程序員語音客服製作

⑴ （轉）設計一個語音交互界面(Voice User Interface)

此文為Medium上的一篇文章，搬運過來供自己和大家學習下。原文鏈接

https://medium.com/@xuuuwj/%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E4%B8%80%E4%B8%AA%E8%AF%AD%E9%9F%B3%E4%BA%A4%E4%BA%92%E7%95%8C%E9%9D%A2-voice-user-interface-1-6364d4529a28

去年11月第一次接觸VUI Design以來，已有三個多月，期間憑著網上的資料(主要是google designguideline\eros.com\設計師手記\論文)以及自己的UX知識，我嘗試設計了三個項目： 一個買書的skill 、一款智能音箱語音交互游戲、 一個關於中國電信100M寬頻業務的微信咨 詢機器人 ，前兩個項目做到原型為止，最後一個已經在微信公眾號後台實現。但這三個項目的重點都被放在conversation design上，並不能算完整意義上的VUI。

本月剛剛讀完  Cathy Pearl 的《語音用戶界面設計》(《Designing Voice User Interface》) 和《Voice User Interface Design》(By Michael H. Cohen, James P. Giangola, Jennifer Balogh)，書中完整地討論了VUI設計的基本原則、重要的技術模塊以及用戶測試等問題，幫助勾畫出了一張比較完整的VUI Design全景圖。

在接下來的文章中，我會嘗試用一個happy path串連起由0到1設計一個語音交互界面的過程，希望能定義好每個小框架中的設計問題，然後把它們變作一種肌肉記憶。

By the way， 因為說話這件事情太本能了，所以我覺得設計VUI困難的一點在於怎樣從用戶思維中跳出來，讓自己重新回到設計師的角色上：）

語音界面的優勢主要體現在三個方面：一是速度，包括輸入更方便、入口更淺、學習負擔更小等；二是共時，比如允許多任務同時進行；三是探索性，更能激發用戶的好奇心，提升用戶體驗。不過同時，也不要忘記語音交流是非常受場景、技術及用戶習慣限制的一件事。

可以參考 Google-fit-quiz 里的問題，來驗證VUI究竟是不是你的最佳選擇。

在回答之前，我們需要先了解：1.用戶進行語音交互的方式有哪些，2.VUI系統內部是如何運作的。

The Nielson Norman Group 將語音交互總結為以下屏幕優先、純語音和語音優先三種模式：

📱 Screen-first Interaction（屏幕優先）:  Here, we start with an application designed primarily for screen, and voice controls are added afterwards to enhance the experience.（設計一個以屏幕顯示為主的App, 為了提升用戶體驗，會加一些語音元素）

🗣  Voice-only Interaction（只有語音交互）:  Here there is no screen at all, and input and output is based on sound, such as a smart speaker.（VUI設備沒有屏幕，輸入和輸出都要聲音，比如智能揚聲器）

💬 Voice-first Interaction（語音優先）:  This is where an app designed primarily for voice is enhanced through the addition of a screen to output information.（以語音為主要交互方式的App，輸出信息在屏幕上顯示，通過這種方式提升App體驗）

屏幕優先 的情況下，最典型的代表就是手機語音助手，用戶不僅可以通過語音，還可以通過鍵入、手勢來進行操作，系統回復的內容也包含了語音、文本、圖片、列表、鏈接等等。

純語音交互 的代表之一是智能音箱，用戶通過「喚醒」詞，比如「 Alexa」，來開啟VUI交互；另一個代表是電話客服，也就是互動式語音應答(Interactive Voice Response, IVR)，它可以通過電話線路理解人們的請求並指引用戶完成相應的任務，比如預定機票、查詢話費等。

可以把對話系統看作人機翻譯機，接收人類的自然語言並把它翻譯成計算機能懂的結構化語言，以便進行信息匹配與加工，最終再以自然語言的形式反饋給說話者，完成一次「溝通」。「溝通」的本質是通過對最優解的一步步預測，以生成一個匹配概率盡可能高的反饋，需要計算能力、演算法與數據的背後支持。

具體情況如下圖所示：

當用戶對系統講話(utterance)，系統會首先通過 語音識別(ASR) ①接收並解析語音，識別器可以提供多個可能的結果，即N-best list，從中為接收到的語音匹配最相似的詞串文本(recognition hypothesis)，然後反饋給下一個自然 語言理解(NLU) ②模塊。

理解自然語言，即系統通過對詞法、句法、語義的分析，識別(identify)用戶的意圖(intent)或者用戶言語所涉及的領域(domain)、實體(entities)，生成一個結構化的 語義表示*， 包括語言類型(陳述需求，詢問屬性，否定，選擇疑問，等等)和條件信息(有什麼條件、值是多少)。比如，「幫我查深圳的天氣」這句話對應的語義表示為「inform(occasion=天氣，location=深圳)」，其中「inform」代表「陳述需求」，括弧裡面的內容我們稱之為slot-value pair。關於計算機是如何理解自然語言的，可以點擊 這里 詳細了解。

語義表示生成之後被轉交給 對話管理器(DM) ③，由對話管理器來決定答復給用戶什麼以及怎樣答復。

對話管理器是對話系統中很關鍵的一個模塊，連結著一個或多個 知識庫(Knowledge Base, KB) ④。通常包括：a.對話狀態跟蹤(dialogue state tracking)，比如追蹤執行用戶意圖所需的信息是否完整；b.對話策略(dialogue policy)，即根據當前的狀態 決策 下一步應該採取的最優動作，比如，是直接調用知識庫(knowledge base)內容提供結果、詢問特定限制條件、澄清或確認需求、還是開啟相關的某個軟體呢。

不同的對話系統，goal-driven system(比如任務型、問答型)和open-domain system(比如閑聊型)，對話管理器的任務、知識庫內容也不同。

任務型對話的場景相對復雜，通常會與用戶進行多倫對話，需要參數化請求並通過slots filling的形式持續跟蹤對話，直到識別出用戶意圖、特徵詞、slot-value pairs，即系系統要執行的動作的類型和操作參數。

問答型則不需要考慮復雜的對話邏輯，通常一輪對話就可以解決，重點在於語義解析與實體匹配。

閑聊型包括檢索模式和生成模式，檢索式是利用網路中已有的大量對話語料來構建索引，從索引中查找可能的候選回復，而生成式則直接從大量的人人的對話中學習對話模型，然後利用對話模型「創作」回復。

對話管理器會根據當前的對話狀態生成一個預期回復(intended response)，然後進入 自然語言生成(NLG) ⑤- 文本轉語音(TTS) ⑥環節，把結構化的預期回復改造成自然語言，最終呈現給用戶。

常見的說法是「系統形象(system persona)」，相當於產品的前端，即系統通過的①語音特徵，語氣、語調、音色、節奏等。你可以選擇使用合成(synthesized)聲音，也可以選擇錄制的(recorded)聲音；

②話術，編寫問候語、特殊應答、提示語等時的用詞、長短句這些，來展現與品牌相符的性格特質，比如親切or正式，主動or順從。

一個好的system persona能夠很自然地成為你編寫對話時的參考條件：「在這種情況下，這個persona會說什麼或做什麼？」

VUI的交互方式與對話內容很難徹底分開討論，但做這種嘗試，有助於跳出用戶視角，走進「黑盒子」中。

我傾向於將「交互方式」看作《Voice User Interface Design》中所言的「High-level design」，而將「對話內容」看作「Detailed design」。

「High-level design」關心的是怎樣推動對話流暢地進行，讓用戶知曉系統的狀態、任務進度等以便操作，比如系統在聆聽、在期待收到指令、已離線等，可以理解為GUI中的彈窗、動效、視覺反饋等。

同時也為系統設計更好的規則，以便它做出更好的決策，比如在什麼情況下需要向用戶確認請求，可以理解為GUI設計中看不見的菱形判斷框。

這些問題主要涉及到以下：

①對話模式設計

A.命令-控制式(command and control)，即用戶想要說話時必須先喚醒系統，方式可以是使用喚醒詞、手勢觸摸或者按鍵。一輪對話完畢，用戶須再次喚醒系統以開啟下一輪對話。

B.對話式，即在一段封閉的對話期間，比如完成某項特定的任務時，用戶不必每一回合都喚醒系統，而是自然地進行話輪轉換，在輪到用戶說話時系統自動開啟麥克風。

C.混合式，即命控式與對話式的結合，系統向用戶提供明顯的狀態切換標識，比如使用聲音標志(earcon)以表示某個狀態的開始與結束。

②對話策略(dialog strategy)設計

包括：

A.對話框架設計，即對話組織策略

《Designing Voice User Interface》一書把對話框架分為：a.定向對話(directed dialog)，即系統主導對話，向用戶詢問非常具體的問題，以期望獲得同樣具體的答案；b.菜單層級結構(menu hierarchy)，即系統向用戶提供一系列選擇，一旦用戶完成了菜單a的選擇，系統會繼續提供菜單b，直到完成用戶的請求；c.混合推動(mixed-initiative)，即定向對話與菜單層級相混合，系統詢問用戶問題，也允許用戶通過提供額外的信息來引導對話。

B.對話修補策略

技術並不完美，識別器可能還沒有準備好接受呼叫者的話語，或者沒有接收到說話者的語音，也可能響應時間太長 。用戶也常常會突然扭轉話題，或者提供太多信息。因此在正向推動對話之外，系統也必須配備處理這些情況的策略，以減少前功盡棄的概率。

a.錯誤恢復

可能出現的錯誤有以下四種：

·未檢測到語音

·檢測到語音，但沒有識別

·正確識別語音，但無法處理

·部分語音識別錯誤

·延遲

一般有兩種方法來處理這些情況，明確地說出來，最好能增加更多的細節讓用戶明白現在的狀況，比如「抱歉，我沒聽懂，請說出您所在的城市和區域名稱」，或者什麼也不做。如何選擇要取決於VUI系統的交互模式與用戶場景。

b.萬能指令

比如「幫助」、「停止」、「請重復一遍」、「退出」等等。設計時不僅要考慮用戶可能的需要，也要考慮用戶會怎樣表達這些需要。

③條件閾值(threshold)設計

每個應用程序都會定義系統能承受的最大錯誤，對話系統也不例外，尤其是上文對交互流程的描述也向我們清晰地展示了，從用戶、到技術模塊、再到數據資源，VUI的運行充滿了不確定性。

《Designing Voice User Interface》 一書建議我們考慮設置三種閾值：單個對話狀態中的最大連續錯誤數（特定於狀態的錯誤計數），全局計算的最大錯誤數，以及最大錯誤確認數。

牢記這一點便很容易理解Detailed design需要做什麼，即深入到單條對話中，詳細設計對話流程、輔助提示、以及異常情況處理方案。包括：

①對話設計

設計對話流程很像寫劇本，即什麼樣的角色在什麼情況下應該說什麼話，不同之處在於對話系統的情節和部分角色是寫定的。

各大平台上，Google、Amazon、Microsoft，都有對話設計的相關指導，可以通過 這篇匯總文章 來進一步了解。

②提示列表(prompt lists)

回想一下，人與人之間的溝通也要建立在共同知識的基礎上，與機器對話也是一樣。讓用戶了解系統能做什麼、不能做什麼、怎麼做是對的等等，才能夠實現高效率的對話。

這一點可以通過設計提示列表(prompt lists)來輔助實現，提示類型包括：

A.初始提示，

B.錯誤提示,

C.幫助提示，

D.特殊應答等等

提示的形式有多種，語音、文本、圖像，甚至聲音，都可以。

比如圖中Google assistant採用帶有文字的按鈕來告訴我它能識別屏幕上的內容，而我只需點擊或者說出指令即可；右邊的兩張圖里，Google通過[視覺元素變換+「進入對話」「離開對話」的文字提示+音效(earcon)]來隱喻游戲的開始與結束。

Google在designguideline for Google assistant里總結了 他們運用在提示語(prompt)中的不同元素(types of conversational components) ，是一份非常好的參考。

設計過程其實與一般產品並無大異，需要考慮：

1). 用戶研究結果。 包括用例、使用場景 、用戶語言模式與心理模式等。可以參考博主@Lu的設計手記 《語音理財案例分析》 。

2). 業務場景與目標。 主要是據此確定功能列表、功能優先順序、交互方式等。推薦網路AI社區的 《酒店語音助手實例教程》 。

特殊的是，人工智慧產品的形態多種多樣，設計師必須對於產品所依附的硬體設備、產品背後的數據與技術支持有所了解，以確定產品邊界、發現設計機會、持續優化用戶體驗。因此也需要考慮：

3). 技術與硬體基礎。

比如設備聯網程度，ASR引擎是否允許你設置N-best列表、自定義語音終止超時的時長，系統的負載量等。

4). 數據資源。

比如當前資源是否能滿足該功能，哪些數據會影響系統響應時間等。

人們往往通過語音識別准確度來評估應用程序的運行效果，這也許是最糟糕的度量方式。一個應用程序能達到90%的識別准確度，同時自動實現85%的業務呼叫；另一個應用程序達到97%的識別准確度，且自動實現40%的業務呼叫，前者就一定比後者更差或更好嗎？

——《如何構建語音識別應用》( Bruce Balentine, David Morgen)

評估涉及到三個問題：

1.如何定義成功

需要與開發人員、客戶共同完成，以方便確定哪些狀態是可以衡量的，哪些不可以。盡可能將成功狀態具體化、數字化。

以下使一些成功標準的示例：

·60%想要預定酒店的用戶最終完成了預定。

·85%的用戶在1個月內至少完成了20天的每日健康記錄。

·播放歌曲的錯誤率低於15%。

——《語音用戶界面設計》Cathy Pearl

2.可以通過什麼來衡量

A.任務完成率

B.用戶(在何處)(因為什麼)流失率

C.使用時長

D.語音打斷情況

E.高頻異常情況

……

*如果不思考原因，以上所有衡量結果都不可用

3.如何獲得衡量數據

A.在早期建立記錄日誌

B.轉錄用戶呼叫記錄

……

參考資料：

《語音用戶界面設計》Cathy Pearl

《Voice User Interface Design》Michael H. Cohen, James P. Giangola, Jennifer Balogh

網路AI社區

Google Design Guideline

Cortana Dev Center

Nielsen Norman Group

https://voiceprinciples.com/

《周耀明：自然語言對話引擎》

機器之心

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