自然语言处理 (NLP) 使 Siri 和 Alexa 等语音助手能够通过将复杂的交互分解为结构化的计算任务来解释口语、执行命令和生成响应。 从总体上看，NLP 通过语音识别、语言理解和响应生成的流水线将原始音频输入转换为可操作的数据。 每个步骤都依赖于处理人类语言的歧义性和可变性的专用算法和模型。
首先，语音助手使用自动语音识别 (ASR) 将口语单词转换为文本。 这涉及将音频信号映射到音素（语言声音）的声学模型，以及预测可能的单词序列的语言模型。 例如，当您说“设置一个 10 分钟的定时器”时，ASR 系统会识别诸如 /s/ /ɛ/ /t/ 之类的音素，并使用上下文将它们与单词匹配，甚至过滤背景噪音。 循环神经网络 (RNN) 或 transformer 等工具会处理可变长度的音频输入，而波束搜索等技术会优先考虑合理的转录。 此处的准确性至关重要——将“timer”（定时器）误听为“dimer”将破坏该命令。
接下来，自然语言理解 (NLU) 解析文本以提取意图和实体。 这涉及句法分析（语法结构）和语义分析（含义）。 例如，“在 Spotify 上播放‘波西米亚狂想曲’”需要识别意图（播放音乐）、歌曲标题（实体）和服务（Spotify）。 像 BERT 这样的预训练模型或自定义的基于规则的系统使用带标签的数据集对意图进行分类。 上下文管理处理后续查询，如“调大音量”，它引用的是活动音乐会话。 Slot 填充——提取特定数据点的技术——确保助手知道要播放什么和在哪里播放。 歧义消除是关键：“给妈妈打电话”必须根据用户数据区分多个名为“妈妈”的联系人。
最后，响应生成 将决策逻辑和文本到语音 (TTS) 结合起来。 助手将解析后的命令映射到 API（例如，向 Spotify 的 API 发送请求）或内部函数（设置定时器）。 对于口头回复，像 WaveNet 这样的 TTS 系统将文本转换回语音，使用韵律模型来添加自然的语调。 动态响应，如“闹钟设置为早上 8 点”，是使用 NLG（自然语言生成）技术即时模板化或生成的。 错误处理，如检测不受支持的请求（“订购披萨”），依赖于回退意图来触发默认回复（“我现在还不能这样做”）。 在整个过程中，诸如对敏感查询进行设备上处理之类的隐私保护措施可确保用户信任。
通过集成这些组件——ASR、NLU 和响应系统——NLP 弥合了人类语音和机器执行之间的差距，使语音助手能够处理从简单提醒到控制智能家居设备等任务。