很榮幸能夠受邀參加經濟部工業局與中山大學南區促進產業發展研究中心於 2018-03-27 在高雄軟體園區所舉辦的 AIoT 智慧聲控趨勢座談會，向業界朋友們分享語音辨識的發展心得。

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10. Device Cloud
曾經
far away
latency
• Local Computing（盡力就好） • Cloud Computing（很大力）
• Big Data

11. Device Edge Cloud
• Edge Computing（費點力）
• Big Data
現在
• Local Computing（盡力就好）
低延遲
距離短
latency
• Cloud Computing（很大力）
• Big Big Big Data

12. Device Cloud
• ASR｜STT（聲音轉文字）
ü 大模型、辨識範圍廣
• NLP（自然語言處理）
ü 大模型、理解範圍廣
語音辨識、以及 NLP 呢？
• ASR（自動語音辨識）
ü 語音喚醒 or 命令詞（極小模型）
ü 簡易的辨識（小模型，能力有限）
ü 語音合成（TTS）

13. Device Cloud
80% ~ 90%
語音互動的分工合作
10%
註：數值僅為舉例，非實質數據。

14. Device Edge Cloud
• ASR｜STT（聲音轉文字）
ü 中等模型、固定範圍
• NLP（自然語言處理）
ü 中等模型、固定範圍
語音現在可以怎麼做？
• ASR（自動語音辨識）
ü 語音喚醒 or 命令詞
ü 簡易的辨識
ü 語音合成（TTS）
• ASR｜STT
ü 大模型、辨識範圍廣
• NLP（自然語言處理）
ü 大模型、理解範圍廣
低延遲
當超出理解
範圍時
latency

15. Device Edge Cloud
語音藉由 Edge 可以怎麼分工合作？
低延遲
當超出理解
範圍時
30% ~ 40%10% 50% ~ 60%
註：數值僅為舉例，非實質數據。
latency

17. Device Edge Cloud
高階的車用語音場景
低延遲
當超出理解
範圍時
• 較為複雜的語意的操作
e.g.
ü {空調} {降} 到 {20} 度
ü {副架} {車窗} {打開} {一半}
ü {音樂} {聲音} {小} 一點
• 語音喚醒
• 簡易的固定命令詞
e.g.
ü 開導航
ü 聽廣播
• 語音合成（TTS）
• 更為複雜的語意操作
e.g.
ü 有沒有周杰倫的歌能聽？
ü 距離最近的加油站在哪？
ü 車子胎壓是不是不太對勁？
Client（車內）
內部網路

18. Device Edge Cloud
智慧家庭（智能家居）語音場景
低延遲
當超出理解
範圍時
• 較為複雜的語意的操作
e.g.
ü 來首 {輕快的} {音樂}
ü {空調} {降} 到 {20} 度
ü 把 {廁所} 裡的 {燈} {打開}
ü {兩小時} 後 {關掉} {除濕機}
• 語音喚醒
• 簡易的固定命令詞
e.g.
ü 開燈
ü 關冷氣
• 語音合成（TTS）
• 更為複雜的語意操作
e.g.
ü 有沒有周杰倫的歌能聽？
ü 看看外面是誰按鈴？
ü 附近哪個餐廳有促銷？
ü 紅燒獅子頭需要什麼材料？
Client（家裡 & 樓層／大樓／社區）
內部網路

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21. Device Edge Cloud
語音應用不遠的將來 …
低延遲
當超出理解
範圍時
30% ~ 40%10% 50% ~ 60%
註：數值僅為舉例，非實質數據。
latency
60% ~ 70%
對某些場域來說甚至足以 100%
低功耗平台

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