos recursos avançados dos recursos de PNL da Alexa é a compreensão contextual. A Alexa pode lembrar interações anteriores e usar esse contexto para fornecer respostas mais relevantes. Por exemplo, se você perguntou à Alexa sobre o clima ontem e hoje você pergunta, “E amanhã?” A Alexa pode inferir que você ainda está perguntando sobre o clima. Algoritmos sofisticados de aprendizado de máquina potencializam esse nível de consciência contextual, ajudando a Alexa a aprender com cada interação.

Geração de Resposta e Síntese de Fala

Depois que Alexa compreende seu significado, ela cria a resposta. Se a resposta envolve uma resposta verbal, o texto é transformado em fala por meio de um procedimento chamado ‘Texto para Fala’ ou TTS. Com a ajuda do mecanismo TTS Polly, os diálogos de Alexa soam exatamente como diálogos humanos H1, o que acrescenta sentido à interação. Polly suporta várias formas de tipo de saída necessária e pode falar em vários tons e estilos para auxiliar o usuário.

Papel do aprendizado de máquina no PNL da Alexa

Alexa usa o recurso de aprendizado de máquina enquanto usa NLP em sua operação. Na base do reconhecimento dos meios e execução dos comandos do usuário, há uma sequência de algoritmos de aprendizado de máquina que podem aprender dados continuamente. Eles aprimoram o desempenho de reconhecimento de voz da Alexa, incorporam pistas contextuais e geram respostas apropriadas.

Esses modelos melhoram suas previsões, tornando a Alexa melhor em lidar com diferentes sotaques e maneiras de falar. Quanto mais os usuários se envolvem com a Alexa, mais seus algoritmos de aprendizado de máquina melhoram. Como resultado, a Alexa se torna cada vez mais precisa e relevante em suas respostas.

Principais desafios na operação da Alexa

• Compreendendo o contexto: Interpretar comandos do usuário dentro do contexto certo é um desafio significativo. Alexa deve distinguir entre palavras com sons semelhantes, entender referências a conversas anteriores e lidar com comandos incompletos.
• Preocupações com a privacidade: Como a Alexa está sempre ouvindo a palavra de ativação, gerenciar a privacidade do usuário é essential. A Amazon usa processamento native para detecção de palavra de ativação e criptografa os dados antes de enviá-los para a nuvem.
• Integração com Serviços Externos: A capacidade da Alexa de executar tarefas geralmente depende de integrações de terceiros. Garantir conexões suaves e confiáveis ​​com vários serviços (como dispositivos domésticos inteligentes, streaming de música, and so forth.) é essencial para sua funcionalidade.

Segurança e privacidade no NLP da Alexa

Segurança e privacidade são prioridades dos processos de PNL que a Amazon usa para conduzir o funcionamento da Alexa. Quando um usuário começa a falar com a Alexa, as informações de voz do usuário são criptografadas e enviadas para a nuvem da Amazon para análise. Esses dados não são fáceis de obter e são muito sensíveis, que são medidas que a Amazon colocou em prática para proteger esses dados.

Além disso, a Alexa oferece transparência ao permitir que os usuários ouçam e excluam suas gravações. A Amazon também desidentifica dados de voz ao usá-los em algoritmos de aprendizado de máquina, garantindo que detalhes pessoais permaneçam desconhecidos. Essas medidas ajudam a construir confiança, permitindo que os usuários usem a Alexa sem comprometer sua privacidade.

Benefícios da PNL e IA da Alexa

• Conveniência: A operação sem as mãos facilita as tarefas.
• Personalização: A IA permite que a Alexa aprenda as preferências do usuário.
• Integração: Alexa se conecta com vários dispositivos e serviços domésticos inteligentes.
• Acessibilidade: A interação por voz é útil para usuários com deficiências.

Desafios da PNL para assistentes de voz

• Compreendendo o contexto: Os sistemas de PNL muitas vezes têm dificuldade em manter o contexto em várias trocas em uma conversa, dificultando o fornecimento de respostas precisas em interações prolongadas.
• Ambiguidade na linguagem: A linguagem humana é inerentemente ambígua, e os assistentes de voz podem interpretar mal frases que têm múltiplos significados ou que não têm uma intenção clara.
• Reconhecimento preciso da fala: Diferenciar entre palavras ou frases com sons semelhantes, especialmente em ambientes barulhentos ou com sotaques diversos, continua sendo um desafio significativo.
• Lidando com conversas naturais: Criar um sistema que possa envolver uma conversa pure e humana requer uma compreensão sofisticada de sutilezas, como tom, emoção e linguagem coloquial.
• Adaptação a novos idiomas e dialetos: Expandir os recursos de PNL para oferecer suporte a vários idiomas, dialetos regionais e gírias em evolução exige aprendizado e atualizações contínuas.
• Compreensão limitada de consultas complexas: Assistentes de voz frequentemente têm dificuldade para entender consultas complexas e multipartes. Isso pode levar a respostas incompletas ou imprecisas.
• Equilibrando precisão com velocidade: Garantir tempos de resposta rápidos é um desafio técnico persistente. Manter alta precisão na compreensão e geração de linguagem aumenta essa complexidade.

Conclusão

O Amazon Alexa é o estado da arte da IA ​​e do processamento de linguagem pure para eletrônicos de consumo até hoje, com interface de usuário de voz que é constantemente refinável. A utilidade de saber como o Alexa funciona está realmente no perception básico que ele fornece para os diversos componentes da tecnologia que impulsionam a conveniência. Ao dar um lembrete ou gerenciar a casa inteligente, é útil ter a ferramenta capaz de compreender e responder à linguagem pure, e é isso que torna o Alexa uma ferramenta maravilhosa no mundo contemporâneo.

Perguntas frequentes