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【語音應用，想像無限～～～】
語音辨識正在成為消費者語音助理的重要元素。去年 9 月，亞馬遜 (Amazon) 再 推「可教學 AI」(Teachable AI) 功能，若遇到 Alexa 不理解的語音命令，用戶可直接透過語音向 Alexa 下達指示、即時傳達定義，無需手動設置偏好或改寫 Alexa 邏輯規則。Alexa 能與用戶即時互動式教學，將這些概念推廣到新的上、下文中，並將其與使用者帳戶連結。
交互式教學還可讓 Alexa 學習「間接表述」，可被授予如何將陳述式語句視為變相命令。隨著 Alexa 語音服務 (Amazon Voice Service, AVS) 越來越強大，不少微控制器 (MCU) 供應商群起響應；而語音助理所肩負的任務越見繁複，亦開啟了 AI 加速器、乃至專用處理器的採用風潮。與此同時，雲端服務供應商 (CSP) 正往專用處理器晶片靠攏，以提升 AI 訓練、推論效能。
根據 2020 年 eMarketer 的一項研究，美國有 38.5% 的人口使用語音助理連接智慧手機或其他小工具，且去年因為居家時間增多，成長率達兩位數。此一趨勢促使主要電商門戶網站開發聊天機器人或使用現有基於語音的集成來增加銷售；肺炎疫情爆發以來，制訂對話商務策略以彌補人際交流，已成商業新手段。此外，利用「原生音頻」做交互式廣告及交互式科幻故事講述，正在發生！……
然而，如何針對自然語言搜索優化？如何創建針對答案引擎優化的內容？是兩大挑戰。AI 語音助理正在重塑消費者和企業與數位技術的交互方式；雖然，語音互動應用存在無限可能，也潛藏風險。一項正式研究揭露：即使沒有麥克風，家中掃地機器人等智能家電也可能被駭客竊聽家庭對話！透過遠程訪問光達 (LiDAR) 讀數對 Roborock 進行遠程竊聽攻擊。
延伸閱讀：
《AI 加速器到專用處理器，語音應用更直觀》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0205/47106.html
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