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整体语音识别交互流程如下：
一、语音唤醒
语音唤醒指的是通过预设的关键词即可将智能硬件从休眠状态唤醒，来执行相应的操作。
1.1 传统模式
先唤醒设备，等硬件设备反馈后（提示音或亮灯），用户认为设备被唤醒了，然后再发出语音控制命令，对应的缺点就是交互时间过长。例如：
- 用户：“小爱同学”
- 小米手机：“我在”
- 用户：“明天的天气”
- 小米手机：“。。。。。。”
1.2 one-shot
one-shot 是直接将唤醒词和工作命令一同说出，例如：“google goole, 我想听琼丹佛的歌”
1.3 zero-shot
zero-shot 是将常用的用户指令设置为唤醒词，达到用户无感知唤醒，例如（直接对设备说）：“导航到xxx”
1.4 自定义唤醒词唤醒
通过自定义唤醒词来进行唤醒，满足用户的个性化需求。
1.5 全双工连续对话
二、信号增强（sse）
三、语音识别 （asr）
四、自然语言理解（nlu）
五、核心任务
六、自然语言处理（nlg）
自然语言生成（nlg）是自然语言处理的一部分，从知识库或逻辑形式等等机器表述系统去生成自然语言。
6.1 nlg的实现方式
6.1.1 基于模板的nlg
这种形式的nlg使用模板驱动模式来显示输出。数据动态地保持更改，并由预定义的业务规则集（如if / else循环语句）生成。
对应的判断条件包括nlu的结构化数据（领域、意图、槽位），以及dst、dpl,基于判断条件，来生成对应的模板回复。例：
- 用户query"我要听晴天"举例，nlu已经提取了对应的domain、intent、槽位等信息。可以将正则表达式抽象成：
- if domain=“music”& intent=“根据歌名听音乐”& song=“晴天”，对应回复的话术"好的，一首晴天送给你，祝你有一天好心情"
6.1.2 知识问答型对话的nlg
知识问答型对话中的nlg就是根据问句类型识别与分类、信息检索或文本匹配而生成用户需要的知识（知识、实体、片段等），这类回复相比单纯的信息检索一般用户体验会更好，因为一般信息检索还需要用户根据搜索结果自己找所需信息。
6.1.3 闲聊型对话的nlg
闲聊型对话中的nlg就是根据上下文进行意图识别、情感分析等，然后生成开放性回复；
6.1.4 推荐型对话系统的nlg
推荐型对话系统中的nlg就是根据用户的爱好来进行兴趣匹配以及候选推荐内容排序，然后生成给用户推荐的内容。
七、文本转语音（tts）
文字转语音（text-to-speech，tts）则是将一般语言的文字转换为语音，以音频的方式播放给到用户。
参考：https://blog.csdn.net/fish_study_csdn/article/details/130978041
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