本站原創，作者：章鷹，電子發燒友執行副主編。

美國研究公司Strategy Analytics近日發布了《2018年第三季度全球智能音箱市場報告》。報告顯示，全球智能音箱出貨量第三季度達到2270萬，同比增長197%，創歷史新高。亞馬遜在第三季度依然市場占有率最高，占據了32%的份額，谷歌以23%的份額緊追其后。百度的加入改變了全球智能音箱的市場格局，市場占有率猛增至8%，進入全球前四名。

“據IDC統計，2018年第三季度，搭載百度DuerOS的智能音箱在中國市場出貨量第一名，小度系列智能硬件在中國市場增速最快，市場份額增至24%。百度在遠場語音技術上有很大的突破。我們和Duer OS生態一起發展，上周Duer OS產品的出貨量突破2億。這與百度遠場語音技術的突破是密切相關的。“百度語音部門負責人在1月16日深圳舉辦的百度大腦硬件及平臺發布會現場表示。

遠場語音技術三大關鍵點

2017年年初，各家開發廠商針對遠場語音技術進行軍備競賽，智能音箱的市場大戰，從2017年開始到現在，是從近場語音技術到遠場語音技術的過度階段，廠商會介紹自己的遠場語音技術多么厲害，現在很少有人提手機上語音識別的效果。

遠場語音技術的三大關鍵點：第一、信號處理，沒有信號處理，就沒有現在的遠場語音的效果，信號處理用于定位，定位算法才能創造遠場語音智能；第二、軟硬結合，在遠場交互時代，需要與硬度深度結合，將算法、軟件在硬件上打磨好，提升用戶體驗；第三、端到端語音語言一體化，信號處理基于端到端建模，聲學模型是匹配好場景的，還有喚醒技術，采用端到端思路，對端到端詞匯進行建模，再將喚醒技術和信號處理技術結合，下沉到Duer OS系統層，才能達到很好的喚醒效果。

語音技術軟硬一體化解決方案

教會機器聽懂人話的過程，就是通過深度神經網絡訓練聲學模型和語言模型的過程。而一些公司宣傳的機器識別準確率過高，速記員都達不到這一水平，還有很多相關的工作需要去完成，不能單靠深度神經網絡的方法來實現。語音識別準確率涉及多方面原因，例如遠場精確識別就是業界難題。

“最新一年百度在語音技術上兩大進展：一次喚醒多次交互技術，技術特點是信號尾點和語義尾點聯合優化模型；第二點，針對聲學模型和語義模型做雙重的置信度模型，在喚醒一次后可以和機器進行自由交談，技術的關鍵點是將干擾信息去除。需要端到端的思路，用信號衰減的思路，配合聲紋技術，進行交互。這個技術會在小度系列的硬件產品落地。” 百度語音部門負責人解釋說。

百度在遠場語音交互技術突破，包括一次喚醒多次交互技術以及 SMLTA 模型，SMLTA 模型在百度輸入法正式發布這個技術，特點是語言和語義進行建模訓練，這個模型可以跑在手機端，取得和在線識別媲美的效果。

百度歷經一年多的打磨和開發，全新推出了百度遠場語音開發套件，包括遠場語音端到端技術、兩款分別主打高性能和高性價比的計算板卡、3種形態的麥克風陣列，形成了環形6+1麥、線形4麥和車載3麥的多形態麥克風陣列套件方案。

“讓硬件制造商、ODM、OEM做智能音箱、智能電視、語音機器人、可穿戴設備和車載可以在百度大腦上找到和使用語音開發套件。我們希望提供一條產業鏈，讓上下游合作起來。” 百度語音部門負責人強調說。“這套開發套件的優勢，靈活、快速讓開發者對接自己在場景中的資源，對接語義理解能力，對接知識庫。“

百度遠場語音開發套件基于端到端方案，嚴格按照最佳技術實踐指導生產，可解決語音交互產品研發過程中無可用設備選型、選型調試成本大、調試效果不佳等問題。該方案支持回聲消除、聲源定位、波束形成、噪聲抑制等處理算法，一、三、五米識別和喚醒效果優于同類產品，目前已落地150多款產品。

車載三麥克陣列，車上語音識別要求比較高，不僅是主音區，而且是雙音區的語音識別，除了主駕駛位，還包括副駕駛位，百度車載三麥克鈍角陣列放置在車頂，可以輕松實現主音區和雙音區的語音識別，解決方案已經在百度車聯網聯盟內的被多個車廠采用。百度還在做DSP相關技術，配合麥克風陣列，價格更有競爭力。

主流芯片價格透明，兩年原廠開發經驗，主板方案非常有競爭力。合作模式：語音端到端產品，開發時間長，需要重新開模和設計，直接貼牌，提供產品原型，在這個基礎上做二次開發；線下做開發，把方案放入適用的產品內部。

百度大腦AI硬件生態聯盟

發布會現場，百度聯合首批合作伙伴成立百度大腦硬件生態聯盟，首批聯盟伙伴包含芯片廠商賽靈思，攝像頭模組廠商奧比中光、睿識、慧谷航天，開發套件廠商天啟，終端設備廠商華正聯等等。作為聯盟發起人和組織者，百度大腦希望與聯盟伙伴一起，共同制訂端計算與AI硬件標準，共同促進和繁榮AI落地應用。

百度大腦也將對聯盟合作伙伴提供深度技術支持、渠道支持、品牌授權、產品折扣和運營資源等權益，全面開啟AI技術終端化的大門，賦能合作伙伴的同時為產業帶來加速的交流和融合。正如百度AI技術生態部總經理喻友平所言，人工智能若要長期推動各個產業的升級與優化，需要合作伙伴的共同努力，打造適合AI發展的健康環境。