时间:2023-01-19 | 标签: | 作者:Q8 | 来源:网络
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Why is voice user interface?先抛出一个问题,试着回忆一下,你在开车时是如何操作导航的? 答案大类上无非两种:
那么,具体的交互方式呢?使用手,亦或是语音?您觉的哪一种更方便呢? 孰优孰劣暂不下定论,我们试着分析一下语音交互出现的原因。 笔者曾听一位百度云的副总裁说:
Assume『人终究是懒的吧』,暂把这条设为定理一。 基于该法则可以推出定理二:能让人懒的方法可以获得喜欢。 那么,怎么能让人懒?
此时再看 VUI (Voice user interface),语音交互具有学习成本极低的特点,只要能清楚的用语言表达目的即可。但是 VUI 并不能完全保证提高人的操作效率。 因此,笔者认为:VUI 最高效的应用场景是『用户明确知道任务目标,且语音交互的速度要快于接触式交互』。 以上,我们再回到驾驶场景中。 人有五感——形、声、闻、味、触。从安全驾驶的角度考虑,视线需要长时间观察路况,不宜频繁打野。信息输入层面上,耳『听』更具有优势。 大脑处理信息后,需要进行信息输出。由于双手『触』受限于方向盘,再从安全的角度考虑,口『说』的优势又体现出来了。 综上,笔者理解的驾驶场景下的语音交互的适用功能为:司机对任务目标很明确,如:播放某某歌曲,且该任务通过语音操作的效率高于接触式操作。 How to do VUI design?General Interaction Flow:语音获取 -> 语音处理 -> 信息呈现。 类似于 GUI 设计,设计师需要考虑信息的收集、处理、呈现,只是多了语音这个信息载体。 设计流程如下:
Requirements产品需求定义是决定一个好产品的核心,只有把有限的资源集中在『刚需』功能上,用户最后才会买单。后续一切的设计,开发才有意义。
笔者认为:盈利导向性产品中,需求设计总是在商业利益和用户利益之间发现一个平衡点。如果涉及到公司政治因素,商业利益也包括领导的利益和团队的利益。 你需要知道公司每个部门的想法是什么,领导的想法是什么? 这是保证项目顺利实施的核心。其次,产品必须要用户获利,否则这个项目本身不具有任何意义,除非你想做官僚式产品。 设计师需要考虑商业、公司、人事、用户等各个方面的问题,理性平衡各方面因素,从而达到一个暂时的最优解。 由于软能力层面不可一概而论,本文后续只从用户体验的角度设计功能。 Flow当功能确定之后,需要详细梳理功能的流程。流程应该反应功能的优先级,同时,确保用户的每一步操作都有相应的反馈。 笔者觉的在这一步,团队成员之间可以多多交流,多讨论流程有哪些可以优化的地方。尽可能的完善流程,以避免后续改动造成的额外成本。 其次,VUI designer 和 GUI designer 应该在这个阶段就开始多合作。鉴于车载的中控屏幕、Kombi 显示屏和 HUD(Head-up display),一个良好的 GUI 界面对于提升 VUI 的用户体验是至关重要的。 在提示信息,显示信息以及错误提示时,图形界面都可以很好的辅助用户进行语音操作。二者相辅相成,缺一不可。 Prompts在对话设计中,需要设计师对于该门语言有着深刻的理解,包括但不仅限于:停顿、语调、用词、强调等。 每一门语言都有着其独特的 Prosody,这需要课外进行大量的积累。笔者自觉知识有限,这里仅从信息呈现的角度谈谈如何设计对话。
具体案例大家可以查看 Amazon 原文。 笔者这里主要强调 10.信息可听度 和 12.错误时再次提示给用户引导。 (1)信息可听度 VUI designer 写的文字最后会通过 TTS (text to speech) 的技术读出来,因此,看上去没有问题的书面用语有时在读出来时会变得不那么自然。所以,建议设计师把对话大声多朗读几遍,这会非常有助于你感知真实的用户场景。
(2)错误时再次提示给用户引导 在 Voice:user interface design一书中,作者提到了两种错误提示的方式:一种是完整提示,另一种是快速提示。 区别如下: 完整提示
快速提示
笔者认为:完整提示更倾向于 Memory load 比较大的操作,用户很容易忘记的内容。很大概率上,用户需要完整的提示在指导其进行操作。 反之,快速提示则更适用于 Memory load 比较小的操作,用户误操的可能比较大,因此首次错误提示应该更加简洁,以高效为首要目的。可针对具体应用场景进行选择。 Grammar语法层面设计到一些复杂的技术,笔者根据技术识别流程简单介绍下。 Recognition flow
(1)判断结束点 End point 从发出声音到结束声音,截取声音片段。 (2)提取有效信息 Feature extraction 通过处理技术,将声波识别成为一个个发音单元。 (3)识别 Recognition 根据 Dictionary 中的发音单元和单词的匹配,将发音单元识别成特定的文字。 (4)自然语言理解 Natural language 通过算法对文字就行处理,理解其想表达的含义。 (5)对话管理 Dialog management 针对此轮对话的含义,从而进一步设计下一轮对话,其中最核心的部分是在识别模型这一块。 Recognition model 目前主要有两大识别模型:Rule based grammar 和 Statistical language model (SLM)。 两种语法的目的都是为了充分理解用户说的内容,从而指导用户进行下一轮对话,区别在于其实现的技术手段。 Rule based grammar 即为人工定义,利用 voiceXML language 手动定义语法的 slots 和 filler。slots 即需要识别的内容,filler 用于帮助定位 slots。
SLM 则是通过机器学习的算法,基于数据训练出来的自动识别语法。在大数据的背景下,可以实现自然语言理解的功能。其优点是可以允许用户按照自己的想法说出内容,不受限于 Rule based grammar 的有限识别范围。 可以理解为基于人工智能(AI)的语音识别技术。国内比较领先的两大技术提供商 科大讯飞 和 DuerOS. 其手机端的识别能力,笔者在第一次体验时深深感受到了人工智能震撼。 理解技术背景有助于设计师更好的与工程师进行合作,辅助工程师设计出更人性化的语音识别技术。 User testing测试这一环节和 GUI 基本一致,可以内部先按功能流程测试,记录下不完善的地方。然后根据用例,小规模组织实际用户进行测试,记录下反馈。并在测试完成后进行 Group research 收集用户更多主观上的感受。 等产品上线后,有了大规模的产品数据后,采用 hotspot analysis,针对使用率高和退出率高的区域进行监听,然后分析其原因。 不同的地方是我们可以在 VUI 的早期测试环节使用 Wizard Demo——即通过环境设置让用户觉的语音是机器识别并进行反馈的。实际上是通过测试员在幕后模拟机器发出的。 Wizard Demo 开发时间短、成本低,同时又能很好的扮演实际产品的测试功能。可以运用在 Prototype 技术成本较高的项目中。 Tuning润色。 好的产品都是不断迭代而来的,一口气不可能吃成个胖子。针对 User testing 中发现的问题:repeatedly iterate until the end。 Let’s check a sample application
So, 笔者本章用一个案例来说明上个章节的设计方法。 Requirements车载系统的三大核心功能层面为导航,娱乐和通信。导航本身作为车辆出行的辅助性工具,其重要性犹胜。针对导航功能,其三大核心功能为:搜索、路线、和 LBS(Location based services)。 考虑到车辆的通勤属性,即上下班的使用场景会更为频繁。在此我选择『路线』功能作为 VUI 设计的范例。 功能定义:用户可以通过语音设置通勤地址(家和公司),支持语音唤起,导航至指定目的地。 FlowMain flow v1
根据以上分析,完善一下流程图: main flow v2 PrompGrammar笔者认为:在技术条件允许的情况下,优先使用SLM进行语音识别,最大可能提升用户操作上的自由度。因此在地址识别上,用户即可以说目的地名称,如:奥迪中国楼;也可以说目的地地址,如:酒仙桥路4号。 但这并不意味着设计师就可以不构思语法部分了,尝试用 rule based gr怎么查哪些企业入驻抖音ammar 来预判用户操作,对于理解整个交互流程和优化 prmpts 的用户体验都是大有裨益的,即使是用作日后测试 SLM 的样本也是极好的。 笔者写两个基本的案列:
UserTuning结合 user testing 的结果,结合 GUI 的辅助,第一版完整的流程如下。 (1)路线场景下唤起系统:Eercon “叮” GUI prompt
GUI prompt
GUI prompt
GUI prompt
GUI 建网站需要多少钱prompt 识别错误2次以上,是显示帮助信息:您可以说『帮助』查阅使用手册,『结束』终止操作。 GUI prompt To be continued想要设计一个优秀的语音交互功能,以上笔者所述只是最基本的入门知识,每一个模块都还有大量的知识需要学习。 尤其考虑品牌建设,类似于 GUI,你的 VUI 的设计理念和设计特色是什么?如何让用户『一耳就听出』这是你设计的? 地图导航中名人语音包就是一个好的尝试。因此,针对目标用户群体,产品声音的 persona definition 是必不可少的。 若最终想提供用户一种和真人对话场景感,这个说话的人是谁就需要好好琢磨了。年龄、性别、职业、口音、语速、用词… 当用户有一天分不清真人语音和机器语音的那天,除了人工智能带来的细思极恐外,陪聊产业的红红火火,恍恍惚惚似乎也是冥冥注定的吧。 Reference
作者:天晨Joey 原文链接:https://www.jianshu.com/p/204441b82709 本文由 @天晨Joey 授权发布于,未经作者许可, 题图来自 Pexels,基于 CC0 协议 |
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关键词:3年, 中级, 语音交互,