使用 Astro 如何构建 Astrobot Voice

阅读数:8 2019 年 11 月 7 日 08:00

使用 Astro 如何构建 Astrobot Voice

这是 Astro Technology, Inc. 首席技术官 Roland Schemers 撰写的一篇客座文章。用他们自己的话说,Astro “在人工智能的支持下,为人员和团队创建适用于 Mac、iOS 和 Android 的现代电子邮件应用程序。现在,使用应用内电子邮件语音辅助工具 Astrobot Voice,您不用离开 Astro 的应用程序即可阅读、管理和回复电子邮件。”

最近,Astro 发布了 Astrobot Voice ,这是第一款应用内电子邮件语音辅助工具。这意味着,现在,您不用离开 Astro 的 iOS Android 应用程序即可阅读、管理和回复电子邮件。

在 6 月份 Astro 发布 Amazon Alexa 技能后,我们期待让更多人能够通过语音管理电子邮件。在这篇文章中,我们从技术角度详细介绍了我们为何选择这条路、我们如何完成目标以及我们所使用的技术。

为何要构建应用内语音?

我们是 Amazon Echo 的所有者和粉丝,为了表示欢迎和对我们自己的 Alexa 技能进行 dogfood 测试,我们实际上为每位 Astro 新员工提供了 Echo Dot。我们看到技能获得了成功,并想出了多种与更多人在更多场合进行互动的方法。因此,我们决定探索构建应用内语音的可行性。

选择软件

在确定如何构建应用内语音时,我们考虑了一些选项,但同时谨记以下几点目标:

  1. 尽可能重复使用我们基于文本的辅助功能 (在 api.ai 上运行) 或 Alexa 技能中的代码和逻辑。
  2. 通过精准的语音识别打造流畅的用户体验。
  3. 让服务器来处理繁重的工作。

考虑到时间表和工程资源,第一个目标非常重要。我们是小型初创公司,像这样节省时间对我们非常有帮助。

第二个目标,打造流畅用户体验,极具挑战性。Amazon Alexa 因其规模在自然语言处理方面肯定能够提供帮助。因此,我们知道,在尝试打造精确体验的过程中,我们希望利用 AWS 服务及其背后的深度学习技术。

对于第三个目标,我们知道,Astrobot Voice 需要将操作系统级 API 和服务器端开发相结合。对于初始实施,我们决定确保由服务器来完成大部分繁重工作,同时谨记成本问题。由服务器完成大部分工作的好处包括可为 iOS 和 Android 应用提供共享代码,并且无需将 Astro 应用程序的更新版本推送到应用商店即可更改服务器上的流。

堆栈

iOS

对于用于语音识别的 iOS API,我们使用了 AVSpeechSynthesizer SFSpeechRecognizer 。SFSpeechRecognizer 仅对 iOS 10 或更高版本可用,因此 Astrobot Voice 只在 iOS 10 和 11 上可用。这一点对于某些应用程序开发人员而言可能是一个限制因素,但并不影响我们的使用。

Android

对于 Android,我们将标准 Android API 用于语音识别,它包含语音识别器文本到语音转换功能。

我们为 iOS 和 Android 都提供了发送服务器记录的文本或文本字符串的选项。由于成本、时间限制和延迟问题,我们决定选择后者。

服务器

在服务器端,我们使用了 Amazon Lex 。通过选择 Amazon Lex 而舍弃 api.ai,我们可以重复使用和共享大量已经用于 Alexa 的相同逻辑。虽然我们可以在基于文本的 Astrobot 版本中重复使用一些逻辑,但我们最后决定使用 Amazon Lex 来节约更多时间并提供更好的体验。我们预计,这样可帮助一位开发人员节省 2 至 4 周的时间。随着进一步开发 Astrobot Voice 和 Alexa 技能,这一决策将继续帮助我们节省时间。

将来,当我们提供 Astro 的付费版本 (目前我们的应用程序是免费的) 时,我们计划用适用于语音输入的 Amazon Lex 以及适用于语音输出的 Amazon Polly 来代替设备上语音识别功能,从而利用更多 AWS 服务。这将提升自动程序体验的品质。

下面是这些服务如何协作以创建 Astrobot Voice 体验的流程和架构图:

使用 Astro 如何构建 Astrobot Voice

使用 Astro 如何构建 Astrobot Voice

针对应用内语音开发人员的建议

首先,确保您的服务或应用程序支持语音。考虑到语音的状态,立即在特定应用程序中添加语音可能并不是最重要的。虽然语音功能具有自然语言理解和自动语音识别能力,但它仍然不是使用应用程序的默认方式。因此,您的使用案例需要具有显著的吸引力并位于产品路线图的顶部。我们发现了一个清晰的使用案例,那就是在家庭使用电子邮件和语音的情况,例如准备上班或在车里时。

第二,我们建议切实考虑您使用的技术,避免重复工作。有很多服务和资源可以简化开发过程,让 MVP 走向世界。另一方面,确保在服务器端实现良好的文摘生成,以防止将您限定在用于意图检测的特定服务上。由于这些服务仍然非常新,因此还在不断发展,您可能最终 (甚至很快) 需要切换服务。对于 Astrobot (包括基于语音和基于文本),我们曾经尝试过 Luis.ai、wit.ai、api.ai,而现在使用 Amazon Lex,并且无需对服务器逻辑进行重大更改。

我们很高兴,这是首款内置语音辅助功能的电子邮件应用程序,我们还希望看到其他应用程序在语音领域取得进步。在许多情况下,通过语音方式检索信息和创建新信息要快得多,我们渴望看到接下来的发展。

本文转载自 AWS 技术博客。

原文链接:
https://amazonaws-china.com/cn/blogs/china/how-astro-built-astrobot-voice-a-chatbot-for-email/

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