【中國數字視聽網訊】“聽聲識人、開口即播”的長虹新一代人工智能CHiQ電視Q5K在成都正式發布,這款產品將人工智能電視帶入了3.0時代,因為它能夠識別家庭里每位成員的聲音,讓每個人都擁有自己專屬的個性推薦。同期,一個可以使電視進一步實現強交互、可成長、可思考、可廣泛協同其他智能設備的人工智能電視技術系統浮出水面,據悉,這也是全球首個人工智能電視技術系統。
聲紋識別,語音控制更進一步
“猜猜我是誰”,當你被蒙住雙眼,身后熟悉的聲音是你做出何種回應的判斷依據,在家庭中,孩子和媽媽都說出“我要看電視”這一指令時,聰明的電視可以知道推送給雙方的應該是不一樣的內容——3.0時代的人工智能電視長虹CHiQ Q5K就具有這個“智商”。
長虹應用國際前沿的I-vector技術為聲紋建模,同時借助云計算平臺,建立起每個家庭成員獨一無二的聲紋數據庫,能夠在家庭應用環境中快速精準地實現家庭成員的身份識別,據悉,識別率超過90%。
“聲紋識別技術在電視上的運用,這將重新定義電視與家庭、用戶之間的交互關系和場景體驗,激發家庭和用戶對于電視更大的興趣。” 清華大學經管虛擬現實及人工智能產業研究院主任研究員文鈞雷表示,通過聲紋識別技術將推動人機交互更加便捷、更加安全的保障家庭用戶信息,這也賦予人工智能電視在物聯網時代的新定位。
據了解,達到如此出色識別率并不容易,長虹聲紋識別項目組在開發過程中遇到了不少困難,在項目初期,聲紋數據少是面臨的主要困難之一,無法對建立的模型進行有效的驗證及訓練。而聲紋識別算法需要在足夠多的訓練數據的條件下,才能夠準確地學習到不同說話人之間差異性。為此,項目組的每一個成員每天按時拿著遙控器,不停的呼喊“長虹小白…我要看…我想看…”,一遍、兩遍…無數遍,日復一日地采集聲紋樣本。
有了足夠多的數據,聲紋識別算法的設計開始變得更為重要。此前項目組的技術積累主要在圖像識別領域,并沒有語音相關領域的經驗,因此算法的設計尤為艱辛。項目組核心成員吳郢教授身在美國,每周都會定時兩次通過視頻會議和國內的項目組成員討論,經過三個月左右的努力,終于完成了算法的設計、服務器的部署,并成功交付。
自我學習是人工智能的一大特質,隨著數據的積累,聲紋識別模型將會自動更新,因此隨著用戶的使用時間增加,識別率會越來越高,電視也會越來越懂你。通過聲紋識別技術與內容檢索系統的結合,CHiQ電視得以實現“千人千面”的個性化視頻內容推薦。
首個人工智能電視技術系統領跑行業
去年7月長虹推出全球首款人工智能電視后,將全球電視業帶入人工智能時代,同時,長虹智能轉型也步入人工智能新階段。此后,進一步發展人工智能技術并應用于產品,推動人工智能家電迭代升級,就成了長虹智能戰略落地實施的重要工作之一。
據了解,在長虹推出全球首款人工智能電視后,彩電業在人工智能時代迎來新的發展機遇。小米、樂視、暴風等互聯網企業,以及海信、創維、TCL等老牌彩電廠商,紛紛布局人工智能、大數據、云計算領域,中國彩電市場呈現出百花齊放的景象。
“作為世界人工智能電視的開拓者和領跑者,長虹要堅持在人工智能技術與產品領先行業,為用戶提供越來越聰明的產品和越來越個性化的服務,實現‘產品+服務+內容’的價值最大化。”四川長虹電器股份有限公司總經理李偉告訴記者。
憑借行業極具競爭優勢的大數據運營能力及人工智能技術積累,在成功上市CHiQ人工智能的基礎上,從平臺、算法、協議等多個維度對人工智能電視技術做了完善、優化,推出行業首個人工智能電視技術系統。這套系統依托強大的數據平臺,以語義理解、檢索、推薦、數據挖掘等四大算法系統為核心,搭載設備控制、基礎應用管理等多個連接協議,實現電視強交互、可成長、可思考、可廣泛協同其他智能設備,從而為用戶提供越來越聰明、越來越便捷的個性化產品與服務。
據CHiQ電視產品經理陳科宇介紹,人工智能電視技術系統既包含硬件、算法,也包含數據平臺和媒體資源,硬件層面長虹CHiQ采用集成式陣列麥克風,實現5米范圍內的遠場語音采集,實現諸如開關機、點播視頻、定時提醒等功能;跀等f個角色、獎項等標簽,13萬個語義關鍵詞詞條 ,能實現通過角色搜片、精準糾錯等模糊搜片,為用戶提供更流程的交互體驗。
模糊搜片和精準糾錯對于交互體驗十分重要,有時候用戶想看一個節目,但只記得錯誤的片名或者一個演員的名字,比如“達康書記”,系統會為用戶播放“人民的名義”;比如用戶說“北京碰到西雅圖”,系統能夠自動糾錯為用戶播放“北京遇上西雅圖”。降低用戶使用的難度,用戶的接受度才會越高。
長虹新一代人工智能電視Q5K的推出,不僅刷新了中國在世界人工智能領域的技術新高度,確立了人工智能電視的技術新標桿。更為重要的是,長虹以原創性技術,拓展了傳統彩電行業的市場應用邊界和商業發展空間,重新定義電視在客廳場景下的功能和體驗,這有望給全球彩電企業在傳統硬件、軟件、內容競爭體系外,開辟全新的科技創新引擎,真正開啟世界彩電產業發展的新通路。
(編輯:daisy)
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