新技术未来的发展轨迹
在语音识别、语义理解和语音合成领域，它们取得进步的主要原因是引入深度学习，更加依赖机器学习可能对语音领域的研究有更大的帮助。
处理多语言支持伴随着不同的语法规则，这也是目前主要的挑战之一，语音处理模型必须考虑并适应这些语法规则，大多数自然语言处理模型采集句子，进行词性标注在某种意义上识别语法，并创建规则来确定如何解释该语法。
机器学习以及自然语言处理技术的进步，开启了人与人工智能进行语音交互的可能，人们透过对话的方式获取信息、与机器进行交互，将不再只是存在科幻情结当中。语音交互是未来的方向，而智能音箱则是语音交互落地的第一代产品。
AI对话所需要的技术模块有4个部分，分别为：
自动语音识别（ASR）自然语言理解（NLU）自然语言生成（NLG）文字转语音（TTS）。
一次完整的语音交互流程，成功的语音对话，通常是有以下几个阶段。
意图：交互流程的核心
所谓意图，表示用户在使用应用时所做的动作（譬如：问一个问题或发送一条指令），这些意图代表了应用的核心功能。
如果应用成功地识别了用户意图，则需要在完成业务动作后，将结果反馈给用户；如果应用无法识别用户意图，则需要给用户友好的提示，指导用户使用。
如何识别意图语：解析
对语音识别结果进行分析理解，简单来说就是将用户语音输入映射到机器指令。它可能定义了一组包含指定的单词或短语的语法结构，用户通过说出满足这种结构的语句，来调用意图。
云端交互：如何处理意图
调用意图的结构化请求，向服务器请求处理后做出反馈响应。通俗来讲该流程主要处理用户的请求，解决用户问题的答案。
对话管理：上下文意图的处理
在用户进行自然对话时，可能会因为表达事情的复杂度、时间、地点、效率等，产生具有脉络的对话过程，所有的对话元素会编织在一个连贯的线性对话中。
组织语言：语言合成模块
根据解析模块得到的内部表示，在对话管理机制的作用下生成自然语言句子。同时将生成模块生成的句子转换成语音输出。
语音技术在未来将大展宏图
未来，科技创新将使人类的交流与沟通提升到另外一个层次，它不仅仅是帮助语言障碍患者进行无障碍交流；还会在人与人或人与机器之间进行信息交换。
由于人类语言的多样化，限制了人与人之间的沟通，特别是跨国别和跨语种的交流。近几年，随着实时翻译技术的成熟，语言鸿沟正被慢慢地消除。
各种便携式翻译设备可以帮助游客在几秒钟内进行语言翻译。未来，小小的耳机设备将打破出行的语言限制，而传统的翻译这一职业也将被新技术所替代。
利益于人工智能技术的飞速发展，机器不仅仅是充当翻译人员，还可以成为沟通伙伴。据Gartner预测，到今年年底，我们与新技术的互动中有30％将通过与智能机器完成。
无论是在医疗、旅游、还是商业活动，以人工智能为代表的新技术正在彻底改变人与人之间的交流方式，并将打破身体、地域、国别、语种的各种限制。未来，我们的交流对象也将不再局限在人类，可以是机器、可以是动物。
不过目前的语音识别仍处于起步阶段。与期望相比，语音技术的应用还处在满足基本需求的阶段，并且有很大的上升空间。
结尾
当我们在语音技术的推动下向前迈进时，世界应该拥抱它所创造的充满希望的人文精神。即使是类人机器人，它们能做的也只是笨拙地移动，使用语言是人类这个物种真正与众不同的地方。
语音技术为世界带来了新的力量和便利性，如果应对得当，语音技术有可能成为最有感情的技术。认为人工智能只能是冷冰冰的算法的观点是错误的，人类可以将最好的价值观和同理心注入其中。
