深度解析车联网中实时路况、语音短信的应用(2)

自然语音识别：

由于驾驶环境的特殊性，决定了车联网时代人机交互不能用鼠标、键盘，手机触摸屏，而语音交互的安全便捷，就顺理成章地成为人机交互的最佳方式。将大量的语音识别数据进行收集和计算，依托网络计算技术，构建基于移动互联网环境下独特的车音网语音平台引擎，实现多种语言甚至方言的识别。

具体来说，自然语音识别主要又包括声纹识别、旋律识别、自然语言模型等。

声纹识别是对特定人的声纹提取，基于声纹的身份验证及语音指令验证，完成对地图数据库中的海量路名、地名、数千万兴趣点名称的语音识别训练，用户可以轻松的通过语音指令查询、设置导航目的地。

旋律识别是对旋律节奏及特征的识别，将音乐做特定的旋律分析和归类，基于音乐旋律和人类起居生理特征提供音乐服务；以驾驶环境下的驾驶员为例，可以提供符合人体工学的人性化音乐服务，创建舒适的音乐伴随。

自然语言模型区别于现有关键词引擎的用法，在对某特定垂直领域提供基于自然语言的语音识别算法，实现在不同层次按需为驾驶员、车主提供丰富的多媒体信息驾驶伴随服务。以导航领域为例，范例：我要去虹桥机场、到香格里拉酒店的路怎么走、最近的医院、请带我到附近的加油站……使得导航领域的应用变得更加人性化。

基于自然语言识别技术，可以在通讯、位置、行车、信息做相关智能化服务，如一键接打电话、电话会议、智能导航、路况查询、趣点查询、车务服务、紧急救援、远程诊断、生活百事通、音乐点播、新闻点播、有声节目点播、电台点播、语音微博等。

车联网项目预期2020年实现可控车辆规模达2亿。政府的支持已见端倪，接下来政府计划通过政策引导、财政补贴、初始投资的方式来发展车联网，所以怎样实现有效的落地应用成为了车联网发展的重要课题。

据调查，2/3的用户愿意每月支付费用用来获得引导驾驶的方向和位置信息，而语音识别作为车联网的基本交互方式车联网必不可少的技术保障。总之，基于位置服务和语音识别的应用必然让更多的汽车拥有移动互联网，为用户创造更加智能、安全、便捷的驾驶环境，为用户带来更美好的驾驶体验。车联网企业一直百思不得其解的盈利问题。