2017年5月3日 星期三

.一文看懂亞馬遜如何用蘋果玩法玩語音

Amazon Echo Dot, Full Review, How Does Alexa Work On Smaller Dot?







來源: 36




從1月份美國的 CES 電子消費展開始,每周關於亞馬遜 Echo 的報導可謂「層出不窮」,Echo 緣何如此受到無數媒體的追捧?很多同學都有點不太理解,很多文章在分析智慧產品時,還經常拿來與 Echo 進行對比。無論是 CES 還是AWE,Echo 背後已經帶上了一層耀眼的「光環」。

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當然, Echo 是一個來自美國的智慧產品,所以在美國以外,的確很難買到。 很多同學也看過多篇有關 Echo 的文章,但是並沒有體驗過這款產品, 所以經常被各種概念弄得「雲裡霧裡」,很多文章一邊說 Echo,然後又提到 Alexa,如果你在網上搜索亞馬遜 Alexa,可以發現有用戶中心,有開發者中心,甚至還有基金會。

筆者希望透過本篇文章來闡述一下, Echo 系列產品的關係,以及亞馬遜的策略,希望能夠對大家有所幫助,以下:  

1,Echo 和 Alexa 的關係:你中有我
簡單而言,其實 Echo 和 Alexa 的關係,就像 iPhone 和 Siri 的關係一樣:一個是硬體產品,一個是語音服務。Echo 音箱使用的語音服務是 Alexa, 所以 Echo 音箱的喚醒詞可以是Echo,也可以是 Alexa。

值得一提的是,亞馬遜的 Alexa 是對外開放的,不僅 Echo 能用,其他硬體也有用,在今年 CES 展上很多智慧硬體都在用 Alexa,這項服務對外開放使用, 開發者可以為 Alexa 開發插件,貢獻更多的功能,如果星巴克希望用戶透過 Alexa, 來訂購他們家的咖啡,只需要開發一個小插件就行,現在已經有成千上萬家企業在這麼幹。
可以說,亞馬遜是在用蘋果的玩法,來玩轉語音服務。如果你進入 Alexa 的開發者中心(https://developer.amazon.com/alexa),就可以清晰的看到三個大產品,包括 Alexa Skills Kit(技能插件),Alexa Voice Service(語音服務),以及 Alexa Fund(基金會) 。 他們各自都有什麼功能呢?下面一一為大家介紹。

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2,Alexa Skills Kit(技能插件)
用戶剛買來 Echo 音箱時,其實功能很少,只能問問天氣(what's the weather),即不能聽歌,也不能控制家電, 這些功能都需要去 Alexa 的 APP 開啓相應技能(Skill) 才能使用。因為在美國聽歌是收費的,所以開啓聽歌的功能時,用戶就需要綁定信用卡。 Alexa APP 並未上架到蘋果 Appstore 的中國市場, 如果要體驗,可以瀏覽 Alexa 的 Web APP :http://alexa.amazon.com。  

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進入 Web APP 後, 右側菜單 Music&Books 處,可以設置聽音樂、聽書的功能,點擊菜單 Skills 可以設置技能插件, 這裡有上萬個技能插件,基本都是第三方開發者為 Alexa 開發的功能。

在菜單 Home 下,可以看到和音箱對話的歷史記錄,並可對每次對話的答案標記是否滿意,這樣可以幫助 Alexa 完成「機器學習」。使用者和 Alexa的聊天記錄,只有自己可見,對開發者是封閉的。

而中國一些語音語義平台,能讓開發者在平台上面,就看見使用者的聊天記錄,相信很多普通使用者知道了這點,就都不敢再跟智慧產品,當那種「無話不談」的朋友了。

如果你希望 Alexa 智慧設備能控制家裡的電器,也要開啓相應的技能插件才行。比如你用的是美國快思聰(Crestron)的智慧家居系統 , 則可以開啓技能插件 Crestron Home Automation for SmartHome , 開啓時需要 Oauth 帳號授權, 這樣 Echo 音箱就能知道你家裡連接了多少Crestron 的設備,然後就可以通過語音來控制它們。而如果你是一個開發者,如何給 Alexa開發技能插件呢?

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首選,你要登錄亞馬遜的開發者中心(developer.amazon.com),進入 Alexa 的菜單後,會讓你選擇是開發插件(Alexa Skills Kit),還是接入語音服務(Alexa Voice Service)。這裡我們選擇 Alexa Skills Kit 即可,接下來按操作步驟進行即可。

Alexa 可以開發三種類型的插件:自定義(custom)、智慧家庭(smart home)、快報(flash briefing) 。當然, Alexa 並不要求開發者將自己的內容資源(如音視訊、問答對等)上傳到亞馬遜, 而只是在 Alexa 中定義「意圖」,當用戶觸發「意圖」時,調用開發者定義的接口,類似於微信公眾號的開發者模式, 開發者自己在接口中返回 Alexa 要回答用戶的答案, Alexa 做到了「意圖」和「回答」的分離,在 Alexa 平台定義「意圖」,而在開發者自己伺服器上面實現回答。

而中國很多語音語義平台,沒有實現「意圖」和「回答」的分離,要求開發者將「答案」上傳到平台,所以給開發者感覺不太好,總認為將自己的核心機密數據,上傳到了第三方。

亞馬遜透過 Alexa 吸引普通用戶與它對話,同時也吸引了更多的開發者為它貢獻插件, 同時保障了普通用戶和開發者的權益,而且產品也做到了:不會「索取」開發者的核心數據,更不會把普通用戶的對話記錄,開放給開發者。筆者相信,這也是 Alexa 能夠獲得成功的一個非常重要的原因。

3,Alexa Voice Service(語音服務)
如果我們想開發一款擁有像 Echo 音箱一樣,具有語音交互功能的產品,那麼,我們直接接入Alexa 的語音服務即可。產品的接入方式也十分簡單,在開發者中心創建一個語音服務的應用,就可以獲得兩個 KEY: Client ID 和 Client Secret, 這兩個 KEY 值是調用接口時需要用到的。

接口地址為: https://avs-alexa-na.amazon.com ,請求接口時傳遞錄音文件, Alexa的雲端同時進行了語音辨識和語義理解,將音頻文件轉換為文字,然後對文字進行理解,如果觸發了某個技能插件的「意圖」,則調用開發者的定義第三方伺服器的接口,如果是聽歌或聽書等「意圖」,則調用亞馬遜自家的資源。語義理解後, Alexa 將需要返回的文字內容合成為音頻文件,所以接口的返回內容也是音頻文件。  

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Alexa語音服務這麼簡單? 核心功能就是一個接口? 沒有喚醒模組?沒有麥克風陣列? 很多中國做開發的同學,可能會有這些疑問。其實,Alexa 並沒有像中國的語音平台那樣,將語音、語義、喚醒、麥克風陣列打包在一起, 然後收一個很高的 License 費用。Alexa 只專注於雲端辨識,而喚醒、麥克風陣列等技術是開放的。

這是官方的示例代碼 https://github.com/alexa/alexa-avs-sample-app , 示例代碼中喚醒用了Sensory 和 KITT.AI,麥克風陣列用了科聲訊的兩麥方案。Alexa 不綁定任何硬體方案,喚醒和錄音的技術方案完全掌握由開發者自己決定。Alexa 只是對錄音的品質提出要求:  


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因為 Alexa 不綁定任何硬方案,這就使得硬成本可以降下來,Alexa 也並沒有在語音技術上收費,用戶是在使用產品過程中,對內容進行付費。

中國的語音平台,總想著在語音技術本身上收費,語音技術還要綁定自家的喚醒模組、麥克風陣列或者 SDK,也並沒有開放 API。一個 License 費用就能收 60多塊錢,這使得智慧語音技術成本一直也降不下來,當然這可能因為市場的開發環境不同,還有文化差異所導致。

筆者認為,雖然人工智慧被炒得很熱,但普通用戶目前還是嘗鮮的態度,並沒有形成強烈的剛需,市場並未打開。

如果智慧產品要想要打開市場,那麼應該有兩點基礎要求:
第一,就是真正意義上能替代「人工」,比如工業機器人、智慧客服,他們真的能替代人工,所以它們會有市場;

第二點,就是讓普通用戶能夠用低成本「嘗鮮」。 很多服務機器人或者智慧音箱產品就比較尷尬, 既然不能替代人工,那麼用戶只能把它作為「娛樂產品」來消遣, 但價格又這麼貴,普通用戶只能「望而卻步」了。  

4,Alexa Fund(基金會)
Alexa 基金會孵化是使用該項技術的創業項目,它要求所有項目按照他們規定的時間點進行,4月9號之前報名,7月17日開始開發, 經歷13周時間,10月12日演示產品。  

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所有項目都集中在一個地方進行開發, 亞馬遜會選擇一處風景優美的地方,每年的地方都不一樣,今年在西雅圖,明年可能在紐約。在這13周的開發中,有 Alexa 官方高級技術人員在現場,為項目提供技術支持。

Alexa 通過這個基金會,不僅吸引很多創業項目,還能快速孵化項目,出現一批又一批基於Alexa技術的好產品。

我們再來梳理一下Alexa整個產品生態,看看亞馬遜是如何用蘋果的玩法在玩語音的。亞馬遜Alexa 透過基金會、技能插件、語音服務打造起整條的生態鏈,使得創業者、開發者、消費者都聚集在這個生態鏈中,實現了多方共贏。

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第三方產品不管是硬體產品,還是 APP 都可以透過開發者中心的語音服務接入 Alexa,消費者在使用第三方產品時,同時為亞馬遜帶來用戶,相當於第三方產品又幫助推廣了 Alexa 服務,於是 Alexa 得到了迅速的傳播。


                                                                                                                                                                                                                 

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