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科普知识：AR、VR、AI、MR、CR
VR ( Virtual Reality )，虚拟现实
首先说说这个VR，VR就是虚拟现实，虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统它利用计算机生成一种模拟环境是一种多源信息融合的交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。VR掀起的*R技术，将人类带入了『三维』信息视角，通过*R技术，我们全角度来观看这个世界的数字记录，看新闻、看比赛、看**、看美女……数字世界与物理世界的便捷在AR技术（增强现实）的加持下，被模糊掉了，我们处在一个比特与原子世界混肴的世界。这将彻底颠覆我们获取信息、产生信息、与世界交互、进行生产诸多方式，就像计算机曾经改变世界的那样，听上去让人振奋。VR消费类设备现可分为三类：需要配合电脑的头戴式设备代表为Oculus Rift，尚未商用；投射手机内容的VR转换支架，代表有暴风魔镜、CardBoard；自带主机无需电脑手机等外设的VR一体机。还有专业的VR内容生产设备例如Nokia OZO。
AR（Augmented Reality），增强现实
AR就是增强现实，增强现实技术(Augmented Reality，简称 AR)，是一种实时地计算摄影机影像的位置及角度并加上相应图像、视频、3D模型的技术，这种技术的目标是在屏幕上把虚拟世界套在现实世界并进行互动。这种技术由1990年提出。随着随身电子产品CPU运算能力的提升，预期增强现实的用途将会越来越广。最典型的AR设备是Google Glass（中国对应是BaiduEye），当你盯着某个餐厅，就帮你检索相关信息并显示，当你盯着某个美女，就显示其三围，类似于这样的应用。如果我们用手机拍照之后再进行图像搜索或者进行PS操作算AR吗？
VR和AR的区别：
简单来说，虚拟现实（VR），看到的场景和人物全是假的，是把你的意识代入一个虚拟的世界。增强现实（AR），看到的场景和人物一部分是真一部分是假，是把虚拟的信息带入到现实世界中。
交互区别：
VR设备：因为VR是纯虚拟场景，所以VR装备更多的是用于用户与虚拟场景的互动交互，更多的使用是：位置跟踪器、数据手套（5DT之类的）、动捕系统、数据头盔等等。
AR设备：由于AR是现实场景和虚拟场景的结合，所以基本都需要摄像头，在摄像头拍摄的画面基础上，结合虚拟画面进行展示和互动，比如GOOGLE GLASS这些（其实严格的来说，IPAD，手机这些带摄像头的只能产品，都可以用于AR，只要安装AR的软件就可以。）
MR（Mix Reality），混合现实
MR定义是：将真实世界和虚拟世界混合在一起，来产生新的可视化环境，环境中同时包含了物理实体与虚拟信息，并且必须是“实时的”。MR的两大代表设备就是Hololens与Magic Leap。混合现实(Mix reality，简称MR)，既包括增强现实和增强虚拟，指的是合并现实和虚拟世界而产生的新的可视化环境。在新的可视化环境里物理和数字对象共存，并实时互动。
系统通常采用三个主要特点：
1.它结合了虚拟和现实;
2. 在虚拟的三维(3D注册);
3. 实时运行。
CR（Cinematic Reality），影像现实
这是Google投资的Magic Leap提出的概念，主要为了强调与VR和AR技术的不同，同样，其自认为与MR也不同，实际上理念是类似的，均是模糊物理世界与虚拟世界的便捷，所完成的任务、所应用的场景、所提供的内容，与MR产品是相似的。CR的核心在于，通过光波传导棱镜设计，Magic Leap从多角度将画面直接投射于用户视网膜，从而达到“欺骗”大脑的目的。就是说，有别于通过屏幕投射显示技术，通过这样的技术，实现更加真实的影响，直接与视网膜交互，解决了Hololens视野太窄或者眩晕等问题。
AI是人工智能，而非穿戴设备。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
姓名：张璐
学号：19021210845
嵌牛导读?不少同学家里都有AI智能音箱产品，例如天猫精灵、小爱同学、小度等等。这些智能音箱不仅便捷了我们的日常生活，也因为他们或机智或逗比的回答，给用户带来了不少欢乐。
嵌牛鼻子AI智能音箱、语音唤醒
嵌牛提问语音唤醒技术的原理是什么？
嵌牛正文
“天猫精灵。”“哎，在的，你说”
“小爱同学，定明天早上8点的闹钟。”“好的，已经帮你定好明天早上8点的闹钟”
不少同学家里都有AI智能音箱产品，例如天猫精灵、小爱同学、小度等等。这些智能音箱不仅便捷了我们的日常生活，也因为他们或机智或逗比的回答，给用户带来了不少欢乐。
这些智能产品中的一项重要的AI能力，就叫做语音唤醒。
首先，设备开启并自动加载好资源，这时它处于休眠状态。然后，当用户说出特定的唤醒词时，设备就会被唤醒，切换到工作状态等待用户接下来的指令。
这一过程中用户不需要用手接触，直接可以用语音进行操作，同时利用语音唤醒的机制，设备不用实时地处于工作的状态，从而节省能耗。
语音唤醒的应用领域比较广泛，例如机器人、手机、可穿戴设备、智能家居、车载等。几乎很多带有语音功能的设备，都会需要语音唤醒技术作为人和机器互动的一个开始或入口。不同的产品会有不同的唤醒词，当用户需要唤醒设备时需要说出特定的唤醒词。
定义
语音唤醒在学术上被称为keyword spotting(简称KWS)，吴老师给它做了一个定义：在连续语流中实时检测出说话人特定片段。
这里要注意，检测的“实时性”是一个关键点，语音唤醒的目的就是将设备从休眠状态激活至运行状态，所以唤醒词说出之后，能立刻被检测出来，用户的体验才会更好。
那么，该怎样评价语音唤醒的效果呢？通行的指标有四个方面，即唤醒率、误唤醒、响应时间和功耗水平：
?唤醒率，指用户交互的成功率，专业术语为召回率，即recall。
?误唤醒，用户未进行交互而设备被唤醒的概率，一般按天计算，如最多一天一次。
?响应时间，指从用户说完唤醒词后，到设备给出反馈的时间差。
?功耗水平，即唤醒系统的耗电情况。很多智能设备是通过电池供电，需要满足长时续航，对功耗水平就比较在意。
语音唤醒的技术路线
经过长时间的发展，语音唤醒的技术路线大致可归纳为三代，特点如下：
第一代：基于模板匹配的KWS
训练和测试的步骤比较简单，训练就是依据注册语音或者说模板语音进行特征提取，构建模板。测试时，通过特征提取生成特征序列，计算测试的特征序列和模板序列的距离，基于此判断是否唤醒。
第二代：基于HMM-GMM的KWS
将唤醒任务转换为两类的识别任务，识别结果为keyword和non-keyword。
第三代：基于神经网络的方案
神经网络方案又可细分为几类，第一类是基于HMM的KWS，同第二代唤醒方案不同之处在于，声学模型建模从GMM转换为神经网络模型。 第二类融入神经网络的模板匹配，采用神经网络作为特征提取器。第三类是基于端到端的方案，输入语音，输出为各唤醒的概率，一个模型解决。
语音唤醒的难点
语音唤醒的难点，主要是低功耗要求和高效果需求之间的矛盾。
一方面，目前很多智能设备采用的都是低端芯片，同时采用电池供电，这就要求唤醒所消耗的能源要尽可能的少。
另一方面，用户对体验效果的追求越来越高。目前语音唤醒主要应用于C端，用户群体广泛，且要进行大量远场交互，对唤醒能力提出了很高要求。
要解决两者之间的矛盾，对于低功耗需求，我们采用模型深度压缩策略，减少模型大小并保证效果下降幅度可控；而对于高效果需求，一般是通过模型闭环优化来实现。先提供一个效果可用的启动模型，随着用户的使用，进行闭环迭代更新，整个过程完成自动化，无需人工参与。
语音唤醒的典型应用
语音唤醒的应用领域十分广泛，主要是C端产品，比如机器人、音箱、汽车等。比较有代表性的应用模式有如下几种：
?传统语音交互：先唤醒设备，等设备反馈后（提示音或亮灯），用户认为设备被唤醒了，再发出语音控制命令，缺点在于交互时间长。
?One-shot：直接将唤醒词和工作命令一同说出，如“叮咚叮咚，我想听周杰伦的歌”，客户端会在唤醒后直接启动识别以及语义理解等服务，缩短交互时间。
?Zero-shot：将常用用户指定设置为唤醒词，达到用户无感知唤醒，例如直接对车机说“导航到科大讯飞”，这里将一些高频前缀的说法设置成唤醒词。
?多唤醒：主要满足用户个性化的需求，给设备起多个名字。
?所见即所说：新型的AIUI交互方式，例如用户对车机发出“导航到海底捞”指令后，车机上会显示“之心城海底捞”“银泰城海底捞”等选项，用户只需说“之心城”或“银泰城”即可发出指令。
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