原标题：降低Siri意外被唤醒的机会，苹果用机器学习强化Hey Siri语音分辨能力
继前阵子找来前Google△AI大将John△Giannandrea改善Siri后，苹果近日于苹果的机器学习期刊中，发布用机器学习技术来加强Hey△Siri语音命令的分辨，因为Hey△Siri的指令较简洁，因此有时会分辨不正确，举例来说，在使用者说到类似的词句时，或是非本人说该指令时，都有可能意外地唤醒Siri，为了解决这个问题，苹果将通过机器学习来改善。
苹果过去在iOS△8的iPhone?6首次推出Hey△Siri的功能，使用者不需要按Home键，能通过说：“Hey△Siri”将Siri唤醒，系统听到Hey△Siri的指令后，将会处理后面使用者所说的话，给予使用者回复，用语音指令唤醒Siri的功能给使用者带来方便，在没有手按手机按键的情况下，还是可以与语音助理互动，像是煮饭或是开车的时候。
不过，Hey△Siri的语音指令现在的分辨还不够精准，对主要使用者人声的分辨也不够精准，目前会发生三种分辨错误的情形，包含使用者讲到类似的语音指令和他人讲Hey△Siri都可能不小心唤醒Siri，另外，还有使用者讲了Hey△Siri却无法唤醒Siri的情况。
分辨Hey△Siri的问题出在过去是采用侦测关键词的方法，因此系统接收到类似Hey△Siri的指令时，容易意外唤醒Siri，苹果Siri团队透度学习来建立侦测模型，并加入递归神经网络来训练模型，让模型可以更准确地辨认用户本人的指令，根据苹果的研究实验结果，通过机器学习技术改善Hey△Siri的分辨模型后，可以减少75%因为其他人意外唤醒Siri的情况，而因为类似语音指令唤醒Siri的情况可减少50%。
目前Siri在最一开始设定时，需要使用者说5次Hey△Siri相关的指令，来建立个人化声音分辨模型，在之后分辨的阶段，就是将使用者的语句与预先建立的模型比对，来决定是否要唤起Siri。不过，在使用者设定Hey△Siri的阶段中，因为环境变数而造成建立模型的误差。
因此，苹果唤醒Siri的模型除了将使用者的声纹与预先建立的模型比对之外，还会保留40次使用者最新能唤起Hey△Siri的声纹记录，未来苹果希望可以跳过使用者注册Siri这一段，直接通过使用者唤醒Siri的记录，就能正确地辨认语音指令。
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